JP2019096308A - 構造方程式モデルを活用した特許評価方法およびその方法を実行するシステム - Google Patents

Abstract

【課題】構造方程式モデルを活用して特許を評価する方法およびシステムを提供する。【解決手段】登録特許を評価するために、既に設定された複数の評価指標各々に対する評価モデル構築に必要な、複数の評価要素の重要度に対する評価を複数の専門家から受信するステップと、個別評価要素の重要度に対する複数の専門家の評価を検証する検証ステップと、検証された評価要素を最終評価要素に設定する評価要素の設定ステップと、構造式模型分析を活用して各々の評価指標に対する評価モデル構築に必要な設定された評価要素各々の影響度指数を決める影響度指数の設定ステップと、設定された評価要素、設定された影響度指数および構造式を用いて各々の評価指標に対する評価モデルを生成するステップと、特許情報を取得するステップと、評価対象特許に対して生成された評価モデルと取得された特許情報を用いて評価結果を生成するステップを含む。【選択図】図１

Description

本発明は、構造方程式モデルを活用して特許を評価する方法、その方法を実行するシステムおよびその方法が格納されたコンピュータ読み取り可能な格納媒体に関する。

より具体的には、構造方程式モデルを用いて複数の特許評価指標を統計学的方法により処理して特許の等級を評価する方法、その方法を実行するシステムおよびその方法を実行するコンピュータプログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な格納媒体に関する。

知識基盤およびグローバル経済社会では、土地や資本などのような有形資産よりは特許、商標、デザイン、著作物などのような無形の知識財産が国家や企業競争力の核心要素として登場している。その中でも、特許は、無形資産の代表的な知識財産であって、個人と企業および国家の技術レベルとイノベーション能力を測定するのに客観的な尺度として大切に活用されている。

特許権は新しい技術的方向に対して一定期間の間その発明の独占的実施権を持って排他的支配権を行使することができるため、特許は企業の収益創出と安定した事業運営のために非常に重要である。

一方、特許は、出願後に審査を経て登録されると、出願日から２０年まで独占排他的な地位を維持することができるが、特許維持料を納付しなければ独占排他的な地位を維持することができない。

したがって、保有特許の多い企業は特許維持料に負担を持ち、一部の企業は特許を出願日から２０年になる前に特許の権利を諦めることになる。この時、放棄対象特許を選定するためには、特許に対する評価が先行しなければならない。特許に対する評価の技術価値評価は、市場接近法、収益接近法、原価接近法に区分することができる。

市場接近法は、対象技術と同一または類似した技術が活性市場で取り引きされた価値に基づいて比較分析を通じて相対的な価値を算定する方法であり、収益接近法は、対象技術の経済的な寿命期間の間技術事業化によって発生する経済的利益を適正割引率で適用して現在価値に換算する方法である。最後に、原価接近法は、対象技術を開発するのに投入された費用をベースに技術の価値を算定するか、または代替の経済原理をベースに同一の経済的効益を有する技術を開発または購入する原価を推定して価値を算定する方法である。

一方、技術価値評価は、評価対象技術の技術性、権利性、市場性、事業性に区分して該当専門家が技術と市場寡占の資料を調査および分析して主観的な評価意見を提示し、取り集められた専門家の意見に従って最終価値を算定するため、相当な時間と多くの費用が必要であった。

このような技術価値評価に必要な時間および費用を減らすために、企業では専門家の代わりに企業の特許担当者の主観的な判断に従って放棄対象特許を選別する場合が多かった。

これに対する解決策として、特許の価値をシステム的に評価するサービスが導入されている。

しかし、評価モデルを設計するために断片的な幾つかの要素だけを基準にして評価モデルを設計したり、一つの多重回帰モデルを用いて評価モデルを設計したりする場合、評価結果の信頼性が疑問視される場合が多い現状である。

なお、本発明の背景技術は、大韓民国公開特許１０−２０１１−００６８２７８に開示されている。

本発明は、特許明細書の構造的な特徴を反映し、且つ、技術的に類似した特許間の相対的環境を考慮した評価要素が適切に反映される信頼度の高い評価モデルを構築して特許評価を実行できるようにする構造方程式モデルが適用された特許等級評価方法を提供することにその目的がある。

本発明の実施形態による構造方程式モデルを活用した特許評価方法は、登録特許を評価するために、既に設定された複数の評価指標各々に対する評価モデル構築に必要な、複数の評価要素の重要度に対する評価を複数の専門家から受信するステップ、前記個別評価要素の重要度に対する前記複数の専門家の評価を検証する検証ステップ、前記検証された評価要素を最終評価要素に設定する評価要素の設定ステップ、構造式模型分析を活用して前記各々の評価指標に対する評価モデル構築に必要な前記設定された評価要素各々の影響度指数を決める影響度指数の設定ステップ、前記設定された評価要素、前記設定された影響度指数および構造式を用いて各々の評価指標に対する評価モデルを生成するステップ、特許情報を取得するステップ、および評価対象特許に対して前記生成された評価モデルと前記取得された特許情報を用いて前記評価対象特許の評価結果を生成するステップを含んで構成される。

本発明の他の実施形態による構造方程式モデルを活用した特許評価システムは、少なくとも一つ以上のプロセッサおよび少なくとも一つ以上のメモリを含み、前記少なくとも一つ以上のメモリと前記少なくとも一つ以上のプロセッサは、各々、前記システムがオペレーションを実行するようにする命令を格納および実行し、前記オペレーションは、登録特許を評価するために、既に設定された複数の評価指標各々に対する評価モデル構築に必要な、複数の評価要素の重要度に対する評価を複数の専門家から受信すること、前記個別評価要素の重要度に対する前記複数の専門家の評価を検証すること、前記検証された評価要素を最終評価要素に設定する評価要素の設定のこと、構造式模型分析を活用して前記各々の評価指標に対する評価モデル構築に必要な前記設定された評価要素各々の影響度指数を決めること、および前記設定された評価要素、前記設定された影響度指数および構造式を用いて各々の評価指標に対するモデルを生成することを含んで構成される。

本発明のまた他の実施形態による構造方程式を活用した特許評価モデル構築方法は、登録特許を評価するために、既に設定された複数の評価指標各々に対する評価モデル構築に必要な、複数の評価要素の重要度に対する評価を複数の専門家から受信するステップ、前記個別評価要素の重要度に対する前記複数の専門家の評価を検証するステップ、前記検証された評価要素を最終評価要素に設定するステップ、構造式模型分析を活用して前記各々の評価指標に対する評価モデル構築に必要な前記設定された評価要素各々の影響度指数を決めるステップ、および前記設定された評価要素、前記設定された影響度指数および構造式を用いて各々の評価指標に対する評価モデルを生成するステップを含んで構成される。

本発明は、大量の特許を客観的な評価基準により安価で迅速に評価することによって、特許権の年次登録維持有無に関する意思決定に寄与することができる。

また、一つの特許に対して権利性、技術性および活用性の各々の評価指標に対応する評価情報を生成することによって、各評価指標別の特許評価情報を算定することができる。

なお、技術分野別にも特許評価情報を生成することによって、該当技術分野における当該特許の特許競争力を分析することによって、当該特許の該当技術分野における位相を点検し、当該特許の維持／管理に対する意志決定に有用であり、さらには該当技術分野を先導する企業を分析することができる。

本発明の実施形態による構造方程式モデルを活用した特許評価方法のフローチャートである。 本発明の（ａ）ステップに対する細部的なフローチャートである。 様々な評価モデルを示す図である。 本発明の実施形態による構造方程式モデルを活用した特許評価システムの構成図である。 本発明の実施形態による構造方程式モデルを活用した特許評価システムの概略的な構成を示す例示図である。

以下では、添付図面を参照して本発明が属する技術分野で通常の知識を有した者が容易に実施することができるように本発明の実施形態について詳細に説明する。但し、本発明は、種々の互いに異なる形態に実現できるものであって、ここで説明する実施形態に限定されるものではない。そして、図面上、本発明を明確に説明するために説明と関係ない部分は省略し、明細書の全体にかけて、類似した部分に対しては類似した図面符号を付するようにした。

第１、第２などのように序数を含む用語は様々な構成要素を説明するのに用いられるが、前記構成要素は前記用語によって限定されるものではない。前記用語は、一つの構成要素を他の構成要素から区別する目的にのみ用いられる。例えば、本発明の権利範囲を逸脱せずに、第１構成要素は第２構成要素に命名されてもよく、それと同様に、第２構成要素も第１構成要素に命名されてもよい。本出願で用いられた用語は、単に特定の実施形態を説明するために用いられるものであって、本発明を限定しようとする意図ではない。単数の表現は、文脈上、明らかに異ならない限り、複数の表現を含む。

また、ある部分がある構成要素を「含む」とする時、これは、特に反する記載がない限り、他の構成要素を除くものではなく、他の構成要素をさらに含んでもよいことを意味する。本願明細書の全体で用いられる程度の用語「〜（する）ステップ」または「〜のステップ」は、「〜のためのステップ」を意味するものではない。

本発明で用いられる用語としては本発明での機能を考慮して可能な限り現在広く用いられる一般的な用語を選択したが、これは、当該分野に携わる技術者の意図または判例、新しい技術の出現などに応じて異なりうる。また、特定の場合は出願人が任意に選定した用語もあり、この場合には、該発明の説明の部分にその意味について詳細に記載する。したがって、本発明で用いられる用語は、単純な用語の名称でない、その用語が有する意味と本発明の全般にわたった内容に基づいて定義しなければならない。

１．構造方程式モデリング

本発明では、特許を評価するにおいて、構造方程式モデリング技法を適用した。構造方程式モデリング（ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｅｑｕａｔｉｏｎ ００００ ｍｏｄｅｌｉｎｇ：ＳＥＭ）は、従属変数に影響を与える種々の変数間に相互の因果関係を探して分析するものであり、因子分析（影響度分析）と経路分析（特許評価の手続き）を処理できる特徴を有する。統計的な接近方法の最も重要なイッシューは、知ろうとする不確実な現象の真の原理を充分に近似させるか、またはそれを確率的に表現する模型を構成することである。知ろうとする現象に対するある測定値の集合を反応変数または確率変数Ｙとすれば、探求に対する未知の現象はｆ（Ｙ｜θ）である確率関数で示すことができ、θは確率変数の特性値である母数集合である。特に、ある研究者が種々の変数を観測し、該変数を用いて構造（ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ）を定義した後、該構造がどのように互いに連関しているかについて研究すると仮定する。この時、研究者は様々な理論的模型を構想することができ、各理論的模型の適合性に対する数量化された（ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ）仮設検定を実施し、観測された資料に対して最も好適であると判断される模型を探す過程を構造方程式または構造方程式モデル（ｓｔｒｕｃｔｕｒａｌ ｅｑｕａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｉｎｇ；ＳＥＭ）という。構造方程式は、直接観察されるかまたは測定されない変数として観測変数の潜在因子である潜在変数と直接測定される観測変数に分けることができる。外生（潜在）変数（ｅｘｏｇｅｎｏｕｓ ｖａｒｉａｂｌｅ）は、独立潜在変数であり、他の潜在変数に影響を与える潜在変数を意味する。内生（潜在）変数（ｅｎｄｏｇｅｎｏｕｓ ｖａｒｉａｂｌｅ）は、従属変数であり、直接あるいは間接に影響を受ける変数である。構造方程式は、回帰分析（ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ）と経路分析（ｐａｔｈ ａｎａｌｙｓｉｓ；ＰＡ）そして確証的因子分析（ｃｏｎｆｉｒｍａｔｏｒｙ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ；ＣＦＡ）の三つの分析技法が結合された分析方法である。本発明では、図３に示すように、各評価要素の影響度指数を分析し、各評価要素が連結される経路分析が適用された。

２．本発明の実施形態による構造方程式を活用した特許評価方法

図１は、本発明の実施形態による構造方程式を活用した特許評価方法のフローチャートである。

以下では、図１を参照して本発明の実施形態による構造方程式を活用した特許評価方法について説明する。

本発明の実施形態による構造方程式を活用した特許評価方法は、（ａ）構造方程式を用いて所定の評価要素を有する一つ以上の評価モデルを生成するステップ（Ｓ１００）、（ｂ）評価対象特許から特許情報を取得するステップ（Ｓ２００）、（ｃ）前記（ａ）ステップ（Ｓ１００）で生成された一つ以上の評価モデルのうち前記評価対象特許に対応する評価モデルを選定するステップ（Ｓ３００）、および（ｄ）前記（ｂ）ステップ（Ｓ２００）で取得した特許情報および前記（ｃ）ステップ（Ｓ３００）で選定された評価モデルをベースに前記評価対象特許の評価結果を生成するステップ（Ｓ４００）を含んで構成されることができる。

一方、前記（ｂ）ステップ（Ｓ２００）で前記評価対象特許から取得する特許情報は、特許明細書および図面を含む出願書、審査履歴、権利登録後の経過情報（行政情報）など、一件の特許が発生から消滅に至るまで該特許と関連して生成される関連情報をいう。このような特許情報には、特許の技術分野、出願情報、審査情報、登録情報、特許権情報、審判情報、訴訟情報などの情報が含まれることができる。

より詳しくは、前記出願情報は、独立項数、独立請求項の長さ、従属項数、従属項の平均長さ、図面数、発明の説明の長さ、分割出願および優先権主張数、海外ファミリー数などを含むことができる。

一方、前記審査情報は、ＩＰＣ数、早期公開有無、優先審査請求有無、再審査有無、意見書提出数、情報提供数、総被引用数、被引用と出願日の差、先行文献中の論文／外国特許数、被引用文献の論文／外国特許数などを含み、前記登録情報は、年次登録回数などを含むことができる。

一方、特許権情報は、発明者数、存続期間延長登録の決定有無、実施権者数、権利者変動数、金融機関の質権設定数などを含むことができる。

一方、審判情報は、無効審判数、拒絶決定不服審判数、積極的権利範囲確認審判の引用数、積極的権利範囲確認審判の棄却／取り下げ／却下数、消極的権利範囲確認審判の棄却数、消極的権利範囲確認審判の引用／取り下げ／却下数、訂正審判数などを含むことができる。

２−（ａ）構造方程式を用いて所定の評価要素を有する一つ以上の評価モデルを生成するステップ

一方、前記（ａ）ステップ（Ｓ１００）で生成される一つ以上の評価モデルは、特許の技術分野および評価指標に応じて互いに異なる評価モデルが生成され、前記評価指標は、評価対象特許が第３者との特許紛争で独占排他的な地位を維持できる程度を示す指標（これを「権利性」と命名できる。）、評価対象特許が技術動向と符合するかまたは先導する程度を示す指標（これを「技術性」と命名できる。）、および評価対象特許がビジネスに活用される程度および活用可能性を示す指標（これを「活用性」と命名できる。）を含んで設定されることができる。このステップは、前記権利性、技術性、活用性と例示した各指標別の評価モデルから最終的に用いられる評価要素を決定して評価モデルを生成するステップである。但し、権利性、技術性および活用性の指標は、該単語の意味だけを指し示す指標に限定されるものではなく、該指標と類似した方法で用いられる指標にも適用されることができる。

一方、図２は、本発明の（ａ）ステップ（Ｓ１００）に対する細部的なフローチャートである。

本発明の前記（ａ）ステップ（Ｓ１００）の核心は、特許を評価するにおいて用いられる最終評価要素を生成することである。特許評価のための最終評価要素は、権利性、技術性、活用性という評価指標を算出するにおいて用いられる様々な特許情報のうち最終的に用いられる特許情報を選定するステップである。

図２を参照して（ａ）ステップ（Ｓ１００）を説明すれば、本発明の（ａ）ステップ（Ｓ１００）は、（１）各技術分野別の特許専門家を対象に各々の特許情報の重要度に対する評価質問を実行するステップ（Ｓ１１０）、（２）前記各々の特許情報の重要度に対する評価質問結果に対して各々の特許情報別の内容妥当性の検証（Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｖａｌｉｄｉｔｙ ｒａｔｉｏ）を実行する内容妥当性の検証ステップ（Ｓ１２０）、（３）前記内容妥当性の検証ステップ（Ｓ１２０）が実行された評価質問結果に対して信頼度の検証（Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）を実行する信頼度の検証ステップ（Ｓ１３０）、（４）前記信頼度の検証ステップ（Ｓ１３０）が実行された評価質問結果に対する合意度と収斂度の検証を実行する合意度および収斂度の検証ステップ（Ｓ１４０）、（５）前記評価指標各々に対応する評価質問結果に対して内容妥当性、信頼度、合意度および収斂度が全て検証された特許情報を最終評価要素に設定する最終評価要素の生成ステップ（Ｓ１５０）、および（６）前記最終評価要素の生成ステップで設定された最終評価要素各々の影響度指数を設定する影響度指数の設定ステップ（Ｓ１６０）を含んで構成されることができる。一方、前記最終評価要素および影響度指数は、特許の技術分野および特許の評価指標に応じて互いに異なりうる。

２−（ａ）−（１）質問実行ステップ（評価要素先行評価の計量化ステップ）

質問実行ステップ（Ｓ１１０）は、特許評価のための個別評価要素（特許情報）の重要度を評価するステップである。本発明では、個別評価要素各々に対する特許関連の専門家の質問評価結果を活用する。但し、本発明は、専門家が実行する質問過程（人的活動：ｈｕｍａｎ ａｃｔｉｖｉｔｙ）よりは、最終評価要素を導き出すために評価要素各々に対して先行評価の過程を経るということを主な技術思想に採択していることを明らかにしておく。

下記の表１は、前記評価指標に対応する最終評価要素を選択するための質問項目の一部を示す例示である。

一方、前記表１のような質問項目を評価指標（権利性、技術性、活用性）の各々に対して、各技術分野別の特許専門家集団に質問を行って、個別評価要素の重要度を先行評価して計量化する。例示したように５点尺度の計量化を行うことができ、点数尺度は５点尺度にのみ限定されるものではない。

そして、質問結果に対して内容妥当性（Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｖａｌｉｄｉｔｙ）の検証（ＣＶＲ：Ｃｏｎｔｅｎｔ ｖａｌｉｄｉｔｙ Ｒａｔｉｏ）、信頼度（Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）の検証、合意度および収斂度の検証を実行することができる。

２−（ａ）−（２）評価要素の内容妥当性の検証ステップ

より具体的には、前記内容妥当性の検証ステップ（Ｓ１２０）は、各質問項目別の質問結果に対して各々のＣＶＲを計算し、該質問項目の計算されたＣＶＲ値が、下記の表２のＬａｗｓｈｅ（１９７５）が提示したような質問応答者数別の最小ＣＶＲ値を満たすかを検査して、満たさない質問項目に対応する特許情報は評価要素から除外する。

ｎ_ｅ：重要であると応答した数、Ｎ：応答数

（＊Ｃ．Ｈ．Ｌａｗｓｈｅ、「Ａ ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｃｏｎｔｅｎｔ ｖａｌｉｄｉｔｙ」、Ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ ｐｓｙｃｈｏｌｏｇｙ Ｖｏｌ．２８、１９７５）

２−（ａ）−（３）評価要素の信頼度の検証ステップ

一方、前記信頼度の検証ステップ（Ｓ１３０）は、同一の概念を種々の項目で質問し、項目が類似した値を有するかを測定する過程であってもよく、下記のＣｒｏｎｂａｃｈのα係数の計算式により検証することができる。但し、信頼度を検証する方法において、後述するＣｒｏｎｂａｃｈのα係数の計算式によってのみ信頼度を検証することに限定されるものではない。

Ｅｐ^２：信頼度係数、σ^２（ｐ）：点数分散、σ^２（δ）：該当点数の相対誤差分散

一方、Ｃｒｏｎｂａｃｈのα係数は０〜１の値を有し、値が高いほど信頼度が高く、０．８〜０．９の値であれば信頼度が非常に高いと見ることができ、０．７以上であれば信頼する程度であると判断することができる。

本発明では、専門家への質問の結果として得られた特定の特許情報に対する質問結果（例示：リッカート５点尺度の点数）に対するＣｒｏｎｂａｃｈのα係数が０．７以下であれば、該特許情報は評価要素から除外する。

２−（ａ）−（４）評価要素の合意度および収斂度の検証ステップ
一方、前記合意度および収斂度の検証ステップ（Ｓ１４０）は、中央値、第１四分位（２５％）値および第３四分位（７５％）値をベースに下記の数式により検証することができる。

Ｍｄｎ：中央値、Ｑ１、Ｑ３：各第１四分位（２５％）と第３四分位（７５％）の値

一方、収斂度は０に近いほど意見の偏差が小さいことを意味し、合意度は１に近いほど意見の偏差が小さいことを意味する。換言すれば、収斂度は０に近いほど、合意度は１に近いほど、妥当であると判断することができる。

本発明での適用は、特定の特許情報に対する質問の結果から計算された収斂度が、例えば０〜０．５、合意度が０．７５〜１の間の場合に妥当であると判断する。

２−（ａ）−（５）最終評価要素の設定ステップ

一方、前記最終評価要素の設定ステップ（Ｓ１５０）は、前記評価指標各々に対して前記質問項目のうち、内容妥当性、信頼度、合意度および収斂度が全て検証された質問項目（特許情報）を最終評価要素に設定し、それを構造方程式に代入して前記最終評価要素別に影響度指数を算出することができる。

最終評価要素の設定ステップは、前述したように、各特許の評価要素（特許情報）から、評価要素の事前評価結果（専門家への質問）−内容妥当性−信頼度−合意度および収斂度の検証過程を経て除かれるものを除いて最終評価要素に設定するステップである。

２−（ａ）−（６）最終評価要素の影響度指数の算出ステップ

本発明では、設定された最終評価要素各々の特許評価に対する影響度指数を設定する。

より具体的には、前記影響度指数は、特許の評価要素間が互いに独立しているか（影響度指数＝０）、そうでなければ、どのような連関があって影響を与えたり受けたりするかを示す値である。

前記影響度指数を設定する方法としては、スピアマンの順位相関分析方法、ピアソンの相関分析方法、偏相関分析方法、交差分析方法などが用いられることができる。前記影響度指数は、前記最終評価要素のいずれか一つの要素を基準（１．００）に設定し、残りの要素は前記基準に設定されたいずれか一つの要素に対する相対的な影響度指数で示すことができる。

２−（ｂ）特許情報の取得ステップ

一方、前記（ｂ）評価対象特許から特許情報を取得するステップ（Ｓ２００）は、特許の固有識別番号（出願番号、公開番号、登録番号など）を基準にして特許ＤＢから自動で特許情報を取得するか、またはユーザから評価対象特許の特許情報の入力を受けることができる。取得される特許情報は、特許明細書および図面を含む出願書、審査履歴、権利登録後の経過情報（行政情報）など、一件の特許が発生から消滅に至るまで該特許と関連して生成される関連情報をいう。このような特許情報には、特許の技術分野、出願情報、審査情報、登録情報、特許権情報、審判情報、訴訟情報などの情報が含まれることができる。

より詳しくは、前記出願情報は、独立項数、独立請求項の長さ、従属項数、従属項の平均長さ、図面数、発明の説明の長さ、分割出願および優先権主張数、海外ファミリー数などを含むことができる。

一方、前記審査情報は、ＩＰＣ数、早期公開有無、優先審査請求有無、再審査有無、意見書提出数、情報提供数、総被引用数、被引用の公開日と評価対象特許の出願日の差、先行文献中の論文／外国特許数、被引用文献の論文／外国特許数などを含み、前記登録情報は、年次登録回数などを含むことができる。

一方、特許権情報は、発明者数、存続期間延長登録の決定有無、実施権者数、権利者変動数、金融機関の質権設定数などを含むことができる。

一方、審判情報は、無効審判数、拒絶決定不服審判数、積極的権利範囲確認審判の引用数、積極的権利範囲確認審判の棄却／取り下げ／却下数、消極的権利範囲確認審判の棄却数、消極的権利範囲確認審判の引用／取り下げ／却下数、訂正審判数などを含むことができる。

一方、図３は、様々な技術分野および評価指標に応じた評価モデルを示す図である。

図３を見てみれば、評価モデル各々は一つ以上の評価要素を有し、各々の評価要素には各々の評価要素に対応する影響度指数があることを確認することができる。

より具体的には、電気／電子／ＩＴ技術分野の権利性の評価モデルは、評価要素１、２、３、５を有し、各評価要素に対応する影響度が、評価要素１は０．６９、評価要素２は０．８６、評価要素３は１、評価要素５は０．７５であるのに対し、電気／電子／ＩＴ技術分野の技術性の評価モデルは、評価要素４、５、６、８を有し、各評価要素に対応する影響度指数が、評価要素４は０．７６、評価要素５は１、評価要素６は０．８３、評価要素８は０．８７であって、評価要素および各評価要素に対応する影響度指数が互いに異なることを確認することができる。一方、図３において、権利性に連結されていない評価要素は権利性を評価する評価要素として用いないことを意味し、同様な意味で、技術性に連結されていない評価要素は技術性を評価する評価要素として用いないことを意味する。

換言すれば、同一の技術分野における評価モデルであるとしても、評価指標が異なる場合には、評価モデル各々の評価要素に対応する影響度指数は異なりうる。

一方、同一の評価指標に対する評価モデルであるとしても、評価対象特許の技術分野が異なる場合、評価モデル各々の評価要素に対応する影響度指数は異なりうる。

例えば、電気／電子／ＩＴ技術分野の権利性の評価モデルは、評価要素１、２、３、５を有し、各評価要素に対応する影響度指数が、評価要素１は０．６９、評価要素２は０．８６、評価要素３は１、評価要素５は０．７５であるのに対し、化学／バイオ／材料技術分野の権利性の評価モデルは、評価要素１、２、３、４、５を有し、各評価要素に対応する影響度指数が、評価要素１は０．６５、評価要素２は０．５２、評価要素３は１、評価要素４は０．８２、評価要素５は０．７２であって、互いに異なることを確認することができる。

２−（ｃ）適用評価モデルの選定ステップ

一方、前記（ｃ）ステップ（Ｓ３００）は、例えば、評価対象特許の技術分野情報をベースに一つ以上の評価モデルのうち前記評価対象特許に対応する評価モデルを選定することができる。

前述したように、技術分野および評価指標に応じて評価要素および評価要素に対応する影響度指数が評価モデルごとに異なって算出されるため、評価対象特許に対応する評価モデルを選択しなければ正確な評価結果を算出することができない。

換言すれば、評価対象特許の技術分野が電気／電子／ＩＴである場合には、評価モデルを技術分野が電気／電子／ＩＴである評価モデルを選択すれば、信頼できる評価点数が算出されるが、評価対象特許の技術分野が電気／電子／ＩＴであるのに評価モデルを化学／バイオ／材料に対応する評価モデルを選択する場合には、評価指標、評価指標を構成する評価要素および評価要素の影響度が異なるため、信頼できない評価点数が算出される。

２−（ｄ）特許評価結果の生成ステップ

一方、評価対象特許に対する評価結果の生成ステップ（Ｓ４００）は、前記評価対象特許に対して各々の評価指標に対応する点数を加えて総合的な点数として生成される第１方法、前記評価対象特許の評価指標別に評価点数が生成される第２方法のいずれか一つ以上の方法により生成される。

一方、前記権利性、技術性、活用性の指標各々は、予め設定された点数内で付与できる。例えば、前記評価対象特許に対する権利性の点数は３５点、技術性の点数は３５点、活用性の点数は３０点以内で付与できる。但し、上述した点数に限定されるものではなく、各指標の点数の和が評価点数の最大値と一致すれば良い。

より具体的には、前記第２方法により算出された特定の個別特許の評価結果は権利性、技術性、活用性の指標モデル別の点数が各々３３、３２、２９に算出され、これを第１方法により算出すれば、３３、３２、２９を合算して９４に算出される。

具体的な第２方法に応じた各評価指標別の算出結果式は、例えば、次のように設定される。

ｙ＝ａ１＊ｘ１＋ａ２＊ｘ２＋…＋ａｉ＊ｘｉ

（ｘは各々の評価要素、ａは各評価要素の影響度指数が全体影響度指数で占める比率、ｉは自然数）

影響度指数は、前述したように、所定の評価要素（基準評価要素）の影響度指数を１に設定した後、残りの評価要素の影響度指数を設定する。

一方、本発明の実施形態による特許評価方法は、前記第１方法により生成される前記評価対象特許の総合的な点数をベースにして評価対象特許の評価等級を算定する評価等級の算定ステップをさらに含んで構成されることができる。

より具体的には、前記評価等級の算定ステップは、特許ＤＢに格納されている全体特許に対して前記第１方法により全体特許各々に対応する総合的な点数を算出した後、前記算出された全体特許各々に対応する総合的な点数を昇べきの順に整列し、所定の比率に応じて等級を分けることができる。

そして、前記評価対象特許が前記所定の比率で分けられた等級のうちどの部分に位置するかに応じて評価対象特許の評価等級を算定することができる。

例えば、前記所定の比率で分けられた等級は下記の表３のとおりである。

前記評価等級を区分する境界値は、パーセンテージ（％）は例を挙げたものであって、変動して適用してもよい。

３．本発明の実施形態による特許評価プロセス

以下では、上述した本発明の実施形態による特許評価方法を用いて電気／電子／ＩＴ分野の特許を評価するプロセスについて説明する。

本発明の実施形態による特許評価方法を用いて「Ａ」特許を評価するプロセスは、（ｉ）「Ａ」特許の特許情報を取得するステップ、（ｉｉ）（ｉ）での「Ａ」特許の特許情報とマッチングする評価モデルを選定するステップ、および（ｉｉｉ）前記（ｉ）、（ｉｉ）での「Ａ」特許の特許情報および評価モデルをベースに「Ａ」特許に対する特許評価結果を生成するステップを含んで構成されることができる。

より具体的には、（ｉ）で取得される前記「Ａ」特許の特許情報は、特許明細書および図面を含む出願書、審査履歴、権利登録後の経過情報（行政情報）など、一件の特許が発生から消滅に至るまで該特許と関連して生成される関連情報をいう。このような特許情報には、特許の技術分野、出願情報、審査情報、登録情報、特許権情報、審判情報、訴訟情報などの情報が含まれることができる。

より詳しくは、前記出願情報は、独立項数、独立請求項の長さ、従属項数、従属項の平均長さ、請求項系列数、図面数、発明の説明の長さ、分割出願および優先権主張数、海外ファミリー数などを含むことができる。

一方、前記審査情報は、ＩＰＣ数、早期公開有無、優先審査請求有無、再審査有無、意見書提出数、情報提供数、総被引用数、被引用と出願日の差、先行文献中の論文／外国特許数、被引用文献の論文／外国特許数などを含み、前記登録情報は、年次登録回数などを含むことができる。

一方、特許権情報は、発明者数、存続期間延長登録の決定有無、実施権者数、権利者変動数、金融機関の質権設定数などを含むことができる。

一方、審判情報は、無効審判数、拒絶決定不服審判数、積極的権利範囲確認審判の引用数、積極的権利範囲確認審判の棄却／取り下げ／却下数、消極的権利範囲確認審判の棄却数、消極的権利範囲確認審判の引用／取り下げ／却下数、訂正審判数などを含むことができる。

一方、（ｉｉ）で特許情報とマッチングする評価モデルを選定する方法は、前記「Ａ」特許の技術分野および評価しようとする指標に対応する評価モデルを選定するステップであってもよい。例えば、前記「Ａ」特許が電気／電子／ＩＴ技術分野の特許であり、権利性を評価したいのであれば、評価モデルＤＢから権利性の指標を示す評価モデルを選択し、「Ａ」特許に対して全ての評価指標に対する総合的な評価を望めば、各々の評価指標に対応する評価モデル全てを選択することができる。

一方、上述した過程により評価モデルまで選定された後、前記（ｉｉｉ）では、前記（ｉｉ）で選択された評価モデル各々の最終評価要素に対応する「Ａ」特許の特許情報を入力することができる。

一方、下記の表４は、電気／電子／ＩＴ技術分野の権利性の指標を示す評価モデルの評価要素および各評価要素に対する影響度指数を示す表であり、表５は、前記評価モデルに対応する「Ａ」特許情報を示すものである。

前記（ｉ）で取得した「Ａ」特許の特許情報のうち、前記表４の各々の評価要素に対応する表５の「Ａ」特許の特許情報を入力することによって、前記「Ａ」特許に対する権利性の評価結果に対する点数を取得することができる。

上述した内容は「Ａ」特許に対して権利性の評価情報を取得するプロセスについてのみ説明したが、上述した方式により「Ａ」特許に対して技術性および活用性の評価結果も取得することができる。

一方、前記技術性または活用性の評価に用いられるモデルの評価要素および影響度指数は、前記権利性の評価結果を取得する時に用いられたモデルの評価要素および影響度指数と異なりうる。

一方、上述した方式を用いて「Ａ」特許に対する評価結果点数が、例えば、前記権利性の評価結果に対する点数が３２点であり、同様な方式により技術性の評価結果に対する点数および活用性の評価結果に対する点数が各々３４点、２５点である場合、「Ａ」特許に対する総合的な点数は、前記権利性の評価結果に対する点数、技術性の評価結果に対する点数および活用性の評価結果に対する点数を全て合わせた値である９１点である。

一方、「Ａ」特許と全体特許ＤＢに格納されている他特許を比較して「Ａ」特許に対する相対的な評価を実行することもできる。

例えば、前記全体特許ＤＢに格納されている全体特許各々に対して上述した方式により総合的な点数を算出し、算出された全体特許各々に対する総合的な点数を昇べきの順に整列し、所定の比率に応じて等級を分けた後、前記「Ａ」特許が前記所定の比率に応じて分けられた等級のうちどの位置に対応するかを検出して「Ａ」特許に対する特許評価等級を付与することによって、「Ａ」特許の相対的な評価を実行することができる。

より具体的には、所定の比率に応じて分けられた等級は表６のとおりである。

前記特許等級付与パーセンテージ（％）の境界値は例を挙げたものであって、変動して適用してもよい。一方、上述した内容に基づいて技術分野別に特許等級を生成すれば、該当技術分野で当該特許の位相を点検することができる。そして、それに基づいて当該特許の維持および管理に対する意志決定の基準を提示することができる。

例えば、「Ａ」電子（当該企業）により登録された特許の平均等級がＡＡ等級であり、「Ｂ」電子により登録された特許の平均等級がＡ等級である場合、「Ａ」電子（当該企業）の特許が「Ｂ」電子の特許に比べて位相が高いと評価することができる。

一方、前記等級を区分するパーセンテージ（％）の境界値は例を挙げたものであって、変動して適用してもよい。

また他の活用方案としては、ある一つの企業の特定の技術分野の複数の特許各々に対応する特許評価結果を算出した後、それを年度別に平均を算出すれば、ある一つの企業の特許評価の変動を分析する資料として活用することもできる。

４．本発明の実施形態による特許評価システム

図４は、本発明の実施形態による構造方程式モデルを活用した特許評価システムを示す構成図である。

本発明の実施形態による特許評価システム１００は、特許評価モデルを生成する特許評価モデル生成エンジン１１０、前記特許評価モデル生成エンジン１１０により生成された特許評価モデルが格納されている特許評価モデルＤＢ１２０、評価対象となる特許の情報を取得する評価対象特許情報取得エンジン１３０、および前記評価対象特許情報取得エンジン１３０により取得した評価対象となる特許の情報と前記特許評価モデルＤＢ１２０に格納されている特許評価モデルをベースに特許評価結果を生成する特許評価結果生成エンジン１４０を含んで構成されることができる。本発明の一実施形態によれば、これらの構成要素は、有線／無線ネットワークを介して連結される一つ以上のサーバに分散して配置されてもよい。

より具体的には、前記特許評価モデル生成エンジン１１０は、上述した本発明の実施形態による構造方程式を活用した特許評価方法の（ａ）ステップ（Ｓ１００）を実行することができる。

換言すれば、前記特許評価モデル生成エンジン１１０は、構造方程式を用いて特許の技術分野および評価指標に応じて互いに異なる一つ以上の特許評価モデルを生成することができる。そして、前記評価指標は、評価対象特許が第３者との特許紛争で独占排他的な地位を維持できる程度を示す指標（これを「権利性」と命名できる。）、評価対象特許が技術動向と符合するかまたは先導する程度を示す指標（これを「技術性」と命名できる。）、および評価対象特許がビジネスに活用される程度および活用可能性を示す指標（これを「活用性」と命名できる。）を含むことができる。

一方、前記特許評価モデル生成エンジン１１０は、特許評価要素別の重要度の事前評価結果の入力を受ける評価要素事前評価結果入力部１１１、前記入力を受けた特許評価要素別の重要度の事前評価結果に対して内容妥当性の検証を実行する内容妥当性検証モジュール１１２、前記内容妥当性の検証が実行された特許評価要素別の重要度の事前評価結果に対して信頼度の検証を実行する信頼度検証モジュール１１３、前記信頼度の検証が実行された特許評価要素別の重要度の事前評価結果に対して合意度および収斂度の検証を実行する合意度および収斂度検証モジュール１１４、前記内容妥当性検証モジュール１１２、信頼度検証モジュール１１３、合意度および収斂度検証モジュール１１４の検証結果に基づいて最終評価要素を設定する最終評価要素設定モジュール１１５、および前記最終評価要素各々の影響度指数を設定する影響度指数設定モジュール１１６を含んで構成されることができる。

前記内容妥当性検証モジュール１１２は上述した本発明の内容妥当性の検証ステップ（Ｓ１２０）を実行し、前記信頼度検証モジュール１１３は信頼度の検証ステップ（Ｓ１３０）を実行し、合意度および収斂度検証モジュール１１４は合意度および収斂度の検証ステップ１４０を実行することができる。

そして、前記最終評価要素設定モジュール１１５および前記影響度指数設定モジュール１１６は、各々、上述した本発明の実施形態による構造方程式を活用した特許評価方法の最終評価要素の生成ステップ（Ｓ１５０）および影響度指数の設定ステップ（Ｓ１６０）を実行することができる。

一方、前記最終評価要素および影響度指数は特許の技術分野および特許の評価指標に応じて異なり、前記影響度指数は、前記最終評価要素のいずれか一つの評価要素の影響度指数を１に設定し、前記１に設定されたいずれか一つの評価要素の影響度指数を基準に、残りの最終評価要素の影響度指数を相対的に設定することができる。

一方、前記評価対象特許情報取得エンジン１３０は、前記評価対象特許の出願番号、公開番号、登録番号のいずれか一つ以上の特許番号を基準にして所定の特許明細書および図面、そして関連の特許情報が搭載された特許ＤＢから検索して評価対象特許の特許情報を取得するか、またはユーザから評価対象特許の特許情報の入力を受けて取得することができ、前記評価対象特許の特許情報は、特許明細書および図面を含む出願書、審査履歴、権利登録後の経過情報（行政情報）など、一件の特許が発生から消滅に至るまで該特許と関連して生成される関連情報をいう。このような特許情報には、特許の技術分野、出願情報、審査情報、登録情報、特許権情報、審判情報、訴訟情報などの情報が含まれることができる。

また、前記評価対象特許情報取得エンジン１３０は、個別特許を特許ＤＢから検索して特許情報を取得する代わりに、所定の特許ＤＢ全体の特許に対して特許情報を取得して、本発明で説明する手続きに従って特許評価を実行することができる。また、前記特許ＤＢは所定の技術分野別、権利者別にグループ化して構成されてもよく、特許情報を取得する過程でシステムが要求事項に応じて所定の技術分野別、権利者別に前記特許ＤＢから該当特許を抽出して特許評価を行ってもよい。

例えば、本発明の特許ＤＢは所定期間または現在時点での全体大韓民国特許および／または可用な世界各国の特許明細書および図面、そして関連の特許情報を搭載することができ、（１）所定の個別特許に対して特許評価を行う場合、該特許に対する特許情報を取得して本発明の評価モデルに入力して評価を行うことができ、（２）所定期間の特許に対して国家別、企業別（出願人別）特許グループに対して特許情報を前記特許ＤＢから抽出して、該特許グループに対して特許評価を行うことができる。この場合、後述するように、所定の特許グループに対して評価等級を算定することができ、特許グループ別に比較することも可能である。

一方、前記出願情報は、独立項数、独立請求項の長さ、従属項数、従属項の平均長さ、請求項系列数、図面数、発明の説明の長さ、分割出願および優先権主張数、海外ファミリー数などを含むことができる。

一方、前記審査情報は、ＩＰＣ数、早期公開有無、優先審査請求有無、再審査有無、意見書提出数、情報提供数、総被引用数、被引用と出願日の差、先行文献中の論文／外国特許数、被引用文献の論文／外国特許数などを含み、前記登録情報は、年次登録回数などを含むことができる。

一方、特許権情報は、発明者数、存続期間延長登録の決定有無、実施権者数、権利者変動数、金融機関の質権設定数などを含むことができる。

一方、審判情報は、無効審判数、拒絶決定不服審判数、積極的権利範囲確認審判の引用数、積極的権利範囲確認審判の棄却／取り下げ／却下数、消極的権利範囲確認審判の棄却数、消極的権利範囲確認審判の引用／取り下げ／却下数、訂正審判数などを含むことができる。

一方、前記特許評価結果生成エンジン１４０は、前記評価対象特許に対して各々の評価指標に対応する点数を合わせて総合的な点数として生成される第１方法、評価指標（権利性、技術性、活用性）の各々に対応する評価点数が生成される第２方法のいずれか一つ以上の方法により特許評価結果を生成することができる。

一方、本発明の実施形態による特許評価システム１００は、前記第１方法により生成される総合的な点数をベースに前記評価対象特許の評価等級を算定する特許評価等級算定部をさらに含んで構成されることができる。

より具体的には、前記特許評価等級算定部は、前記特許評価結果生成エンジンにおいて第１方法により前記評価対象特許と同一の技術分野に該当する複数の特許各々に対応する総合的な点数をベースに正規分布関数を生成する正規分布関数生成モジュールを含んで構成されることができる。

このように前記評価対象特許の総合的な点数が前記正規分布関数のどの部分に位置するかに応じて評価対象特許の等級を算定することができる。

一方、上述した内容に基づいて技術分野別に特許等級を生成すれば、該当技術分野で当該特許の位相を点検することができる。そして、それに基づいて当該特許の維持および管理に対する意志決定の基準を提示することができる。

例えば、「Ａ」電子（当該企業）により登録された特許の平均等級がＡＡ等級であり、「Ｂ」電子により登録された特許の平均等級がＡ等級である場合、「Ａ」電子（当該企業）の特許が「Ｂ」電子の特許に比べて位相が高いと評価することができる。

一方、前記等級を区分するパーセンテージ（％）の境界値は例を挙げたものであって、変動して適用されてもよい。

また他の活用方案としては、ある一つの企業の特定の技術分野の複数の特許各々に対応する特許評価結果を算出した後、それを年度別に平均を算出すれば、ある一つの企業の特許評価の変動を分析する資料として活用することもできる。

一方、本発明は、上述した本発明の実施形態による構造方程式を活用した特許評価方法を実行するコンピュータプログラムおよび前記コンピュータプログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な格納媒体を含んで構成されることができる。

図５に示すように、本発明の実施形態による構造方程式を活用した特許評価システムは、少なくとも一つ以上の特許評価システムまたはサーバ１００として構成されてもよく、このようなサーバ１００は有線／無線ネットワークを介して連結され、ユーザ装置２００に特許評価結果を提供することができる。すなわち、サーバ１００は、ユーザ装置２００から特定特許に対する評価サービスの要請を受ければ、該特許に対する評価結果を提供することができ、詳しい動作方式は前述したとおりである。

本発明の実施形態によるサーバ１００は、プロセッサ、プログラムデータを格納し実行するメモリ、永久記録媒体、外部装置と通信する通信ポート、ユーザインターフェース装置などを含むことができる。ソフトウェアプログラムモジュールまたはアルゴリズムで実現される方法は、前記プロセッサ上で実行可能なコンピュータ読み取り可能なコードまたはプログラム命令としてコンピュータ読み取り可能な記録媒体上に格納されることができる。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、ネットワークを介して連結されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータ読み取り可能なコードが格納および実行されることができる。

一方、本発明の技術的思想は前記実施形態により具体的に記述されたが、前記実施形態はその説明のためのものであって、その制限のためのものでないことを周知しなければならない。また、本発明の技術分野の当業者であれば、本発明の技術思想の範囲内で様々な実施形態が可能であることを理解することができるであろう。

１００ ・・・特許評価システム
１１０ ・・・特許評価モデル生成エンジン
１１１ ・・・評価要素事前評価結果入力部
１１２ ・・・内容妥当性検証モジュール
１１３ ・・・信頼度検証モジュール
１１４ ・・・合意度および収斂度検証モジュール
１１５ ・・・最終評価要素設定モジュール
１１６ ・・・影響度指数設定モジュール
１２０ ・・・特許評価モデルＤＢ
１３０ ・・・評価対象特許情報取得エンジン
１４０ ・・・特許評価情報生成エンジン
２００ ・・・ユーザ装置

Claims (15)

1. コンピュータにおいて実現される構造方程式を活用した特許評価方法であって、前記方法は、
   登録特許を評価するために、既に設定された複数の評価指標各々に対する評価モデル構築に必要な、複数の評価要素の重要度に対する評価を複数の専門家から受信するステップ、
   前記個別評価要素の重要度に対する前記複数の専門家の評価を検証する検証ステップ、
   前記検証された評価要素を最終評価要素に設定する評価要素の設定ステップ、
   構造式模型分析を活用して前記各々の評価指標に対する評価モデル構築に必要な前記設定された評価要素各々の影響度指数を決める影響度指数の設定ステップ、
   前記設定された評価要素、前記設定された影響度指数および構造式を用いて各々の評価指標に対する評価モデルを生成するステップ、
   特許情報を取得するステップ、および
   評価対象特許に対して前記生成された評価モデルと前記取得された特許情報を用いて評価結果を生成するステップを含む、構造方程式を活用した特許評価方法。
2. 前記構造方程式を用いて生成される一つ以上の評価モデルは、特許の技術分野または評価指標に応じて互いに異なることを特徴とする、請求項１に記載の構造方程式を活用した特許評価方法。
3. 前記評価指標は、権利性の指標または技術性の指標または活用性の指標のうち少なくともいずれか一つ以上を含むことを特徴とする、請求項１に記載の構造方程式を活用した特許評価方法。
4. 複数の専門家から個別評価要素の重要度に対する評価を受信するステップは、各技術分野別の特許専門家を対象に実行した個別評価要素の重要度に対する評価質問結果を受信することを特徴とする、請求項１に記載の構造方程式を活用した特許評価方法。
5. 前記個別評価要素の重要度に対する専門家の評価を検証するステップは、前記個別評価要素の重要度に対する評価質問結果に対して各々の個別評価要素別の内容妥当性の検証（Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｖａｌｉｄｉｔｙ ｒａｔｉｏ）を実行する内容妥当性の検証ステップ、および
   前記内容妥当性の検証ステップが実行された評価質問結果に対して各々の個別評価要素別の信頼度の検証（Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）を実行する信頼度の検証ステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載の構造方程式を活用した特許評価方法。
6. 前記個別評価要素の重要度に対する専門家の評価を検証するステップは、前記信頼度の検証ステップが実行された評価質問結果に対して各々の個別評価要素別の合意度と収斂度を検証する合意度および収斂度の検証ステップを含むことを特徴とする、請求項５に記載の構造方程式を活用した特許評価方法。
7. 前記構造式を活用して評価指標に対する評価モデルを生成するステップは、評価モデルに含まれた従属変数に影響を与える種々の変数間に相互の因果関係を分析することを特徴とする、請求項１に記載の構造方程式を活用した特許評価方法。
8. 構造方程式を活用した特許評価システムであって、前記システムは、
   少なくとも一つ以上のプロセッサ、および
   少なくとも一つ以上のメモリを含み、
   前記少なくとも一つ以上のメモリと前記少なくとも一つ以上のプロセッサは各々前記システムがオペレーションを実行するようにする命令を格納および実行し、前記オペレーションは、
   登録特許を評価するために、既に設定された複数の評価指標各々に対する評価モデル構築に必要な、複数の評価要素の重要度に対する評価を複数の専門家から受信すること、
   前記個別評価要素の重要度に対する前記複数の専門家の評価を検証すること、
   前記検証された評価要素を最終評価要素に設定する評価要素の設定のこと、
   構造式模型分析を活用して前記各々の評価指標に対する評価モデル構築に必要な前記設定された評価要素各々の影響度指数を決めること、および
   前記設定された評価要素、前記設定された影響度指数および構造式を用いて各々の評価指標に対する評価モデルを生成することを含む、構造方程式を活用した特許評価システム。
9. 前記構造方程式を用いて生成される一つ以上の評価モデルは、特許の技術分野または評価指標に応じて互いに異なることを特徴とする、請求項８に記載の構造方程式を活用した特許評価システム。
10. 前記評価指標は、権利性の指標または技術性の指標または活用性の指標のうち少なくともいずれか一つ以上を含むことを特徴とする、請求項８に記載の構造方程式を活用した特許評価システム。
11. 複数の専門家から個別評価要素の重要度に対する評価を受信することは、各技術分野別の特許専門家を対象に実行した個別評価要素の重要度に対する評価質問結果を受信することを特徴とする、請求項８に記載の構造方程式を活用した特許評価システム。
12. 前記個別評価要素の重要度に対する専門家の評価を検証することは、前記個別評価要素の重要度に対する評価質問結果に対して各々の個別評価要素別の内容妥当性の検証（Ｃｏｎｔｅｎｔ Ｖａｌｉｄｉｔｙ ｒａｔｉｏ）を実行すること、および
    前記内容妥当性の検証ステップが実行された評価質問結果に対して各々の個別評価要素別の信頼度の検証（Ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ）を実行することを含むことを特徴とする、請求項８に記載の構造方程式を活用した特許評価システム。
13. 前記個別評価要素の重要度に対する専門家の評価を検証することは、前記信頼度の検証が実行された評価質問結果に対して各々の個別評価要素別の合意度と収斂度を検証することを含むことを特徴とする、請求項１２に記載の構造方程式を活用した特許評価システム。
14. 前記構造式を活用して評価指標に対する評価モデルを生成することは、評価モデルに含まれた従属変数に影響を与える種々の変数間に相互の因果関係を分析することを特徴とする、請求項８に記載の構造方程式を活用した特許評価システム。
15. コンピュータにおいて実現される構造方程式を活用した特許評価モデル構築方法であって、前記方法は、
    登録特許を評価するために、既に設定された複数の評価指標各々に対する評価モデル構築に必要な、複数の評価要素の重要度に対する評価を複数の専門家から受信するステップ、
    前記個別評価要素の重要度に対する前記複数の専門家の評価を検証する検証ステップ、
    前記検証された評価要素を最終評価要素に設定する評価要素の設定ステップ、
    構造式模型分析を活用して前記各々の評価指標に対する評価モデル構築に必要な前記設定された評価要素各々の影響度指数を決める影響度指数の設定ステップ、および
    前記設定された評価要素、前記設定された影響度指数および構造式を用いて各々の評価指標に対する評価モデルを生成するステップを含む、構造方程式を活用した特許評価モデル構築方法。