KR101932517B1 - 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법 및 시스템 - Google Patents

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KR101932517B1 KR1020170159442A KR20170159442A KR101932517B1 KR 101932517 B1 KR101932517 B1 KR 101932517B1 KR 1020170159442 A KR1020170159442 A KR 1020170159442A KR 20170159442 A KR20170159442 A KR 20170159442A KR 101932517 B1 KR101932517 B1 KR 101932517B1
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Abstract

본 발명은 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법 및 시스템에 관한 것으로, 특허정보를 획득하는 단계, 특허정보를 처리하여, 평가지표에 대해 미리 설정된 복수개의 핵심평가요소 각각을 종속변수로 하는 다중회귀분석을 각각 수행하는 단계 및 다중회귀분석을 통해 산출된 각각의 독립변수에 대한 복수개의 다중회귀모델의 회귀계수의 대푯값을 산출하여 평가지표에 대한 평가모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM OF GRADING PATENT USING MULTIPLE REGRESSION ANALYSIS}
본 발명은 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다중회귀분석을 활용하여 복수의 특허 평가 지표들을 통계학적 방법으로 산출하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법 및 시스템에 관한 것이다.
최근 들어, 우리나라 기업의 기술보호를 위한 지적재산권화 전략은 타 선진국과 비교하여도 손색이 없을 만큼 많은 노력과 성과가 있었다. 이러한 과정에서 다수의 지적재산권을 보유하고 있는 지적재산권자의 입장에서는 보유하고 있는 지적재산권들의 등록 후 유지관리에 드는 비용과 노력이 상당한 부담중의 하나로 작용하고 있는 게 사실이다.
이에, 지식재산권자는 보유하고 있는 지식재산권을 스스로 등급 평가하거나 혹은 영리/비영리 기관에 특허기술평가를 의뢰하여 해당 지적재산권의 등급을 평가받고 있다.
이러한 특허 평가에는 크게 전문가 평가와 자동 평가가 있다. 전문가 평가는 기술 분야별 전문가에 의해 평가 대상 특허의 가치를 평가하는 것이다. 전문가 평가는 전문가의 개별적인 전문 지식이 활용될 수 있고, 정성적 가치 평가가 가능하다는 장점이 있는 반면, 평가에 전문가의 주관성이 강하게 개입될 소지가 있으며, 비용과 시간이 많이 소모된다는 단점이 있다.
이러한 전문가 평가의 단점을 극복하기 위하여 특허 자동 평가 시스템이 개발되고 있으나, 평가 모델을 설계하기 위한 샘플 특허들의 특허 등급을 전문가 평가에 의해 평가하는 방식을 사용하거나, 단편적인 몇 개의 요소만을 기준으로 하여 평가 모델을 설계하는 경우가 많으며, 다중회귀모델을 이용하더라도 하나의 회귀모델만을 사용하였다. 이에 따라 평가 결과의 신뢰성이 의문시되는 경우가 많은 실정이다.
한편 본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 10-2014-0080593호(2014.07.01)에 개시되어 있다.
본 발명은 특허 명세서의 구조적인 특징을 반영하면서도, 기술적으로 유사한 특허들 간의 상대적 환경을 고려한 평가요소가 적절히 반영될 수 있는 신뢰도 높은 평가 모델을 구축하여 특허 평가를 수행할 수 있도록 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법 및 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법은 특허정보를 획득하는 단계; 상기 특허정보를 처리하여, 평가지표에 대해 미리 설정된 복수개의 핵심평가요소 각각을 종속변수로 하는 다중회귀분석을 각각 수행하는 단계; 및 상기 다중회귀분석을 통해 산출된 각각의 독립변수에 대한 복수개의 다중회귀모델의 회귀계수의 대푯값을 산출하여 상기 평가지표에 대한 평가모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법은 상기 생성된 평가모델을 이용하여 평가대상인 특허의 수치화된 평가지표를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 평가모델을 생성하는 단계는, 회귀계수의 가중평균 또는 산술평균을 상기 대푯값으로 산출하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 다중회귀모델은 유의확률이 0.05 이하인 평가요소를 활용하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에서 상기 다중회귀분석을 각각 수행하는 단계는, 각각의 핵심평가요소별로 미리 설정된 평가요소를 각각의 다중회귀모델의 독립변수로 하여 다중회귀분석을 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 복수개의 평가지표에 대한 평가모델을 각각 생성하되, 상기 평가지표는 권리성, 기술성 및 활용성 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템은 획득된 특허정보를 처리하여 평가요소를 추출하는 특허정보 처리부; 평가지표에 대해 미리 설정된 복수개의 핵심평가요소 각각을 종속변수로 하는 다중회귀분석을 각각 수행하여 각각의 독립변수에 대한 복수개의 다중회귀모델의 회귀계수를 산출하는 다중회귀분석 처리부; 및 상기 다중회귀분석 처리부를 통해 산출된 상기 각각의 독립변수에 대한 복수개의 다중회귀모델의 회귀계수의 대푯값을 산출하여 상기 평가지표에 대한 평가모델을 생성하는 평가모델 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법 및 시스템은 복수개의 핵심평가요소 각각에 대한 다중회귀모델을 구축하고, 복수개의 다중회귀모델의 회귀계수의 조합을 통해 특허 평가지표에 대한 평가모델을 생성함으로써, 특허 명세서의 구조적인 특징을 반영하면서도, 기술적으로 유사한 특허들 간의 상대적 환경을 고려한 평가요소가 적절히 반영될 수 있도록 하는 효과가 있다.
이를 통해 본 발명에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법 및 시스템은 대량의 특허를 객관적인 평가 기준 하에서 저렴하고 신속하게 평가할 수 있도록 하는 효과가 있다.
또한 본 발명에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법 및 시스템은 하나의 특허에 대한 복수개의 평가 항목별로 평가 정보를 생성할 수 있도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템의 서버의 상세 구성을 나타낸 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템의 동작 구성을 나타낸 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법에서 평가모델을 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법에서 특허 평가를 수행하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템의 서버의 상세 구성을 나타낸 예시도이다.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법에서 특허 평가를 수행하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법에서 특허 평가 서비스를 제공하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법 및 시스템의 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템의 개략적인 구성을 나타낸 예시도이다.
도 1에 도시된 것과 같이, 본 발명의 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템은 적어도 하나 이상의 서버(100)로 구성될 수 있으며, 이러한 서버(100)는 유/무선 네트워크와 연결되어, 사용자 장치(200)로 특허 평가 결과를 제공할 수 있다. 즉, 서버(100)는 사용자 장치(200)로부터 특정 특허에 대한 평가 서비스를 요청받으면, 해당 특허에 대한 평과 결과를 제공할 수 있으며, 자세한 동작 방식은 후술하기로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 서버(100)는 프로세서, 프로그램 데이터를 저장하고 실행하는 메모리, 영구 저장부, 외부 장치와 통신하는 통신 포트, 사용자 인터페이스 장치 등을 포함할 수 있다. 소프트웨어 프로그램 모듈 또는 알고리즘으로 구현되는 방법들은 상기 프로세서 상에서 실행 가능한 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드들 또는 프로그램 명령들로서 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체 상에 저장될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저당되고 실행될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템의 서버의 상세 구성을 나타낸 예시도이다.
도 2에 도시된 것과 같이, 서버(100)는 특허정보 처리부(110), 다중회귀분석 처리부(120), 평가모델 생성부(130), 평가모델 DB(140) 및 특허 평가 처리부(150)를 포함할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이들 구성요소들은 유/무선 네트워크로 연결되는 하나 이상의 서버에 분산되어 배치될 수 있다.
특허정보 처리부(110)는 획득된 특허정보를 처리하여 평가요소를 추출할 수 있다.
예를 들어, 특허정보 처리부(110)는 외부 데이터 제공자로부터 특허정보를 수집할 수 있다. 구체적으로 서버(100)는 외부 데이터 제공자로부터 한국 또는 해외(예컨대, 미국)의 원시(raw) 데이터를 수신하는 데이터 수집부(미도시)를 포함할 수 있다. 이러한 데이터 수집부는 물리적으로는 네트워크 인터페이스(NIC)를 포함할 수 있으며, 논리적으로는 API(application programming interface)로 이루어진 프로그램일 수 있다.
특허정보 처리부(110)는 이렇게 획득된 특허정보에서 각 정보를 추출하고, 파싱(parsing)(또는 변환)할 수 있다. 예를 들어 특허정보 처리부(110)는 특허 명세서, 서지 정보, 경과 정보, 도면 등의 정보를 추출할 수 있으며, 명세서는 예컨대 XML 포맷으로 작성되어 있을 수 있으므로, 이러한 XML 포맷을 파싱하여 평가요소를 추출할 수 있다.
서버(100)는 다수의 특허에 대한 특허정보를 획득할 수 있으며, 특허정보 처리부(110)는 각각의 특허에서 평가요소를 추출하고, 추출된 데이터를 DB(미도시)에 저장할 수 있다.
한편 획득되는 특허정보가 이미 가공된 정보일 수 있으며(예: 평가요소가 미리 추출되어 제공되는 경우), 이러한 경우 특허정보 처리부(110)는 평가요소를 추출하는 과정을 생략할 수 있다.
다중회귀분석 처리부(120)는 평가요소 중에서 평가지표에 대해 미리 설정된 복수개의 핵심평가요소 각각을 종속변수로 하는 다중회귀모델을 각각 구축하고, 다중회귀분석을 수행하여 각각의 독립변수에 대한 복수개의 다중회귀모델의 회귀계수를 산출할 수 있으며, 더 자세한 동작 방법에 대해서는 후술하기로 한다.
평가모델 생성부(130)는 다중회귀분석 처리부(120)를 통해 산출된 각각의 독립변수에 대한 복수개의 다중회귀모델의 회귀계수의 대푯값을 산출하여 평가지표에 대한 평가모델을 생성할 수 있으며, 예를 들어 회귀계수의 가중평균 또는 산술평균을 상기 대푯값으로 산출할 수 있다.
평가모델 생성부(130)는 복수개의 다중회귀분석모듈의 독립변수의 회귀계수를 가중평균(또는 산술평균)으로 조합하여, 평가지표에 대한 평가모델을 생성(구축)할 수 있으며, 생성된 평가모델을 평가모델 DB(140)에 저장하여 특허 평가가 수행될 수 있도록 하는 것이 가능하다.
특허 평가 처리부(150)는 평가모델 DB(140)에 저장된 평가모델을 이용하여 평가대상인 특허의 수치화된 평가지표(예: 평가점수 또는 평가등급)를 산출할 수 있으며, 구체적으로 가중평균(또는 산술평균)으로 조합된 다중회귀분석모델의 각 독립변수에 해당 특허의 정보를 입력하여 해당 특허의 수치화된 평가지표를 산출할 수 있으며, 후술할 것과 같이 수치화된 평가지표들의 조합을 통해 해당 특허에 대한 평가의 대푯값을 산출하는 것도 가능하다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템의 동작 구성을 나타낸 예시도이다.
즉 서버(100)는 수집된 특허 정보를 젱제 및 가공하여, 평가요소를 추출하고, 다중회귀분석을 통해 평가지표(또는 기술분야)별 평가모델을 생성하며, 생성된 평가모델을 이용하여 특허 평가를 수행하여 사용자에게 특허 분석 서비스를 제공할 수 있도록 한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법에서 평가모델을 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법에서 특허 평가를 수행하는 과정을 설명하기 위한 흐름도로서, 이를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법을 설명하면 다음과 같다.
도 4에 도시된 것과 같이, 서버(100)는 먼저 특허정보를 획득하고(S300), 획득된 특허정보에서 평가요소를 추출한다(S310). 이때 획득되는 특허정보가 이미 가공된 정보일 경우 평가요소를 추출하는 단계(S310)는 생략될 수도 있다.
이어서 서버(100)는 평가지표에 관한 복수개의 핵심평가요소 각각에 대한 다중회귀분석을 수행한다(S320). 즉, 서버(100)는 평가지표에 대해 미리 설정된 복수개의 핵심평가요소 각각을 종속변수로 하고 평가요소를 독립변수로 하는 다중회귀모델을 복수개 구축하여 핵심평가요소별로 다중회귀분석을 수행할 수 있다.
이때 핵심평가요소는 평가요소에 속하는 요소이며, 복수개의 핵심평가요소에 대한 다중회귀분석을 수행하는 것이므로, 다변량 분석을 사용할 경우 하나의 핵심평가요소는 다른 핵심평가요소에 대한 독립변수로 사용될 수 없다. 따라서 본 발명에서는, 일반적인 다변량 분석을 사용하는 것이 아니라, 다중회귀분석식을 복수개 구성하여 복수개의 핵심평가요소 각각을 종속변수로 하는 다중회귀분석을 수행한다.
구체적으로 다음의 수학식 1과 같은 복수개의 다중회귀분석식을 구축하여 회귀분석을 수행할 수 있다.
Figure 112017117931723-pat00001
여기서 y는 핵심평가요소에 대한 다중회귀모델을 의미하고 그 아래첨자는 종속변수(핵심평가요소)의 순번을 의미하며, β0~βn는 회귀계수를 의미하고 그 중에도 β0는 상수를 의미하며,
Figure 112017117931723-pat00002
는 오차를 의미하고, 오른쪽 항에서 위첨자는 종속변수의 순번을, 아래첨자는 독립변수(평가요소)의 순번을 의미한다.
이어서 서버(100)는 각각의 독립변수에 대한 회귀계수(상수 포함)의 대푯값을 산출하여 평가지표에 대한 평가모델을 생성한다(S330). 즉, 하나의 평가지표에 대해 복수개의 다중회귀식을 구성하였으므로, 회귀계수를 조합하여 해당 평가지표에 대한 최종 평가모델을 구축할 수 있으며, 예를 들어, 회귀계수의 가중평균 또는 산술평균을 대푯값으로 산출하여 평가모델을 생성할 수 있다.
구체적으로, 회귀계수의 가중평균으로 조합하는 경우 아래의 수학식 2와 같이 평가모델을 생성할 수 있다.
Figure 112017117931723-pat00003
여기서 Y는 수치화된 평가지표를 의미하고, α는 가중치를 의미한다.
한편 이때 각각의 다중회귀식별로 유의확률이 기준값 이하인 평가요소만을 활용하도록 구성될 수 있으며, 이러한 평가요소의 배제는 다중회귀분석 과정에서 실시간으로 수행될 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따르면 유의확률의 기준값은 0.1 이하이며, 바람직하게는 0.05 이다.
또한 평가요소 사이의 다중공선성 검사에 의해 평가요소가 제외될 수 있다. 즉, 독립변수들 간에 강한 상관관계가 나타나서 상호배제가 위배 되는 문제가 발생할 경우 해당 평가요소를 배제할 수 있으며, 본 실시예에서 평가요소 간의 다중공선성 검사에 의해 제외된 평가요소는 '종속항 수'일 수 있다.
또한 각각의 핵심평가요소별로 독립변수로 사용될 평가요소가 미리 설정되어 있을 수도 있으며, 특정 핵심평가요소에서 제외된 평가요소에 관한 회귀계수가 해당 다중회귀식에서 0으로 고정되는 방식으로 특정 평가요소가 배제될 수 있다.
한편 본 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법은 복수개의 평가지표에 대한 평가모델을 각각 생성하도록 구성될 수 있으며, 예를 들어, 평가지표는 권리성, 기술성 및 활용성 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
여기서 권리성은 평가대상특허가 제3자와의 특허분쟁에서 독점배타적 지위를 유지할 수 있는 정도를 의미하며, 기술성은 평가대상특허가 기술동향과 부합하고, 선도하는 정도를 의미하며, 활용성은 평가대상 특허가 비즈니스에 활용 되는 정도 및 활용 가능성을 의미한다.
본 실시예에서는 특허 명세서의 구조적인 특징을 반영하면서도, 기술적으로 유사한 특허들 간의 상대적 환경을 고려한 평가요소가 적절히 반영될 수 있도록, 권리성을 평가하기 위한 핵심평가요소로 무효심판 확정수 또는 미국 특허심판원에서 진행되는 당사자계 재심(Inter Partes Review - 이하 "IPR"이라 함)·등록후재심(Post Grant Review - 이하 "PGR"이라 함) 확정수, 분할출원이나 계속출원(Continuation Application) 여부 및 평가 대상 특허가 관련된 특허침해소송 여부(이하 "소송 여부"라 약칭함) 중 하나 이상이 사용될 수 있고, 기술성을 평가하기 위한 핵심평가요소로 계속출원 여부, 총 피인용수 및 평가대상 특허가 속하는 CPC 레벨의 각국 특허청에서의 특허증감율(예컨대 미국 특허분석의 경우 미국특허증감율) 중 하나 이상이 사용될 수 있으며, 활용성을 평가하기 위한 핵심평가요소로 계속출원 여부, 소송 여부, 해외패밀리 정보(해외패밀리 출원 유무 또는 해외 패밀리 출원 국가수), 표준특허(Standard Essential Patent) 여부 및 존속기간연장 여부 중 하나 이상이 사용될 수 있다. 이때 표준특허 여부는 전기·전자·IT 분야의 특허의 경우에 사용될 수 있고, 존속기간연장 여부는 화학 분야의 특허의 경우에 사용될 수 있다.
핵심평가요소는 각국 특허법과 특허제도의 특성에 따라 다른 평가요소가 고려될 수 있다. 예컨대, 유럽특허 평가에 있어서 권리성을 평가하기 위한 핵심평가요소로 권리한정절차, 이의신청인의 수, 분할출원 여부, 총 피인용수 중 하나 이상이 사용될 수 있고, 기술성을 평가하기 위한 핵심평가요소로 총 피인용수, 이의신청인의 수, 인용문헌 중 논문수 중 하나 이상이 사용될 수 있으며, 활용성을 평가하기 위한 핵심평가요소로 실시권 설정 여부, 이의신청인의 수, 유럽특허등록시 최초 진입국 수, 권리한정절차 중 하나 이상이 사용될 수 있다.
한편 본 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법은, 예를 들어, CPC 레벨의 미국특허 증감율, 저촉심사절차(Interference) 수, IPC 수, IPR·PGR 수(확정), IPR·PGR 수(계류중), 계속심사신청(Request for Continued Examination - "RCE"라 함)의 수, 재심사(Reexamination) 수, 재등록(reissue)의 수, 계속출원 여부, 특허권리자 변동 수, 특허명세서에 포함된 도면의 수, 특허명세서에 포함된 독립 청구항 길이, 독립항 수, 발명의 설명의 길이, 발명자수, 소송 여부, 특허 연차등록 회수, 우선심사 청구 여부, 심사관에 의해 인용된 선행문헌(이하 "인용문헌"이라 함) 중 논문의 수, 인용특허의 평균나이(인용특허의 출원일로부터 현재시점까지의 기간의 평균), 정보제공 수, 존속기간연장 여부, 종속항의 평균깊이, 청구항 계열 수, 총 피인용 수, 표준특허 여부, 피인용 문헌의 논문수, 피인용과 출원일 차이, 해외 패밀리 정보(국가수, 여부) 등을 평가요소로 사용하도록 설계될 수 있다. 본 실시예에서 설명하는 CPC는 선진특허분류(Cooperative Patent Classification)를 지칭하는 것이며, IPC는 국제특허분류(International Patent Classification)를 지칭한다.
이때 유의확률에 따른 평가요소 제외에 있어서, CPC 레벨의 미국특허증감율을 종속변수로 하는 모델의 경우 IPR·PGR 확정수, Interference 수, 정보제공 수 등이 평가요소에서 제외될 수 있으며, IPR·PGR 확정수를 종속변수로 하는 모델의 경우 CPC 레벨의 미국특허증감율, Interference 수, 계속출원 여부, 도면수, 발명의 설명의 길이, 인용특허의 평균나이, 정보제공 수, 종속항의 평균깊이, 청구항 계열 수, 표준특허 여부, 해외패밀리 국가수 등이 평가요소에서 제외될 수 있다.
또한 계속출원 여부를 종속변수로 하는 모델의 경우 IPR·PGR 확정수, RCE 수, 청구항 계열 수 등이 평가요소에서 제외될 수 있고, 소송 여부를 종속변수로 하는 모델의 경우 종속항의 평균깊이, 청구항 계열 수 등이 평가요소에서 제외될 수 있으며, 총 피인용수를 종속변수로 하는 모델의 경우 정보제공 수 등이 평가요소에서 제외될 수 있고, 표준특허 여부를 종속변수로 하는 모델의 경우 IPR·PGR 확정수, Interference 수, RCE 수, Reexamination 수, 정보제공 수, 피인용 문헌의 논문수 등이 평가요소에서 제외될 수 있으며, 해외패밀리 정보를 종속변수로 하는 모델의 경우 IPR·PGR 확정수, IPR·PGR 수(계류중), Interference 수, 정보제공 수 등이 평가요소에서 제외될 수 있다.
한편 본 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법은 국내(한국) 특허를 평가하기 위한 평가모델을 생성함에 있어서, 독립항 수, 독립 청구항 길이, 종속항의 평균깊이, 청구항 계열 수, 도면 수, 발명의 설명의 길이, 분할출원 여부, 해외패밀리 국가수, IPC 수, 조기공개 여부, 우선심사 청구 여부, 의견서 제출 수, 정보제공 수, 총 피인용 수, 피인용과 출원일 차이, 선행문헌 중 논문/외국특허수, 피인용 문헌의 논문/외국특허 수, 연차등록 회수, 발명자수, 존속기간 연장등록결정 여부, 실시권자 수, 권리자 변동, 금융기관 질권설정 수, 무효심판 기각수, 무효심판 취하·각하수, 거절결정불복심판 수, 적극적 권리범위확인 심판 인용수, 적극적 권리범위확인 심판 기각·취하·각하수, 소극적 권리범위확인 심판 기각수, 소극적 권리범위확인 심판 인용·취하·각하수, 정정심판 여부 등이 평가요소로서 사용될 수 있다.
앞서 설명한 바와 같이, 본 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법은 유럽, 미국, 한국 뿐 아니라 일본, 중국 등 세계 각국의 특허를 평가하기 위한 평가모델을 생성하는데 사용할 수 있다.
상기와 같은 과정을 거친 평가모델 생성 이후, 도 5에 도시된 것과 같이, 특허 평가 서비스를 제공하기 위해 서버(100)는 사용자 장치로부터 평가대상인 특허의 식별 정보를 수신한다(S400). 예를 들어, 서버(100)는 평가대상 특허의 출원번호나 등록번호 등을 식별 정보로 수신할 수 있다.
이어서 서버(100)는 도 4의 상기 단계(S330)에서 생성된 평가모델을 이용하여 해당 특허의 수치화된 평가지표를 산출한다(S410). 즉, 서버(100)는 평가대상 특허의 평가요소를 획득하고, 획득된 평가요소를 평가모델에 대입하여 해당하는 수치화된 평가지표를 산출할 수 있다. 또한 이때 서버(100)는 복수개의 평가지표 각각에 대한 평가모델을 이용하여 평가대상 특허에 대한 복수개의 수치화된 평가지표(예: 권리성, 기술성, 활용성)을 산출할 수 있다.
한편 상기 단계(S410)에서 복수개의 수치화된 평가지표를 산출할 경우, 서버(100)는 복수개의 수치화된 평가지표의 대푯값을 해당 특허 평가의 대푯값으로 산출한다(S420). 즉, 예를 들어, 서버(100)는 산출된 권리성, 기술성, 활용성의 대푯값(예: 가중평균 또는 산술평균)을 산출할 수 있으며, 이렇게 산출된 값을 통해 특허의 등급 등을 산정할 수 있다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템의 서버의 상세 구성을 나타낸 예시도이고, 도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법에서 특허 평가를 수행하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이며, 도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법에서 특허 평가 서비스를 제공하는 과정을 설명하기 위한 흐름도로서, 이를 참조하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법을 설명하면 다음과 같다.
도 6에서 볼 수 있듯이, 본 발명의 다른 실시예에서 특허 평가 시스템은 특허정보 처리부(110), 다중회귀분석 처리부(120), 평가모델 생성부(130), 평가모델 DB(140) 및 특허 평가 처리부(150) 외에 평가결과 DB(160)를 더 포함할 수 있다.
여기서 특허정보 처리부(110), 다중회귀분석 처리부(120), 평가모델 생성부(130), 평가모델 DB(140) 및 특허 평가 처리부(150)의 구성 및 동작은 도 2에 따른 설명과 동일할 수 있다.
특허 평가 처리부(150)는 사용자 장치(200)를 통해 특허 평가 요청이 있는 경우에만 특허 평가를 수행하는 것이 아니라, 수집된 특허에 대한 평가를 자동으로 수행하여, 평가결과를 평가결과 DB(160)에 저장할 수 있다. 이 경우, 사용자 장치(200)를 통해 특허 평가 요청이 있는 경우, 평가결과 DB(160)에 미리 저장된 평가결과를 추출하여 출력함으로써 평가 요청에 대한 평가결과를 출력하는 시간을 최소화할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 평가 처리부(150)는 정해진 날짜와 시간에 수집된 특허에 대한 평가를 다시 수행하여, 상기 평가결과 DB(160)에 저장된 평가결과를 업데이트 할 수 있다. 동일한 특허를 평가하는 경우에도, 평가 시점에 따라 평가결과가 다를 수 있기 때문이다.
도 7 및 도 8을 참고하여 본 발명의 다른 실시예에 따른 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법의 동작을 설명하면 다음과 같다.
도 7에서 볼 수 있듯이, 단계(S600) 내지 단계(S630)까지의 동작은 도 4에 따른 설명과 동일할 수 있다.
상기 단계(S630) 이후, 서버(100)는 상기 단계(S630)에서 생성된 평가모델을 이용하여 상기 단계(S600)에서 획득된 특허의 평가를 수행하고(S640), 수행된 평가결과를 저장한다(S650). 즉, 서버(100)는 수집된 특허를 이용한 평가 모델 구축과 더불어, 수집된 특허들에 대한 평가를 사용자의 요청 전에 미리 수행하여 저장하고 있을 수 있다.
이러한 경우 도 8에 도시된 것과 같이, 사용자 장치(200)로부터 평가대상인 특허의 식별 정보가 수신되면(S700), 서버(100)는 저장된 평가결과를 읽어 와서 사용자 장치(200)로 송신한다(S710). 즉, 특허 평가 서비스 제공 과정에서 실시간으로 특허 평가가 수행되는 것이 아니라 미리 저장된 특허 평가가 제공되는 방식으로 동작할 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.
100: 서버
110: 특허정보 처리부
120: 다중회귀분석 처리부
130: 평가모델 생성부
140: 평가모델 DB
150: 특허 평가 처리부
160: 평가결과 DB
200: 사용자 장치

Claims (15)

  1. 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법으로서, 상기 방법은 특허정보 처리부, 다중회귀분석 처리부 및 평가모델 생성부를 포함하는 서버에서 수행되고, 상기 방법은,
    상기 서버가 특허정보를 획득하는 단계;
    상기 서버가 상기 특허정보를 처리하여, 평가지표에 대해 미리 설정된 복수개의 핵심평가요소 각각을 종속변수로 하는 복수개의 다중회귀분석을 각각 수행하는 단계로서, 상기 서버는 각각의 핵심평가요소별로 미리 설정된 평가요소들을 각각의 다중회귀모델의 독립변수로 하여 다중회귀분석을 수행하되, 상기 핵심평가요소는 상기 평가요소에 속하는 요소이며, 하나의 핵심평가요소는 다른 핵심평가요소에 대한 다중회귀모델의 독립변수로 사용될 수 있는 것인, 복수개의 다중회귀분석을 각각 수행하는 단계; 및
    상기 서버가 상기 다중회귀분석을 통해 산출된 각각의 독립변수에 대한 복수개의 다중회귀모델의 회귀계수의 대푯값을 산출하여 상기 평가지표에 대한 평가모델을 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 평가모델에서, 산출된 대푯값 각각은, 상기 평가모델의 독립변수 각각에 대한 계수인 것을 특징으로 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 서버는 특허 평가 처리부를 더 포함하고, 상기 방법은,
    상기 서버가 상기 생성된 평가모델을 이용하여 평가대상인 특허의 수치화된 평가지표를 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 서버는 특허 평가 처리부를 더 포함하고, 상기 방법은,
    상기 서버가 상기 생성된 평가모델을 이용하여 수집된 특허들에 대한 수치화된 평가지표를 산출하는 단계; 및
    상기 서버가 상기 산출된 평가지표를 평가결과 DB에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 평가모델을 생성하는 단계에서, 상기 서버는 회귀계수의 가중평균 또는 산술평균을 상기 대푯값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 서버는 상기 다중회귀모델에서 유의확률이 미리 설정된 기준값 이하인 평가요소를 활용하는 것을 특징으로 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 다중회귀분석을 각각 수행하는 단계에서, 상기 서버는 상기 평가요소 사이의 다중공선성 검사를 수행하여 하나 이상의 평가요소를 제외하는 것을 특징으로 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 서버는 복수개의 평가지표에 대한 평가모델을 각각 생성하되,
    상기 평가지표는 권리성, 기술성 및 활용성 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 방법.
  9. 삭제
  10. 획득된 특허정보를 처리하여 평가요소를 추출하는 특허정보 처리부;
    평가지표에 대해 미리 설정된 복수개의 핵심평가요소 각각을 종속변수로 하는 복수개의 다중회귀분석을 각각 수행하여 각각의 독립변수에 대한 복수개의 다중회귀모델의 회귀계수를 산출하는 다중회귀분석 처리부; 및
    상기 다중회귀분석 처리부를 통해 산출된 상기 각각의 독립변수에 대한 복수개의 다중회귀모델의 회귀계수의 대푯값을 산출하여 상기 평가지표에 대한 평가모델을 생성하는 평가모델 생성부를 포함하고,
    상기 다중회귀분석 처리부는 각각의 핵심평가요소별로 미리 설정된 평가요소들을 각각의 다중회귀모델의 독립변수로 하여 다중회귀분석을 수행하되, 상기 핵심평가요소는 상기 평가요소에 속하는 요소이며, 하나의 핵심평가요소는 다른 핵심평가요소에 대한 다중회귀모델의 독립변수로 사용될 수 있고, 상기 평가모델에서, 산출된 대푯값 각각은, 상기 평가모델의 독립변수 각각에 대한 계수인 것을 특징으로 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    생성된 상기 평가모델을 이용하여 평가대상인 특허의 수치화된 평가지표를 산출하는 특허 평가 처리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    특허의 평가결과를 저장하기 위한 평가결과 DB를 더 포함하되,
    상기 특허 평가 처리부는 정보가 획득된 특허에 대한 평가를 수행하여 평가결과를 상기 평가결과 DB에 저장하는 것을 특징으로 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 특허 평가 처리부는 미리 설정된 시점에 대상 정보가 획득된 특허에 대한 평가를 수행하여 평가결과를 상기 평가결과 DB에 저장하는 것을 특징으로 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 평가모델 생성부는 회귀계수의 가중평균 또는 산술평균을 상기 대푯값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 다중회귀모델을 활용한 특허 평가 시스템.
  15. 삭제
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