KR102276448B1 - An invention pattern analysis system using patent classification codes and method of analyzing invention patterns using the patent classification code - Google Patents

An invention pattern analysis system using patent classification codes and method of analyzing invention patterns using the patent classification code Download PDF

Info

Publication number
KR102276448B1
KR102276448B1 KR1020190096313A KR20190096313A KR102276448B1 KR 102276448 B1 KR102276448 B1 KR 102276448B1 KR 1020190096313 A KR1020190096313 A KR 1020190096313A KR 20190096313 A KR20190096313 A KR 20190096313A KR 102276448 B1 KR102276448 B1 KR 102276448B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
patent classification
classification code
ipc
cpc
pattern analysis
Prior art date
Application number
KR1020190096313A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20210017286A (en
Inventor
김장원
Original Assignee
군산대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 군산대학교산학협력단 filed Critical 군산대학교산학협력단
Priority to KR1020190096313A priority Critical patent/KR102276448B1/en
Publication of KR20210017286A publication Critical patent/KR20210017286A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102276448B1 publication Critical patent/KR102276448B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24Querying
    • G06F16/248Presentation of query results
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/35Clustering; Classification
    • G06F16/358Browsing; Visualisation therefor
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/80Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of semi-structured data, e.g. markup language structured data such as SGML, XML or HTML
    • G06F16/83Querying
    • G06F16/838Presentation of query results
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/10Office automation; Time management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

본 발명은 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템 및 이를 이용한 발명패턴 분석방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 국제특허분류코드(IPC) 및 선진특허분류(CPC)를 이용하여 출원인 별 발명의 대표기술을 추출함으로써, 발명 기술의 동향을 용이하게 파악하고, 효율적인 특허 전략수립이 가능한 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템 및 이를 이용한 발명패턴 분석방법을 제공할 수 있다.
또한, 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템에 있어서, 출원인 정보를 입력받는 검색단말 및 상기 검색단말로부터 상기 출원인 정보를 수신받아 특허분류코드를 이용하여 출원인의 기술발명을 바탕으로, 추이를 분석 및 대표 기술을 추출하는 메인서버를 포함하는 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템이다.
The present invention relates to an invention pattern analysis system using a patent classification code and an invention pattern analysis method using the same, and more specifically, a representative technology of each applicant's invention using the International Patent Classification Code (IPC) and Advanced Patent Classification (CPC). By extracting , it is possible to provide an invention pattern analysis system and an invention pattern analysis method using the patent classification code that can easily grasp the trend of invention technology and establish an efficient patent strategy.
In addition, in the invention pattern analysis system using the patent classification code, a search terminal receiving applicant information and the applicant information received from the search terminal are used to analyze the trend based on the applicant's technical invention using the patent classification code And it is an invention pattern analysis system using a patent classification code including a main server for extracting a representative technology.

Description

특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템 및 이를 이용한 발명패턴 분석방법{AN INVENTION PATTERN ANALYSIS SYSTEM USING PATENT CLASSIFICATION CODES AND METHOD OF ANALYZING INVENTION PATTERNS USING THE PATENT CLASSIFICATION CODE}Invention pattern analysis system using patent classification code and invention pattern analysis method using the same

본 발명은 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템 및 이를 이용한 발명패턴 분석방법에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 국제특허분류코드(IPC) 및 선진특허분류(CPC)를 이용하여 출원인 별 발명의 대표기술을 추출함으로써, 발명 기술의 동향을 용이하게 파악하고, 효율적인 특허 전략수립이 가능한 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템 및 이를 이용한 발명패턴 분석방법에 관한 것이다.The present invention relates to an invention pattern analysis system using a patent classification code and an invention pattern analysis method using the same, and more specifically, a representative technology of each applicant's invention using the International Patent Classification Code (IPC) and Advanced Patent Classification (CPC). By extracting , it relates to an invention pattern analysis system using a patent classification code that can easily grasp the trend of invention technology and establish an efficient patent strategy, and an invention pattern analysis method using the same.

과학기술의 발전으로 기술 및 지식재산과 관련된 지식경제에 대한 시장이 빠르게 변화되면서, 기업 간 또는 국가 간의 기술발전에 대한 경쟁이 치열해지고 있는 실정이다.As the market for the knowledge economy related to technology and intellectual property is rapidly changing due to the development of science and technology, competition for technological development between companies and countries is getting fiercer.

특히, 세계화 시대에 맞춰 정보통신기술 분야와 첨단장비기술 기반의 산업에서는 경쟁의 우위를 선점하기 위해 기술의 독점 및 기술 사용의 권리가 보장될 수 있는 특허권을 확보하고 있다.In particular, in line with the era of globalization, in the field of information and communication technology and in industries based on advanced equipment technology, patent rights are secured to ensure the monopoly of technology and the right to use technology in order to gain a competitive edge.

이러한 특허권 확보를 위해 기업들은 특허 데이터 베이스에 대한 접근성 및 특허 분석의 실용성을 중요시하고 있으며, 기술에 있어서, 핵심 기술을 도출하고 기술 동향을 빠르게 파악하기 위해 경쟁 기업의 기술을 분석하거나 새로운 기술과 기존 기술을 비교 분석하여 진보된 특허에 대한 연구를 계속적으로 진행하고 있다.In order to secure such patent rights, companies place importance on access to patent databases and the practicality of patent analysis. We are continuously conducting research on advanced patents by comparing and analyzing technologies.

그러나, 기존의 특허 분석들은 키워드를 활용한 분석이 주를 이루고 있었으며, 이러한 분석은 부정확한 용어, 기계어에 의한 오번역, 특허 상화간의 기술설명의 차이 등으로 정확한 특허 분석에 어려움이 있었다.However, the existing patent analysis mainly used keyword analysis, and it was difficult to accurately analyze the patent due to inaccurate terminology, mistranslation by machine language, and difference in technical description between patent commercializations.

뿐만 아니라, 특허 내용을 기반으로 분석하기 때문에 특허 내에서의 기술정보는 쉽게 파악할 수 있으나, 다른 특허에서 사용되는 기술과의 상호관계를 규명할 수 없는 문제점이 있었다.In addition, since the analysis is based on the content of the patent, the technical information within the patent can be easily grasped, but there is a problem in that the interrelationship with the technology used in other patents cannot be identified.

따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 발명은 국제특허분류코드(IPC) 및 선진특허분류(CPC)를 이용하여 출원인 별 발명의 대표기술을 추출함으로써, 발명 기술의 동향을 용이하게 파악하고, 효율적인 특허 전략수립이 가능한 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템 및 이를 이용한 발명패턴 분석방법을 제공하고자 한다.Therefore, in order to solve this problem, the present invention extracts the representative technology of each applicant's invention using the International Patent Classification Code (IPC) and the Advanced Patent Classification (CPC), thereby easily grasping the trend of the invention technology and efficiently It is intended to provide an invention pattern analysis system using a patent classification code capable of establishing a patent strategy and an invention pattern analysis method using the same.

상기와 같은 문제를 해결하고자, 본 발명의 목적은 국제특허분류코드(IPC) 및 선진특허분류(CPC)를 이용하여 출원인 별 발명의 대표기술을 추출함으로써, 발명 기술의 동향을 용이하게 파악하고, 효율적인 특허 전략수립이 가능한 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템 및 이를 이용한 발명패턴 분석방법을 제공하는데 있다.In order to solve the above problems, the object of the present invention is to easily grasp the trend of invention technology by extracting the representative technology of each applicant's invention using the International Patent Classification Code (IPC) and Advanced Patent Classification (CPC), An object of the present invention is to provide an invention pattern analysis system using a patent classification code that enables efficient patent strategy establishment and an invention pattern analysis method using the same.

상기와 같은 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 실시예에 따른 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템에 있어서, 출원인 정보를 입력받는 검색단말 및 상기 검색단말로부터 상기 출원인 정보를 수신받아 특허분류코드를 이용하여 출원인의 기술발명을 추출하는 메인서버를 포함할 수 있다.In order to solve the above problems, in the invention pattern analysis system using a patent classification code according to an embodiment of the present invention, a search terminal receiving applicant information and a patent classification code by receiving the applicant information from the search terminal It may include a main server that extracts the applicant's technical invention using

여기서, 상기 메인서버는, 지식재산권 데이터베이스; 상기 지식재산권 데이터베이스에서 출원인 발명데이터를 수집하는 수집부; 상기 수집부에서 수집된 발명데이터를 섹션, 클래스, 서브 클래스, 메인그룹 및 서브그룹 및 그 이하의 구조를 포함하는 CPC 및 IPC를 이용하여 정제하는 전처리부; 상기 전처리부에 의해 정제된 발명데이터를 CPC 및 IPC를 이용하여 결과값을 도출하는 비교부; 상기 전처리부에 의해 정제된 발명데이터를 분석하는 분석부 및 상기 분석부에 의해 분석된 발명데이터에서 가장 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 추출하는 추출부를 포함할 수 있다.Here, the main server, an intellectual property database; a collection unit for collecting the applicant's invention data from the intellectual property database; a pre-processing unit for refining the invention data collected by the collection unit using CPC and IPC including sections, classes, sub-classes, main groups and sub-groups and structures therebelow; a comparison unit for deriving a result value using CPC and IPC for the invention data refined by the preprocessor; It may include an analysis unit for analyzing the invention data refined by the preprocessor and an extraction unit for extracting the patent classification code of the representative technology that occupies the highest ratio in the invention data analyzed by the analysis unit.

이때, 상기 지식재산권 데이터베이스는, 한국특허정보원(KIPRIS), USPTO, EPO 및 특허 문헌 정보를 제공하는 웹 서버 중 하나 또는 2개 이상의 집합으로부터 발명데이터를 수집하여 저장할 수 있다.In this case, the intellectual property database may collect and store invention data from one or two or more sets of web servers that provide information on the Korean Patent Information Service (KIPRIS), USPTO, EPO, and patent literature.

또한, 상기 전처리부는, 상기 수집된 출원인 발명데이터를 CPC 및 IPC를 섹션, 클래스, 서브 클래스, 메인그룹 및 서브그룹까지 남기고 나머지는 제거하여 정제할 수 있다.In addition, the preprocessor may purify the collected applicant's invention data by leaving CPC and IPC in sections, classes, subclasses, main groups and subgroups and removing the rest.

그리고, 상기 분석부는 4가지 발명패턴을 적용하여 분석하며, 상기 4가지 발명패턴은 동일(S; Same), 전이(T; Transition), 확장(E; Expansion), 독립(I; independent)을 포함할 수 있다.And, the analysis unit analyzes by applying four invention patterns, and the four invention patterns include the same (S; Same), T; Transition, E; Expansion, and I; independent. can do.

여기서, 상기 동일(S)은 상기 전처리부에 의해 정제된 발명데이터의 CPC 및 IPC가 상기 서브그룹까지 동일한 경우이고, 상기 전이(T)는 상기 전처리부에 의해 정제된 발명데이터의 CPC 및 IPC가 서브그룹부터 달라지는 경우이고, 상기 확장(E)은 상기 전처리부에 의해 정제된 발명데이터의 CPC 및 IPC가 메인그룹부터 달라지는 경우이고, 상기 독립(I)은 상기 전처리부에 의해 정제된 발명데이터의 CPC 및 IPC가 서브 클래스 이상부터 달라지는 경우일 수 있다.Here, the same (S) is when the CPC and IPC of the invention data purified by the preprocessor are the same up to the subgroup, and the transition (T) is the CPC and IPC of the invention data purified by the preprocessor The case is different from the subgroup, the extension (E) is the case where the CPC and IPC of the invention data purified by the preprocessor are different from the main group, and the independent (I) is the case of the invention data purified by the preprocessor. It may be a case where CPC and IPC differ from subclass or higher.

또한, 상기 추출부는, 상기 분석부에 의해 분석된 발명데이터에서 CPC 및 IPC를 이용하여 대표기술을 도출하는 도출부; 상기 도출부에 의해 도출된 대표기술을 상기 4가지 발명패턴 별로 CPC 및 IPC의 빈도를 측정하는 측정부 및 상기 측정부에 의해 측정된 빈도를 가지고 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 도출하여 발명의 추이를 분석하는 추이분석부를 포함할 수 있다.In addition, the extraction unit may include: a derivation unit for deriving a representative technique using CPC and IPC from the invention data analyzed by the analysis unit; The representative technology derived by the derivation unit is a measurement unit that measures the frequency of CPC and IPC for each of the four invention patterns, and the patent classification code of the representative technology that has a high ratio with the frequency measured by the measurement unit is derived. It may include a trend analysis unit for analyzing the trend of the invention.

나아가, 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석방법에 있어서, 출원인 정보를 입력받는 입력단계; 상기 출원인 정보를 이용하여 출원인 발명데이터를 수집하는 단계; 상기 수집된 발명데이터를 섹션, 클래스, 서브 클래스, 메인그룹 및 서브그룹 및 그 이하의 구조를 포함하는 CPC 및 IPC를 이용하여 정제하는 단계; 상기 정제된 발명데이터를 분석하는 단계 및 상기 분석된 발명데이터에서 가지고 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.Furthermore, in the invention pattern analysis method using the patent classification code, an input step of receiving applicant information; collecting applicant's invention data using the applicant's information; refining the collected invention data using CPC and IPC including sections, classes, subclasses, main groups and subgroups and structures therebelow; It may include analyzing the refined invention data and extracting a patent classification code of a representative technology having a high ratio in the analyzed invention data.

이때, 상기 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석방법은, 상기 정제된 발명데이터를 CPC 및 IPC를 이용하여 결과값을 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다.In this case, the invention pattern analysis method using the patent classification code may further include the step of deriving a result value by using the refined invention data CPC and IPC.

또한, 상기 대표기술의 특허분류코드를 추출하는 단계는, 상기 분석된 발명데이터에서 CPC 및 IPC를 이용하여 대표기술을 도출하는 단계; 상기 도출된 대표기술을 상기 4가지 발명패턴 별로 CPC 및 IPC의 빈도를 측정하는 단계 및 상기 측정된 빈도를 가지고 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 도출하여 발명의 추이를 분석하는 단계를 포함할 수 있다.In addition, the step of extracting the patent classification code of the representative technology, deriving the representative technology by using CPC and IPC from the analyzed invention data; Measuring the frequency of CPC and IPC for each of the four invention patterns for the derived representative technology, and analyzing the trend of invention by deriving a patent classification code of the representative technology occupying a high ratio with the measured frequency can do.

상기와 같은 본 발명의 실시예에 따른 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템 및 이를 이용한 발명패턴 분석방법은 국제특허분류코드(IPC) 선진특허분류코드(CPC)를 이용하여 출원인 별 발명의 대표기술을 추출함으로써, 유사한 기술을 군집화하여 기술영역 간 분석대상을 명확히 한정하여 분석할 수 있는 이점이 있다.The invention pattern analysis system using the patent classification code according to the embodiment of the present invention as described above and the invention pattern analysis method using the same are representative of each applicant's invention using the International Patent Classification Code (IPC) and the Advanced Patent Classification Code (CPC). By extracting the technology, there is an advantage in that similar technologies can be clustered and analyzed by clearly limiting the analysis target between technology areas.

또한, 언어의 구애를 받지 않기 때문에 국내 및 국외의 발명을 정확하게 분석할 수 있어 다국어 처리에 대한 비용 및 시간이 절약될 수 있는 이점이 있다. In addition, since it is not limited by language, it is possible to accurately analyze domestic and foreign inventions, and thus there is an advantage in that the cost and time for multilingual processing can be saved.

또한, 4가지의 발명패턴을 이용하여 특허발명을 분석함으로써, 출원인 별 발명 추이변화를 용이하게 분석할 수 있는 이점이 있다.In addition, by analyzing the patented invention using the four invention patterns, there is an advantage in that it is possible to easily analyze the change in the invention trend for each applicant.

또한, 출원인의 공통패턴과 대표기술을 추출하여 발명의 추이를 분석함으로써, 앞으로의 기술동향 파악 및 대표기술이 그 분야에서 차지하는 비율을 확인할 수 있는 이점이 있다. In addition, by extracting the applicant's common patterns and representative technologies and analyzing the trends of inventions, there is an advantage in that it is possible to identify future technology trends and identify the proportion of representative technologies in the field.

또한, 특허 지식 베이스를 구축하여 특허 기반 기술 동향 파악할 수 있는 이점이 있다.In addition, there is an advantage in that the patent-based technology trend can be grasped by establishing a patent knowledge base.

또한, 출원인의 기술발명 추이를 분석함으로써, 보유 기술의 주요 발명 분야, 지속적인 발명 기술, 새롭게 발명된 기술 등에 대한 트렌드 분석을 실시하여 대표기술 추이 분석에 활용이 가능한 이점 등이 있다.In addition, by analyzing the applicant's technological invention trend, there is an advantage that can be utilized in the representative technology trend analysis by performing trend analysis on the main invention fields of the owned technology, continuous invention technology, and newly invented technology.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템을 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 메인서버의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 추출부의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템을 이용한 발명패턴 분석방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템을 이용한 발명패턴 분석방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 도 4 및 도 5의 S50의 단계를 나타낸 흐름도이다.
1 is a block diagram showing an invention pattern analysis system using a patent classification code according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram showing the configuration of a main server according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram showing the configuration of an extraction unit according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating an invention pattern analysis method using an invention pattern analysis system using a patent classification code according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating an invention pattern analysis method using an invention pattern analysis system using a patent classification code according to another embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a step S50 of FIGS. 4 and 5 .

이하, 도면을 참조한 본 발명의 설명은 특정한 실시 형태에 대해 한정되지 않으며, 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, the description of the present invention with reference to the drawings is not limited to specific embodiments, and various modifications may be made and various embodiments may be provided. In addition, it should be understood that the contents described below include all conversions, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

이하의 설명에서 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용되는 용어로서, 그 자체에 의미가 한정되지 아니하며, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.In the following description, terms such as first and second are terms used to describe various components, meanings are not limited thereto, and are used only for the purpose of distinguishing one component from other components.

본 명세서 전체에 걸쳐 사용되는 동일한 참조번호는 동일한 구성요소를 나타낸다.Like reference numbers used throughout this specification refer to like elements.

본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 이하에서 기재되는 "포함하다", "구비하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것으로 해석되어야 하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.As used herein, the singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In addition, terms such as "comprises", "comprising" or "have" described below are intended to designate the existence of features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof described in the specification. It should be construed as not precluding the possibility of addition or existence of one or more other features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 갖는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same components are given the same reference numerals regardless of the reference numerals, and the overlapping description thereof will be omitted. In describing the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known technology may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

본 발명의 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템 및 이를 이용한 발명패턴 분석방법은 무선통신망을 통해 통신하는 스마트 폰을 포함하는 이동통신 단말기 및 유선통신망을 통해 통신하는 컴퓨터 등의 환경에서 제공된다. 이하에서는 설명의 편의상 이동통신 단말기를 위주로 설명하기로 한다.The invention pattern analysis system using the patent classification code of the present invention and the invention pattern analysis method using the same are provided in environments such as a mobile communication terminal including a smart phone communicating through a wireless communication network, and a computer communicating through a wired communication network. Hereinafter, for convenience of description, a mobile communication terminal will be mainly described.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템을 나타낸 구성도이며, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 메인서버의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 추출부의 구성을 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram showing an invention pattern analysis system using a patent classification code according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a main server according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is this It is a block diagram showing the configuration of an extraction unit according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참고하면, 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템(10)은 검색단말(100) 및 메인서버(200)를 포함하고 있음을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 1 , it can be confirmed that the invention pattern analysis system 10 using the patent classification code includes the search terminal 100 and the main server 200 .

검색단말(100)은 출원인의 정보를 입력받을 수 있으며, 이를 메인서버(200)로 전송할 수 있다.The search terminal 100 may receive the applicant's information, and may transmit it to the main server 200 .

이때, 검색단말(100)은 무선통신망을 통해 통신하는 모바일 단말 외 PC, 태블릿, PDA(Personal Digital Assistant) 등일 수 있으며, 유선통신망을 통해 통신하는 컴퓨터 등 네트워크통신망을 통해 입력 가능한 전자기기일 수 있다.In this case, the search terminal 100 may be a PC, tablet, PDA (Personal Digital Assistant), etc. other than a mobile terminal communicating through a wireless communication network, and may be an electronic device that can be input through a network communication network, such as a computer communicating through a wired communication network. .

이러한 검색단말(100)을 통해 입력된 출원인의 정보는 출원자명, 발명인명, 회사명, 사업자명, 직원명, 산단명 및 단체명 중 하나 이상일 수 있다.The information of the applicant input through the search terminal 100 may be one or more of an applicant's name, an inventor's name, a company name, a business name, an employee name, an industrial company name, and a group name.

메인서버(200)는 검색단말(100)로부터 수신받은 출원인 정보를 특허분류코드, 구체적으로 선진특허분류코드(CPC; Cooperative Patent Classification, 이하 CPC로 설명함.) 및 국제특허분류코드(IPC; International Patent Classification, 이하 IPC로 설명함.)을 이용하여 기술발명을 추출할 수 있다.The main server 200 collects the applicant information received from the search terminal 100 as a patent classification code, specifically, a Cooperative Patent Classification (CPC) (hereinafter referred to as CPC) and an International Patent Classification Code (IPC; International). Patent Classification, hereinafter described as IPC) can be used to extract technical inventions.

IPC는 현재 62개국 국가에서 채택하여 사용하고 있으며, CPC는 IPC의 일부 국가에서 자국에 맞춰 개발한 분류 체계를 사용해 특허기술에 대한 통합비교가 어려운 단점을 보완하여 특허분류코드의 상호 연동이 가능하도록 한 특허분류코드이다.IPC is currently adopted and used by 62 countries, and CPC uses a classification system developed for their own country in some countries of IPC to compensate for the difficulty of integrated comparison of patented technologies to enable interworking of patent classification codes. It is a patent classification code.

이러나 CPC 및 IPC는 각 국가간 언어 차이에 구애를 받지 않고 특허기술 검색이 가능한 이점이 있으므로, 이를 활용하여 보다 정확한 특허기술을 도출할 수 있는 이점 등이 있다.However, since CPC and IPC have the advantage of being able to search for patent technology regardless of language differences between countries, they have the advantage of being able to derive more accurate patent technology using this.

도 2를 참고하면, 메인서버(200)는 지식재산권 데이터베이스(210), 수집부(220), 전처리부(230), 비교부(240), 분석부(250) 및 추출부(260)를 포함하고 있음을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the main server 200 includes an intellectual property database 210 , a collection unit 220 , a preprocessor 230 , a comparison unit 240 , an analysis unit 250 , and an extraction unit 260 . You can confirm that you are doing it.

지식재산권 데이터베이스(210)는 웹서버를 통해 모아진 지식재산권 전반에 대한 발명데이터를 저장할 수 있으며, 검색단말(100)을 통해 입력된 출원인의 정보를 바탕으로 수집된 출원인 발명데이터, 출원인 발명데이터에서 도출된 결과값, 출원인 발명데이터에서 분석된 분석자료 및 분석된 출원인 발명데이터에서 추출된 출원인의 대표기술과 특허분류코드를 저장할 수 있다.The intellectual property rights database 210 can store invention data for all intellectual property rights collected through the web server, and is derived from the applicant's invention data and the applicant's invention data collected based on the applicant's information input through the search terminal 100 . It is possible to store the obtained result value, the analysis data analyzed from the applicant's invention data, and the applicant's representative technology and patent classification code extracted from the analyzed applicant's invention data.

여기서, 지식재산권 데이터베이스(210)는 한국특허정보원(KIPRIS), USPTO, EPO 및 특허 문헌 정보를 제공하는 웹 서버 중 하나 또는 2개 이상의 집합으로부터 발명데이터를 수집하여 저장할 수 있다.Here, the intellectual property database 210 may collect and store invention data from one or two or more sets of web servers that provide information on the Korean Patent Information Service (KIPRIS), USPTO, EPO, and patent literature.

수집부(220)는 검색단말(100)을 통해 입력된 출원인의 정보를 바탕으로 지식재산권 데이터베이스(210)에서 출원인 발명데이터를 수집할 수 있다.The collection unit 220 may collect the applicant's invention data from the intellectual property right database 210 based on the applicant's information input through the search terminal 100 .

이때, 수집된 출원인 발명데이터는 출원인의 발명특허 정보일 수 있다.In this case, the collected applicant's invention data may be the applicant's invention patent information.

즉, CPC 및 IPC 뿐만 아니라, 출원인, 발명인, 연도 등을 포함하는 발명특허 정보일 수 있으며, 여기서 CPC, IPC 및 공개일자가 존재하는 특허 발명데이터만이 수집되는 것이 좋다.That is, it may be invention patent information including not only CPC and IPC, but also applicant, inventor, year, etc., where only patent invention data having CPC, IPC and publication date is preferably collected.

전처리부(230)는 수집부(220)에서 수집된 발명데이터를 CPC 및 IPC를 이용하여 정제할 수 있다.The preprocessor 230 may purify the invention data collected by the collection unit 220 using CPC and IPC.

이때, CPC 및 IPC는 섹션, 클래스, 서브 클래스, 메인그룹, 서브그룹 및 그 이하의 구조를 포함하며, 표 1을 참고하여, 구체적으로 설명하기로 한다.In this case, CPC and IPC include a section, a class, a subclass, a main group, a subgroup, and the following structures, and will be described in detail with reference to Table 1.

Figure 112019081058578-pat00001
Figure 112019081058578-pat00001

상기 표 1과 같이 CPC 및 IPC의 특허분류코드는 섹션, 클래스, 서브 클래스, 메인그룹, 서브그룹 및 그 이하의 계층적 구조를 가지고 있음을 알 수 있다.As shown in Table 1 above, it can be seen that the CPC and IPC patent classification codes have a hierarchical structure of sections, classes, subclasses, main groups, subgroups, and the following.

특허분류코드가 A23K 20/184인 경우, 섹션은 A, 클래스는 23, 서브 클래스는 K, 메인그룹은 20, 서브그룹은 18이 되고, 4는 그 이하에 해당되는 것이다.When the patent classification code is A23K 20/184, section A, class 23, subclass K, main group 20, subgroup 18, and 4 or less.

이러한 계층적 구조를 가진 CPC 및 IPC를 이용하여 전처리부(230)는 특허분류코드의 서브그룹까지 남기고 나머지 그 이하의 구조는 제어하여 정제할 수 있다.Using CPC and IPC having such a hierarchical structure, the pre-processing unit 230 can control and refine the subgroup of the patent classification code by controlling the remaining structures below it.

예를 들어, 표 2에 나타난 바와 같이, 특허분류코드 A23K 20/184가 전처리부(230)에 의해 정제되면 A23K 20/18이 됨을 알 수 있다.For example, as shown in Table 2, it can be seen that when the patent classification code A23K 20/184 is refined by the preprocessor 230, it becomes A23K 20/18.

Figure 112019081058578-pat00002
Figure 112019081058578-pat00002

이렇게 서브그룹까지 특허분류코드를 정제함으로써, 대표기술 추출 시 이용되기 적합한 상태로 만들어 추출부(240)에서 대표기술을 도출하기 위한 처리가 신속하게 이루어지도록 할 수 있으며, 세부적인 기술분류 분석이 가능하고, 기술의 동향분석이 정확하게 이루어질 수 있다.By refining the patent classification code up to the subgroup in this way, it is possible to make a state suitable for use in extracting the representative technology so that the extraction unit 240 can quickly process the representative technology, and detailed technical classification analysis is possible. and technology trend analysis can be done accurately.

비교부(240)는 전처리부(230)의해 정제된 발명데이터를 CPC 및 IPC를 이용하여 결과값을 도출할 수 있다.The comparison unit 240 may derive a result value using CPC and IPC of the invention data refined by the preprocessor 230 .

Figure 112019081058578-pat00003
Figure 112019081058578-pat00003

표 3은 CPC 및 IPC의 트리 구조를 생성하기 위한 하나의 예시로 같은 출원인의 특허기술 1(code1) 및 특허기술(code2)의 특허분류코드를 나타낸 것이다.Table 3 shows the patent classification codes of patent technology 1 (code1) and patent technology (code2) of the same applicant as an example for generating a tree structure of CPC and IPC.

Code 1 및 Code 2의 특허분류코드는 섹션, 클래스, 서브 클래스, 메인 그룹까지는 동일한 코드번호를 갖고 있으며, 서브그룹 및 그 이하, 서브그룹 세분류는 다른 코드번호를 갖고 있음을 알 수 있다.It can be seen that the patent classification codes of Code 1 and Code 2 have the same code numbers up to the section, class, sub-class, and main group, and the sub-group and sub-group sub-groups have different code numbers.

이때, 각 코드번호를 노드로 하고, 다른 코드번호가 나올 때가지 하나의 플로우를 따라 갈 수 있도록 에지를 생성할 수 있다.At this time, with each code number as a node, an edge may be generated so that one flow can be followed until another code number is displayed.

분석부(250)는 전처리부(230)에 의해 정제된 발병데이터를 분석할 수 있으며, 4가지 발명패턴을 적용하여 분석하는 것이 바람직하다.The analysis unit 250 may analyze the onset data purified by the preprocessor 230 , and it is preferable to apply and analyze the four invention patterns.

여기서 4가지 발명패턴은 동일(S; Same), 전이(T; Transition), 확장(E; Expansion) 및 독립(I; independent)을 포함할 수 있다.Here, the four invention patterns may include the same (S; Same), T; Transition, E; Expansion, and I; independent.

동일(S)은 전처리부(230)에 의해 정제된 발명데이터의 CPC 및 IPC가 상기 서브그룹까지 동일한 코드번호를 가지며, 기술이 동일한 경우일 수 있다.The same (S) may be a case in which the CPC and IPC of the invention data refined by the preprocessor 230 have the same code number up to the subgroup, and the technology is the same.

전이(T)는 전처리부(230)에 의해 정제된 발명데이터의 CPC 및 IPC가 서브그룹부터 달라진 코드번호를 가지며, 기술 내용이 상이하게 옮겨지는 경우일 수 있다.The transition (T) may be a case in which the CPC and IPC of the invention data refined by the preprocessor 230 have different code numbers from the subgroup, and the description content is transferred differently.

확장(E)은 전처리부(230)에 의해 정제된 발명데이터의 CPC 및 IPC가 메인그룹부터 달라진 코드번호를 가지며, 기술 내용의 범위가 넓게 확장되어지는 경우일 수 있다.The extension (E) may be a case in which the CPC and IPC of the invention data refined by the pre-processing unit 230 have different code numbers from the main group, and the scope of the description is broadly expanded.

독립(I)은 전처리부(230)에 의해 정제된 발명데이터의 CPC 및 IPC가 분류코드 이상부터 달라진 코드번호를 가지며, 기술 내용이 서로 상이하여 서로 다른 독립적인 기술관계를 갖는 경우일 수 있다.Independent (I) may be a case in which the CPC and IPC of the invention data refined by the pre-processing unit 230 have different code numbers from the classification code or more, and the description contents are different from each other and thus have different independent technical relationships.

예를 들어, 그림 1을 가지고 설명하기로 한다.As an example, we will explain with Figure 1.

[그림 1][Figure 1]

Figure 112019081058578-pat00004
Figure 112019081058578-pat00004

그림 1을 참고하면, P patent)는 해당연도에 심사 청구한 특허이다.Referring to Figure 1, P patent) is a patent that has been requested for examination in the corresponding year.

다만, 이는 본 발명을 실시하기 위한 하나의 예시에 불과하므로, 심사 청구한 특허만이 아닌 공개일자, 등록일자 및 출원일자 등을 대상으로 하여 본 발명을 적용할 수 있음은 당연하다.However, since this is only an example for carrying out the present invention, it is natural that the present invention can be applied to the publication date, registration date, and filing date, etc., not just the patent for which examination has been requested.

먼저, 2007년도와 2009년도의 G06F 17/30은 서브그룹까지 동일한 코드번호를 갖는 것을 알 수 있어 동일(S)일 수 있다.First, since it can be seen that G06F 17/30 in 2007 and 2009 have the same code number up to subgroups, they may be the same (S).

2007년도의 G06F 17/30과 2009년도의 G06F 17/18은 서브그룹이 달라지는 것을 알 수 있어 전이(T)일 수 있다.G06F 17/30 in 2007 and G06F 17/18 in 2009 may be transition (T) because the subgroups are different.

그리고, 2007년도의 G06F 17/30와 2008년도의 G06F 50/18은 메인그룹이 달라지는 것을 알 수 있어 확장(E)일 수 있다.In addition, G06F 17/30 in 2007 and G06F 50/18 in 2008 may be extended (E) because the main group is different.

마지막으로, 2007년도의 G06F 17/30과 2008년도의 H04L63/30은 서브 크랠스 이상이 달라지는 것을 알 수 있어 독립(I)일 수 있다.Finally, G06F 17/30 in 2007 and H04L63/30 in 2008 can be independent (I) because the sub-crals anomalies are different.

이렇게 4가지 발명패턴을 가지고 출원인의 발명데이터를 통해 출원인 별 발명의 추이변화를 용이하게 분석할 수 있는 이점이 있다.With these four invention patterns, there is an advantage in that it is possible to easily analyze the change in the invention of each applicant through the applicant's invention data.

추출부(260)는 분석부(250)에 의해 분석된 발명데이터에서 가장 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 추출할 수 있으며, 이를 가지고 발명의 추이를 분석할 수 있다. The extraction unit 260 may extract the patent classification code of the representative technology that occupies the highest ratio in the invention data analyzed by the analysis unit 250 , and may analyze the trend of the invention with this.

구체적으로 도 3을 참고하면, 추출부(260)는 도출부(261), 측정부(262) 및 추이분석부(263)를 포함하고 있음을 확인할 수 있다.Specifically, referring to FIG. 3 , it can be seen that the extraction unit 260 includes a derivation unit 261 , a measurement unit 262 , and a trend analysis unit 263 .

도출부(261)는 분석부(250)에 의해 분석된 발명데이터에서 CPC 및 IPC를 이용하여 대표기술을 도출할 수 있다.The derivation unit 261 may derive a representative technology from the invention data analyzed by the analysis unit 250 using CPC and IPC.

이때, 대표기술은 먼저, 분석된 발명데이터에서 연관관계를 분석하여 지지도 행렬을 생성하여 구할 수 있다.In this case, the representative technology can be obtained by first analyzing the correlation in the analyzed invention data to generate a support matrix.

지지도 행렬은 CPC 및 IPC 기반의 연관규칙분석(ARM) 기법을 이용해 지지도, 신뢰도, 향상도를 순차적으로 구하여 생성할 수 있다.The support matrix can be generated by sequentially obtaining support, reliability, and improvement using the CPC- and IPC-based association rule analysis (ARM) technique.

구체적으로, 지지도는 분석된 발명데이터의 CPC 및 IPC에 따라 1-빈발 항목집합을 추출하고, 1-빈발 항목집합으로 2-빈발 항목집합을 생성하여 계산할 수 있다.Specifically, the degree of support can be calculated by extracting 1-frequent itemsets according to the CPC and IPC of the analyzed invention data, and generating 2-frequent itemsets as 1-frequent itemsets.

항목집합은 전체 CPC 및 IPC 중에서 가능한 부분 집합으로, 1-빈발 항목집합은 각각의 하나의 CPC 및 IPC일 수 있고, 2-빈발 항목집합은 1-빈발 항목집합들로 구성된 집합으로 2개의 CPC 및 IPC구성될 수 있다.A itemset is a possible subset of the entire CPC and IPC, the 1-frequent itemset may be one CPC and IPC, respectively, and the 2-frequent itemset is a set of 1-frequent itemsets, consisting of two CPCs and IPC can be configured.

이렇게 생성된 2-빈발 항목집합으로 수학식 1을 통해 지지도를 계산할 수 있다.Support can be calculated through Equation 1 with the generated 2-frequent itemset.

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112019081058578-pat00005
Figure 112019081058578-pat00005

여기서, X 및 Y는 2-빈발 항목집합의 CPC 및 IPC, n(X∪Y)는 X 및 Y를 모두 포함하는 분석된 발명데이터의 수, N는 분석된 발명데이터 전체의 수이다.Here, X and Y are the CPC and IPC of the 2-frequent itemset, n(X∪Y) is the number of analyzed invention data including both X and Y, and N is the total number of analyzed invention data.

신뢰도는 지지도가 최소지지도 값 이상인 2-빈발 항목집합만을 가지고 구해질 수 있다.Reliability can be obtained only with 2-frequent itemsets whose support is greater than or equal to the minimum support value.

이때, 최소지지도 값은 분석된 발명데이터로부터 추출된 1-빈발 항목집합의 지지도 중 최소값일 수 있다.In this case, the minimum support value may be the minimum value among the support levels of the 1-frequent itemset extracted from the analyzed invention data.

이렇게 지지도가 최소지지도 값 이상인 2-빈발 항목집합에 대해 수학식 2를 가지고 신뢰도를 계산할 수 있다.In this way, the reliability can be calculated using Equation 2 for the 2-frequent itemsets whose support is equal to or greater than the minimum support value.

[수학식 2][Equation 2]

Figure 112019081058578-pat00006
Figure 112019081058578-pat00006

여기서, X 및 Y는 2-빈발 항목집합의 CPC 및 IPC, n(X∪Y)는 X 및 Y를 모두 포함하는 분석된 발명데이터 수, N(X)는 X를 포함하는 분석된 발명데이터 수이다.Here, X and Y are the CPC and IPC of 2-frequent itemsets, n(X∪Y) is the number of analyzed invention data including both X and Y, and N(X) is the number of analyzed invention data including X to be.

향상도는 연관 규칙의 실제 효용가치를 판단하기 위해, 계산된 신뢰도를 이용하여 수학식 3을 통해 계산될 수 있다.The degree of improvement may be calculated through Equation 3 using the calculated reliability in order to determine the actual utility value of the association rule.

[수학식 3][Equation 3]

Figure 112019081058578-pat00007
Figure 112019081058578-pat00007

여기서, X 및 Y는 2-빈발 항목집합의 CPC 및 IPC, c(X→Y)는 신뢰도, s(Y)는 Y에 대한 지지도이다.Here, X and Y are the CPC and IPC of the 2-frequent itemset, c(X→Y) is the reliability, and s(Y) is the support for Y.

이렇게 구해진 신뢰도, 향상도 및 지지도를 가지고 기술들의 연관관계를 파악하기 위해 표 4의 지지도 행렬을 생성할 수 있다.With the reliability, improvement, and support obtained in this way, the support matrix in Table 4 can be generated in order to identify the correlation between technologies.

T1 T 1 T2 T 2 Tj T j T1 T 1 1One Sup(T1,T2)Sup(T 1 ,T 2 ) Sup(T1,Tj)Sup(T 1 ,T j ) T2 T 2 Sup(T2,T1)Sup(T 2 ,T 1 ) 1One 1One Ti T i Sup(Ti,T2)Sup(T i ,T 2 ) 1One

여기서, Ti 및 Tj는 분석된 발명데이터들의 각각의 CPC 및 IPC, Sup(Ti,Tj)는 지지도이고, 동일 기술의 연관관계는 항상 같으므로 1로 계산된다.Here, T i and T j are CPC and IPC of the analyzed invention data, respectively, and Sup(T i ,T j ) is the degree of support, and since the correlation of the same technology is always the same, it is calculated as 1.

이렇게 생성된 지지도 행렬을 이용하여 기술 중요도 값을 계산할 수 있으며, 기술 중요도 분석(ANP)을 이용하여 기술 중요도 값을 계산할 수 있다.The technology importance value may be calculated using the support matrix generated in this way, and the technology importance value may be calculated using the technology importance analysis (ANP).

여기서 기술 중요도 분석(ANP)은 다기준 의사결정 분석방법(MCDM, Multi-Criteria Decision Marking)중 하나로, 각 의사결정 요소를 네트워크 구조로 만들어 의사결정 요소 간 복잡한 상호관계를 분석하여 문제를 해결하는 방법이다. Here, technology importance analysis (ANP) is one of the multi-criteria decision analysis methods (MCDM, Multi-Criteria Decision Marking). It is a method of solving problems by making each decision element into a network structure and analyzing the complex interrelationship between the decision elements. to be.

본 발명은 ANP 기법에서 정의하고 있는 의사결정 요소를 CPC 및 IPC로 대응하여 핵심 기술을 분석하는 것이다. 연관규칙 분석을 통해 도출된 지지도 행렬을 변수 간 상관관계 분석, 네트워크 모형 구축, 그리고 쌍대 비교를 하여 분류 코드별 중요도 값을 도출하고자 한다.The present invention analyzes the core technology by responding to the decision-making factors defined in the ANP technique with CPC and IPC. The importance value for each classification code is derived by performing correlation analysis between variables, network model construction, and pairwise comparison of the support matrix derived through association rule analysis.

좀더 구체적으로는, 먼저 지지도 행렬에서 각 행의 원소값 총합을 구하고, 그 행의 각 원소값 총합으로 나누어 각 행의 원소값 총합이 1이되도록 정규화하여 초기 대행렬을 생성할 수 있다.More specifically, the initial matrix can be generated by first obtaining the sum of the element values of each row in the support matrix, dividing by the sum of the element values of the row, and normalizing it so that the sum of the element values of each row becomes 1.

그 다음, 초기 대행렬에 두 기준 집합의 가중치 값을 곱하여 가중 대행렬(Weighted Supermatrix)을 생성할 수 있다.Then, a weighted supermatrix can be generated by multiplying the initial matrix by the weight values of the two reference sets.

여기서, 두 기준 집합 간의 가중치가 존재하지 않을 경우 초기 대행렬이 가중 대행렬이 될 수 있다.Here, when there is no weight between the two reference sets, the initial matrix may be the weighting matrix.

그 다음, 가중 대행렬의 각 원소값이 일정한 값으로 수렴할 때까지 무한으로 곱하여 수렴 대행렬(Limited Supermatrix)을 생성할 수 있다.Then, the convergence matrix (Limited Supermatrix) may be generated by infinitely multiplying each element value of the weighting matrix until it converges to a constant value.

마지막으로, 생성된 수렴 대행렬을 통해 각 기술에 대한 기술 중요도 값을 도출할 수 있다. 수렴 대행렬의 원소값이 바로 기술 중요도 값일 수 있다.Finally, the technology importance value for each technology can be derived through the generated convergence matrix. An element value of the convergence matrix may be a technology importance value.

이와 같이 기술 코드들 간의 연관관계 기반의 기술에 대한, 즉 CPC 및 IPC에 대한 기술 중요도 값을 도출할 수 있으며, 기술 중요도 값을 이용하여 기술 효율성 분석(DEA)으로 대표기술을 도출할 수 있다.In this way, it is possible to derive a technology importance value for a technology based on the relationship between technology codes, that is, CPC and IPC, and a representative technology can be derived by a technology efficiency analysis (DEA) using the technology importance value.

좀더 구체적으로는, 각각의 기술을 나타내는 CPC 및 IPC의 기술 중요도 값을 종합적으로 평가하여 CPC 및 IPC의 상대적인 효율성을 측정하고 효율성 점수가 높은 CPC 및 IPC를 대표기술로 추출할 수 있다.More specifically, the relative efficiency of CPC and IPC can be measured by comprehensively evaluating the technology importance values of CPC and IPC representing each technology, and CPC and IPC with high efficiency scores can be extracted as representative technologies.

이를 위해, 지지도, 신뢰도 및 향상도를 산출 요소로 사용하고 투입 요소를 고정시켜, 투입 요소와 산출 요소의 관계를 가변규모수익인 BCC모형과, 산출 요소를 최대화는 산출지향(output-oriented)모형을 이용하여 대표기술을 도출할 수 있다.To this end, the BCC model, which is a variable scale return, and the output-oriented model, which uses the support, reliability, and improvement as output factors and fixes the input factors, and maximizes the output factors, the relationship between the input and output factors. can be used to derive representative technologies.

측정부(262)는 도출부(261)에 의해 도출된 대표기술을 4가지 발명패턴을 적용하고 각 발명패턴(S, T, E, I)의 CPC 및 IPC의 빈도와 비율 측정할 수 있다.The measurement unit 262 may apply the four invention patterns to the representative technology derived by the derivation unit 261 and measure the frequency and ratio of CPC and IPC of each invention pattern (S, T, E, I).

추이분석부(263)는 측정부(262)에 의해 측정된 빈도를 가지고 높은 비율을 차지하는 대표기술의 분류코드를 도출할 수 있으며, 이를 가지고 발명의 추이를 분석할 수 있다.The trend analysis unit 263 may derive a classification code of a representative technology occupying a high proportion with the frequency measured by the measurement unit 262 , and may analyze the trend of the invention with this.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템을 이용한 발명패턴 분석방법을 나타낸 흐름도이며, 도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템을 이용한 발명패턴 분석방법을 나타낸 흐름도이고, 도 6은 도 4 및 도 5의 S50의 단계를 나타낸 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating an invention pattern analysis method using an invention pattern analysis system using a patent classification code according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 is an invention pattern using a patent classification code according to another embodiment of the present invention. It is a flowchart illustrating an invention pattern analysis method using an analysis system, and FIG. 6 is a flowchart illustrating the steps of S50 of FIGS. 4 and 5 .

도 4를 참고하면, 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석방법은, 출원인 정보를 입력받는 단계(S10), 출원인 정보를 이용하여 출원인 발명데이터를 수집하는 단계(S20), 수집된 발명데이터를 섹션, 클래스, 서브 클래스, 메인그룹 및 서브그룹 및 그 이하의 구조를 포함하는 CPC 및 IPC를 이용하여 정제하는 단계(S30), 정제된 발명데이터를 분석하는 단계(S40) 및 분석된 발명데이터에서 가지고 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 추출하는 단계(S50)를 포함하고 있음을 확인할 수 있다.Referring to Figure 4, the invention pattern analysis method using the patent classification code, the step of receiving the applicant information (S10), the step of collecting the applicant's invention data using the applicant information (S20), the collected invention data section , class, sub-class, main group and sub-group, and the steps of purifying using CPC and IPC including the structures below (S30), analyzing the refined invention data (S40) and having from the analyzed invention data It can be seen that the step (S50) of extracting the patent classification code of the representative technology occupying a high proportion is included.

먼저, 출원인의 정보를 입력받는 단계(S10)는 검색단말을 통해 출원인의 정보가 입력되는 단계일 수 있으며, 이 후 출원인의 정보가 메인서버로 전송되면 출원인의 정보를 이용하여 출원인 발명데이터를 수집하는 단계(S20)를 거치는 것이 좋다.First, the step of receiving the applicant's information (S10) may be a step of inputting the applicant's information through a search terminal. After that, when the applicant's information is transmitted to the main server, the applicant's invention data is collected using the applicant's information. It is good to go through the step (S20).

이렇게 출원인 발명데이터가 수집되면 다음으로 수집된 발명데이터를 섹션, 클래스, 서브 클래스, 메인그룹 및 서브그룹 및 그 이하의 구조를 포함하는 CPC 및 IPC를 이용하여 정제하는 단계(S30)를 거칠 수 있다.When the applicant's invention data is collected in this way, the next step (S30) of refining the collected invention data using CPC and IPC including sections, classes, subclasses, main groups and subgroups and the structures below them may be performed. .

이와 같은 단계들은 본 발명을 실시하기 위한 하나의 예시인 표 5를 통해 설명하기로 한다.Such steps will be described with reference to Table 5, which is an example for carrying out the present invention.

다만, 하기 설명되는 예시는 본 발명을 설명하기 위한 것으로, 대표 출원인의 수는 N개 이상으로 확장될 수 있음은 당업자에게 있어 당연할 것이다.However, the examples described below are for explaining the present invention, and it will be natural for those skilled in the art that the number of representative applicants can be extended to N or more.

Figure 112019081058578-pat00008
Figure 112019081058578-pat00008

표 5는 출원인 정보를 입력하는 단계(S10)에서 연구소(I1, I2, I3), 기업(C1, C2, C3) 및 학교(U1, U2, U3)를 선택하여 입력한 경우이다. Table 5 selects the research institute (I 1 , I 2 , I 3 ), the company (C 1 , C 2 , C 3 ) and the school (U 1 , U 2 , U 3 ) in the step (S10) of entering the applicant information in case it is entered.

이렇게 입력된 연구소(I1, I2, I3), 기업(C1, C2, C3) 및 학교(U1, U2, U3)는 메인서버로 전송되어 출원인 발명데이터를 수집하는 단계(S20)를 진행함으로써, 표 5의 선정된 특허 개수로 도출될 수 있다.The research institutes (I 1 , I 2 , I 3 ), companies (C 1 , C 2 , C 3 ) and schools (U 1 , U 2 , U 3 ) input in this way are transmitted to the main server to collect the applicant’s invention data. By proceeding to step (S20), it can be derived as the number of selected patents in Table 5.

이후, 수집된 발명데이터를 섹션, 클래스, 서브 클래스, 메인그룹 및 서브그룹 및 그 이하의 구조를 포함하는 CPC 및 IPC를 이용하여 정제하는 단계(S30)를 거쳐 최종적으로 정제된 CPC 및 IPC를 얻을 수 있는 것이다.Thereafter, the collected invention data is purified using CPC and IPC including sections, classes, subclasses, main groups and subgroups and the structures below (S30) to finally obtain purified CPCs and IPCs. it can be

정제된 발명데이터를 분석하는 단계(S40)는 정제된 발명데이터를 가지고, 4가지 발명패턴을 적용하여 분석하는 단계일 수 있다.The step of analyzing the refined invention data (S40) may be a step of analyzing the refined invention data by applying four invention patterns.

여기서 4가지 발명패턴은 동일(S; Same), 전이(T; Transition), 확장(E; Expansion) 및 독립(I; independent)을 포함할 수 있음은 전술한 바 있으며 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.Here, it has been described above that the four invention patterns may include the same (S; Same), T; Transition, E; Expansion, and I; independent, and a detailed description thereof will be omitted. do it with

그 다음으로, 분석된 발명데이터에서 가지고 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 추출하는 단계(S50)는 정제된 발명데이터를 분석하는 단계(S40)에서 동일(S), 전이(T), 확장(E) 및 독립(I)의 발명패턴을 가지고 대표기술을 추출하는 단계일 수 있다.Next, the step (S50) of extracting the patent classification code of the representative technology occupying a high proportion in the analyzed invention data is the same (S), transition (T), It may be a step of extracting a representative technology with an invention pattern of extension (E) and independence (I).

한편, 도 4를 참고하면, 본 발명의 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석방법은 정제된 방명데이터를 CPC 및 IPC를 이용하여 결과값을 도출하는 단계를 더 포함할 수 있다. Meanwhile, referring to FIG. 4 , the invention pattern analysis method using the patent classification code of the present invention may further include deriving a result value using CPC and IPC for refined guest data.

이때, 정제된 발명데이터를 CPC 및 IPC를 이용하여 결과값을 도출할 수 있다. In this case, it is possible to derive a result value using the refined invention data using CPC and IPC.

도 6을 참고하면, 대표기술의 특허분류코드를 추출하는 단계(S50)는 분석된 발명데이터에서 CPC 및 IPC를 이용하여 대표기술을 도출하는 단계(S51), 도출된 대표기술을 상기 4가지 발명패턴 별로 CPC 및 IPC의 빈도를 측정하는 단계(S52) 및 측정된 빈도를 가지고 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 도출하여 발명의 추이를 분석하는 단계(S53)를 포함하고 있음을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the step of extracting the patent classification code of the representative technology (S50) is the step of deriving the representative technology using CPC and IPC from the analyzed invention data (S51), and the derived representative technology is used for the above four inventions. It can be confirmed that it includes the step (S52) of measuring the frequency of CPC and IPC for each pattern and the step (S53) of analyzing the trend of the invention by deriving the patent classification code of the representative technology occupying a high proportion with the measured frequency (S53). have.

분석된 발명데이터에서 CPC 및 IPC를 이용하여 대표기술을 도출하는 단계(S51)는 상기 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템(10)에서 설명했던 내용과 중복되므로 상세한 설명은 생략하기로 한다.The step (S51) of deriving a representative technology using CPC and IPC from the analyzed invention data overlaps with the contents described in the invention pattern analysis system 10 using the patent classification code, so a detailed description will be omitted.

따라서, 대표기술의 도출은 CPC 및 IPC 기반의 연관규칙분석(ARM) 기법을 이용해 지지도, 신뢰도 및 향상도를 순차적으로 구하고, 이를 바탕으로 지지도 행렬을 생성하여 구할 수 있다.Therefore, the derivation of the representative technology can be obtained by sequentially obtaining support, reliability, and improvement using the CPC- and IPC-based association rule analysis (ARM) technique, and then generating a support matrix based on this.

이러한 지지도 행렬을 이용하여 기술 중요도 분석(ANP)를 통해 기술 중요도 값을 계산하여 구할 수 있으며, 이렇게 도출된 기술 중요도 값을 이용하여 대표기술을 도출할 수 있다.Using this support matrix, a technology importance value can be calculated and obtained through technology importance analysis (ANP), and a representative technology can be derived using the technology importance value derived in this way.

이렇게 대표기술을 도출하는 단계(S51)에 의해 도출된 대표기술을 상기 4가지 발명패턴 별로 CPC 및 IPC의 빈도를 측정하는 단계(S52)를 거치는 것이 좋다. In this way, the representative technology derived by the step (S51) of deriving the representative technology is preferably subjected to a step (S52) of measuring the frequencies of CPC and IPC for each of the four invention patterns.

빈도를 측정하는 단계(S52)는 도출된 대표기술에 4가지 발명패턴이 적용된 각 발명패턴(S, T, E, I)의 CPC 및 IPC의 빈도와 비율 측정을 측정하는 단계일 수 있다. The step of measuring the frequency ( S52 ) may be a step of measuring the frequency and ratio measurement of CPC and IPC of each invention pattern (S, T, E, I) to which four invention patterns are applied to the derived representative technology.

표 6 내지 표 8은 표 5의 연구소(I1, I2, I3), 기업(C1, C2, C3) 및 학교(U1, U2, U3)를 가지고 도출된 대표기술을 상기 4가지 발명패턴 별로 CPC 및 IPC의 빈도를 측정하는 단계(S52)까지 진행된 결과를 나타낸 표이다.Tables 6 to 8 are representative technologies derived from the research institutes (I 1 , I 2 , I 3 ), companies (C 1 , C 2 , C 3 ) and schools (U 1 , U 2 , U 3 ) of Table 5. is a table showing the results of measuring the frequency of CPC and IPC for each of the four invention patterns (S52).

Figure 112019081058578-pat00009
Figure 112019081058578-pat00009

Figure 112019081058578-pat00010
Figure 112019081058578-pat00010

Figure 112019081058578-pat00011
Figure 112019081058578-pat00011

표 6를 참고하면, 연구소는 확장(E)의 비율이 높게 나타나는 것을 확인 할 수 있으며, 이와 같은 결과에 의해 기술의 범위를 넓히면서 발명을 진행하는 경향이 크게 나타나는 것을 알 수 있다. Referring to Table 6, it can be seen that the research institute shows a high ratio of expansion (E), and it can be seen that the tendency to proceed with the invention while broadening the scope of the technology by this result is large.

이와 달리, 표 7을 참고하면, 기업의 경우에는 동일(S) 및 확장(E)의 비율이 높게 나타나는 것을 확인 할 수 있으며, 동일한 기술을 기반으로 기술의 범위를 넓히면서 발명을 진행하는 경향이 크게 나타나는 것을 알 수 있다. On the contrary, referring to Table 7, in the case of companies, it can be seen that the ratio of the same (S) and expansion (E) is high, and the tendency to proceed with invention while expanding the scope of technology based on the same technology is large. can be seen to appear.

그리고 표 8을 참고하면, 학교의 경우에는 3곳 모두 약 97%의 비율로 독립(I)의 비율이 가장 높게 나타나는 것을 확인할 수 있으며, 서로 독립된 발명을 진행하는 경향이 크다는 것을 알 수 있다. And referring to Table 8, in the case of schools, it can be seen that the ratio of independence (I) is the highest in all three places at a ratio of about 97%, and it can be seen that there is a large tendency to develop independent inventions.

나아가, 측정된 빈도를 가지고 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 도출하여 발명의 추이를 분석하는 단계(S53)는 가장 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 가지고 발명의 추이를 분석하는 단계일 수 있다. Furthermore, the step of analyzing the trend of invention by deriving the patent classification code of the representative technology occupying a high ratio with the measured frequency (S53) is to analyze the trend of the invention with the patent classification code of the representative technology occupying the highest ratio. may be a step.

표 9는 가장 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드 도출하기 위해, 표 6내지 표 8을 바탕으로 9개의 기관에서 가장 높은 비율을 갖는 동일(S), 전이(T) 및 확장(E)을 가지고 나타낸 결과표이다.Table 9 shows the same (S), transition (T), and extension (E) with the highest ratio in 9 institutions based on Tables 6 to 8 in order to derive the patent classification code of the representative technology that occupies the highest ratio. This is the result table presented.

독립(I)는 기술들이 어떻게 진행되어 추이에 영향을 미치는지를 정확하게 파악하기 위해 제외시키는 것이다. Independent (I) is to exclude in order to get an accurate picture of how technologies are progressing and affecting trends.

Figure 112019081058578-pat00012
Figure 112019081058578-pat00012

계속해서 추이를 분석하는 단계(S53)는 이렇게 가장 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 가지고 연도별 비율을 구하여 추이를 분석할 수 있다.In the step of continuously analyzing the trend (S53), it is possible to analyze the trend by obtaining the rate by year with the patent classification code of the representative technology occupying the highest rate.

그래프 1 내지 그래프 2는 표 9의 9명의 출원인 중 연구소(I1)만의 CPC 및 IPC의 동일(S), 전이(T), 확장(E)별 대표 기술분류의 분석 추이 결과 그래프이다.Graphs 1 to 2 are graphs of analysis trend results of representative technical classifications by same (S), transition (T), and extension (E) of CPC and IPC only of the Institute (I 1 ) among the nine applicants in Table 9.

[그래프 1][Graph 1]

Figure 112019081058578-pat00013
Figure 112019081058578-pat00013

[그래프 2][Graph 2]

Figure 112019081058578-pat00014
Figure 112019081058578-pat00014

연구소 I1은 CPC 및 IPC 모두 G06F17/30이 동일(S), 전이(T), 확장(E)에서 모두 높은 비율을 나타나고 있음을 확인할 수 있다. In laboratory I 1 , it can be confirmed that G06F17/30 shows high rates in both CPC and IPC in the same (S), transition (T), and expansion (E).

이렇게 본 발명의 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템을 이용한 발명패턴 분석방법을 이용함으로써, 출원인 별 발명의 대표기술을 추출이 용이하고, 유사한 기술을 군집화하여 기술영역 간 분석대상을 명확히 한정하여 분석할 수 있는 이점이 있다.In this way, by using the invention pattern analysis method using the invention pattern analysis system using the patent classification code of the present invention, it is easy to extract the representative technology of each applicant's invention, and by clustering similar technologies, the analysis target between the technology areas is clearly defined. It has the advantage of being able to analyze it.

또한, 언어의 구애를 받지 않기 때문에 국내 및 국외의 발명을 정확하게 분석할 수 있어 다국어 처리에 대한 비용 및 시간이 절약될 수 있는 이점이 있다. In addition, since it is not limited by language, it is possible to accurately analyze domestic and foreign inventions, and thus there is an advantage in that the cost and time for multilingual processing can be saved.

또한, 4가지의 발명패턴을 이용하여 특허발명을 분석함으로써, 출원인 별 발명 추이변화를 용이하게 분석할 수 있는 이점이 있다.In addition, by analyzing the patented invention using the four invention patterns, there is an advantage in that it is possible to easily analyze the change in the invention trend for each applicant.

또한, 출원인의 공통패턴과 대표기술을 추출하여 발명의 추이를 분석함으로써, 앞으로의 기술동향 파악 및 대표기술이 그 분야에서 차지하는 비율을 확인할 수 있는 이점이 있다.In addition, by extracting the applicant's common patterns and representative technologies and analyzing the trends of inventions, there is an advantage in that it is possible to identify future technology trends and identify the proportion of representative technologies in the field.

또한, 출원인의 기술발명 추이를 분석함으로써, 보유 기술의 주요 발명 분야, 지속적인 발명 기술, 새롭게 발명된 기술 등에 대한 트렌드 분석을 실시하여 대표기술 추이 분석에 활용이 가능한 이점 등이 있다.In addition, by analyzing the applicant's technological invention trend, there is an advantage that can be utilized in the representative technology trend analysis by performing trend analysis on the main invention fields of the owned technology, continuous invention technology, and newly invented technology.

이상으로 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고 다른 구체적인 형태로 실시할 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 이상에서 기술한 실시예는 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described above with reference to the accompanying drawings, those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains can implement the present invention in other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. You will understand that there is Accordingly, the embodiments described above are illustrative in all respects and not restrictive.

10 : 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템
100 : 검색단말
200 : 메인서버
210 : 지식재산권 데이터베이스
220 : 수집부
230 : 전처리부
240 : 비교부
250 : 분석부
260 : 추출부
261: 도출부
262: 측정부
263: 추이분석부
10: Invention pattern analysis system using patent classification code
100: search terminal
200: main server
210: intellectual property database
220: collection unit
230: preprocessor
240: comparison unit
250: analysis unit
260: extraction unit
261: derivation part
262: measurement unit
263: Trend analysis unit

Claims (10)

특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템에 있어서,
출원인 정보를 입력받는 검색단말 및
상기 검색단말로부터 상기 출원인 정보를 수신받아 특허분류코드를 이용하여 출원인의 기술발명을 추출하는 메인서버를 포함하고,
상기 메인서버는,
지식재산권 데이터베이스;
상기 지식재산권 데이터베이스에서 출원인의 발명데이터를 수집하는 수집부;
상기 수집부에서 수집된 발명데이터를 섹션, 클래스, 서브 클래스, 메인그룹 및 서브그룹 및 그 이하의 구조를 포함하는 CPC 및 IPC를 이용하여 정제하는 전처리부;
상기 전처리부에 의해 정제된 발명데이터를 CPC 및 IPC를 이용하여 결과값을 도출하는 비교부;
상기 전처리부에 의해 정제된 발명데이터를 분석하는 분석부 및
상기 분석부에 의해 분석된 발명데이터에서 가장 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 추출하는 추출부를 포함하는 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템.
In the invention pattern analysis system using the patent classification code,
a search terminal that receives applicant information; and
and a main server for receiving the applicant information from the search terminal and extracting the applicant's technical invention using a patent classification code,
The main server is
intellectual property database;
a collection unit for collecting invention data of the applicant from the intellectual property database;
a pre-processing unit for refining the invention data collected by the collection unit using CPC and IPC including sections, classes, sub-classes, main groups and sub-groups and structures below;
a comparison unit for deriving a result value using CPC and IPC for the invention data refined by the preprocessor;
an analysis unit that analyzes the invention data refined by the pre-processing unit; and
An invention pattern analysis system using a patent classification code including an extraction unit for extracting a patent classification code of a representative technology that occupies the highest ratio in the invention data analyzed by the analysis unit.
삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 지식재산권 데이터베이스는,
한국특허정보원(KIPRIS), USPTO, EPO 및 특허 문헌 정보를 제공하는 웹 서버 중 하나 또는 2개 이상의 집합으로부터 발명데이터를 수집하여 저장하는 것을 특징으로 하는 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템.
The method of claim 1,
The intellectual property database is
Invention pattern analysis system using patent classification code, characterized in that it collects and stores invention data from one or two or more sets of web servers that provide information on Korean Patent Information (KIPRIS), USPTO, EPO, and patent literature.
제 1항에 있어서,
상기 전처리부는,
상기 수집된 출원인 발명데이터를 CPC 및 IPC를 섹션, 클래스, 서브 클래스, 메인그룹 및 서브그룹까지 남기고 나머지는 제거하여 정제하는 것을 특징으로 하는 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템.
The method of claim 1,
The preprocessor is
Invention pattern analysis system using a patent classification code, characterized in that the collected applicant's invention data is purified by leaving CPC and IPC in sections, classes, subclasses, main groups and subgroups, and removing the rest.
제 1항에 있어서,
상기 분석부는 4가지 발명패턴을 적용하여 분석하며,
상기 4가지 발명패턴은 동일(S; Same), 전이(T; Transition), 확장(E; Expansion) 및 독립(I; independent)을 포함하는 것을 특징으로 하는 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템.
The method of claim 1,
The analysis unit analyzes by applying four invention patterns,
The invention pattern analysis system using the patent classification code, characterized in that the four invention patterns include the same (S; Same), T; Transition, E; Expansion, and I; independent. .
제 5항에 있어서,
상기 동일(S)은 상기 전처리부에 의해 정제된 발명데이터의 CPC 및 IPC가 상기 서브그룹까지 동일한 경우이고,
상기 전이(T)는 상기 전처리부에 의해 정제된 발명데이터의 CPC 및 IPC가 서브그룹부터 달라지는 경우이고,
상기 확장(E)은 상기 전처리부에 의해 정제된 발명데이터의 CPC 및 IPC가 메인그룹부터 달라지는 경우이고,
상기 독립(I)은 상기 전처리부에 의해 정제된 발명데이터의 CPC 및 IPC가 서브 클래스 이상부터 달라지는 경우를 특징으로 하는 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템.
6. The method of claim 5,
The same (S) is when the CPC and IPC of the invention data purified by the preprocessor are the same up to the subgroup,
The transition (T) is when the CPC and IPC of the invention data purified by the pre-processing unit are different from the subgroup,
The extension (E) is a case where the CPC and IPC of the invention data refined by the preprocessor are different from the main group,
The independent (I) is an invention pattern analysis system using a patent classification code, characterized in that the CPC and IPC of the invention data refined by the preprocessor differ from subclass or higher.
제 5항에 있어서,
상기 추출부는,
상기 분석부에 의해 분석된 발명데이터에서 CPC 및 IPC를 이용하여 대표기술을 도출하는 도출부;
상기 도출부에 의해 도출된 대표기술을 상기 4가지 발명패턴 별로 CPC 및 IPC의 빈도를 측정하는 측정부 및
상기 측정부에 의해 측정된 빈도를 가지고 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 도출하여 발명의 추이를 분석하는 추이분석부를 포함하는 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석시스템.
6. The method of claim 5,
The extraction unit,
a derivation unit for deriving a representative technology using CPC and IPC from the invention data analyzed by the analysis unit;
A measurement unit that measures the frequency of CPC and IPC for each of the four invention patterns using the representative technology derived by the derivation unit;
An invention pattern analysis system using a patent classification code, comprising a trend analysis unit that analyzes the trend of invention by deriving a patent classification code of a representative technology that has a high ratio with the frequency measured by the measurement unit.
특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석방법은,
메인서버에 전송하기 위한 출원인 정보를 검색단말로부터 입력받는 단계;
메인서버의 수집부에 의해 상기 출원인 정보를 이용하여 출원인 발명데이터를 수집하는 단계;
상기 메인서버의 전처리부에 의해 상기 수집된 발명데이터를 섹션, 클래스, 서브 클래스, 메인그룹 및 서브그룹 및 그 이하의 구조를 포함하는 CPC 및 IPC를 이용하여 정제하는 단계;
상기 메인서버의 분석부에 의해 상기 정제된 발명데이터를 분석하는 단계 및
상기 메인서버의 추출부에 의해 상기 분석된 발명데이터에서 가지고 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 추출하는 단계를 포함하는 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석방법.
Invention pattern analysis method using patent classification code,
receiving applicant information for transmission to the main server from a search terminal;
collecting the applicant's invention data using the applicant's information by a collection unit of the main server;
refining the collected invention data by the preprocessor of the main server using CPC and IPC including sections, classes, subclasses, main groups and subgroups and structures therebelow;
analyzing the refined invention data by the analysis unit of the main server; and
Invention pattern analysis method using a patent classification code, comprising the step of extracting a patent classification code of a representative technology having a high ratio in the analyzed invention data by the extraction unit of the main server.
제 8항에 있어서,
상기 CPC 및 IPC를 이용하여 정제하는 단계는,
상기 정제된 발명데이터를 CPC 및 IPC를 이용하여 결과값을 도출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석방법.

9. The method of claim 8,
The step of purifying using the CPC and IPC,
Invention pattern analysis method using a patent classification code, characterized in that it further comprises the step of deriving a result value using the purified invention data using CPC and IPC.

제 8항에 있어서,
상기 대표기술의 특허분류코드를 추출하는 단계는,
상기 분석된 발명데이터에서 CPC 및 IPC를 이용하여 대표기술을 도출하는 단계;
상기 도출된 대표기술을 동일(S), 전이(T), 확장(E) 및 독립(I)의 4가지 발명패턴 별로 CPC 및 IPC의 빈도를 측정하는 단계 및
상기 측정된 빈도를 가지고 높은 비율을 차지하는 대표기술의 특허분류코드를 도출하여 발명의 추이를 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허분류코드를 활용한 발명패턴 분석방법.
9. The method of claim 8,
The step of extracting the patent classification code of the representative technology is,
deriving a representative technology using CPC and IPC from the analyzed invention data;
Measuring the frequency of CPC and IPC for each of the four invention patterns of the same (S), transition (T), extension (E) and independent (I) of the derived representative technology; and
Invention pattern analysis method using the patent classification code, characterized in that it comprises the step of analyzing the trend of the invention by deriving a patent classification code of the representative technology occupying a high ratio with the measured frequency.
KR1020190096313A 2019-08-07 2019-08-07 An invention pattern analysis system using patent classification codes and method of analyzing invention patterns using the patent classification code KR102276448B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190096313A KR102276448B1 (en) 2019-08-07 2019-08-07 An invention pattern analysis system using patent classification codes and method of analyzing invention patterns using the patent classification code

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190096313A KR102276448B1 (en) 2019-08-07 2019-08-07 An invention pattern analysis system using patent classification codes and method of analyzing invention patterns using the patent classification code

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20210017286A KR20210017286A (en) 2021-02-17
KR102276448B1 true KR102276448B1 (en) 2021-07-12

Family

ID=74731538

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190096313A KR102276448B1 (en) 2019-08-07 2019-08-07 An invention pattern analysis system using patent classification codes and method of analyzing invention patterns using the patent classification code

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102276448B1 (en)

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101534159B1 (en) * 2009-09-03 2015-07-08 (주)광개토연구소 Method and System on Patent Information Association Analysis System for Social Network Analysis Result

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160085514A (en) * 2015-01-08 2016-07-18 고려대학교 산학협력단 The selection method of representative technology using social network mining

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101534159B1 (en) * 2009-09-03 2015-07-08 (주)광개토연구소 Method and System on Patent Information Association Analysis System for Social Network Analysis Result

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
채수현, and 김장원. "CPC 기반 특허 기술 분류 분석 모델." 한국콘텐츠학회논문지 18.10 p443-452 (2018.10.31. 공개)*

Also Published As

Publication number Publication date
KR20210017286A (en) 2021-02-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Feng et al. An expert recommendation algorithm based on Pearson correlation coefficient and FP-growth
CN103294816B (en) Method and system for recommending positions for job seeker
Zhang et al. Subject clustering analysis based on ISI category classification
CN109299380B (en) Exercise personalized recommendation method based on multi-dimensional features in online education platform
Nermend Vector calculus in regional development analysis: Comparative regional analysis using the example of Poland
So et al. Factors affecting citation networks in science and technology: focused on non-quality factors
CN109711424B (en) Behavior rule acquisition method, device and equipment based on decision tree
CN112700325A (en) Method for predicting online credit return customers based on Stacking ensemble learning
CN111813951A (en) Key point identification method based on technical map
Hennemann et al. Measuring regional science networks in China: A comparison of international and domestic bibliographic data sources
CN104715063A (en) Search ranking method and search ranking device
CN109033322A (en) A kind of test method and device of multidimensional data
Banumathi et al. A novel approach for upgrading Indian education by using data mining techniques
CN114925691A (en) Method for evaluating and analyzing contribution degree of author of co-written treatises based on academic background of author
CN103136440B (en) Data processing method and device
KR102276448B1 (en) An invention pattern analysis system using patent classification codes and method of analyzing invention patterns using the patent classification code
CN108182496A (en) A kind of city internet opens data acquisition process analysis method
CN110232119B (en) Meta-analysis-based general intelligent measurement model construction method and system
Ribeiro et al. Importance of statistics for data mining and data science
Gkatziaki et al. easIE: Easy-to-use information extraction for constructing CSR databases from the web
KR101658890B1 (en) Method for online evaluating patents
CN112685562B (en) XGboost model-based multidimensional index integration technical evaluation method
Dalimunthe et al. Study of C45 Algorithm In Predicting New Employee Acception
Sabah et al. Google Scholar University Ranking Algorithm to Evaluate the Quality of Institutional Research.
CN107944003A (en) A kind of classic poetry is collected and data analysing method

Legal Events

Date Code Title Description
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant