CN109840668A - 利用结构方程模型的专利评价方法以及执行该方法的系统 - Google Patents

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Abstract

根据本发明的实施例的利用结构方程模型评价专利的方法，可以包括：为了评价授权专利，从多数专业人员接收评价的步骤，该评价为构建与预设的多个评价指标分别有关的评价模型中所需的对多个评价要素的重要度的评价；测验步骤，测验所述多数专业人员对所述各别评价要素的重要度的评价；评价要素设定步骤，将所述经测验的评价要素设定为最终评价要素；影响度指数设定步骤，利用结构式模型分析，决定构建与所述各个评价指标有关的评价模型中所需的所述设定的评价要素各自的影响度指数；利用所述设定的评价要素、所述设定的影响度指数以及结构式，生成对各个评价指标的评价模型的步骤；获取专利信息的步骤；以及针对评价对象专利，利用所述生成的评价模型和所述获取的专利信息，生成评价结果的步骤。

Description

利用结构方程模型的专利评价方法以及执行该方法的系统
技术领域
本发明涉及一种利用结构方程模型的专利评价方法、执行该方法的系统以及存储有该方法的计算机可读存储介质。
更加具体地，涉及一种利用结构方程模型，通过统计学方法处理多个专利评价指标，从而评价专利等级的方法、执行该方法的系统以及存储有执行该方法的计算机程序的计算机可读存储介质。
背景技术
在将知识作为源泉以及全球化的经济社会中，相比土地或者资本等有形资产，专利、商标、外观设计、著作等无形知识财产成为国家或者企业竞争力的核心要素。其中，专利作为无形资产中的代表性的知识财产，在测量个人和企业以及国家的技术水准和核心力量中，作为客观性的量表，起到重要作用。
专利权针对新的技术方向，在一定期间内对该发明具有独占实施权，可以行驶排他性支配权，因此，专利在企业的收入创造和稳定的事业运营方面极其重要。
一方面，专利一旦申请后经过审查得到授权，就可以自申请日起20年为止维持独占排他性地位，然而，只有缴纳专利维持费才能维持独占排他性地位。
因此，拥有很多专利的企业会对专利维持费感到负担，因此，一部分企业会在专利自申请日起不到20年之前放弃对专利的权利。此时，为了选定放弃对象专利，需要事先对专利进行评价。对专利进行评价的技术价值评价可以被分为市场接近法、收益接近法、成本接近法。
市场接近法是根据与对象技术相同或者类似的技术在活性化市场中被交易的价值，通过比较分析算出相对价值的方法。收益接近法是对对象技术在经济寿命期间内因技术事业化而可以发生的经济利益适用适当的贴现率，并换算为目前价值的方法。最后，成本接近法是基于开发对象技术所投入的费用，算出技术的价值，或者基于经济学原理，推断开发或者购买具有相同的经济效益的技术的成本，然后算出价值的方法。
一方面，技术价值评价将评价对象技术划分为技术性、权利性、市场性、事业性，然后有关专业人员调查以及分析技术和市场垄断的资料，提出主观性的评价意见，然后根据总结的专业人员的意见，算定最终价值，因此需要相当长的时间和很多的费用。
为了节约该技术价值评价中消耗的时间以及费用，企业中多采用了用企业的专利负责人来代替专业人员，并根据专利负责人的主观判断选出放弃对象专利。
为此，作为解决方案导入了通过系统评价专利的价值的服务。
然而，为了设计评价模型，而仅将单一的几个要素作为基准设计评价模型，或者使用一个多重回归模型设计评价模型时，会对评价结果抱有疑问的情况较多。
一方面，本发明的背景技术在大韩民国公开专利第10-2011-0068278号中已经公开。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种利用结构方程模型的专利等级评价方法，该方法反映专利说明书的结构特征的同时，构建可靠性高的评价模型以能够适当反映考虑技术上类似的专利之间的相对环境的评价要素，从而能够完成对专利的评价。
根据本发明的实施例的利用结构方程模型的专利评价方法，其可以包括：为了评价授权专利，从多数专业人员接收评价的步骤，该评价为构建与预设的多个评价指标分别有关的评价模型中所需的对多个评价要素的重要度的评价；测验步骤，测验所述多数专业人员对所述各别评价要素的重要度的评价；评价要素设定步骤，将所述经测验的评价要素设定为最终评价要素；影响度指数设定步骤，利用结构式模型分析，决定构建与所述各个评价指标有关的评价模型中所需的所述设定的评价要素各自的影响度指数；利用所述设定的评价要素、所述设定的影响度指数以及结构式，生成对各个评价指标的评价模型的步骤；获取专利信息的步骤；以及针对评价对象专利，利用所述生成的评价模型和所述获取的专利信息，生成评价结果的步骤。
根据本发明的实施例的利用结构方程模型的专利评价系统，其包括至少一个处理器以及至少一个存储器，所述至少一个存储器和所述至少一个处理器分别存储用于使所述系统执行运算的命令并实行，其中，所述运算可以包括：为了评价授权专利，从多数专业人员接收评价，该评价为构建与预设的多个评价指标分别有关的评价模型中所需的对多个评价要素的重要度的评价；测验所述多数专业人员对所述个别评价要素的重要度的评价；将所述经测验的评价要素设定为最终评价要素；利用结构式模型分析，决定构建与所述各个评价指标有关的评价模型中所需的所述设定的评价要素各自的影响度指数；以及利用所述设定的评价要素、所述设定的影响度指数以及结构式，生成对各个评价指标的评价模型。
根据本发明的其他实施例的利用结构方程模型的专利评价模型构建方法，其可以包括：为了评价授权专利，从多数专业人员接收评价的步骤，该评价为构建与预设的多个评价指标分别有关的评价模型中所需的对多个评价要素的重要度的评价；测验步骤，测验所述多数专业人员对所述个别评价要素的重要度的评价；将所述经测验的评价要素设定为最终评价要素的步骤；利用结构式模型分析，决定构建与所述各个评价指标有关的评价模型中所需的所述设定的评价要素各自的影响度指数；以及利用所述设定的评价要素、所述设定的影响度指数以及结构式，生成对各个评价指标的评价模型的步骤。
本发明通过客观的评价标准廉价且快速地评价大量的专利，从而能够为与是否维持专利权的授权年费相关的决定做贡献。
另外，针对一个专利生成与权力性、技术性以及活用性的各个评价指标相对应的评价信息，从而能够按照各个评价指标，算出专利评价信息。
另外，通过按照技术领域生成专利评价信息，分析在该技术领域中的该专利的专利竞争力，从而检验该专利在该技术领域中的状态，有助于该专利的维持/管理决定，另外，可以分析引领该技术领域的企业。
附图说明
图1是根据本发明的实施例的利用结构方程模型的专利评价方法的顺序图。
图2是对本发明的(a)步骤的详细顺序图。
图3是多种评价模型的示意图。
图4是根据本发明的实施例的利用结构方程模型的专利评价系统的结构图。
图5是根据本发明的实施例的利用结构方程模型的专利评价系统的概略结构示例图。
附图标记：
100：专利评价系统
110：专利评价模型生成引擎
111：评价要素预先评价结果输入部
112：内容效度测验模块
113：可靠性测验模块
114：协议性以及收敛性测验模块
115：最终评价要素决定模块
116：影响度指数设定模块
120：专利评价模型数据库
130：评价对象专利信息获取引擎
140：专利评价信息生成引擎
200：用户装置
具体实施方式
以下，参考附图详细说明本发明的实施例以供本领域的技术人员可容易实施。然而，本发明可以由多种不同的形态体现，而不局限于此处说明的实施例。然后，为了准确进行说明，图中省略了与说明无关的部分，在整个说明书中，对于相似部分标注相似的附图标记。
如第一、第二等包含序数的术语可以用于说明多种构成要素，然而所述构成要素并不局限于所述术语。所述术语仅用于将一个构成要素从另一个构成要素中进行区分。例如，在不脱离本发明的权利范围内可以将第一构成要素命名为第二构成要素，类似地，第二构成要素也可以命名为第一构成要素。本申请中使用的术语仅是为了说明特定的实施例而使用，不在于限定本发明。文章中没有明确指示的情况下，单数表述包括复数表述。
另外，当某一部分“包括”某一构成要素时，没有特别相反的记载的情况下，该表述是指可以进一步包括其他构成要素而不是排除其他构成要素。在本文的整个说明书中使用的术语“(进行)～的步骤”或者“～的步骤”并不是指“用于～的步骤”。
本发明中使用的术语是考虑本发明中的功能而选择了目前广泛使用的一般术语，然而可以根据本领域的技术人员的意图或者判例、新技术的出现等而改变。另外，在特定情况下，还有申请人任意选定的术语，该情况下，会在相应的发明的说明部分中详细记载其含义。因此，本发明中使用的术语不能根据单纯的术语的名称而应根据该术语所具有的含义和整个本发明中的内容进行定义。
1.结构方程模型
在本发明中评价专利时，使用了结构方程模型方法。结构方程模型(structuralequation modeling:SEM)是找出影响因变量的各个变量之间的相互因果关系进行分析的方法，具有能够处理因子分析(影响度分析)和路径分析(专利评价的步骤)的特征。统计性的接近方法的最重要的问题在于，构建充分接近想要知道的不确定现象的真实原理，或者将其随机表现的模型。假设将对想要知道的现象的某一测定值的集合称为反应变量或者随机变量Y，则对探究的未知的现象可以用f(Y|θ)的概率函数表现，其中，θ是随机变量的特征值的参数集合。尤其，假设某一研究人员观测多种变量，然后利用该变量定义结构(construct)之后，研究该结构是如何相互联系的。此时，研究人员可以构思多种理论模型，实施符合各个理论模型的数量化(quantitative)的假设测验，寻找判断最符合被观测的资料的模型的过程称之为结构方程式或者结构方程模型。结构方程式可以被分为作为观测变量的潜在原因的潜在变量和观测变量，其中潜在变量为不能直接观测或者测定的变量，观测变量是直接测定。外生(潜在)变量(exogenous variable)为独立的潜在变量，是指影响其他潜在变量的潜在变量。内生(潜在)变量(endogenous variable)为因变量，是直接或者间接受影响的变量。结构方程式是结合回归分析(regression)、路径分析(path analysis；PA)以及验证性因子分析(confirmatory factor analysis；CFA)三种分析方法的方法。在本发明中，如图3所示，采用了分析各个评价要素的影响度指数，然后连接各个评价要素的路径分析。
2.根据本发明的实施例的利用结构方程式的专利评价方法
图1是根据本发明的实施例的利用结构方程式的专利评价方法的顺序图。
以下，参考图1说明根据本发明的实施例的利用结构方程式的专利评价方法。
根据本发明的实施例的利用结构方程式的专利评价方法，可以包括：(a)步骤，利用结构方程式，生成具有预定的评价要素的一个以上的评价模型(S100)；(b)步骤，从评价对象专利获取专利信息(S200)；(c)步骤，从在所述(a)步骤(S100)中生成的一个以上的评价模型中选定与所述评价对象专利相对应的评价模型(S300)；以及(d)步骤，基于在所述(b)步骤(S200)获取的专利信息以及在所述(c)步骤(S300)选定的评价模型，生成对所述评价对象专利的评价结果(S400)。
一方面，在所述(b)步骤(S200)中，从所述评价对象专利获取的专利信息是指包括专利说明书以及附图的申请书、审查履历、授权后过程信息(行政信息)等一件专利从产生到失效为止针对该专利生成的相关信息。在所述专利信息中可以包括专利的技术领域、申请信息、审查信息、授权信息、专利权信息、审判信息、诉讼信息等信息。
更加详细而言，所述申请信息可以包括独立权利要求的项数、独立权利要求的长度、从属权利要求的项数、从属权利要求的平均长度、附图数量、发明的说明的长度、分案申请以及优先权主张数量、海外同族数量等。
一方面，所述审查信息可以包括IPC数量、是否早期公开、是否请求优先审查、是否再审查、意见书提交次数、信息提供次数、被引用总次数、被引用的公开日和申请日之差、现有文献中论文/外国专利的数量、被引用文献的论文/外国专利的数量等，所述授权信息可以包括授权年费次数等。
一方面，专利权信息可以包括发明人数、是否决定延长存续期间、实施权人数、权利人变动数、金融机关质权设定数等。
一方面，审判信息可以包括无效宣告次数、驳回决定不服审判次数、积极的权利范围确认审判引用次数、积极的权利范围确认审判驳回/撤回/退回次数、消极的权利范围确认审判驳回次数、消极的权利范围确认审判引用/撤回/退回次数、修正审判次数等。
2-(a)利用结构方程式，生成具有预定的评价要素的一个以上的评价模型的步骤
一方面，在所述(a)步骤(S100)中生成的一个以上的评价模型根据专利的技术领域以及评价指标生成相互不同的评价模型，所述评价指标可以设定为包括以下指标：表示评价对象专利在与第三人的专利纠纷中能够维持独占排他性地位的程度的指标(可将其命名为“权利性”)、表示评价对象专利符合或者引领技术动向的程度的指标(可将其命名为“技术性”)以及表示评价对象专利用于商业的程度以及利用可能性的指标(可将其命名为“活用性”)。该步骤是在示例为所述权利性、技术性、活用性的各个指标的评价模型中，决定最终使用的评价要素，生成评价模型的步骤。然而，权利性、技术性以及活用性指标并不限定为指代该词汇的含义的指标，也可以适用于作为与该指标类似的方法使用的指标中。
一方面，图2是对本发明的(a)步骤(S100)的详细顺序图。
本发明的所述(a)步骤(S100)的核心在于，生成评价专利时使用的最终评价要素。用于专利评价的最终评价要素是在计算称为权利性、技术性、活用性的评价指标时能够使用的多种专利信息中，选定可以最终使用的专利信息。
参考图2说明(a)步骤(S100)，本发明的(a)步骤(S100)可以包括：(1)以各个技术领域的专利专业人员为对象，问卷调查与各个专利信息的重要度有关的评价的步骤(S110)；(2)内容效度测验步骤，针对与所述各个专利信息的重要度有关的评价问卷结果，按照各个专利信息进行内容效度测验(Content Validity ratio)(S120)；(3)可靠性测验步骤，针对完成所述内容效度测验步骤(S120)的评价问卷结果，进行可靠性测验(Reliability)(S130)；(4)协议性以及收敛性测验步骤，针对完成所述可靠性测验步骤(S130)的评价问卷结果，进行协议性和收敛性测验(S140)；(5)最终评价要素生成步骤，针对与所述各个评价指标相对应的评价问卷结果，将内容效度、可靠性、协议性以及收敛性全部被测验的专利信息设定为最终评价要素(S150)；以及(6)影响度指数设定步骤，设定在所述最终评价要素生成步骤中设定的最终评价要素各自的影响度指数(S160)。一方面，所述最终评价要素以及影响度指数可以根据专利的技术领域以及专利的评价指标而相互不同。
2-(a)-(1)问卷调查步骤(评价要素预先评价量化步骤)
问卷调查步骤(S110)是为了评价专利而评价个别评价要素(专利信息)的重要度的步骤。在本发明中，采用与专利有关的专业人员针对个别评价要素分别进行的问卷评价结果。然而，应理解本发明为了导出最终评价要素，比起专业人员进行的问卷过程(人类活动：human activity)，作为主要技术思想采用了对各个评价要素进行预先评价的过程。
以下表1示例了为了选择与所述评价指标相对应的最终评价要素进行的问卷题项的一部分。
【表1】
一方面，针对各个评价指标(权利性、技术性、活用性)，按照各个技术领域向专利专业人员群问卷调查如所述表1的问卷题项，从而预先评价各个评价要素的重要度进行量化。如示例，可以进行5分量表的量化，分数量表并不局限于5分量表。
然后，针对问卷结果，可以进行内容效度测验、可靠性测验、协议性以及收敛性测验。
2-(a)-(2)对评价要素的内容效度测验步骤
更加具体地，所述内容效度测验步骤(S120)针对各个问卷题项的问卷结果，计算各自的CVR，然后测验该问卷题项的计算的CVR值是否满足在以下表2的劳希(Lawshe；1975)中提出的各个问卷答题者数的最小CVR值，然后从评价要素中排除与不满足的问卷题项相对应的专利信息。
【表2】
CVR＝(ne-N/2)/(N/2)ne：回答为重要的人数，N：答题人数
(*C.H.Lawshe,"A quantitative approach to content validity",Personnelpsychology Vol.28,1975)
2-(a)-(3)对评价要素的可靠性测验步骤
一方面，所述可靠性测验步骤(S130)可以是通过多个题项提问相同的概念，然后测定项目是否具有近似值的过程，可以通过以下的克伦巴赫alpha系数计算方式进行测验。然而，在测验可靠性的方法中，并不局限于仅用后述的克伦巴赫alpha系数计算方式测验可靠性。
Ep2＝σ2(p)/[σ2(p)+σ2(δ)]
Ep2＝可靠性系数，σ2(p)：分数方差，σ2(δ)：相对于该分数的误差方差
一方面，克伦巴赫alpha系数具有0至1的值，值越高，可靠性越高，若为0.8～0.9的值，则可靠性非常高，若为0.7以上，则可以判断为可信。
在本发明中，针对由专业人员问卷结果获得特定专利信息的问卷结果(示例：李克特5分量表分数)，若对该问卷结果的克伦巴赫alpha系数为0.7以下，则从评价要素中排除该专利信息。
2-(a)-(4)对评价要素的协议性以及收敛性测验步骤
一方面，所述协议性以及收敛性测验步骤(S140)可以基于中位数、第一四分位(25％)数以及第三四分位(75％)数，通过以下公式进行测验。
收敛性＝(Q3-Q1)/2，协议性＝(Q3-Q1/Mdn)
Mdn：中位数，Q1、Q3：各个第一四分位(25％)和第三四分位(75％)数
一方面，收敛性可以是越接近0，表示意见的偏差越小，协议性可以是越接近1，表示意见的偏差越小。换句而言，可以判断为收敛性是越接近0，协议性是越接近1，就越适当。
在本发明中采用的是，由针对特定专利信息的问卷结果计算的收敛性例如为0～0.5，协议性为0.75～1之间时，判断为适当。
2-(a)-(5)最终评价要素设定步骤
一方面，所述最终评价要素设定步骤(S150)在针对所述各个评价指标的所述问卷题项中，将内容效度、可靠性、协议性以及收敛性全部被测验的问卷题项(专利信息)设定为最终评价要素，然后将其代入结构方程式，从而可以按照所述每个最终评价要素算出影响度指数。
如上所述，最终评价要素设定步骤是在各个专利的评价要素(专利信息)中，经过评价要素预先评价结果(专业人员问卷)-内容效度-可靠性-协议性以及收敛性测验过程，排除该排除的部分后设定为最终评价要素的步骤。
2-(a)-(6)对最终评价要素的影响度指数计算步骤
在本发明中，针对设定的各个最终评价要素的专利评价设定影响度指数。
更加具体地，所述影响度指数是表示专利的评价要素之间是相互独立(影响度指数＝0)还是有某种联系而相互受影响的值。
设定所述影响度指数的方法可以采用斯皮尔曼等级相关分析法、皮尔逊相关分析法、偏相关分析法、交叉分析法等。所述影响度指数可以是将所述最终评价要素中的某一要素设为基准(1.00)，然后用对于设为所述基准的某一要素的相对影响度指数表示剩余要素。
2-(b)专利信息获取步骤
一方面，所述(b)从评价对象专利获取专利信息的步骤(S200)可以将专利的固有识别号(申请号、公开号、授权号等)设为基准，然后从专利数据库(DB)中自动获取专利信息，或者从用户输入得到评价对象专利的专利信息。获取的专利信息是指包括专利说明书以及附图的申请书、审查履历、授权后过程信息(行政信息)等一件专利从产生到失效为止针对该专利生成的相关信息。在所述专利信息中可以包括专利的技术领域、申请信息、审查信息、授权信息、专利权信息、审判信息、诉讼信息等信息。
更加详细而言，所述申请信息可以包括独立权利要求的项数、独立权利要求的长度、从属权利要求的项数、从属权利要求的平均长度、附图数量、发明的说明的长度、分案申请以及优先权主张数量、海外同族数量等。
一方面，所述审查信息可以包括IPC数量、是否早期公开、是否请求优先审查、是否再审查、意见书提交次数、信息提供次数、被引用总次数、被引用的公开日和评价对象专利的申请日之差、现有文献中论文/外国专利的数量、被引用文献的论文/外国专利的数量等，所述授权信息可以包括授权年费次数等。
一方面，专利权信息可以包括发明人数、是否决定延长存续期间、实施权人数、权利人变动数、金融机关质权设定数等。
一方面，审判信息可以包括无效宣告次数、驳回决定不服审判次数、积极的权利范围确认审判引用次数、积极的权利范围确认审判驳回/撤回/退回次数、消极的权利范围确认审判驳回次数、消极的权利范围确认审判引用/撤回/退回次数、修正审判次数等。
一方面，图3是根据多种技术领域以及评价指标的评价模型的示意图。
观察图3可确认各个评价模型具有一个以上的评价要素，各个评价要素具有与各个评价要素相对应的影响度指数。
更加具体地，电气/电子/IT技术领域的权利性评价模型具有评价要素1、2、3、5，与各个评价要素相对应的影响度指数为评价要素1为0.69、评价要素2为0.86、评价要素3为1、评价要素5为0.75，与此相比，电气/电子/IT技术领域的技术性评价模型具有评价要素4、5、6、8，与各个评价要素相对应的影响度指数为评价要素4为0.76、评价要素5为1、评价要素6为0.83、评价要素8为0.87，由此可以确认到评价要素以及与各个评价要素相对应的影响度指数相互不同。一方面，在图3中，与权利性不相连的评价要素可以是指不作为评价权利性的评价要素使用，作为相同的含义，与技术性不相连的评价要素是指不作为评价技术性的评价要素使用。
换句而言，即便是相同的技术领域的评价模型，如果评价指标不同，则与各个评价模型的评价要素相对应的影响度指数可以不同。
一方面，即便是对相同的评价指标的评价模型，如果评价对象专利的技术领域不同，则与各个评价模型的评价要素相对应的影响度指数可以不同。
例如，电气/电子/IT技术领域的权利性评价模型具有评价要素1、2、3、5，与各个评价要素相对应的影响度指数为评价要素1为0.69、评价要素2为0.86、评价要素3为1、评价要素5为0.75，与此相比，化学/生物/材料技术领域的权利性评价模型具有评价要素1、2、3、4、5，与各个评价要素相对应的影响度指数为评价要素1为0.65、评价要素2为0.52、评价要素3为1、评价要素4为0.82、评价要素5为0.72，因此，可以确认到相互不同。
2-(c)适用评价模型选定步骤
一方面，例如，所述(c)步骤(S300)可以基于评价对象专利的技术领域信息，在一个以上的评价模型中选定与所述评价对象专利相对应的评价模型。
如上所述，根据技术领域以及评价指标，评价要素以及与评价要素相对应的影响度指数在各个评价模型算出的不同，因此，只有选择与评价对象专利相对应的评价模型，才能算出准确的评价结果。
换句而言，当评价对象专利的技术领域为电气/电子/IT时，如果评价模型选择技术领域为电气/电子/IT的评价模型，则可以算出可靠的评价分数，然而评价对象专利的技术领域为电气/电子/IT，却将评价模型选择与化学/生物/材料相对应的评价模型时，由于评价指标、构成评价指标的评价要素以及评价要素的影响度不同，因此，算出不可靠的评价分数。
2-(d)专利评价结果生成步骤
一方面，针对评价对象专利的评价结果生成步骤(S400)可以通过第一方法和第二方法中的任一种以上的方法生成，其中，所述第一方法是针对所述评价对象专利，相加与各个评价指标相对应的分数来生成综合分数，所述第二方法是按照所述评价对象专利的各个评价指标生成评价分数。
一方面，所述权利性、技术性、活用性的各个指标可以在预设的分数内进行打分。例如，针对所述评价对象专利的权利性分数可以在35分、技术性分数可以在35分、活用性分数可以在30分内进行打分。然而，并不局限于所述分数，只要各个指标的分数之和与评价分数的最大值相一致即可。
更加具体地，通过所述第二方法算出的特定的个别专利的评价结果为，权利性、技术性、活用性的各个指标模型的分数可以分别算出为33、32、29，然后通过第一方法计算，相加33、32、29就可以算出94。
例如，可以如下设定根据具体的第二方法的各个评价指标的计算结果公式。
y＝a1*x1+a2*x2+…+ai*xi
(x为各个评价要素，a为各个评价要素的影响度指数在整体影响度指数中所占的比率，i为自然数)
如上所述，影响度指数是将预定的评价要素(标准评价要素)的影响度指数设为1后，设定剩余的评价要素的影响度指数。
一方面，根据本发明的实施例的专利评价方法可以进一步包括评价等级算定步骤，基于通过所述第一方法生成的所述评价对象专利的综合分数，算定评价对象专利的评价等级。
更加具体地，所述评价等级算定步骤为，针对存储在专利数据库中的整体专利，通过所述第一方法算出与整体专利分别对应的综合分数后，将所述算出的与整体专利分别对应的综合分数按升幂排列，然后可以按照预定的比率划分等级。
然后，根据所述评价对象专利位于按所述预定的比率划分的等级中的哪一部位，可以算定评价对象专利的评价等级。
例如，所述按预定的比率划分的等级可以如下表3所示。
【表3】
针对区分所述评价等级的边界值举出了百分号(％)，可以变换使用。
3.根据本发明的实施例的专利评价流程
以下，使用所述根据本发明的实施例的专利评价方法，说明评价电气/电子/IT技术领域的专利的流程。
使用根据本发明的实施例的专利评价方法来评价“A”专利的流程，可以包括：(ⅰ)获取“A”专利的专利信息的步骤；(ⅱ)在(ⅰ)中选定与“A”专利的专利信息相匹配的评价模型的步骤；(ⅲ)基于所述(ⅰ)、(ⅱ)中“A”专利的专利信息以及评价模型，生成对“A”专利的专利评价结果的步骤。
更加具体地，(ⅰ)中获取的所述“A”专利的专利信息是指包括专利说明书以及附图的申请书、审查履历、授权后过程信息(行政信息)等一件专利从产生到失效为止针对该专利生成的相关信息。在所述专利信息中可以包括专利的技术领域、申请信息、审查信息、授权信息、专利权信息、审判信息、诉讼信息等信息。
更加详细而言，所述申请信息可以包括独立权利要求的项数、独立权利要求的长度、从属权利要求的项数、从属权利要求的平均长度、附图数量、发明的说明的长度、分案申请以及优先权主张数量、海外同族专利数量等。
一方面，所述审查信息可以包括IPC数量、是否早期公开、是否请求优先审查、是否再审查、意见书提交次数、信息提供次数、被引用总次数、被引用的公开日和申请日之差、现有文献中论文/外国专利的数量、被引用文献的论文/外国专利的数量等，所述授权信息可以包括授权年费次数等。
一方面，专利权信息可以包括发明人数、是否决定延长存续期间、实施权人数、权利人变动数、金融机关质权设定数等。
一方面，审判信息可以包括无效宣告次数、驳回决定不服审判次数、积极的权利范围确认审判引用次数、积极的权利范围确认审判驳回/撤回/退回次数、消极的权利范围确认审判驳回次数、消极的权利范围确认审判引用/撤回/退回次数、修正审判次数等。
一方面，在(ⅱ)中选定与专利信息相匹配的评价模型的方法可以是选定与所述“A”专利的技术领域以及所要评价的指标相对应的评价模型的步骤。例如，所述“A”专利为电气/电子/IT技术领域的专利，若想要评价权利性时，从评价模型数据库中选择表示权利性指标的评价模型，若对“A”专利进行与所有评价指标有关的综合评价，则可以选择与各个评价指标相对应的所有评价模型。
一方面，通过所述过程选定到评价模型之后，在所述(ⅲ)中可以输入在所述(ⅱ)中选择的与各个评价模型的最终评价要素相对应的“A”专利的专利信息。
一方面，以下表4是表示电气/电子/IT技术领域的权利性指标的评价模型的评价要素以及针对各个评价要素的影响度指数，表5示出了与所述评价模型相对应的“A”专利信息。
【表4】
【表5】
在所述(ⅰ)中获取的“A”专利的专利信息中，输入与所述表4的各个评价要素相对应的表5的“A”专利的专利信息，从而能够获取与所述“A”专利有关的对权利性评价结果的分数。
上述内容仅对获取与“A”专利有关的权利性评价信息的流程进行了说明，通过所述方式，还可以获取与“A”专利有关的技术性以及活用性评价结果。
一方面，用于所述技术性或者活用性评价的模型的评价要素以及影响度指数可以与获取所述权利性评价结果时使用的模型的评价要素以及影响度指数不同。
一方面，利用所述方式，与“A”专利有关的评价结果分数，例如，对所述权利性评价结果的分数为32分，通过相同的方式，对技术性评价结果的分数以及对活用性评价结果的分数分别为34分和25分时，与“A”专利有关的综合分数可以是将对所述权利性评价结果的分数、对技术性评价结果的分数以及对活用性评价结果的分数全部相加的值即91分。
一方面，还可以比较“A”专利和存储在整个专利数据库内的其他专利，进行对“A”专利的相对性评价。
例如，针对存储在所述整个专利数据库内的整体专利，分别通过所述方式算出综合分数，然后将算出的与整体专利分别对应的综合分数按升幂排列，然后按照预定的比率划分等级后，检测所述“A”专利位于按所述预定的比率划分的等级中的哪一部位，对“A”专利赋予专利评价等级，从而能够完成对“A”专利的相对性评价。
更加具体地，按照预定的比率划分的等级可以如表6所示。
【表6】
针对赋予所述专利等级的百分号(％)的边界值是用于举例说明，可以变换使用。一方面，基于所述内容，按照技术领域生成专利等级，则可以在该技术领域测验该专利的地位。然后，由此，能够提出与该专利的维持以及管理有关的决定的标准。
例如，当“A”电子(有关企业)中授权的专利的平均等级为AA等级，“B”电子中授权的专利的平均等级为A等级时，可以评价为“A”电子(有关企业)的专利比“B”电子的专利地位高。
一方面，针对划分所述等级的百分号(％)的边界值是用于举例说明，还可以变换使用。
作为其他的活用方案，算出与某一企业的特定技术领域的多个专利分别对应的专利评价结果后，按照各个年度算出平均值，则还可以作为分析某一企业的专利评价的变动的资料而使用。
4.根据本发明的实施例的专利评价系统
图4是根据本发明的实施例的利用结构方程模型的专利评价系统的结构图。
根据本发明的实施例的专利评价系统100可以包括：专利评价模型生成引擎110，用于生成专利评价模型；专利评价模型数据库120，存储有在所述专利评价模型生成引擎110中生成的专利评价模型；评价对象专利信息获取引擎130，获取作为评价对象的专利的信息；以及专利评价结果生成引擎140，基于在所述专利信息获取引擎130中获取的作为评价对象的专利的信息和存储在所述专利评价模型数据库120中的专利评价模型，生成专利评价结果。根据本发明的实施例，该构成要素可以通过有/无线网络分散配置在一个以上的 服务器中。
更加具体地，所述专利评价模型生成引擎110可以完成根据所述本发明的实施例的利用结构方程式的专利评价方法的(a)步骤(S100)。
换句而言，所述专利评价模型生成引擎110可以利用结构方程式，按照专利的技术领域以及评价指标，生成相互不同的一个以上的专利评价模型。然后，所述评价指标可以包括以下指标：表示评价对象专利在与第三人的专利纠纷中能够维持独占排他性地位的程度的指标(可将其命名为“权利性”)、表示评价对象专利符合或者引领技术动向的程度的指标(可将其命名为“技术性”)以及表示评价对象专利用于商业的程度以及利用可能性的指标(可将其命名为“活用性”)。
一方面，所述专利评价模型生成引擎110可以包括：评价要素预先评价结果输入部111，输入得到按照各个专利评价要素的重要度预先评价结果；内容效度测验模块112，针对所述输入得到的按照各个专利评价要素的重要度预先评价结果，进行内容效度测验；可靠性测验模块113，针对完成所述内容效度测验的按照各个专利评价要素的重要度预先评价结果，进行可靠性测验；协议性以及收敛性测验模块114，针对完成所述可靠性测验的按照各个专利评价要素的重要度预先评价结果，进行协议性和收敛性测验；最终评价要素设定模块115，基于所述内容效度测验模块112、可靠性测验模块113、协议性以及收敛性测验模块114的测验结果，设定最终评价要素；以及影响度指数设定模块116，设定所述最终评价要素各自的影响度指数。
所述内容效度测验模块112可以完成所述本发明的内容效度测验步骤(S120)，所述可靠性测验模块113可以完成可靠性测验步骤(S130)，协议性以及收敛性测验模块114可以完成协议性以及收敛性测验步骤(S140)。
然后，所述最终评价要素设定模块115以及所述影响度指数设定模块116可以分别完成根据所述本发明的实施例的利用结构方程式的专利评价方法的最终评价要素生成步骤(S150)以及影响度指数设定步骤(S160)。
一方面，所述最终评价要素以及影响度指数可以根据专利的技术领域以及专利的评价指标而不同，所述影响度指数是将所述最终评价要素中的某一评价要素的影响度指数设为1，然后以所述设为1的某一评价要素的影响度指数为基准，可以相对设定剩余的最终评价要素的影响度指数。
一方面，所述评价对象专利信息获取引擎130可以以所述评价对象专利的申请号、公开号、授权号中一个以上的专利号为基准，从存储有预定的专利说明书、附图以及相关专利信息的专利数据库中进行搜索来获取评价对象专利的专利信息，或者从用户输入得到评价对象专利的专利信息，所述评价对象专利的专利信息是指包括专利说明书以及附图的申请书、审查履历、授权后过程信息(行政信息)等一件专利从产生到失效为止针对该专利生成的相关信息。在所述专利信息中可以包括专利的技术领域、申请信息、审查信息、授权信息、专利权信息、审判信息、诉讼信息等信息。
另外，所述评价对象专利信息获取引擎130用对预定专利数据库整体的专利获取专利信息来代替从专利数据库中检索个别专利获取专利信息，从而能够按照本发明中说明的步骤完成专利评价。另外，所述专利数据库可以按照预定的技术领域、权利人而构成为群体化，在获取专利信息的过程中，系统可以按照要求事项，从所述专利数据库中按照预定的技术领域、权利人提取相应专利，进行专利评价。
例如，本发明的专利数据库中可以存储有预定期间或者目前大韩民国整体专利以及/或者可用的世界各国的专利说明书、附图以及相关专利信息，(1)当针对预定的个别专利进行专利评价时，可以获取对该专利的专利信息，并输入到本发明的评价模型进行评价，(2)针对预定期间的专利，按照国家、企业(申请人)从所述专利数据库中提取对专利群的专利信息，从而能够对该专利群进行专利评价。该情况下，如后述，可以对预定的专利群算定评价等级，还可以按照专利群进行比较。
一方面，所述申请信息可以包括独立权利要求的项数、独立权利要求的长度、从属权利要求的项数、从属权利要求的平均长度、权利要求系列数、附图数量、发明的说明的长度、分案申请以及优先权主张数量、海外同族数量等。
一方面，所述审查信息可以包括IPC数量、是否早期公开、是否请求优先审查、是否再审查、意见书提交次数、信息提供次数、被引用总次数、被引用的公开日和申请日之差、现有文献中论文/外国专利的数量、被引用文献的论文/外国专利的数量等，所述授权信息可以包括授权年费次数等。
一方面，专利权信息可以包括发明人数、是否决定延长存续期间、实施权人数、权利人变动数、金融机关质权设定数等。
一方面，审判信息可以包括无效宣告次数、驳回决定不服审判次数、积极的权利范围确认审判引用次数、积极的权利范围确认审判驳回/撤回/退回次数、消极的权利范围确认审判驳回次数、消极的权利范围确认审判引用/撤回/退回次数、修正审判次数等。
一方面，所述专利评价结果生成引擎140可以通过第一方法和第二方法中的一种以上的方法生成专利评价结果，其中，所述第一方法是针对所述评价对象专利，相加与各个评价指标相对应的分数来生成综合分数，所述第二方法生成与评价指标(权利性、技术性、活用性)分别对应的评价分数。
一方面，根据本发明的实施例的专利评价系统100可以进一步包括专利评价等级算定部，基于通过所述第一方法生成的综合分数，算定所述评价对象专利的评价等级。
更加具体地，所述专利评价等级算定部可以包括正态分布函数生成模块，基于在所述专利评价结果生成引擎中利用第一方法的与多个专利分别对应的综合分数，生成正态分布函数，其中，所述多个专利属于与所述评价对象专利相同的技术领域。
如上所述，可以根据所述评价对象专利的综合分数位于所述正态分布函数的哪一部位，算定评价对象专利的等级。
一方面，基于所述内容，按照技术领域生成专利等级，则可以在该技术领域测验该专利的地位。然后，由此，能够提出与该专利的维持以及管理有关的决定的标准。
例如，当“A”电子(有关企业)中授权的专利的平均等级为AA等级，“B”电子中授权的专利的平均等级为A等级时，可以评价为“A”电子(有关企业)的专利比“B”电子的专利地位高。
一方面，针对划分所述等级的百分号(％)的边界值是用于举例说明，还可以变换使用。
作为其他的活用方案，算出与某一企业的特定技术领域的多个专利分别对应的专利评价结果后，按照各个年度算出平均值，则还可以作为分析某一企业的专利评价的变动的资料而使用。
一方面，本发明可以包括执行根据所述本发明的实施例的利用结构方程式的专利评价方法的计算机程序以及存储有所述计算机程序的计算机可读存储介质。
如图5所示，根据本发明的实施例的利用结构方程式的专利评价系统可以由至少一个专利评价系统或者服务器100构成，所述服务器100与有/无线网络连接，从而可以向用户装置200提供专利评价结果。即，服务器100从用户装置200接收到对特定专利的评价服务，则可以提供对该专利的评价结果，详细的操作方式为如上所述。
根据本发明的实施例的服务器100可以包括处理器、存储程序数据并执行的存储器、永久存储部、与外部装置通信的通信端口、用户界面装置等。由软件程序模块或者算法体现的方法，作为可在所述处理器中执行的计算机可读的代码或者程序命令，可以存储在计算机可读的记录介质上。计算机可读的记录介质分散在由网络连接的计算机程序中，通过分散方式存储计算机可读代码并执行。
一方面，通过所述实施例具体说明了本发明的技术思想，然而应理解所述实施例是用于说明而不是用于限定。另外，应理解本领域的技术人员在本发明的技术思想的范围内可以进行多种实施例。

Claims (15)

1.一种利用结构方程式的专利评价方法，其为利用在计算机中体现的结构方程式的专利评价方法，其特征在于，所述方法包括：
为了评价授权专利，从多数专业人员接收评价的步骤，该评价为构建与预设的多个评价指标分别有关的评价模型中所需的对多个评价要素的重要度的评价；
测验步骤，测验所述多数专业人员对所述各别评价要素的重要度的评价；
评价要素设定步骤，将所述经测验的评价要素设定为最终评价要素；
影响度指数设定步骤，利用结构式模型分析，决定构建与所述各个评价指标有关的评价模型中所需的所述设定的评价要素各自的影响度指数；
利用所述设定的评价要素、所述设定的影响度指数以及结构式，生成对各个评价指标的评价模型的步骤；
获取专利信息的步骤；以及
针对评价对象专利，利用所述生成的评价模型和所述获取的专利信息，生成评价结果的步骤。
2.根据权利要求1所述的利用结构方程式的专利评价方法，其特征在于，利用所述结构方程式生成的一个以上的评价模型根据专利的技术领域或者评价指标而相互不同。
3.根据权利要求1所述的利用结构方程式的专利评价方法，其特征在于，所述评价指标包括权利性指标或者技术性指标或者活用性指标中的至少一个。
4.根据权利要求1所述的利用结构方程式的专利评价方法，其特征在于，从多数专业人员接收与个别评价要素的重要度有关的评价的步骤为，接收以各个技术领域的专利专业人员为对象进行的与个别评价要素的重要度有关的评价问卷结果。
5.根据权利要求1所述的利用结构方程式的专利评价方法，其特征在于，测验专业人员对所述各别评价要素的重要度的评价的步骤，包括：
内容效度测验步骤，针对与所述个别评价要素的重要度有关的评价问卷结果，按照个别评价要素分别进行内容效度测验；以及
可靠性测验步骤，针对完成所述内容效度测验步骤的评价问卷结果，按照各个别个评价要素分别进行可靠性测验。
6.根据权利要求5所述的利用结构方程式的专利评价方法，其特征在于，测验专业人员对所述各别评价要素的重要度的评价的步骤，包括：
协议性以及收敛性测验步骤，针对完成所述可靠性测验步骤的评价问卷结果，按照个别评价要素分别进行协议性和收敛性测验。
7.根据权利要求1所述的利用结构方程式的专利评价方法，其特征在于，
利用所述结构式生成对评价指标的评价模型的步骤为，对影响评价模型中包含的因变量的多个变量之间的相互因果关系进行分析。
8.一种利用结构方程式的专利评价系统，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
至少一个存储器，
所述至少一个存储器和所述至少一个处理器分别存储用于使所述系统执行运算的命令并实行，
所述运算包括：
为了评价授权专利，从多数专业人员接收评价，该评价为构建与预设的多个评价指标分别有关的评价模型中所需的对多个评价要素的重要度的评价；
测验所述多数专业人员对所述个别评价要素的重要度的评价；
将所述经测验的评价要素设定为最终评价要素；
利用结构式模型分析，决定构建与所述各个评价指标有关的评价模型中所需的所述设定的评价要素各自的影响度指数；以及
利用所述设定的评价要素、所述设定的影响度指数以及结构式，生成对各个评价指标的评价模型。
9.根据权利要求8所述的利用结构方程式的专利评价系统，其特征在于，利用所述结构方程式生成的一个以上的评价模型根据专利的技术领域或者评价指标而相互不同。
10.根据权利要求8所述的利用结构方程式的专利评价系统，其特征在于，所述评价指标包括权利性指标或者技术性指标或者活用性指标中的至少一个。
11.根据权利要求8所述的利用结构方程式的专利评价系统，其特征在于，从多数专业人员接收与个别评价要素的重要度有关的评价是接收以各个技术领域的专利专业人员为对象进行的与个别评价要素的重要度有关的评价问卷结果。
12.根据权利要求8所述的利用结构方程式的专利评价系统，其特征在于，测验专业人员对所述各别评价要素的重要度的评价，其包括：
针对与所述个别评价要素的重要度有关的评价问卷结果，按照各个别个评价要素分别进行内容效度测验；以及
针对完成所述内容效度测验的评价问卷结果，按照各个别个评价要素分别进行可靠性测验。
13.根据权利要求12所述的利用结构方程式的专利评价系统，其特征在于，测验专业人员对所述各别评价要素的重要度的评价，其包括：
针对完成所述可靠性测验的评价问卷结果，按照各个别个评价要素分别进行协议性和收敛性测验。
14.根据权利要求8所述的利用结构方程式的专利评价系统，其特征在于，
利用所述结构式生成对评价指标的评价模型是对影响评价模型中包含的因变量的多个变量之间的相互因果关系进行分析。
15.一种利用结构方程式的专利评价模型构建方法，其为利用在计算机中体现的结构方程式的专利评价模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：
为了评价授权专利，从多数专业人员接收评价的步骤，该评价为构建与预设的多个评价指标分别有关的评价模型中所需的对多个评价要素的重要度的评价；
测验步骤，测验所述多数专业人员对所述个别评价要素的重要度的评价；
将所述经测验的评价要素设定为最终评价要素的步骤；
利用结构式模型分析，决定构建与所述各个评价指标有关的评价模型中所需的所述设定的评价要素各自的影响度指数；以及
利用所述设定的评价要素、所述设定的影响度指数以及结构式，生成对各个评价指标的评价模型的步骤。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111798145A (zh) * 2020-07-09 2020-10-20 浙江大学 基于web2.0的专利价值评估系统及方法
CN112733549A (zh) * 2020-12-31 2021-04-30 厦门智融合科技有限公司 一种基于多重语义融合的专利价值信息分析方法、装置

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112069628B (zh) * 2020-09-16 2024-03-29 北京市市政工程研究院 运营盾构区间隧道整体式道床脱空病害评价及分级方法
CN113591326A (zh) * 2021-08-17 2021-11-02 中国人民解放军陆军工程大学 基于系统动力学的信息保障方案仿真评估方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1732462A (zh) * 2002-12-27 2006-02-08 株式会社Ipb 技术评价装置、技术评价程序、技术评价方法
CN1761969A (zh) * 2003-03-17 2006-04-19 株式会社Ipb 企业价值评价装置和企业价值评价程序
CN101030269A (zh) * 2006-03-03 2007-09-05 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 专利价值评估系统及方法
KR20090002308A (ko) * 2007-06-27 2009-01-09 재단법인 한국특허정보원 텍스트 마이닝 기법을 이용한 등록특허의 기술평가 시스템및 그 방법
CN103679393A (zh) * 2013-12-27 2014-03-26 上海市东方医院（同济大学附属东方医院） 一种基于层次分析法的临床路径管理评价指标系统和方法
CN106663302A (zh) * 2014-06-10 2017-05-10 爱思达博株式会社 知识产权的评估方法、系统及程序
CN107133726A (zh) * 2017-04-20 2017-09-05 北京理工大学 基于专利信息的产品方案竞争力评价方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005174313A (ja) * 2003-11-18 2005-06-30 Shinko Res Kk 特許又は技術の経済価値算出方法及び装置
KR101118057B1 (ko) * 2009-12-15 2012-02-24 한국발명진흥회 특허 자동 평가 시스템 및 상기 시스템에서의 평가 요소 정보 처리 방법
KR101053968B1 (ko) 2009-12-15 2011-08-04 한국발명진흥회 특허 자동 평가 시스템의 특허 자동 평가 방법
WO2014092361A1 (en) * 2012-12-12 2014-06-19 Kipa. Evaluation engine of patent evaluation system
KR20150107233A (ko) * 2014-03-13 2015-09-23 (주)윈티스글로벌 특허지표 또는 논문지표를 이용하여 기술수준을 평가하는 방법
KR101655850B1 (ko) * 2014-11-21 2016-09-08 한국에너지기술연구원 에너지기술 경쟁력 평가장치 및 그 평가방법
KR20150015424A (ko) * 2014-12-17 2015-02-10 한국발명진흥회 온라인 특허 평가 방법

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1732462A (zh) * 2002-12-27 2006-02-08 株式会社Ipb 技术评价装置、技术评价程序、技术评价方法
CN1761969A (zh) * 2003-03-17 2006-04-19 株式会社Ipb 企业价值评价装置和企业价值评价程序
CN101030269A (zh) * 2006-03-03 2007-09-05 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 专利价值评估系统及方法
KR20090002308A (ko) * 2007-06-27 2009-01-09 재단법인 한국특허정보원 텍스트 마이닝 기법을 이용한 등록특허의 기술평가 시스템및 그 방법
CN103679393A (zh) * 2013-12-27 2014-03-26 上海市东方医院（同济大学附属东方医院） 一种基于层次分析法的临床路径管理评价指标系统和方法
CN106663302A (zh) * 2014-06-10 2017-05-10 爱思达博株式会社 知识产权的评估方法、系统及程序
CN107133726A (zh) * 2017-04-20 2017-09-05 北京理工大学 基于专利信息的产品方案竞争力评价方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111798145A (zh) * 2020-07-09 2020-10-20 浙江大学 基于web2.0的专利价值评估系统及方法
CN112733549A (zh) * 2020-12-31 2021-04-30 厦门智融合科技有限公司 一种基于多重语义融合的专利价值信息分析方法、装置
CN112733549B (zh) * 2020-12-31 2024-03-01 厦门智融合科技有限公司 一种基于多重语义融合的专利价值信息分析方法、装置

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