KR101693014B1 - 빅데이터를 활용하여 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하기 위한 제품그물망구축장치, 그 방법 및 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하는 제품그물망구축 프로그램을 저장하는 저장매체 - Google Patents

빅데이터를 활용하여 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하기 위한 제품그물망구축장치, 그 방법 및 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하는 제품그물망구축 프로그램을 저장하는 저장매체 Download PDF

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Abstract

본 발명은 빅데이터를 활용하여 기업의 제품개발 전략을 효과적으로 벤치마킹하기 위한 제품그물망구축장치, 그 방법 및 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하는 제품그물망구축 프로그램을 저장하는 저장매체를 제공하기 위함이다.
이를 위해 본 발명은, 적어도 하나 이상의 기업에 대하여, 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허 및 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품에 대한 정보를 입력받는 단계(S90), 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품의 제 1 비중 정보를 획득하는 단계(S91), 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품의 제 2 비중 정보를 획득하는 단계(S92), 제 1 비중 정보와 제 2 비중 정보를 이용하여 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품과 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 계산하는 단계(S93), 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유한 기업이 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유할 수 있는 확률을 지시하는 전방 다각화 확률 값을 구하는 단계(S94), 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유한 기업이 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유하였을 확률을 지시하는 후방 다각화 확률 값을 구하는 단계(S95)를 포함한다.

Description

빅데이터를 활용하여 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하기 위한 제품그물망구축장치, 그 방법 및 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하는 제품그물망구축 프로그램을 저장하는 저장매체 {method for making product chain for benchmarking of product development strategy of corporation using big data, appratus for making product chain for benchmarking of product development strategy of corporation using big data, and storage medium for storing a program for making product chain for benchmarking of product development strategy of corporation using big data}
본 발명은 빅데이터를 활용하여 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하기 위한 제품그물망구축장치, 그 방법 및 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하는 제품그물망구축 프로그램을 저장하는 저장매체에 관한 것이다.
기업환경에 있어서 제품개발 전 과정의 전반적인 기술 또는 지식을 가진 프로젝트 관리자가 부족한 것이 현실이고 이러한 상황은 기업의 규모가 작을수록 더 심하다고 할 수 있다. 개발과정 전체의 지식을 효과적으로 관리할 수 있는 방법론과 도구가 부족한 상황에서 제품개발이 진행되고 있으며, 개발과정의 기술 전반을 효과적으로 운용할 수 있는 지식도구가 부족한 상황에서 제품개발은 어렵다고 할 수 있다.
최근 이러한 문제 해결을 위해 일부 대기업 중심으로 PDM(Product Development Management) 시스템 또는 KMS(Knowledge Management System)을 구축하고 있으나, 제품 전 과정의 통합 개발과정을 지원하는 지식의 체계를 갖지 못하고 있다. 특히 지식시스템의 경우, 지식을 사용하는 방법과 관련하여, 경험이 많은 기술자 또는 기술자 스스로 키워드(keyword)를 통하여 지식을 검색하고 단순하게 사용하는 시스템으로, 실제 제품개발시의 활용도도 낮거나 불편한 상황이다.
또한, 부족한 기술부문 또는 기술인력의 아웃소싱에 관해서 한정된 거래관계의 전문가만을 활용하게 되어 신기술에 대한 접근과 제품의 적용에 한계가 발생하고 있다.
본 발명은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 특허를 포함한 빅데이터를 활용하여 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하기 위한 제품그물망을 구축하여 효과적인 제품개발이 가능케 하는 것을 제공한다.
"지적재산정보 분석을 통한 기업의 가치 평가 방법 및 시스템"(공개번호:제10-2011-0061167호, 공개일:2011.06.09)
본 발명은 빅데이터를 활용하여 기업의 제품개발 전략을 효과적으로 벤치마킹하기 위한 제품그물망구축장치, 그 방법 및 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하는 제품그물망구축 프로그램을 저장하는 저장매체를 제공하는 데 그 목적이 있다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 제품그물망구축장치는, 적어도 하나 이상의 기업에 대하여, 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허 및 상기 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품에 대한 정보를 입력받는 입력모듈; 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품의 제 1 비중 정보를 획득하는 제 1 획득모듈로서, 상기 제 1 비중 정보는 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 제품들의 전체 개수정보와 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 해당 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 계산되고; 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품의 제 2 비중 정보를 획득하는 제 2 획득모듈로서, 상기 제 2 비중 정보는 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 상기 특정 제품군에 해당하는 제품 전체 개수 정보와 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 상기 특정 제품군의 해당 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 계산되고; 상기 제 1 비중 정보와 상기 제 2 비중 정보를 이용하여 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품과 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품 간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 계산하는 제품다각화모듈을 포함한다.
본 발명에 따른 제품그물망구축방법은, 적어도 하나 이상의 기업에 대하여, 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허 및 상기 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품에 대한 정보를 입력받는 단계; 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품의 제 1 비중 정보를 획득하는 단계로서, 상기 제 1 비중 정보는 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 제품들의 전체 개수정보와 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 해당 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 계산되고; 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품의 제 2 비중 정보를 획득하는 단계로서, 상기 제 2 비중 정보는 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 상기 특정 제품군에 해당하는 제품 전체 개수 정보와 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 상기 특정 제품군의 해당 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 계산되고; 상기 제 1 비중 정보와 상기 제 2 비중 정보를 이용하여 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품과 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품 간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 계산하는 단계를 포함한다.
본 발명에 따른 제품그물망을 구축하는 프로그램을 저장하는 저장매체는, 적어도 하나 이상의 기업에 대하여, 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허 및 상기 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품에 대한 정보를 입력받고, 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품의 제 1 비중 정보를 획득하고, 상기 제 1 비중 정보는 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 제품들의 전체 개수정보와 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 해당 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 계산되고; 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품의 제 2 비중 정보를 획득하고, 상기 제 2 비중 정보는 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 상기 특정 제품군에 해당하는 제품 전체 개수 정보와 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 상기 특정 제품군의 해당 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 계산되고; 상기 제 1 비중 정보와 상기 제 2 비중 정보를 이용하여 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품과 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품 간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 계산하는 것을 포함한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 빅데이터를 활용하여 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하기 위한 제품그물망구축장치, 그 방법 및 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하는 제품그물망구축 프로그램을 저장하는 저장매체를 제공함으로써 효과적으로 제품 개발 전략을 파악할 수 있다.
또한 본 발명의 빅데이터를 활용하여 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하기 위한 제품그물망구축장치, 그 방법 및 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하는 제품그물망구축 프로그램을 저장하는 저장매체를 제공함으로써 기술 및 제품의 변화에 맞춰 신속하게 확장 및 변경이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하기 위한 제품그물망구축장치를 설명하기 위한 모듈 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기업에서 특정 연도에 등록된 특허에 대응하는 제품의 제 1 비중 정보를 나타낸 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업에서 특정 연도에 등록된 특허에 대응하는 제품들 중 특정 제품군에 해당하는 제품의 제 2 비중 정보를 나타낸 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 비중 정보와 제 2 비중 정보를 이용하여 특정 연도에 등록된 특허에 대응하는 제품과 특정 연도에 등록된 특허에 대응하는 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품 간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 나타낸 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 4에서 언급한 파생정보를 기반으로 전체 기업에 대한 파생정보를 나타낸 도면,
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유한 기업이 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유할 수 있는 확률을 지시하는 전방 다각화 확률 값을 나타낸 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유한 기업이 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유하였을 확률을 지시하는 후방 다각화 확률 값을 나타낸 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 6에서 언급한 내용에 대한 이해를 돕기 위해 실생활 제품을 예시로 시각화한 도면,
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하기 위한 제품그물망구축방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명하다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하기 위한 제품그물망구축장치를 설명하기 위한 모듈 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 제품그물망구축장치는 입력모듈(10), 제 1 획득모듈(11), 제 2 획득모듈(12), 제품다각화모듈(13)을 포함한다. 이하 각 모듈을 설명한다.
입력모듈(10)은 적어도 하나 이상의 기업 및 각 기업의 특허에 관한 정보를 입력 받을 수 있다. 구체적으로 본 발명의 일 실시예에 따른 특허에 관한 정보는, 각 기업에 대하여 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허 및 각 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품에 대한 정보를 포함할 수 있다. 본 발명에서, 특허 각각에 대응하는 제품은 해당 특허의 핵심 기술 또는 해당 특허에 포함된 기술을 사용하여 생성되거나, 해당 특허의 기술군에 포함된 제품, 또는 해당 특허의 기술을 포함하는 제품 등으로 정의할 수 있다. 따라서 본 발명에서 하나의 제품은 각 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대응할 수 있으며, 하나의 특허에 대응하는 제품은 복수가 될 수 있다. 해당 정보에 대한 구체적인 내용은 후술한다.
제 1 획득모듈(11)은 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품의 제 1 비중 정보를 획득한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 비중 정보는 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 제품들의 전체 개수정보와 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 해당 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 계산될 수 있다. 제 1 비중 정보에 대한 구체적인 내용은 후술한다.
제 2 획득모듈(12)은 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품의 제 2 비중 정보를 획득한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 제 2 비중 정보는 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 특정 제품군에 해당하는 제품 전체 개수 정보와 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 특정 제품군의 해당 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 계산될 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 특정 제품군은 기술분류에 따른 제품군 또는 연도별로 새롭게 출시되는 신제품군 등이 될 수 있으며, 이는 설계자 의도에 따라 변경 가능한 사항이다. 제 2 비중 정보에 대한 구체적인 내용은 후술한다.
제품다각화모듈(13)은 앞에서 언급한 제 1 비중 정보와 제 2 비중 정보를 입력받고, 입력된 제 1 비중 정보 및 제 2 비중 정보를 이용하여, 특정 제품군에 해당되는 제품과 다른 제품 간의 파생정보를 획득할 수 있다. 구체적으로 본 발명의 일 실시예에 따른 제품 다각화 모듈(13)은 입력된 제 1 비중 정보 및 제 2 비중 정보를 이용하여 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품과 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품 간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 계산한다. 또한 계산된 파생정보를 기반으로 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유한 기업이 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유할 수 있는 확률을 지시하는 전방 다각화 확률 값이나 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유한 기업이 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유하였을 확률을 지시하는 후방 다각화 확률 값을 계산한다. 파생정보, 전방 다각화 확률 값 및 후방 다각화 확률 값에 대한 구체적인 내용은 후술한다.
상술한 모듈의 명칭이나 위치, 동작은 설계자의 의도에 따라 변경 가능한 사항이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따라 제 1 획득모듈(11)이 기업에서 특정 연도에 등록된 특허에 대응하는 제품의 제 1 비중 정보를 계산하는 과정을 나타내는 수학식이다.
상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 제 1 획득모듈(11)은 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 제품들의 전체 개수정보와 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 해당 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 제 1 비중 정보를 계산할 수 있다. 이하 도 2에 도시된 수학식에 포함된 변수들을 설명한다.
도 2에 도시된 Weight(co,year,pd)(20)는 특정연도(year)에 따른 특정 기업(co)의 제품(pd)에 대한 제 1 비중 정보를 의미한다. EXIST(pd,pt)(21)는 특정 연도에 등록된 특허(pt)에 대응하는 제품(pd)이 존재하는지 여부를 나타내는 이진수 함수이다.
이 경우, 특정연도에 등록된 특허(pt)에 대응하는 제품(pd)이 존재하면 EXIST(pd,pt)(21)의 값은 1이 되고, 특정 연도에 등록된 특허(pt)에 대응하는 제품(pd)가 존재하지 않으면 EXIST(pd,pt)(21)의 값은 0이다.
PD(pt)(26)는 특정연도에 등록된 특허(pt)에 대응되는 제품 전체개수를 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 Weight(20)의 값은 다음과 같이 계산될 수 있다. 우선 특정연도에 등록된 특허의 개수가 복수라면, 특정연도에 등록된 하나의 특허에 대응되는 제품 전체 개수(26)를 분모 값으로 하고 어느 하나의 특정 제품이 특정연도에 등록된 특허에 존재하는지 여부에 대한 값(23) 즉, 1 또는 0을 분자 값으로 하여 계산한 값을 A라고 한다면, Weight(20)의 값은 특정연도에 등록된 각 특허의 A값을 합한 값이다.
보다 구체적으로, 어떤 기업 P이 2010년에 3 개의 특허들, 특허 X, 특허 Y, 특허 Z를 등록받고, 특허 X, 특허 Y, 특허 Z에 대응되는 제품으로 A,B,C,D를 보유하고 있는 경우를 설명한다. 이 경우, 특허 X에 대응된 제품이 A, B 이고 특허 Y에 대응된 제품이 A, C, D이며 특허 Z에 대응된 제품이 A, E인 경우, 2010년도에 제품 A가 가지는 제 1 비중 정보 즉 Weight(P, 2010, A)의 값은 특허 X에서 1/2(분모 값으로 제품 전체개수는 2개, 분자 값으로 A는 존재하므로 1), 특허 Y에서 1/3(분모 값으로 제품 전체개수는 3개, 분자 값으로 A는 존재하므로 1) 및 특허 Z에서 1/2(분모 값으로 제품 전체개수는 2개, 분자 값으로 A는 존재하므로 1)의 값들을 합한 값인 4/3(1/2 + 1/3 + 1/2)가 될 수 있다. 앞에서 언급한 방법으로 제품 B, C, D, E에 대해서 Weight(20)의 값들을 구하면 아래 표 1과 같으며 각 제품들에 대한 제 1 비중정보 즉, Weight 값들을 합하면 3(4/3 + 1/2 + 1/3 + 1/3 + 1/2)으로 기업 P가 2010년도에 등록된 특허의 수와 동일함을 확인할 수 있다.
Weight(P, 2010, A) 4/3
Weight(P, 2010, B) 1/2
Weight(P, 2010, C) 1/3
Weight(P, 2010, D) 1/3
Weight(P, 2010, E) 1/2
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 제 2 회득모듈(12)이 기업에서 특정 연도에 등록된 특허에 대응하는 제품들 중 특정 제품군에 해당하는 제품의 제 2 비중 정보를 계산하는 과정을 나타내는 수학식이다.
상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 제 2 회득모듈(12)은 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 특정 제품군에 해당하는 제품 전체 개수 정보와 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 특정 제품군의 해당 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 계산될 수 있다. 이하 도 3에 도시된 수학식에 포함된 변수들을 설명한다.
도 3을 참조하면, Weight_new(co,year,pd)(30)은 기업(co)이 특정연도에(year) 따른 특정 제품군 내에서 제품(pd)에 대한 제 2 비중정보를 의미한다. EXIST(pd,pt)(31)는 특정연도에 등록된 특허(pt)에 대응하는 제품(pd)이 존재하는지 여부를 나타내는 이진수 함수이다. 이 경우, 특정연도에 등록된 특허(pt)에 대응하는 제품(pd)이 존재하면 EXIST(pd,pt)(31)의 값은 1, 특정 연도에 등록된 특허(pt)에 대응하는 제품(pd)이 존재하지 않으면 EXIST(pd,pt)(31)의 값은 0이다. NewPD(co,year)(36)는 기업(co)이 특정연도(year)에 가지는 특정 제품군을 의미한다. PDCount(pt, NewPD(co,year))(39)은 우선 기업(co)이 특정연도(year)에 가지는 특정 제품군이 존재하고 특정 제품 군내의 제품들이 특정연도(year)에 등록된 특허(pt)에 대응되는 개수를 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 Weight_new(30)의 값은 다음과 같이 계산될 수 있다. 우선 특정연도에 등록된 특허의 개수가 복수라면, 특정연도에 등록된 하나의 특허에 대응되는 앞에서 언급한 특정 제품 군내의 제품들의 전체 개수(39)를 분모 값으로 하고 어느 하나의 특정 제품이 특정연도에 등록된 특허에 존재하는지 여부에 대한 값(33) 즉, 1 또는 0을 분자 값으로 하여 계산한 값을 B라고 한다면, Weight_new(30)의 값은 특정연도에 등록된 각 특허의 B값을 합한 값이다.
보다 구체적으로, 어떤 기업 P가 2011년에 특정 제품군에 포함된 3개의 제품 F, G, H를 보유하고, 2011년에 4개의 특허들 특허 P, 특허 Q, 특허 R, 특허 S를 등록 받은 경우를 검토한다. 이때, 특허 P에 대응된 제품이 B, C, F 이고 특허 Q에 대응된 제품이 A, F, G이며 특허 R에 대응된 제품이 B, H라고 하고 특허 S에 대응된 제품이 C, F, H인 경우,
2011년도에 제품 F가 가지는 제 2 비중정보 즉 Weight_new(P, 2011, F)의 값은 특허 P에서 1/1(분모 값으로 특허 P에 대응된 제품 B, C, F에서 특정 제품군 내의 제품 F만이 존재하므로 개수는 1개, 분자 값으로 F는 존재하므로 1), 특허 Q에서 1/2(분모 값으로 특허 P에 대응된 제품 A, F, G에서 특정 제품군 내의 제품 F와 G가 존재하므로 개수는 2개, 분자 값으로 F가 존재하므로 1), 특허 R에서 0/1(분모 값으로 특허 Q에 대응된 제품 B, H에서 특정 제품군 내의 제품이 H가 존재하므로 개수는 1개, 분자 값으로 F가 없으므로 0), 특허 S에서 1/2(분모 값으로 특허 S에 대응된 제품 C, F, H에서 특정 제품군 내의 제품 F와 H가 존재하므로 개수는 2개, 분자 값으로 F가 존재하므로 1)의 값들을 합한 값인 2(1/1 + 1/2 + 0/1 + 1/2)가 될 수 있다. 앞에서 언급한 방법으로 제품 F, G, H에 대해서 Weight_new(30)의 값들을 구하면 그 값은 아래 표 2와 같다. Weight_new 값들을 합하면 4(2 + 1/2 + 3/2)로 기업 P가 2011년도에 등록된 특허 중 특정 제품군 내의 제품들이 들어 있는 등록된 특허의 개수와 동일함을 확인할 수 있다.
Weight_new(P, 2011, F) 4/3
Weight_new(P, 2011, G) 1/2
Weight_new(P, 2011, H) 1/3
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 제품다각화모듈(13)이 제 1 비중 정보와 제 2 비중 정보를 이용하여 특정 연도에 등록된 특허에 대응하는 제품과 특정 제품군에 해당하는 제품 간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 계산하는 과정을 나타내는 수학식이다.
상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 제품 다각화 모듈(13)은 입력된 제 1 비중 정보 및 제 2 비중 정보를 이용하여 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품과 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품 간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 계산한다. 이하 도 4에서 도시된 수학식에 포함된 변수들을 설명한다.
도 4를 참조하면, 본 발명에 따라 Score(co, pd1, pd2)(40)는 기업(co)이 어떤 제품(pd1)으로부터 또 다른 제품(pd2)으로 파생될 파생정보인 다각화 점수를 의미한다. FirstYear(co, pd2)(41)는 기업(co)이 제품(pd2)에 대응하는 특허가 최초로 등록된 연도를 의미하며 LastYear(co, FirstYear(co, pd2))(42)는 기업(co)가 제품(pd2)에 대응하는 특허가 최초로 등록된 연도이전에 특허가 등록된 가장 최근 연도를 의미한다. 보다 구체적으로 어떤 제품에 대응하는 특허가 최초로 등록된 연도가 2011년(FirstYear)이면 2010년에 특허가 등록되었다면 직전연도는 2010년(Last year)이며 2010년에 등록된 특허가 없지만 2009년에 등록된 특허가 있다면 직전연도는 2009년(Last year)이다. Weight(co, LastYear(co, FirstYear(co, pd2), pd1))(43)는 기업(co)이 제품(pd2)에 대응하는 특허가 등록된 최초연도의 직전연도에 또 다른 제품(pd1)이 가지는 제 1 비중정보를 의미한다. Weight_new(co, FirstYear(co, pd2), pd2)(45)는 기업(co)이 제품(pd2)에 대응하는 특허가 최초로 등록된 연도에 제품(pd2)이 해당하는 특정 제품군 내에서 제품(pd2)이 가지는 제 2 비중정보를 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 Score(40)값은 다음과 같이 계산될 수 있다. 기업이 M이라는 제품을 보유하고 있는데, 그 제품에 관련 특허가 최초로 등록된 해당 연도로부터 직전연도에 등록된 특허에 대응하는 또 다른 제품인 N이 가지는 제 1 비중정보 값과 앞에서 언급한 M이라는 제품에 대해 특허가 최초로 등록된 해당연도에 M이라는 제품이 해당하는 특정 제품군 내에서 M이라는 제품이 가지는 제 2 비중정보 값을 곱한 값을 의미한다.
이하에서는 도 2 및 도 3에서 설명한 실시예를 활용하여 설명한다. 상술한 바와 같이 기업 P는 2010년에 등록된 3개의 특허들(특허 X, 특허 Y, 특허 Z) 및 2011년에 등록된 4개의 특허들(특허 P, 특허 Q, 특허 R, 특허 S)을 보유할 수 있다. 이 경우, 상술한 바와 같이 2010년에 등록된 3개의 특허들과 제품의 대응관계는 특허 X- 제품 A, B, 특허 Y-A, C, D, 특허 Z- A, E이며, 2011년에 등록된 4개의 특허들과 특정 제품군에 포함된 제품의 대응관계는 특허 P-제품 B, C, F, 특허 Q-제품 A, F, G, 특허 R-제품 B, H 및 특허 S-C, F, H와 같다.
우선 앞에서 언급한 기업이 2011년도에 제품 F가 가지는 제 2 비중정보 즉 Weight_new(P, 2011, F)의 값은 특허 P에서 1/1(분모 값으로 특허 P에 대응된 제품 B, C, F에서 특정 제품군 내의 제품 F만이 존재하므로 개수는 1개, 분자 값으로 F는 존재하므로 1), 특허 Q에서 1/2(분모 값으로 특허 P에 대응된 제품 A, F, G에서 특정 제품군 내의 제품 F와 G가 존재하므로 개수는 2개, 분자 값으로 F가 존재하므로 1), 특허 R에서 0/1(분모 값으로 특허 Q에 대응된 제품 B, H에서 특정 제품군 내의 제품이 H가 존재하므로 개수는 1개, 분자 값으로 F가 없으므로 0), 특허 S에서 1/2(분모 값으로 특허 S에 대응된 제품 C, F, H에서 특정 제품군 내의 제품 F와 H가 존재하므로 개수는 2개, 분자 값으로 F가 존재하므로 1)의 값들을 합한 값인 2(1/1 + 1/2 + 0/1 + 1/2)가 될 수 있다. 한편 2010년도에 제품 A가 가지는 제 1 비중정보 즉 Weight(P, 2010, A)의 값은 특허 X에서 1/2(분모 값으로 제품 전체개수는 2개, 분자 값으로 A는 존재하므로 1), 특허 Y에서 1/3(분모 값으로 제품 전체개수는 3개, 분자 값으로 A는 존재하므로 1) 및 특허 Z에서 1/2(분모 값으로 제품 전체개수는 2개, 분자 값으로 A는 존재하므로 1)의 값들을 합한 값인 4/3(1/2 + 1/3 + 1/2)이 될 수 있다. 따라서 Score(P, A, F)값은 앞에서 언급한 바와 같이 Weight(P, 2010, A) X Weight_new(P, 2011, F)인 8/3(2 X 4/3)이 될 수 있다. 앞에서 언급한 방법으로 제품 A, B, C, D, E에 대하여 제품군 내의 제품 F, G, H로 파생될 파생정보인 다각화 점수를 구하면 아래 표 3과 같다.
Score(P, A, F) 8/3
Score(P, B, F) 1
Score(P, C, F) 2/3
Score(P, D, F) 2/3
Score(P, E, F) 1
Score(P, A, G) 2/3
Score(P, B, G) 1/4
Score(P, C, G) 1/6
Score(P, D, G) 1/6
Score(P, E, G) 1/4
Score(P, A, H) 2
Score(P, B, H) 3/4
Score(P, C, H) 1/2
Score(P, D, H) 1/2
Score(P, E, H) 3/4
참고로 Score(40)값은 특정 제품군의 제품에 대응하는 특허가 많은 기업일수록, 또는 특정 제품군의 제품에 대응하는 특허가 최초로 등록된 연도의 직전연도에 등록된 특허가 많은 기업일수록 그 값이 커지는 경향을 보인다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 4에서 언급한 파생정보를 기반으로 전체 기업에 대한 파생정보를 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명에 따라 도 2, 도 3, 도 4에서 언급한 내용의 범주는 어느 특정기업을 대상으로 한다. 하지만 도 5에서 Score(pd1, pd2)(53)는 도 4에서 언급한 Score(co, pd1, pd2)(50)의 값을 시그마(∑)를 적용하여 전체 기업에 대한 파생정보를 의미한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 제품다각화모듈(13)에 이뤄지는 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유한 기업이 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유할 수 있는 확률을 지시하는 전방 다각화 확률 값을 계산하는 과정을 나타내는 수학식이다.
상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 제품 다각화 모듈(13)은 계산된 파생정보를 기반으로 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유한 기업이 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유할 수 있는 확률을 지시하는 전방 다각화 확률 값을 계산한다. 이하 도 6에서 도시된 수학식에 포함된 변수들을 설명한다.
도 6을 참조하면, 본 발명에 따라 Pr_forward(next|current)(66)는 현재 특정 제품(current)를 보유한 기업이 향후에 또 다른 특정제품(next)을 보유하게 될 정규화된 확률을 의미한다. ∑Score(current,pd)(63)은 전체기업에서 현재 제품(current)이 앞에서 언급한 특정 제품군 중 적어도 하나 이상의 제품(pd)과의 파생관계를 나타내는 파생정보의 총합을 의미한다. 즉, 현재 제품(current)이 앞에서 언급한 특정 제품군 중 적어도 하나 이상의 제품과의 파생관계를 나타내는 파생정보를 특정 제품군 중 제품 전체 및 전체 기업을 기준으로 구한 값을 의미한다. Score(current, next)(60)는 전체기업에서 현재 제품(current)이 앞에서 언급한 특정 제품군 중 제품(next)과의 파생관계를 나타내는 파생정보를 의미한다. 즉, 현재 제품(current)이 앞에서 언급한 특정 제품군 중 제품(next)과의 파생관계를 나타내는 파생정보를 전체 기업을 기준으로 구한 값을 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 Pr_forward (next|current)(66)값은 다음과 같이 계산될 수 있다. 전체기업에서 현재 제품(current)이 특정 제품군 중 전체 제품과의 파생관계를 나타내는 파생정보에 대한 전체기업에서 현재 제품(current)이 특정 제품 군 중 제품(next)과의 파생관계를 나타내는 파생정보의 비율의 값이다.
보다 구체적으로(참고로 도 4에서 언급된 예시와 표 3을 활용하여 설명함) 어떤 기업 P가 2010년에 3개의 특허들 특허 X, 특허 Y, 특허 Z를 등록받고 특허 X에 대응된 제품이 A, B 이고 특허 Y에 대응된 제품이 A, C, D이며 특허 Z에 대응된 제품이 A, E라고 하고 2011년에 특정 제품군 내의 제품으로 F, G, H가 있고, 예를 들어 신규제품군, 2011년에 4개의 특허들 특허 P, 특허 Q, 특허 R, 특허 S를 등록받고 특허 P에 대응된 제품이 B, C, F 이고 특허 Q에 대응된 제품이 A, F, G이며 특허 R에 대응된 제품이 B, H라고 하고 특허 S에 대응된 제품이 C, F, H라고 한다면
(참고로 기업 P가 존재하는 기업 전체이고 예시에서 언급된 제품들도 존재하는 제품전체라고 가정함) 현재 A라는 제품이 특정 제품군 내의 제품 F로 파생될 전방다각화 확률 값을 구하면 Pr_forward(F|A)=Score(A,F)/ {Score(A,F)+ Score(A,G)+ Score(A,H)}=(8/3)/(8/3 + 2/3 + 2) = 0.5가 될 수 있다. 앞에서 언급한 방법으로 제품 A, B, C, D, E에 대하여 제품 군 내의 제품 F, G, H로 전방 다각화 확률 값을 구하면 아래 표 4과 같다.
Pr_forward(F|A) 0.5
Pr_forward(G|A) 0.125
Pr_forward(H|A) 0.375
Pr_forward(F|B) 0.5
Pr_forward(G|B) 0.125
Pr_forward(H|B) 0.375
Pr_forward(F|C) 0.5
Pr_forward(G|C) 0.125
Pr_forward(H|C) 0.375
Pr_forward(F|D) 0.5
Pr_forward(G|D) 0.125
Pr_forward(H|D) 0.375
Pr_forward(F|E) 0.5
Pr_forward(G|E) 0.125
Pr_forward(H|E) 0.375
참고로 제품 A에서 특정 제품 군내의 제품인 F, G, H에 대한 전방다각화 확률 값의 합은 1 임을 확인할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 제품다각화모듈(13)에 이뤄지는 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유한 기업이 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유하였을 확률을 지시하는 후방 다각화 확률 값을 계산하는 과정을 나타내는 수학식이다.
상술한 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 제품 다각화 모듈(13)은 계산된 파생정보를 기반으로 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유한 기업이 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유하였을 확률을 지시하는 후방 다각화 확률 값을 계산한다. 이하 도 7에서 도시된 수학식에 포함된 변수들을 설명한다.
도 7을 참조하면, 본 발명에 따라 Pr_backward(last|current)(76)는 현재 특정 제품(current)를 보유한 기업이 이전에 또 다른 특정제품(last)을 보유하고 있었을 정규화된 확률을 의미한다. ∑Score(pd, current)(73)은 전체기업에서 앞에서 언급한 특정 제품군 중 적어도 하나 이상의 제품(pd)과 현재 제품(current)의 파생관계를 나타내는 파생정보의 총합을 의미한다. 즉, 앞에서 언급한 특정 제품군 중 적어도 하나 이상의 제품이 현재 제품(current)과의 파생관계를 나타내는 파생정보를 특정 제품군 중 제품 전체 및 전체 기업을 기준으로 구한 값을 의미한다. Score(last, current)(70)는 전체기업에서 앞에서 언급한 특정 제품군 중 제품(last)이 현재 제품(current)과의 파생관계를 나타내는 파생정보를 의미한다. 즉, 앞에서 언급한 특정 제품군 중 제품(last)이 현재 제품(current)과의 파생관계를 나타내는 파생정보를 전체 기업을 기준으로 구한 값을 의미한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 Pr_backward (last|current)(76)값은 다음과 같이 계산될 수 있다. 전체기업에서 특정 제품군 중 전체 제품과 현재 제품(current)의 파생관계를 나타내는 파생정보에 대한 전체기업에서 특정 제품군 중 제품(last)과 현재 제품(current)의 파생관계를 나타내는 파생정보의 비율의 값이다.
Pr_backward(76)는 앞에서 언급한 Pr_forward(66)와 동일한 개념이지만 Pr_forward(66)의 경우 특정 제품군 내의 제품이 향후 보유하게 될 제품(후방제품)이지만 Pr_backward(76)는 특정 제품군 내의 제품이 이미 보유한 제품(전방제품)이라는 점에서 차이점이 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 도 6에서 언급한 내용에 대한 이해를 돕기 위해 실생활 제품을 예시로 시각화한 도면이다.
도 8을 참조하면, 본 발명에 따라 부호 80은 연도별 등록된 특허와 그와 관련된 제품들을 나타낸다. 부호 81은 2007년에 등록된 특허 H와 이와 대응되는 제품 LCD를 나타내며 부호 82는 2009년 등록된 특허 J와 이와 대응되는 제품 LED를 나타낸다. 부호 83은 등록된 특허와 이와 대응되는 제품들 간의 전방 다각화 확률 값을 나타낸다. 부호 84는 2007년에 등록된 특허 H와 이와 대응되는 제품인 LCD가 2009년에 등록된 특허들과 이와 대응되는 제품 중 특정 제품 군(LED, TC, OLED) 내의 제품(LED)을 보유하게 될 전방 다각화 확률 값이 0.25임을 나타낸다. 부호 85도 2007년에 등록된 특허 H와 이와 대응되는 제품인 LCD가 2009년에 등록된 특허들과 이와 대응되는 제품 중 특정 제품 군(LED, TC, OLED) 내의 제품(TV)을 보유하게 될 전방 다각화 확률 값이 0.25임을 나타낸다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 기업의 제품개발 전략을 벤치마킹하기 위한 제품그물망구축방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9를 참조하면, 본 발명에 따라 제품그물망구축방법은 적어도 하나 이상의 기업에 대하여, 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허 및 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품에 대한 정보를 입력받는 단계(S90), 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품의 제 1 비중 정보를 획득하는 단계(S91), 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품의 제 2 비중 정보를 획득하는 단계(S92), 제 1 비중 정보와 제 2 비중 정보를 이용하여 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품과 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품 간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 계산하는 단계(S93), 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유한 기업이 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유할 수 있는 확률을 지시하는 전방 다각화 확률 값을 구하는 단계(S94), 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유한 기업이 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유하였을 확률을 지시하는 후방 다각화 확률 값을 구하는 단계(S95)를 포함한다.
입력모듈(10)은 적어도 하나 이상의 기업에 대하여, 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허 및 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품에 대한 정보를 입력받는 단계(S90)로 변환될 수 있으며 이에 대한 구체적인 설명은 도 1에서 언급한 바 있다.
제1획득 모듈(11)은 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품의 제 1 비중 정보를 획득하는 단계(S91)로 변환될 수 있으며 이에 대한 구체적인 설명은 도 1 및 도 2에서 언급한 바 있다.
제 2 회득모듈(12)은 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품의 제 2 비중 정보를 획득하는 단계(S92)로 변환될 수 있으며 이에 대한 구체적인 설명은 도 1 및 도 3에서 언급한 바 있다.
제품 다각화 모듈(13)은 제 1 비중 정보와 제 2 비중 정보를 이용하여 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품과 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 계산하는 단계(S93)로 변환될 수 있으며 이에 대한 구체적인 설명은 도 1 및 도 4에서 언급한 바 있다.
또한 제품 다각화 모듈(13)은 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유한 기업이 상기 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유할 수 있는 확률을 지시하는 전방 다각화 확률 값을 구하는 단계(S94) 및 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제품을 보유한 기업이 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품을 보유하였을 확률을 지시하는 후방 다각화 확률 값을 구하는 단계(S95)로 변환될 수 있으며 이에 대한 구체적인 설명은 도 1, 도 6 및 도 7에서 언급한 바 있다.
본 발명의 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 본 발명의 범위는 아래의 특허청구범위에 의해 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술도 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석해야 할 것이다.
10 : 입력모듈
11 : 제1획득모듈
12 : 제2획득모듈
13 : 제품 다각화 모듈

Claims (15)

  1. 적어도 하나 이상의 기업에 대하여, 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대한 정보 및 상기 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대한 정보에 대응하는 제품에 대한 정보를 입력받는 입력모듈;
    상기 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대한 정보 중 제 1 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 제 1 제품의 제 1 비중 정보를 획득하는 제 1 획득 모듈로서,
    상기 제 1 비중 정보는 상기 제 1 제품들의 전체 개수정보와 상기 제 1 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 계산되고;
    상기 연도별 등록된 특허에 대한 정보 중 제 2 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제 2 제품의 제 2 비중 정보를 획득하는 제 2 획득 모듈로서,
    상기 제 2 비중 정보는 상기 제 2 제품들의 전체 개수 정보와 상기 제 2 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 계산되고;
    상기 제 1 비중 정보와 상기 제 2 비중 정보를 이용하여 상기 제 1 제품과 상기 제 2 제품 간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 계산하는 제품 다각화 모듈을 포함하고,
    상기 파생정보는 상기 제 2 제품과 관련된 특허가 등록된 최초연도이전에 상기 적어도 하나 이상의 기업이 보유한 등록된 특허들 중 가장 최근 연도에 상기 제 1 제품의 제 1 비중정보 및 상기 제 2 제품과 관련된 특허가 등록된 최초연도에 상기 제 2 제품의 제 2 비중정보를 기반으로 획득하고,
    상기 제 1 비중정보는 상기 제 1 특정 연도에 등록된 특허가 하나일 경우, 상기 제 1 특정 연도에 등록된 하나의 특허에 포함된 제품들의 전체 개수 정보를 분모값으로 상기 제 1 제품이 상기 제 1 특정 연도에 등록된 하나의 특허에 존재 여부에 대한 이진수 정보를 분자 값으로 하여 계산되고,
    상기 제 1 특정 연도에 등록된 특허가 복수일 경우, 상기 제 1 특정 연도에 등록된 복수의 특허는 제 1 특허 및 제 2 특허를 포함하고, 상기 제 1 비중 정보는 상기 제 1 특허에 포함된 제품들의 전체 개수 정보를 분모 값으로 상기 제 1 제품이 상기 제 1 특허에 존재 여부에 대한 이진수 정보를 분자 값으로 하여 계산된 제 1 의 값과, 상기 제 2 특허에 포함된 제품들의 전체 개수 정보를 분모 값으로 상기 제 1 제품이 상기 제 2 특허에 존재 여부에 대한 이진수 정보를 분자 값으로 하여 계산된 제 2 의 값의 합으로 계산되고,
    상기 제 2 비중정보는 상기 제 2 특정 연도에 등록된 특허가 하나일 경우, 상기 제 2 특정 연도에 등록된 하나의 특허에 포함된 상기 특정 제품군 내의 제품들의 전체 개수 정보를 분모 값으로 상기 제 2 제품이 상기 제 2 특정 연도에 등록된 하나의 특허에 존재 여부에 대한 이진수 정보를 분자 값으로 하여 계산되고,
    상기 제 2 특정 연도에 등록된 특허가 복수일 경우, 상기 제 2 특정 연도에 등록된 복수의 특허는 제 3 특허 및 제 4 특허를 포함하고, 상기 제 2 비중 정보는 상기 제 3 특허에 포함된 상기 특정 제품군 내의 제품들의 전체 개수 정보를 분모 값으로 상기 제 2 제품이 상기 제 3 특허에 존재 여부에 대한 이진수 정보를 분자 값으로 하여 계산된 제 3의 값과, 상기 제 4 특허에 포함된 상기 특정 제품군 내의 제품들의 전체 개수 정보를 분모 값으로 상기 제 2 제품이 상기 제 4 특허에 존재 여부에 대한 이진수 정보를 분자 값으로 하여 계산된 제 4의 값의 합으로 계산되는 제품그물망구축장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 제품그물망구축장치는,
    상기 제 1 제품을 보유한 기업이 상기 제 2 제품을 보유할 수 있는 확률을 지시하는 전방 다각화 확률 값 또는 상기 제 2 제품을 보유한 기업이 상기 제 1 제품을 보유하였을 확률을 지시하는 후방 다각화 확률 값을 구하는 것을 포함하는 제품그물망구축장치.
  3. 제 2항에 있어서, 상기 전방 다각화 확률 값은,
    전체기업에서 상기 제 1 제품이 상기 제 2 제품 간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 기반으로 계산되는 것을 포함하고,
    상기 후방 다각화 확률 값은,
    전체기업에서 제 2 제품이 상기 제 1 제품 간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 기반으로 계산되는 것을 포함하는 제품그물망구축장치.
  4. 적어도 하나 이상의 기업에 대하여, 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대한 정보 및 상기 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대한 정보에 대응하는 적어도 하나 이상의 제품에 대한 정보를 입력받는 단계;
    상기 연도별로 등록된 적어도 하나 이상의 특허에 대한 정보 중 제 1 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 제 1 제품의 제 1 비중 정보를 획득하는 단계로서, 상기 제 1 비중 정보는 상기 제 1 제품들의 전체 개수정보와 상기 제 1 제품의 존재여부에 대한 이진수정보를 기반으로 계산되고;
    상기 연도별 등록된 특허에 대한 정보 중 제 2 특정 연도에 등록된 적어도 하나 이상의 특허 각각에 대응하는 제품 중 특정 제품군에 해당하는 제 2 제품의 제 2 비중 정보를 획득하는 단계로서, 상기 제 2 비중 정보는 상기 제 2 제품 전체 개수 정보와 상기 제 2 제품의 존재 여부에 대한 이진수 정보를 기반으로 계산되고;
    상기 제 1 비중 정보와 상기 제 2 비중 정보를 이용하여 상기 제 1 제품과 상기 제 2 제품 간의 파생 관계를 나타내는 파생정보를 계산하는 단계를 포함하고,
    상기 파생정보는 상기 제 2 제품과 관련된 특허가 등록된 최초연도이전에 상기 적어도 하나 이상의 기업이 보유한 등록된 특허들 중 가장 최근 연도에 상기 제 1 제품의 제 1 비중정보 및 상기 제 2 제품과 관련된 특허가 등록된 최초연도에 상기 제 2 제품의 제 2 비중정보를 기반으로 획득하고,
    상기 제 1 비중정보는 상기 제 1 특정 연도에 등록된 특허가 하나일 경우, 상기 제 1 특정 연도에 등록된 하나의 특허에 포함된 제품들의 전체 개수 정보를 분모값으로 상기 제 1 제품이 상기 제 1 특정 연도에 등록된 하나의 특허에 존재 여부에 대한 이진수 정보를 분자 값으로 하여 계산되고,
    상기 제 1 특정 연도에 등록된 특허가 복수일 경우, 상기 제 1 특정 연도에 등록된 복수의 특허는 제 1 특허 및 제 2 특허를 포함하고, 상기 제 1 비중 정보는 상기 제 1 특허에 포함된 제품들의 전체 개수 정보를 분모 값으로 상기 제 1 제품이 상기 제 1 특허에 존재 여부에 대한 이진수 정보를 분자 값으로 하여 계산된 제 1 의 값과, 상기 제 2 특허에 포함된 제품들의 전체 개수 정보를 분모 값으로 상기 제 1 제품이 상기 제 2 특허에 존재 여부에 대한 이진수 정보를 분자 값으로 하여 계산된 제 2 의 값의 합으로 계산되고,
    상기 제 2 비중정보는 상기 제 2 특정 연도에 등록된 특허가 하나일 경우, 상기 제 2 특정 연도에 등록된 하나의 특허에 포함된 상기 특정 제품군 내의 제품들의 전체 개수 정보를 분모 값으로 상기 제 2 제품이 상기 제 2 특정 연도에 등록된 하나의 특허에 존재 여부에 대한 이진수 정보를 분자 값으로 하여 계산되고,
    상기 제 2 특정 연도에 등록된 특허가 복수일 경우, 상기 제 2 특정 연도에 등록된 복수의 특허는 제 3 특허 및 제 4 특허를 포함하고, 상기 제 2 비중 정보는 상기 제 3 특허에 포함된 상기 특정 제품군 내의 제품들의 전체 개수 정보를 분모 값으로 상기 제 2 제품이 상기 제 3 특허에 존재 여부에 대한 이진수 정보를 분자 값으로 하여 계산된 제 3의 값과, 상기 제 4 특허에 포함된 상기 특정 제품군 내의 제품들의 전체 개수 정보를 분모 값으로 상기 제 2 제품이 상기 제 4 특허에 존재 여부에 대한 이진수 정보를 분자 값으로 하여 계산된 제 4의 값의 합으로 계산되는 제품그물망구축방법.
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