KR20110011065A - 특허 평가 시스템 및 그 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체 - Google Patents

특허 평가 시스템 및 그 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체 Download PDF

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KR20110011065A KR1020090068526A KR20090068526A KR20110011065A KR 20110011065 A KR20110011065 A KR 20110011065A KR 1020090068526 A KR1020090068526 A KR 1020090068526A KR 20090068526 A KR20090068526 A KR 20090068526A KR 20110011065 A KR20110011065 A KR 20110011065A
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Abstract

본 발명은 특허 평가 시스템 및 그 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.
본 발명에 따르면, 평가 대상 특허의 시장성 관점의 평가가 반영되도록 하여 실제 사업화 가능성에 관한 평가가 강화되며, 평가 대상 특허가 속한 기술군 관점의 평가가 반영되도록 하여 전체 기술 시장에서의 상대적 포지션, 파급성, 성장성 등을 종합적으로 평가할 수 있다.
특허, 평가, 시장성, 기술군

Description

특허 평가 시스템 및 그 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체 {SYSTEM, METHOD AND DIGITAL PROCESSER-READABLE MEDIUM HAVING PROGRAM STORED ON THEREON FOR PATENT EVALUATION}
본 발명은 특허 평가 시스템 및 그 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 평가 대상 특허의 시장성과 기술군 관점의 비교를 평가 결과에 반영하도록 구성된 특허 평가 시스템 및 그 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체에 관한 것이다.
최근 전문가 기반의 기술 분석 및 평가를 보완하기 위하여 대량의 과학기술 정보 분석에 근거하여 보다 객관적으로 의사결정을 지원할 수 있는 KDD/KM(Knowledge Discovery in Database/ Knowledge Map) 방법론이 기술기획 및 평가에 활용하는 사례가 증가하고 있는 추세이다.
특히 특허 평가에 있어서 텍스트마이닝을 이용하여 특허의 질을 평가하는 방 법론이 미국, 일본 등에서 폭넓게 활용되고 있으며, 국내에서도 최근 텍스트마이닝을 이용한 특허 평가 기술 또는 관련 응용기술이 관련 기관에서 개발 중인 추세이다.
예를 들어, 대한민국 공개특허 10-2009-0002308호(공개일자 2009.01.09)는 텍스트마이닝 기법을 이용한 등록특허의 기술평가 시스템 및 그 방법에 대하여 개시하고 있다.
그러나, 상기 등록특허 기술평가 시스템 및 그 방법은 특허 정보만을 이용하여 특허의 질을 평가함으로써, 기술의 평가에 있어 가장 중요한 요인인 시장성을 배제한 상태에서 평가할 수 밖에 없었고, 이로 인해 사업 관점의 평가가 아닌 기술 관점의 평가에 한정될 수 밖에 없어 실제 사업화 가능성 평가에 한계가 있었다.
또한, 유사 특허 내에서 개별 특허의 질을 상대적으로 평가하는 방법이기 때문에 전체 기술 시장에서의 상대적 포지션, 파급성, 성장성 등을 종합적으로 평가할 수 없다는 한계가 있었다. 즉, 기술 분야가 다른 특허에 대한 비교 평가에 한계가 존재하였다.
이러한 점들로 인해 종래의 자동화된 방법에 의한 특허 평가는 실제 사업화 가능성을 반영한 종합적이고 객관화된 평가에 근본적인 한계가 있었다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 평가 대상 특 허의 시장성 관점의 평가가 반영되도록 하여 실제 사업화 가능성에 관한 평가가 강화되도록 구성된 특허 평가 시스템 및 그 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체를 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 평가 대상 특허가 속한 기술군 관점의 평가가 반영되도록 하여 전체 기술 시장에서의 상대적 포지션, 파급성, 성장성 등을 종합적으로 평가하도록 구성된 특허 평가 시스템 및 그 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 이외의 목적들은 하기 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
[과제의 해결 수단]
본 발명의 일 측면에 따르면, 특허 평가 시스템이 개시된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 특허 평가 시스템은, 평가 대상 특허의 개별 정보를 이용하여 평가 결과를 산출하는 개별 특허 평가수단을 구비한 특허 평가 시스템에 있어서, 개별 특허의 기술내용과, 해당 특허의 기술군 분류 정보, 기간-특허건수 정보, 특허 상호간 인용 관계 정보를 적어도 저장하는 특허정보 DB; 시장 아이템의 시장성 정보와, 기술용어 형태로 표현된 해당 시장 아이템의 시장분류 키워드 정보를 적어도 저장하는 시장정보 DB; 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 상기 특허정보 DB에 저장된 각 특허의 기술내용으로부터 기술용어 어절을 추출하고, 각 기술용어 어절간의 연관도를 산출하며, 상기 시장분류 키워드와 소정 수준 이상의 연관도를 갖는 기술용어 어절이 포함된 특허를 검색하고 분류 처리하여, 특허의 각 기술군에 연관된 시장성 정보를 상호 매칭시켜 기술-시장 연계 DB에 저장하는 기술-시장 연계부; 상기 특허정보 DB 및 기술-시장 연계 DB와 연동하여, 평가 대상 특허가 속하는 기술군의 기술성장도, 기술파급도, 시장성장도, 시장파급도 값 중의 적어도 어느 하나를 산출하는 기술군 평가수단; 상기 개별 특허 평가수단과 기술군 평가수단의 평가 결과를 가중 합산하여 평가 대상 특허의 최종 평가 결과를 산출하는 종합평가수단;을 포함하여 구성된다.
상기 특허 평가 시스템은, 과학기술용어가 저장되는 시소러스 DB가 더 구비되며, 상기 기술-시장 연계부에는, 상기 특허정보 DB에 저장된 각 특허의 기술내용으로부터 기술용어 어절을 추출하는 어절추출수단이 구비되되, 상기 어절추출수단은 특허의 기술내용 중의 불용어 사이에 있는 어절을 추출하고, 어절에 포함된 단어로 조합 어절을 생성하며, 상기 시소러스 DB에 저장된 과학기술용어와 비교하여 시소러스 DB에 존재하는 어절만 추출할 수 있다.
상기 연관도는 상기 기술-시장 연계부에 구비된 연관도 산출수단에서 산출되며, 하기 수학식1의 유사계수(cosine index)로 산출될 수 있다.
[수학식 1]
Figure 112009045949914-PAT00001
(단, Mij: Ai,Bj 동시출현 문헌수
Mi: Ai 출현 문헌수
Mj: Bj 출현 문헌수)
상기 기술성장도 값은 하기 수학식2의 특허점유율(S)의 백분위 점수와, 하기 수학식3의 특허성장률(GR)의 백분위 점수를 가중 합산한 값의 백분위 점수로 산출될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112009045949914-PAT00002
(단, Na : 대상 기술군의 특허건수
Nt : 전체 특허건수)
[수학식 3]
Figure 112009045949914-PAT00003
(단, GR1 : 평가 대상 기간 중 대상 기술군의 최초 연도 특허건수
GR2 : 평가 대상 기간 중 대상 기술군의 최종 연도 특허건수
n : 최종 연도-최초 연도)
상기 기술파급도 값은 하기 수학식4의 구심도(C, centrality)의 백분위 점수와, 하기 수학식5의 밀집도(D, density)의 백분위 점수를 가중 합산한 값의 백분위 점수로 산출될 수 있다.
[수학식 4]
Figure 112009045949914-PAT00004
(단, CNa : 대상 기술군의 특허가 他 기술군의 특허로 인용된 인용건수
Na : 대상 기술군의 특허 건수
LN : 타 기술군으로 인용된 링크 수
α,β: 가중치)
[수학식 5]
Figure 112009045949914-PAT00005
(단, CNi : 대상 기술군의 내부 인용건수
Na : 대상 기술군의 특허 건수)
상기 시장성장도(MG) 값은 하기 수학식6의 백분위 점수로 산출될 수 있다.
[수학식 6]
Figure 112009045949914-PAT00006
(단, Gn : 대상 기술군이 응용되는 산업의 시장성장률
Pn : 대상 기술군의 응용 산업분야 내에서의 특허점유율)
상기 시장파급도(MS) 값은 하기 수학식7의 백분위 점수로 산출될 수 있다.
[수학식 7]
Figure 112009045949914-PAT00007
(단, Ms : 대상 기술군이 응용되는 산업의 시장규모
Pn : 대상 기술군의 응용 산업분야 내에서의 특허점유율)
상기 개별 특허 평가수단은 도메인 평가를 포함하여 평가 결과를 산출하되, 상기 도메인 평가는, 평가 대상 특허가 속한 기술군의 특허의 기술내용으로부터 텍스트마이닝 기법을 이용하여 추출한 기술용어 어절을 키워드로 하여, 하기 수학식8의 키워드 집중지수(KS)의 백분위 점수와, 하기 수학식9의 키워드 성장지수(KG)의 백분위 점수를 산출하고, 상기 두 값(KS,KG)을 가중 합산한 값의 백분위 점수로 키워드 종합점수를 산출하여, 키워드 종합점수가 가장 높은 키워드의 키워드 집중지수(KS) 값을 도메인 점유도 값으로 하고, 또한 그 키워드 성장지수(KG) 값을 도메인 성장도 값으로 하여, 상기 도메인 점유도 값과 도메인 성장도 값을 가중 합산한 값의 백분위 점수를 도메인 평가 값으로 산출할 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112009045949914-PAT00008
(단, KNa : 대상 기술군 내 특정 키워드 출현 특허 수
KNt : 대상 기술군 내 전체 특허 수)
[수학식 9]
Figure 112009045949914-PAT00009
(단, KG1 : 평가 대상 기간 중 대상 기술군 내의 특정 키워드가 포함된 최초 연도 특허건수
KG2 : 평가 대상 기간 중 대상 기술군 내의 특정 키워드가 포함된 최종 연도 특허건수
n : 최종 연도-최초 연도)
본 발명의 다른 측면에 따르면, 특허 평가 방법이 개시된다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 특허 평가 방법은, 평가 대상 특허의 개별 정보를 이용하여 평가 결과를 산출하는 개별 특허 평가단계를 구비한 특허 평가 방법에 있어서, 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 특허정보 DB에 저장된 각 특허의 내용으로부터 기술용어 어절을 추출하고, 상기 각 기술용어 어절간의 연관도를 산출하여 저장하는 단계; 상기 연관도 정보를 이용하여, 시장정보 DB에 저장된 시장분류 키워드와 소정 수준 이상의 연관도를 갖는 기술용어 어절이 포함된 특허를 검색하고, 각 시장분류 키워드를 기준으로 연관된 특허를 분류 매칭하는 단계; 상기 분류 매칭 결과를 역분류하여 특허의 기술군을 기준으로 연관된 시장정보를 매칭시켜 저장하는 단계; 특허의 기술군 분류 정보, 기간-특허건수 정보, 특허 상호간 인용 관계 정보와, 시장분류 키워드에 따라 분류 저장된 시장 아이템 정보와, 기술군-시장 매칭 정보를 이용하여, 평가 대상 특허가 속하는 기술군의 기술성장도, 기술파급도, 시장성장도, 시장파급도 값 중의 적어도 어느 하나를 산출하는 기술군 평가단계; 상기 개별 특허 평가단계와 상기 기술군 평가단계의 평가 결과를 가중 합산하여 평가 대상 특허의 최종 평가 결과를 산출하는 종합평가단계;를 포함하여 구성된다.
상기 기술용어 어절의 추출은, 각 특허의 기술내용 중의 불용어 사이에 있는 어절을 추출하는 단계; 추출된 어절에 포함된 단어로 조합 어절을 생성하는 단계; 상기 추출된 어절 또는 조합 어절을 시소러스 DB에 저장된 과학기술용어와 비교하여 시소러스 DB에 존재하는 어절만 추출하는 단계;를 포함하여 구성될 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 특허 평가를 위해 디지털 처리장치를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체가 개시된다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 기록매체는, 평가 대상 특허의 개별 정보를 이용하여 평가 결과를 산출하는 개별 특허 평가단계를 구비하여 디지털 처리장치를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체에 있어서, 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 특허정보 DB에 저장된 각 특허의 내용으로부터 기술용어 어절을 추출하고, 상기 각 기술용어 어절간의 연관도를 산출하여 저장하는 단계; 상기 연관도 정보를 이용하여, 시장정보 DB에 저장된 시장분류 키워드와 소정 수준 이상의 연관도를 갖는 기술용어 어절이 포함된 특허를 검색하 고, 각 시장분류 키워드를 기준으로 연관된 특허를 분류 매칭하는 단계; 상기 분류 매칭 결과를 역분류하여 특허의 기술군을 기준으로 연관된 시장정보를 매칭시켜 저장하는 단계; 특허의 기술군 분류 정보, 기간-특허건수 정보, 특허 상호간 인용 관계 정보와, 시장분류 키워드에 따라 분류 저장된 시장 아이템 정보와, 기술군-시장 매칭 정보를 이용하여, 평가 대상 특허가 속하는 기술군의 기술성장도, 기술파급도, 시장성장도, 시장파급도 값 중의 적어도 어느 하나를 산출하는 기술군 평가단계; 상기 개별 특허 평가단계와 상기 기술군 평가단계의 평가 결과를 가중 합산하여 평가 대상 특허의 최종 평가 결과를 산출하는 종합평가단계;를 포함하여 디지털 처리장치를 실행시키기 위한 프로그램이 기록될 수 있다.
상기 기술용어 어절의 추출은, 각 특허의 기술내용 중의 불용어 사이에 있는 어절을 추출하는 단계; 추출된 어절에 포함된 단어로 조합 어절을 생성하는 단계; 상기 추출된 어절 또는 조합 어절을 시소러스 DB에 저장된 과학기술용어와 비교하여 시소러스 DB에 존재하는 어절만 추출하는 단계;를 포함하여 디지털 처리장치를 실행시키기 위한 프로그램이 기록될 수 있다.
상기 각 실시예에서 특허의 기술군 분류는 국제특허분류(IPC)일 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 특허 평가 방법은, 평가 대상 특허의 DB 정보를 이용하여 평가 결과를 산출하는 특허 평가 방법으로서, 해당 특허의 평가항목에 관한 점수를 평가 대상 그룹 내에서의 백분위 점수로 산출하는 단계; 동일한 계층(hierarchy)에 속하는 둘 이상의 평가 항목에 관한 점수를 가중 합산하고 그 합 산 값을 평가 대상 그룹 내에서의 백분위 점수로 산출한 값을 상위 계층의 평가 항목의 점수로 산출하는 단계;를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 특허의 평가항목은 개별 특허에 대한 평가항목 또는 해당 특허가 속한 기술군에 대한 평가항목 중의 어느 하나일 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 상기 특허 평가 방법을 구현하는 모듈을 구비한 특허 평가 시스템이 제공된다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 평가 대상 특허의 시장성 관점의 평가가 반영되도록 하여, 실제 사업화 가능성에 관한 평가 신뢰도를 강화시키는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명은 평가 대상 특허가 속한 기술군 관점의 평가가 반영되도록 하여 전체 기술 시장에서의 상대적 포지션, 파급성, 성장성 등을 종합적으로 평가하는 효과를 제공한다.
또한, 본 발명은 기술군 관점과 개별 특허 관점에 대한 종합평가를 통해 이종 분야에 속하는 특허 간에 비교 평가를 가능하게 함으로써, 대량의 특허에 대하여 단기간의 신뢰성 있는 특허 평가를 가능하게 한다. 이를 통해 공공기관의 R&D 성과 평가, 기업의 특허관리 등에 폭넓게 활용될 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사 상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
본 발명은 그 기술적 사상 또는 주요한 특징으로부터 벗어남이 없이 다른 여러가지 형태로 실시될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 모든 점에서 단순한 예시에 지나지 않으며 한정적으로 해석되어서는 안된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "구비하다", "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 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.
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 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 특허 평가 시스템의 구성도, 도 2a는 본 발명의 일 실시예에 의한 기술-시장 연계 DB 구축 과정을 나타낸 흐름도, 도 2b는 본 발명의 일 실시예에 의한 기술용어 어절 추출 과정을 더욱 상세하게 나타낸 흐름도, 도 2c는 본 발명의 일 실시예에 의한 특허 평가 시스템의 전체 작동 흐름도이다.
본 실시예의 특허 평가 시스템에는 기본 DB 군(300)과 기본 DB를 이용한 특허 평가 과정에서 파생되는 정보를 저장하는 응용 DB 군(400), 평가 결과 정보를 저장하는 평가 DB 군(500)이 구비된다.
기본 DB 군(300)은 특허정보 DB(330) 및 시장정보 DB(310), 시소러스 DB(320)로 구성되며, 각 DB의 세부 기능은 후술한다.
응용 DB 군(400)은 어절 DB(410) 및 연관도 DB(420), 기술-시장 연계 DB(430)로 구성되며, 각 DB의 세부 기능은 후술한다.
평가 DB 군(500)은 기술군 평가DB(510), 개별특허 평가DB(520), 종합 평가DB(530)로 구성되며, 각 DB의 세부 기능은 후술한다.
본 실시예의 특허 평가 시스템에는, 상기한 특허정보, 시장정보, 시소러스 정보를 처리하여 기술과 시장의 연계 관계를 분석하는 기술-시장 연계부(100)와, 기술군 및 개별특허에 대한 평가를 통하여 평가 대상 특허에 대한 최종 평가정보를 생성하는 평가부(200)가 구비된다.
기술-시장 연계부(100)는 어절추출수단(110) 및 연관도 산출수단(120), 기술-시장 매칭수단(130)을 구비한다.
평가부(200)는 기술군 평가수단(210), 개별특허 평가수단(220), 종합평가수단(230)을 구비한다.
본 실시예의 특허 평가 시스템은 정보입력수단(10)을 통해 상기한 특허정보 DB(330) 및 시장정보 DB(310), 시소러스 DB(320)를 구축하기 위한 관련 정보를 입력받는다. 또한, 정보입력수단(10)은 평가 대상 특허에 관한 평가 요청 정보를 입력하는 기능도 갖는다.
이러한 정보입력수단(10)은 예를 들어, 키보드가 구비된 통상의 컴퓨터가 될 수 있는데, 평가 대상 특허에 관한 정보는 키보드를 통해 건별 데이터 형태로 개별 입력될 수 있으며, 기본 DB 군(300)을 구축하기 위한 대량의 정보는 CD, DVD 등 공지된 통상의 기록매체에 기록된 데이터를 판독수단을 통해 입력될 수도 있다. 또한, 기본 DB 군(300)을 구축하기 위한 대량의 정보는 본 실시예의 특허 평가 시스템과 네트워크를 통해 연결된 외부 DB(예를 들어, 국내외 특허청 DB)로부터 주기적으로 입력받을 수도 있다.
정보출력수단(20)은 본 실시예의 특허 평가 시스템을 통해 최종적으로 산출된 특허 평가 결과를 사용자에게 출력하는 기능을 수행하며, 예를 들어, 모니터 또는 프린터가 구비된 통상의 컴퓨터가 될 수 있다.
상기 정보입력수단(10)과 정보출력수단(20)은 특허 평가 시스템을 구현하는 서버(도면 미도시)와 물리적으로 하나의 시스템 형태로 구현될 수도 있지만, 통상의 유선 또는 무선 네트워크 기술을 적용하여 원격 구현될 수도 있음은 물론이다. 이때, 정보입력수단(10)과 정보출력수단(20)과 통상적 개념의 클라이언트 단말을 형성하는 유무선 디지털 단말기 개념으로 볼 수 있다.
기본 DB 군(300)에 대하여 보다 상세하게 살펴본다.
본 실시예의 특허 평가 시스템에는, 개별 특허의 기술내용과, 해당 특허의 기술군 분류 정보, 기간-특허건수 정보, 특허 상호간 인용 관계 정보를 적어도 저장하는 특허정보 DB(330)가 구비된다.
이러한 특허정보 DB(330)는 미국, 일본, 유럽, 한국, PCT에 출원 또는 등록 된 특허에 대한 정보로 구성되며, 바람직하게는 특허서지사항, 특허속성정보, 특허경과정보, 해외특허정보를 모두 포함하여 구성된다.
특허서지사항은 특허청구범위, 발명의 명칭, 요약서, 출원인, 출원일, 국제특허분류 등을 포함하며, 특허속성정보는 특허 서지사항 중 특허 유지율과 상관관계가 있는 정보로서 청구항수, 발명자수, 도표수, 공동출원 등을 포함하는 것이다.
또한 특허경과정보는 특허의 출원으로부터 심사, 심판, 등록, 포기에 이르기까지의 경과에 대한 정보로서, 무효심판 청구여부, 보정여부, 특허상태 등을 포함하는 것이며, 해외특허정보는 국내 특허 중 해외출원 여부 및 해외출원 국가 범위, 미국 특허청에 등록된 특허의 경우에는 인용정보를 포함하는 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 시장정보 DB의 데이터 항목을 나타낸 도면이다.
본 실시예의 특허 평가 시스템에는, 시장 아이템의 시장성 정보와, 기술용어 형태로 표현된 해당 시장 아이템의 시장분류 키워드 정보를 적어도 저장하는 시장정보 DB(310)가 구비된다.
보다 상세하게, 시장정보 DB(310)는 시장 아이템에 대한 시장규모 및 시장성장률 등의 시장현황 및 예측에 관한 정보를 관리한다. 시장 아이템에 대한 시장규모 및 시장성장률의 데이터는 국내외 시장조사기관의 신뢰성 있는 시장분석 및 예측정보를 특정시점 및 기간에 대하여 표준화한 정보로 입력 및 관리된다. 상기 시장성장률은 예를 들어 CAGR(Compound Annual Growth Rate, 연평균 복합성장률)과 같은 값이 사용될 수 있다.
특히, 시장정보 DB(310)에 저장된 시장 아이템에는 정보 입력시 입력자에 의해 부여된 시장분류 키워드 정보가 함께 저장된다. 시장분류 키워드는 해당 시장 아이템을 대표적으로 표현하는 기술용어로 볼 수 있는데, 'PDP' 또는 'PLASMA DISPLAY DEVICE'와 같은 것을 예로 들 수 있다.
보다 바람직하게, 본 실시예의 특허 평가 시스템에는, 과학기술용어가 저장되는 시소러스 DB(320)가 더 구비된다.
시소러스 DB(320)는 국내외 각종 과학기술용어사전에 포함된 용어에 대한 정보를 저장 및 관리하며, 특허정보로부터 추출되는 어절 중 신종어와 다빈도어를 포함하여 관리된다.
다음으로, 기술-시장 연계부(100)와 응용 DB 군(400)에 대하여 상세하게 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 어절 추출수단의 어절 추출 과정을 나타낸 도면이다.
어절추출수단(110)은 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 특허정보 DB(330)에 저장된 각 특허의 기술내용으로부터 기술용어 어절을 추출하는 기능을 수행한다.
이러한 어절추출수단(110)은 특허의 기술내용 중 불용어 사이에 있는 어절을 추출하고, 어절에 포함된 단어로 조합 어절을 생성하며, 상기 시소러스 DB(320)에 저장된 과학기술용어와 비교하여 시소러스 DB(320)에 존재하는 어절만 추출하도록 구성된다.
보다 상세하게 보면, 어절추출수단(110)은 특허정보로부터 불용어(관사, 전치사, 접속사 등) 사이에 있는 어절을 추출한 후, 어절을 이루는 2단어, 3단어, 4단어 등의 조합 어절을 생성하고, 시소러스 DB(320)의 용어와의 비교를 통해 조합어절 중 시소러스 DB(320)에 존재하는 어절만 추출하는 스크리닝 과정을 거쳐 해당 어절을 어절 DB(410)에 저장한다.
도 4를 참조하여 예를 들면, "Insulation for an electric power cable, and a..."라는 기술내용 중에서 불용어에 해당하는 "for", "an", "and"의 사이에 있는 "Insulation", "electric power cable"의 어절이 추출된다.
이후, 둘 이상의 단어로 구성된 "electric power cable"로부터 "electric power", "power cable", "electric power cable" 등의 조합어절을 생성하고, 시소러스 DB(320)의 용어와 각 조합어절을 비교하는 과정을 거쳐, 시소러스 DB(320)에 존재하는 어절만을 추출하게 된다.
시소러스 DB(320)를 이용한 어절 추출 과정은 도 2b의 S12~S18을 통해서 보다 명확히 이해될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 연관도 산출수단의 연관도 산출 결과를 나타낸 도면이다.
연관도 산출수단(120)은 위와 같이 추출된 각 기술용어 어절간의 연관도를 산출하는 기능을 수행한다.
연관도 산출수단(120)은 어절 DB에 기억된 어절에 대하여 각 어절에 대한 특허문헌 출현수를 산출하고, 어절간의 한 문헌에서의 동시출현수를 산출하여, 바람 직하게는 하기 수학식1의 유사계수(cosine index)에 의하여 어절간 유사도를 산출하여 산출된 유사도를 어절간의 연관도로 하여 연관도 DB(420)에 저장한다.
[수학식 1]
Figure 112009045949914-PAT00010
(단, Mij: Ai,Bj 동시출현 문헌수
Mi: Ai 출현 문헌수
Mj: Bj 출현 문헌수)
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 기술-시장 매칭수단이 시장분류 키워드와 소정 연관도를 갖는 기술용어 어절이 포함된 특허를 검색한 결과를 나타낸 도면, 도 7은 도 6의 검색 결과를 가공하여 미국등록특허가 많은 순서로 시장분류를 나열한 테이블을 나타낸 도면이다.
기술-시장 매칭수단(130)은 어절간의 연관도를 이용하여 시장분류 키워드와 일정수준의 연관도가 있는 기술용어 어절을 자동으로 검색한다. 이후 시장분류 키워드와 소정 수준 이상의 연관도를 갖는 기술용어 어절을 키워드로 확장 검색을 하여 시장분류와 관련된 특허를 검색하여 기술-시장 연계 DB(430)에 저장한다.
소정 수준의 연관도는 사용자가 0~1의 연관도 범위 내에서 선택하여 적용할 수 있다. 한편, 특허 검색 기능은 공지의 다양한 기술로 구현 가능하므로 상세한 설명은 생략한다.
시장분류 중 "PDP"를 예로 들면, "PDP"에 대한 주요 키워드와 "PDP"와 다른 어절간의 연관도 분석에 의해 일정 수준 이상의 연관도 기준으로 산출된 어절(barrier rib, rear glass plate 등)을 키워드로 하여 전체 특허 DB에서 검색을 수행하면 "PDP"와 관련된 특허들을 추출할 수 있다.
이는 동시출현수에 기반한 어절간 유사도를 통해 어절간 그물망을 구성하고 일정 수준의 그물망을 통해 필요 시장분류에 해당하는 특허를 추출하는 방식이다.
특허정보 DB(330)와 시장정보 DB(310)으로부터 기술-시장 연계 DB(430)가 구축되는 전체적인 과정은 도 2a의 S5~S60에 해당하며, 이러한 과정을 통해 시장성 및 기술군 관점의 특허 평가가 이뤄질 수 있는 기반 DB가 구축되는 것으로 볼 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 기술-시장 연계부가 특허 기술군 분류를 기준으로 시장분류 및 해당 시장분류 내 점유율을 산출한 결과를 나타낸 도면이다.
시장분류에 의해 특허 정보가 저장된 기술-시장 연계 DB(430)를 기반으로 시장분류별로 특허 기술군 분석을 수행하면 특허 기술군 분류와 시장분류간의 분포 비율이 산출된다.
본 실시예에서는 이러한 특허 기술군 분류로서 국제특허분류(IPC)를 예시하여 설명하지만, 본 실시예의 구성요소가 적용 가능한 범위 내에서 다양한 국가별 특허분류 코드(예를 들어, 미국의 USPC)가 적용될 수 있음은 물론이다.
추출된 특허에 대하여 국제특허분류(IPC) 분석을 수행하면, 추출된 특허들의 국제특허분류 분포를 확인할 수 있으며, 시장분류별로 시장분류와 국제특허분류에 대한 분석을 수행한 후에 이를 다시 국제특허분류별 시장분류로 재배치하여 보면 국제특허분류와 관련된 시장분류를 도출할 수 있다.
예를 들면, 국제특허분류 H01L과 관련된 시장분류가 PDP라고 할 때, 어절 그물망을 통해 추출된 시장분류 PDP에 해당하는 특허중 국제특허 분류 H01L에 해당하는 특허의 비율을 시장분류 내 점유율이라고 하면, 특정 국제특허분류와 관련된 시장분류와 시장분류별 시장분류 내 점유율을 도 8과 같은 형태로 산출할 수 있다.
이렇게 도출된 결과를 기반으로 국제특허분류별로 시장분류 내 점유율이 일정값 이상의 시장분류만을 추출하면, 국제특허분류(IPC)에 속한 기술의 응용분야를 추출할 수 있다. 이때 시장분류 내 점유율의 일정값은 사용자가 0~100% 범위 내에서 선택하여 적용한다.
다음으로, 평가부(200)에 대하여 상세하게 살펴본다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의해 평가 대상 특허의 최종 평가 결과를 산출한 결과를 나타낸 도면이다.
평가부(200)는, 기술군 평가수단(210)과 개별특허 평가수단(220), 종합평가수단(230)을 구비한다.
기술군 평가수단(210)은 평가 대상 특허가 속한 기술군에 대한 기술성 평가와 시장성 평가가 포함된 기술군 평가를 수행하며, 개별특허 평가수단(220)은 평가 대상 특허에 대하여 다양한 평가지표에 의한 개별특허 평가를 수행한다.
종합평가수단(230)은 개별 특허 평가수단(220)과 기술군 평가수단(210)의 평가 결과를 가중 합산하여 평가 대상 특허의 최종 평가 결과를 산출한다.
우선, 기술군 평가수단(210)에 대하여 설명한다.
기술성 평가는, 평가 대상 특허가 속한 기술군의 기술성(기술성장도, 기술파급도)을 평가하는 것으로서, 예를 들어 미국등록특허에 대한 적용기간을 설정하여 적용기간 내의 전분야 미국등록특허에 대한 국제특허분류(IPC) 분석을 통해 평가대상 특허가 속한 국제특허분류(IPC)에 대하여 기술성장도, 기술파급도를 평가하는 방식으로 구현된다.
시장성 평가는, 평가대상 특허가 속한 기술군의 시장성(시장성장도, 시장파급도)을 평가하는 것으로서, 상술한 시장정보 DB(310)와 기술-시장 연계 DB(430)를 구축하고 기술과 시장에서 사용되는 어절을 연계하여 기술군의 시장성장도와 시장파급도를 평가하는 방식으로 구현된다.
기술군 평가수단(210)의 평가 항목들의 상세한 평가방법을 설명한다.
(1) 기술성장도 : 기술성장도는 특허점유율과 특허성장률 분석을 통해 산출한다.
특허점유율 분석은 전 산업분야에서 상대적으로 기술개발이 집중되고 있는 기술군을 파악하는 것으로, 예를 들어 최근 3년간 또는 사용자가 지정하는 기간의 미국등록특허 전체에서 특정 기술군의 특허가 차지하는 비율을 측정한다.
특허성장율 분석은 중요성이 부각되고 있는 기술에 대한 성장성을 의미하는 지표로, 예를 들어 최근 3년간 또는 사용자가 지정하는 기간의 미국등록특허를 대상으로 측정한다.
바람직하게는, 기술성장도 값은 하기 수학식2의 특허점유율(S)의 백분위 점수(Percentile Rank)와, 하기 수학식3의 특허성장률(GR)의 백분위 점수를 가중 합산한 값의 백분위 점수로 산출된다.
백분위 점수와 가중 합산을 통해 기술성장도 값을 구하는 과정의 상세한 내용은 후술한다. 이하의 다른 지표 값의 산출 방식도 동일하게 적용될 수 있다.
[수학식 2]
Figure 112009045949914-PAT00011
(단, Na : 대상 기술군의 특허건수
Nt : 전체 특허건수)
[수학식 3]
Figure 112009045949914-PAT00012
(단, GR1 : 평가 대상 기간 중 대상 기술군의 최초 연도 특허건수
GR2 : 평가 대상 기간 중 대상 기술군의 최종 연도 특허건수
n : 최종 연도-최초 연도)
(2) 기술파급도 : 기술파급도는 구심도와 밀집도 분석을 통해 산출한다.
구심도(centrality)는 해당 기술군과 타 기술군과의 기술개발 연결 정도를 측정하며, 구심도가 평균 구심도 보다 높다는 것은 타 기술군과의 상호연계가 강하다는 것이며, 이는 기술의 파급성이 크다는 것을 의미한다.
밀집도(density)는 기술군 내의 기술들의 연결 정도를 의미하며, 밀집도가 평균 밀집도 보다 높다는 것은 기술군 내 기술개발 활동이 활발하다는 것을 의미한다.
바람직하게는, 기술파급도 값은 하기 수학식4의 구심도(C, centrality)의 백분위 점수와, 하기 수학식5의 밀집도(D, density)의 백분위 점수를 가중 합산한 값의 백분위 점수로 산출된다.
[수학식 4]
Figure 112009045949914-PAT00013
(단, CNa : 대상 기술군의 특허가 他 기술군의 특허로 인용된 인용건수
Na : 대상 기술군의 특허 건수
LN : 타 기술군으로 인용된 링크 수, 링크 수는 기술군 간의 인용건수)
α,β: 가중치, 가중치는 평가 목적에 따라 선택적 입력)
[수학식 5]
Figure 112009045949914-PAT00014
(단, CNi : 대상 기술군의 내부 인용건수
Na : 대상 기술군의 특허 건수)
(3) 시장성장도 : 특정기술이 파급 가능한 산업분야의 시장성장률을 평가하여, 기술군 관점에서 시장성장성을 측정한다.
즉, 상기한 국제특허분류와 시장분류간의 연계를 통해 도출한 국제특허분류별 시장분류들에 대한 시장정보 DB의 시장성장률 값을 적용하여 산출하는 것이며, 특정기술이 파급 가능한 산업분야의 시장성장률을 평가하여 기술의 관점에서 시장성장성을 측정하는 것으로 정의된다.
바람직하게, 시장성장도(MG) 값은 하기 수학식6의 백분위 점수로 산출된다.
[수학식 6]
Figure 112009045949914-PAT00015
(단, Gn : 대상 기술군이 응용되는 산업의 시장성장률
Pn : 대상 기술군의 응용 산업분야 내에서의 특허점유율, 예를 들어 LCD 전체 특허에서 대상 국제특허분류가 차지하는 특허점유율)
(4) 시장파급도 : 시장파급도는 특정기술이 파급 가능한 산업분야를 측정하 여, 기술이 얼마나 많은 산업분야에 영향력을 가지고 있는지를 파악하는 것이다.
즉, 상기한 국제특허분류와 시장분류간의 연계를 통해 도출한 국제특허별 시장분류들에 대한 시장정보 DB의 시장규모 값을 적용하여 산출하는 것이며, 특정기술이 파급 가능한 산업분야에서 차지하고 있는 특허점유율을 통해 시장규모 측면의 파급력을 산출하는 것이다.
바람직하게, 시장파급도(MS) 값은 하기 수학식7의 백분위 점수로 산출된다.
[수학식 7]
Figure 112009045949914-PAT00016
(단, Ms : 대상 기술군이 응용되는 산업의 시장규모
Pn : 대상 기술군의 응용 산업분야 내에서의 특허점유율)
다음으로, 개별특허 평가수단(220)에 대하여 설명한다.
개별특허 평가수단(220)은 평가 대상 특허의 개별 정보를 이용하여 평가 결과를 산출하며, 본 실시예의 특허 평가 시스템은 도메인 평가모듈과 개별특허 평가모듈로 구성된다. 도메인 평가모듈은 도메인 점유도와 도메인 성장도를 산출하며, 개별특허 평가모듈은 권리도, 인용도, 시장확보도, 신뢰도 등을 산출한다.
도메인 평가는 다음과 같이 이뤄진다.
특허정보 DB에서 평가 대상 특허가 속한 기술군의 특허를 추출하며, 추출된 특허로부터 텍스트마이닝 기법을 이용하여 추출한 기술용어 어절을 키워드로 지정 한다. 바람직하게는, 이 과정에서 상기와 같이 구축된 어절 DB(410)로부터 상기 추출된 특허들에 포함되어 있는 어절들을 추출한다.
상기 키워드를 이용하여, 하기 수학식8의 키워드 집중지수(KS)의 백분위 점수와, 하기 수학식9의 키워드 성장지수(KG)의 백분위 점수를 산출하고, 상기 두 값(KS,KG)을 가중 합산한 값의 백분위 점수로 키워드 종합점수를 산출한다.
[수학식 8]
Figure 112009045949914-PAT00017
(단, KNa : 대상 기술군 내 특정 키워드 출현 특허 수
KNt : 대상 기술군 내 전체 특허 수)
[수학식 9]
Figure 112009045949914-PAT00018
(단, KG1 : 평가 대상 기간 중 대상 기술군 내의 특정 키워드가 포함된 최초 연도 특허건수
KG2 : 평가 대상 기간 중 대상 기술군 내의 특정 키워드가 포함된 최종 연도 특허건수
n : 최종 연도-최초 연도)
상기와 같이 산출한 키워드 종합점수가 가장 높은 키워드의 키워드 집중지 수(KS) 값을 도메인 점유도 값으로 하고, 또한 그 키워드 성장지수(KG) 값을 도메인 성장도 값으로 하여, 상기 도메인 점유도 값과 도메인 성장도 값을 가중 합산한 값의 백분위 점수를 도메인 평가 값으로 산출한다.
개별특허 평가모듈은 평가 대상 특허의 권리도, 인용도, 시장확보도, 신뢰도 등을 계량화된 값으로 산출한다. 보다 상세하게 보면, 각 지표는 다음과 같은 평가 요소들로 구성된다.
- 권리도 : 청구항수, 권리잔존기간, 공동출원인 수
- 인용도 : 피인용 수
- 시장확보도 : 해외 출원 여부, 해외 출원 국가 수
- 신뢰도 : 발명자수, 도표수, 보정여부, 무효심판 청구여부
[표 1]
평가요소 세부 평가항목 평가 기준(예)
권리도
 청구항수 청구항수가 많을수록 상위
권리잔존기간 권리잔존기간이 많을수록 상위
공동출원인 수 공동출원인이 많을수록 상위
인용도 피인용 수 피인용수가 많을수록 상위
시장확보도
 해외 출원 여부 해외 출원이 있는 경우 상위
해외 출원 국가 수 해외 출원 국가 수가 많을수록 상위
신뢰도


 발명자수 발명자수가 많을수록 상위
도표수 도표가 많을수록 상위
보정여부 보정이 있는 경우 상위
무효심판 청구여부 무효심판 청구가 있는 경우 상위
상기와 같은 개별특허의 각종 평가항목에 대한 평가 기준은 다수의 문헌을 통해 공지된 바 있으므로, 그 상세한 배경 설명은 생략한다. 상기 예시된 개별특허의 각종 평가항목은 평가 목적에 따라 다른 공지의 평가항목과 평가 기준으로 변경될 수 있음은 물론이다.
본 실시예의 개별특허 평가모듈에서는 예를 들어, 각 세부 평가항목 별(예, 청구항수, 권리잔존기간 등)로 평가 대상 특허에 대하여 자신이 속한 기술군 내에서 타 특허들과 상대 비교한 백분위 점수(Percentile Rank)를 산출한 후, 각 세부 평가항목 값 들에 적절한 가중치를 부여하여 합산한 값의 백분위 점수를 해당 평가요소 값(예, 권리도)으로 산출한다. 이후 각 평가요소 값 들에 적절한 가중치를 부여하여 합산한 값의 백분위 점수를 개별특허 평가모듈 값으로 산출하게 된다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의해 평가 대상 특허의 최종 평가 결과를 산출한 결과를 나타낸 도면이다.
상기와 같이 산출된 각 평가지표 값들은 백분위 점수(Percentile Rank)와 가중 합산을 조합하는 방식으로 단일 값 형태의 최종 평가 결과로 산출된다.
백분위 점수(Percentile Rank)는 전체 평가 대상 중 그 점수보다 낮은 점수를 기록한 대상의 비율을 의미하는 것으로서, 예를 들어, 백분위 점수가 99%라는 의미는 평가지표에서의 순위가 상위 1% 수준임을 의미한다.
백분위 점수(PR)는 예를 들어, 하기 수학식 10과 같이 산출된다.
[수학식 10]
Figure 112009045949914-PAT00019
(단, A: 전체 대상 특허(또는 기술군)의 수
B : 대상 특허(또는 기술군)보다 낮은 점수의 특허(또는 기술군)의 수
E : 동일한 점수의 특허(또는 기술군)의 수)
보다 상세하게 보면, 상기와 같이 산출된 각 평가지표 값에 대하여 순위 값에 해당하는 백분위 점수로 변환하고, 변환된 값들에 대하여 가중치(가중치는 평가목적에 따라 유동적으로 입력)를 적용하여 합산한 후, 다시 백분위 점수로 변환하여 상위분류 평가지표로 통합하는 과정을 통해 최종 종합평가 결과를 산출한다.
즉, 최하위 평가지표에 대한 백분위 점수를 산출하고, 최하위 평가지표 간에 가중치를 적용하여 합산 값을 산출한 후, 다시 상위 평가지표에 대한 백분위 점수를 산출하고 다시 상위 평가지표 간에 가중치를 적용하여 값을 산출한 후, 상위 평가지표에 대한 백분위 점수를 산출하는 방식이다.
각각의 백분위 점수 산출방식은, 기술군 관점 평가의 경우에는 예를 들어, 국제특허분류 간의 평가지표 값에 대한 순위를 산출하여 이를 백분위 점수(Percentile Rank)로 표시하는 것이며, 개별특허 관점 평가의 경우에는 특허가 속한 국제특허분류 내의 특허 간의 평가지표 값에 대한 순위를 산출하여 이를 백분위 점수로 표시하는 것이다.
이렇게 백분위 점수(Percentile Rank)와 가중 합산을 조합한 방식으로 최종 평가 값을 산출하게 되면, 최종 평가 값이 산출되는 각 단계 별로 계속적인 상대 비교의 개념이 도입되므로 최종 평가 결과의 신뢰도가 상당히 높은 수준으로 얻어질 수 있게 된다.
각 평가지표 값들을 단일값 형태로 최종 산출하는 구체적인 가중 합산 방식 은 예시한 방식 외에도 사용자의 판단에 따라 또 다른 방식을 선택적으로 적용할 수 있음은 물론이다.
평가 대상 특허 정보가 입력된 후 최종 평가 결과가 산출되는 전체적인 과정은 도 2c의 S110~S3000을 통해서 보다 명확하게 이해될 수 있다.
도 2c에서 "A"는 도 2a를 통해 구축된 기술-시장 연계DB(430)가 개별 특허 평가에서 활용되는 과정을 표시하기 위한 부호이다.
부호 P100은 기술군 평가 프로세스를 나타내며, P100a는 기술성 평가 과정, P100b는 시장성 평가 과정을 각각 나타낸다.
부호 P200은 개별특허 평가 프로세스를 나타내며, P200a는 도메인 평가 과정, P200b는 개별특허 평가 과정을 각각 나타낸다.
각 프로세스별로 산출된 결과 값 들은 S1000~S3000의 가중 합산 과정을 거쳐 최종 특허 평가 결과가 산출된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 특허 평가 시스템의 구성도.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 의한 기술-시장 연계 DB 구축 과정을 나타낸 흐름도.
도 2b는 본 발명의 일 실시예에 의한 기술용어 어절 추출 과정을 더욱 상세하게 나타낸 흐름도.
도 2c는 본 발명의 일 실시예에 의한 특허 평가 시스템의 전체 작동 흐름도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 시장정보 DB의 데이터 항목을 나타낸 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 의한 어절 추출수단의 어절 추출 과정을 나타낸 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 연관도 산출수단의 연관도 산출 결과를 나타낸 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 기술-시장 매칭수단이 시장분류 키워드와 소정 연관도를 갖는 기술용어 어절이 포함된 특허를 검색한 결과를 나타낸 도면.
도 7은 도 6의 검색 결과를 가공하여 미국등록특허가 많은 순서로 시장분류를 나열한 테이블을 나타낸 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 기술-시장 연계부가 특허 기술군 분류를 기준으로 시장분류 및 해당 시장분류 내 점유율을 산출한 결과를 나타낸 도면.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의해 평가 대상 특허의 최종 평가 결과를 산출한 결과를 나타낸 도면.
< 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 >
100: 기술-시장 연계부 110: 어절추출수단
120: 연관도 산출수단 130: 기술-시장 매칭수단
200: 평가부 210: 기술군 평가수단
220: 개별특허 평가수단 230: 종합평가수단
300: 기본 DB 군 310: 시장정보 DB
320: 시소러스 DB 330: 특허정보 DB
400: 응용 DB 군 410: 어절 DB
420: 연관도 DB 430: 기술-시장 연계 DB
500: 평가 DB 군 510: 기술군 평가DB
520: 개별특허 평가DB 530: 종합 평가DB

Claims (18)

  1. 평가 대상 특허의 개별 정보를 이용하여 평가 결과를 산출하는 개별 특허 평가수단을 구비한 특허 평가 시스템에 있어서,
    개별 특허의 기술내용과, 해당 특허의 기술군 분류 정보, 기간-특허건수 정보, 특허 상호간 인용 관계 정보를 적어도 저장하는 특허정보 DB;
    시장 아이템의 시장성 정보와, 기술용어 형태로 표현된 해당 시장 아이템의 시장분류 키워드 정보를 적어도 저장하는 시장정보 DB;
    텍스트 마이닝 기법을 이용하여 상기 특허정보 DB에 저장된 각 특허의 기술내용으로부터 기술용어 어절을 추출하고, 각 기술용어 어절간의 연관도를 산출하며, 상기 시장분류 키워드와 소정 수준 이상의 연관도를 갖는 기술용어 어절이 포함된 특허를 검색하고 분류 처리하여, 특허의 각 기술군에 연관된 시장성 정보를 상호 매칭시켜 기술-시장 연계 DB에 저장하는 기술-시장 연계부;
    상기 특허정보 DB 및 기술-시장 연계 DB와 연동하여, 평가 대상 특허가 속하는 기술군의 기술성장도, 기술파급도, 시장성장도, 시장파급도 값 중의 적어도 어느 하나를 산출하는 기술군 평가수단;
    상기 개별 특허 평가수단과 기술군 평가수단의 평가 결과를 가중 합산하여 평가 대상 특허의 최종 평가 결과를 산출하는 종합평가수단;을 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 특허 평가 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    과학기술용어가 저장되는 시소러스 DB가 더 구비되며,
    상기 기술-시장 연계부에는, 상기 특허정보 DB에 저장된 각 특허의 기술내용으로부터 기술용어 어절을 추출하는 어절추출수단이 구비되되,
    상기 어절추출수단은 특허의 기술내용 중의 불용어 사이에 있는 어절을 추출하고, 어절에 포함된 단어로 조합 어절을 생성하며, 상기 시소러스 DB에 저장된 과학기술용어와 비교하여 시소러스 DB에 존재하는 어절만 추출하는 것을 특징으로 하는 특허 평가 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 연관도는 상기 기술-시장 연계부에 구비된 연관도 산출수단에서 산출되며, 하기 수학식1의 유사계수(cosine index)로 산출되는 것을 특징으로 하는 특허 평가 시스템.
    [수학식 1]
    Figure 112009045949914-PAT00020
    (단, Mij: Ai,Bj 동시출현 문헌수
    Mi: Ai 출현 문헌수
    Mj: Bj 출현 문헌수)
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 기술성장도 값은 하기 수학식2의 특허점유율(S)의 백분위 점수와, 하기 수학식3의 특허성장률(GR)의 백분위 점수를 가중 합산한 값의 백분위 점수로 산출되는 것을 특징으로 하는 특허 평가 시스템.
    [수학식 2]
    Figure 112009045949914-PAT00021
    (단, Na : 대상 기술군의 특허건수
    Nt : 전체 특허건수)
    [수학식 3]
    Figure 112009045949914-PAT00022
    (단, GR1 : 평가 대상 기간 중 대상 기술군의 최초 연도 특허건수
    GR2 : 평가 대상 기간 중 대상 기술군의 최종 연도 특허건수
    n : 최종 연도-최초 연도)
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 기술파급도 값은 하기 수학식4의 구심도(C, centrality)의 백분위 점수와, 하기 수학식5의 밀집도(D, density)의 백분위 점수를 가중 합산한 값의 백분위 점수로 산출되는 것을 특징으로 하는 특허 평가 시스템.
    [수학식 4]
    Figure 112009045949914-PAT00023
    (단, CNa : 대상 기술군의 특허가 他 기술군의 특허로 인용된 인용건수
    Na : 대상 기술군의 특허 건수
    LN : 타 기술군으로 인용된 링크 수
    α,β: 가중치)
    [수학식 5]
    Figure 112009045949914-PAT00024
    (단, CNi : 대상 기술군의 내부 인용건수
    Na : 대상 기술군의 특허 건수)
  6. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 시장성장도(MG) 값은 하기 수학식6의 백분위 점수로 산출되는 것을 특징으로 하는 특허 평가 시스템.
    [수학식 6]
    Figure 112009045949914-PAT00025
    (단, Gn : 대상 기술군이 응용되는 산업의 시장성장률
    Pn : 대상 기술군의 응용 산업분야 내에서의 특허점유율)
  7. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 시장파급도(MS) 값은 하기 수학식7의 백분위 점수로 산출되는 것을 특징으로 하는 특허 평가 시스템.
    [수학식 7]
    Figure 112009045949914-PAT00026
    (단, Ms : 대상 기술군이 응용되는 산업의 시장규모
    Pn : 대상 기술군의 응용 산업분야 내에서의 특허점유율)
  8. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 개별 특허 평가수단은 도메인 평가를 포함하여 평가 결과를 산출하되,
    상기 도메인 평가는,
    평가 대상 특허가 속한 기술군의 특허의 기술내용으로부터 텍스트마이닝 기 법을 이용하여 추출한 기술용어 어절을 키워드로 하여, 하기 수학식8의 키워드 집중지수(KS)의 백분위 점수와, 하기 수학식9의 키워드 성장지수(KG)의 백분위 점수를 산출하고, 상기 두 값(KS,KG)을 가중 합산한 값의 백분위 점수로 산출한 키워드 종합점수를 산출하여,
    키워드 종합점수가 가장 높은 키워드의 키워드 집중지수(KS) 값을 도메인 점유도 값으로 하고, 또한 그 키워드 성장지수(KG) 값을 도메인 성장도 값으로 하여,
    상기 도메인 점유도 값과 도메인 성장도 값을 가중 합산한 값의 백분위 점수를 도메인 평가 값으로 산출하는 것을 특징으로 하는 특허 평가 시스템.
    [수학식 8]
    Figure 112009045949914-PAT00027
    (단, KNa : 대상 기술군 내 특정 키워드 출현 특허 수
    KNt : 대상 기술군 내 전체 특허 수)
    [수학식 9]
    Figure 112009045949914-PAT00028
    (단, KG1 : 평가 대상 기간 중 대상 기술군 내의 특정 키워드가 포함된 최초 연도 특허건수
    KG2 : 평가 대상 기간 중 대상 기술군 내의 특정 키워드가 포함된 최종 연도 특허건수
    n : 최종 연도-최초 연도)
  9. 제1항에 있어서,
    상기 특허의 기술군 분류는 국제특허분류(IPC)인 것을 특징으로 하는 특허 평가 시스템.
  10. 평가 대상 특허의 개별 정보를 이용하여 평가 결과를 산출하는 개별 특허 평가단계를 구비한 특허 평가 방법에 있어서,
    텍스트 마이닝 기법을 이용하여 특허정보 DB에 저장된 각 특허의 내용으로부터 기술용어 어절을 추출하고, 상기 각 기술용어 어절간의 연관도를 산출하여 저장하는 단계;
    상기 연관도 정보를 이용하여, 시장정보 DB에 저장된 시장분류 키워드와 소정 수준 이상의 연관도를 갖는 기술용어 어절이 포함된 특허를 검색하고, 각 시장분류 키워드를 기준으로 연관된 특허를 분류 매칭하는 단계;
    상기 분류 매칭 결과를 역분류하여 특허의 기술군을 기준으로 연관된 시장정보를 매칭시켜 저장하는 단계;
    특허의 기술군 분류 정보, 기간-특허건수 정보, 특허 상호간 인용 관계 정보와, 시장분류 키워드에 따라 분류 저장된 시장 아이템 정보와, 기술군-시장 매칭 정보를 이용하여, 평가 대상 특허가 속하는 기술군의 기술성장도, 기술파급도, 시 장성장도, 시장파급도 값 중의 적어도 어느 하나를 산출하는 기술군 평가단계;
    상기 개별 특허 평가단계와 상기 기술군 평가단계의 평가 결과를 가중 합산하여 평가 대상 특허의 최종 평가 결과를 산출하는 종합평가단계;를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 특허 평가 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 기술용어 어절의 추출은,
    각 특허의 기술내용 중의 불용어 사이에 있는 어절을 추출하는 단계;
    추출된 어절에 포함된 단어로 조합 어절을 생성하는 단계;
    상기 추출된 어절 또는 조합 어절을 시소러스 DB에 저장된 과학기술용어와 비교하여 시소러스 DB에 존재하는 어절만 추출하는 단계;를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 특허 평가 방법.
  12. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 특허의 기술군 분류는 국제특허분류(IPC)인 것을 특징으로 하는 특허 평가 방법.
  13. 평가 대상 특허의 개별 정보를 이용하여 평가 결과를 산출하는 개별 특허 평가단계를 구비하여 디지털 처리장치를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체에 있어서,
    텍스트 마이닝 기법을 이용하여 특허정보 DB에 저장된 각 특허의 내용으로부터 기술용어 어절을 추출하고, 상기 각 기술용어 어절간의 연관도를 산출하여 저장하는 단계;
    상기 연관도 정보를 이용하여, 시장정보 DB에 저장된 시장분류 키워드와 소정 수준 이상의 연관도를 갖는 기술용어 어절이 포함된 특허를 검색하고, 각 시장분류 키워드를 기준으로 연관된 특허를 분류 매칭하는 단계;
    상기 분류 매칭 결과를 역분류하여 특허의 기술군을 기준으로 연관된 시장정보를 매칭시켜 저장하는 단계;
    특허의 기술군 분류 정보, 기간-특허건수 정보, 특허 상호간 인용 관계 정보와, 시장분류 키워드에 따라 분류 저장된 시장 아이템 정보와, 기술군-시장 매칭 정보를 이용하여, 평가 대상 특허가 속하는 기술군의 기술성장도, 기술파급도, 시장성장도, 시장파급도 값 중의 적어도 어느 하나를 산출하는 기술군 평가단계;
    상기 개별 특허 평가단계와 상기 기술군 평가단계의 평가 결과를 가중 합산하여 평가 대상 특허의 최종 평가 결과를 산출하는 종합평가단계;를 포함하여 디지털 처리장치를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 기술용어 어절의 추출은,
    각 특허의 기술내용 중의 불용어 사이에 있는 어절을 추출하는 단계;
    추출된 어절에 포함된 단어로 조합 어절을 생성하는 단계;
    상기 추출된 어절 또는 조합 어절을 시소러스 DB에 저장된 과학기술용어와 비교하여 시소러스 DB에 존재하는 어절만 추출하는 단계;를 포함하여 디지털 처리장치를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체.
  15. 제13항 또는 제14항에 있어서,
    상기 특허의 기술군 분류는 국제특허분류(IPC)인 것을 특징으로 하는 디지털 처리장치를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 디지털 처리장치가 판독 가능한 기록매체.
  16. 평가 대상 특허의 DB 정보를 이용하여 평가 결과를 산출하는 특허 평가 방법으로서,
    해당 특허의 평가항목에 관한 점수를 평가 대상 그룹 내에서의 백분위 점수로 산출하는 단계;
    동일한 계층에 속하는 둘 이상의 평가 항목에 관한 점수를 가중 합산하고 그 합산 값을 평가 대상 그룹 내에서의 백분위 점수로 산출한 값을 상위 계층의 평가 항목의 점수로 산출하는 단계;를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 특허 평가 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 특허의 평가항목은 개별 특허에 대한 평가항목 또는 해당 특허가 속한 기술군에 대한 평가항목 중의 어느 하나인 것을 특징으로 하는 특허 평가 방법.
  18. 제16항 또는 제17항의 특허 평가 방법을 구현하는 모듈을 구비한 특허 평가 시스템.
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