KR20120085731A - 전자적 문서 집합으로부터 질의의 결과를 산출하는 방법, 시스템 및 장치 - Google Patents

전자적 문서 집합으로부터 질의의 결과를 산출하는 방법, 시스템 및 장치 Download PDF

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Abstract

지식재산 문서 집합은 등록된 또는 공개된 출원들의 편집본이다. 지식재산 문서 집합은 지식재산 문서 집합의 서브 세트(subset)이다. 지식재산 문서들은 등록된 특허들 및 공개된 특허 출원들의 형식이 된다. 문서들에 대한 두 카테고리 사이의 차이점은 그들의 집행 가능성을 식별한다. 더 상세하게는, 등록된 특허는 법원에서 집행될 수 있는 실질적인 재산권인 반면에, 공개된 특허 출원은 미정의 특허권 즉, 계류 중인 출원이다. 각 지식재산 문서는, 각 섹션이, 스트링 데이터로도 알려진, 기록된 단어 및 문구를 포함하는, 다수의 섹션들 내에서 분석된다. 집합의 검색을 수용하기 위해, 집합 내의 각 문서가 각 문서 내의 섹션들에 기초하여 분석되고, 지식재산 문서들의 각각의 분석된 섹션들에 가중치가 부여된다. 가중치는 질의에 대한 문서의 하나 이상의 구체적인 섹션들에 위치된 강조 표시의 수치적 기준이다. 선택된 섹션에 할당된 가중치들과 함께 문서 섹션들의 선택이 검색 프로파일을 생성한다. 검색의 범위에 의존하여, 검색이 문서들의 구체적인 섹션들에 한정되거나, 상이한 강조 표시가 문서의 각 섹션 내의 매치하는 질의 데이터 상에 위치될 수 있다. 질의의 제출로부터의 질의의 결과들의 표시를 수용하기 위해서, 결과들의 적합성이 다이내믹하게 한정될 수 있다. 더 상세하게는, 결과들과 연관된 적합성이, 결과들의 통계적인 분석, 전체의 질의의 결과들 및/또는 검색 프로파일의 특성들에 기초하여, 다이내믹하게 수정될 수 있다. 따라서, 검색 프로파일 생성 및 선택은 검색 결과들의 수량(quantification) 및 그 표시에 직접적으로 관련된다.

Description

전자적 문서 집합으로부터 질의의 결과를 산출하는 방법, 시스템 및 장치{METHOD, SYSTEM, AND APPARATUS FOR DELIVERING QUERY RESULTS FROM AN ELECTRONIC DOCUMENT COLLECTION}
본 발명은, 전자적 문서 집합, 집합에 대한 질의(query)의 제출 및 질의의 결과들의 표시에 관련된다. 더 상세하게는, 본 발명은, 검색될 지식재산 문서의 각 섹션에 강조 표기를 위치시키는 것에 의한 검색 프로파일(search profile)의 생성 및 적어도 하나의 검색 프로파일에 대해 리턴된 질의의 결과의 적합성에 기초한 질의의 결과들의 표시에 관련된다.
전 세계적으로 특허청의 심사를 위해 제출되는 모든 지식재산 문서들은, 각 지식재산 문서가, 새롭고, 유용하며, 용이하지 않은 것으로 간주 되어야 함을 포함하는, 어떠한 요구사항을 만족해야 한다. 지식재산 문서의 심사를 위해 적절히 준비하기 위해서는, 발명마다 등록될 수 있는 오직 하나의 특허로서, 예컨대 선행 기술과 같은 관련된 기술 분야의 선행의 지식재산 문서들에 대한 지식을 가지는 것이 유용하다. 선행 기술을 확인하는 과정으로는 검색이 알려져 있다. 검색의 결과는 대체로, 차후의 어떠한 지식재산 출원의 입안자들에게, 특허 될 수 있는 또는 그 외의 보호될 수 있는 발명 주제가 무엇인지 및 발명자 또는 지식재산권들의 소유자의 목표들을 달성하기 위한 합리적인 전략 개발에 도움을 주는 어떤 것에 그들의 노력을 집중할 수 있도록 해준다.
현대의 전자정보 시대의 기술의 발전 이전에는, 지식재산 검색들이 수공으로(manually) 행해져 온 것으로 알려져 있다. 검색자(searcher)는, 문헌을 검토하고, 정렬 시스템에 기초하여 위 문헌이 어느 곳으로 정렬되어야 하는지를 확인하며, 정렬 내에서 문서들과 기록들에 대한 검색을 진행하였다. 검색자는, 검색이 진행되고 있는 확정된 범위에 기초하여, 지식재산 문서의 적절한 섹션을 시각적으로(visually) 검토하는 것으로 알려져 있다. 정보기술의 도래와 함께, 수공 검색들은, 대부분의 지식재산 등록들 및 공개된 출원들이 오직 전자적 형태로만 이용 가능하게 됨으로써, 대부분의 경우에 더 이상 이용할 수 없게 되었다. 지식재산 문서의 전자적 형식의 도래와 함께, 수공 검색과 함께 채용된 유사한 전략들이 전자적 지식재산 데이터베이스를 검색하기 위해 이용될 수 있게 되었다.
상이한 결과들을 취득하기 위해, 검색의 상이한 정렬들이 채택될 수 있다. 예를 들면, 지식재산 자산을 위한 서류를 제출할 것인지의 여부를 확인하기 위해, 신규성 검색(novelty search)이 채택될 수 있다. 현재 지식재산 자산의 청구범위 하에서 제품이 포함되는지의 여부를 확인하기 위해, 제품 정리 검색(product clearance search)이 채택될 수 있다. 지식재산 자산의 등록된 청구범위가 유효한지 등을 결정하기 위해, 무효 검색(invalidity search)이 이용될 수 있다. 종래의 전자적 지식재산 문서 검색 툴들은, 검색들의 상이한 정렬들을 지원하지 않는다. 오히려, 검색의 범위에 기초하여 검색에서 검토될 지식재산 문서의 섹션들을 제한하는 것은, 검색하는 사람 즉, 검색자에게 부담이 된다. 데이터베이스 내의 등록된 지식재산권 및 공개되어 계류중인 지식재산 출원의 양이 증가하기 때문에, 각 검색에 대해 검토될 것이 요구되는 더 많은 관련된 문서들로 인해 검색자의 부담이 증가하였다.
결과들을 평가하는 것과 관련한 부담들을 완화하고 지식재산 문서들의 전자적 형식을 이용하기 위해서는, 검색자에 의해 이용될 툴이 질의의 제출의 결과들을 정리(organize) 할 필요성이 있다. 툴은, 검색자가, 더 효율적이고 효과적으로 정확하고, 적절하며, 소망하는 검색 결과들을 확정할 수 있도록, 검색 시 지식재산 문서의 상이한 섹션들에 영향을 미칠 수 있도록 할 것이다.
본 발명은, 지식재산 문서들의 집합을 효율적이고 효과적으로 검색하기 위한 방법, 시스템 및 물건을 포함한다.
본 발명의 일 측면에서, 전자적 문서 집합의 검색의 결과들에 적합성을 부여하기 위해 컴퓨터로 구현되는 방법이 제공된다. 지식재산 문서들의 집합은, 집합 내의 각각의 지식재산 문서들이 다수의 섹션들에 포함되고 있는 상태로, 편집되고 색인화 된다. 집합 내의 각 특허의 각 섹션은 식별된다. 문서 집합을 위해 검색 프로파일이 구성된다. 검색 프로파일은, 집합 내의 각 문서의 각 식별된 섹션의 선택을 포함한다. 각각의 프로파일을 위해, 각 선택된 섹션들에 가중치(weight)가 할당된다. 집합에 대해 질의를 제출하는 때에, 검색 프로파일이 선택되고, 질의 데이터는, 선택된 프로파일의 식별되고 부여된 가중치로서, 문서 집합의 각 섹션들의 데이터와 비교된다. 적합성 스코어는, 질의의 제출로부터 생성된 문서들의 편집본에서 리턴된(returned) 각 문서에 대한 연산 값이다. 편집본의 문서들은, 연산된 적합성 스코어에 기초하여 순위(rank)가 정해진다. 그 후에, 순위에 기초하여 편집본의 결과들이 다이내믹(dynamic)하게 한정된다. 적용된 다이내믹 한정에 기초하여 정렬된 적절한 문서들의 제1 편집본이 생성된다.
본 발명의 다른 측면에서, 저장 매체와 통신하는 프로세서 및 저장 매체 상에서 유지되는 전자적 문서 집합과 함께 컴퓨터 시스템이 제공된다. 전자적 문서 집합은, 지식재산 문서들의 편집본이다. 지식재산 문서들의 특성들에 기초하여, 집합 내의 각 문서들은 다수의 섹션들을 가진다. 문서들의 집합을 색인화하고 편집하는 디렉터(director)가 채용된다. 디렉터는 집합 내의 문서들의 각 섹션을 식별하는 문서 매니저(document manager)와 통신한다. 나아가, 문서 집합에 대한 검색 프로파일을 구성하는 프로파일 매니저(profile manager)가 제공된다. 프로파일 매니저는 문서 매니저와 통신하고, 편집된 집합 내의 각 문서의 각 식별된 섹션의 선택을 포함하도록 검색 프로파일을 채용한다. 프로파일 내에 포함하기 위한 구체적인 섹션들의 선택에 부가하여, 프로파일 매니저가 각 프로파일 내의 각 선택된 섹션들에 가중치를 할당한다. 가중치는, 관련된 섹션의 강조 표시를 반영한 것이다. 질의 시, 질의 매니저(query manager)가 문서 집합에 질의를 제출한다. 질의는, 적어도 하나의 검색 프로파일의 선택을 포함하고, 질의 데이터를, 프로파일 내에 반영된 것인, 문서의 각 섹션들의 데이터와 비교한다. 질의 매니저에 의한 제출에 따라, 적합한 지식재산 문서들의 편집본이 생성되고 리턴된다. 리턴된 편집본 내의 각 문서는 할당된 가중치와 적합성 스코어를 가지는 적어도 하나의 식별된 프로파일 섹션 내의 데이터에 대한 질의의 매치(match)를 포함한다. 편집본 내의 문서들의 순위를 정하고 순위에 기초하여 편집본의 결과들을 다이내믹하게 한정하는, 질의 매니저와 통신하는 적합성 내비게이터(relevancy navigator)가 제공된다. 적용된 다이내믹 한정에 기초하여 정렬된 관련 문서들의 제1 편집본이 생성된다.
본 발명의 더 다른 측면에서, 컴퓨터 메모리 상의 전자적 문서 집합의 검색의 결과들에 적합성을 부여하도록 구성된 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함하는 컴퓨터-리더블 캐리어(computer-readable carrier)와 함께, 물건(article)이 제공된다. 컴퓨터-리더블 캐리어는, 적합성 할당을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함한다. 지식재산 문서들의 집합을 편집하고 색인화 하는 명령어들이 제공된다. 집합 내의 각각의 지식재산 문서들은, 다수의 섹션들로 나누어진다. 집합의 색인화에 따라, 집합 내의 각 문서의 각각의 섹션들을 식별하는 명령어들이 제공된다. 문서들의 섹션들이 식별되면, 문서 집합에 대한 검색 프로파일을 구성하는 명령어들이 제공된다. 검색 프로파일은 집합 내의 각 문서의 각각의 식별된 섹션들의 선택이다. 부가적으로, 검색 프로파일 내의 식별된 각각의 섹션들에 가중치를 할당하는 명령어들이 제공된다. 문서 집합에 대한 질의의 제출에서, 적어도 하나의 검색 프로파일을 선택하고 질의 데이터를, 프로파일 내에서 식별된 것으로, 집합 내의 문서들의 섹션들의 데이터와 비교하는 명령어들이 제공된다. 질의의 제출로부터 생성된 문서들의 편집본에서 리턴된 각 문서에 대한 적합성 스코어를 연산하고 스코어에 기초하여 집합 내의 문서들의 순위를 정하는 명령어들이 제공된다. 순위의 결정이 완료되면, 순위에 기초하여 편집본 내의 결과들을 다이내믹하게 한정하는 명령어들이 제공된다. 편집본에 적용된 다이내믹 한정에 기초하여 정렬된 적절한 문서들의 제1 편집본이 생성되고 리턴된다.
본 발명의 다른 특징 및 장점은, 수반되는 도면과 함께 제공되는, 본 발명의 바람직한 실시예에 대한 이하의 상세한 설명으로부터 분명하게 될 것이다.
각 지식재산 문서는 당해 기술 분야에서 법정의 제출 요건들을 만족하기 위해 요구되는, 섹션들의 확정된 아웃라인(outline)을 가지는 것으로 알려져 있다. 문서 집합에 대한 질의의 제출을 용이하게 하는 하나 이상의 프로파일이 생성된다. 각 프로파일은 문서 내의 하나 이상의 식별된 섹션들에 가중치를 부여한다. 가중치는 식별된 섹션의 중요성을 대표하고, 리턴된 편집본 내의 각 문서에 값을 추가한다. 모든 질의들이 동일한 것은 아니다. 예를 들면, 화학 기술 분야의 지식재산 문서들은, 대부분 한정된 도면의 개수를 가진다. 따라서, 화학 기술 분야의 질의는, 도면들에 대한 중요성이 감소하고, 기재된 텍스트에 더 중요한 강조 표시가 위치될 수 있다. 상이한 결과들을 얻기 위해 상이한 질의들이 집합에 대해 제출된다. 따라서, 식별된 섹션들의 상이한 선택을 채용하고 상이한 선택된 섹션들에 상이한 가중치들을 부여하는 다양한 프로파일들의 생성은, 문서 결과들이 집중된 편집본을 산출하기 위해 질의의 제출이 더 효율적이고 효과적으로 처리되도록 할 수 있다.
프로파일들이 생성되고 적어도 하나의 프로파일이 질의의 제출에 대해 선택되면, 다음 단계는 선택된 프로파일을 병행하는 방법으로 질의의 결과들의 표시를 보낸다. 일 실시예에서, 질의는, 정렬되고, 티어(tier)들의 계층적 모음(hierarchical assortment) 내에 위치된 문서들의 편집본을 생산한다. 이는 적합성이 질의의 결과 표시와 함께 직접적으로 표시될 수 있게 한다. 다른 실시예에서, 질의의 결과들은, 질의의 결과들의 두 번째 세트가 프로파일 내에서 대표되는 개인 섹션들 및 각각의 독립된 섹션 내의 문서들의 정렬에 기초하여 나타나는, 프로파일 내에서 선택된 섹션들에 기초하여, 더 멀리 이송될 수 있다. 따라서, 질의의 결과들을 생성하는 및 선택된 프로파일을 병행하는 방법의 적합성에 기초하여 질의의 결과들을 표시하는 프로파일 선택이 채용된다.
본 명세서에 참조된 도면들은 명세서의 일부를 형성한다. 도면 내에 도시되는 특징들은, 본 발명의 오직 몇몇의 실시예들에 대한 도시로서 이해되고, 명백히 지시되지 않으면, 본 발명의 모든 실시예들에 대한 도시로 이해되지는 않는다. 반대를 보여주는 암시가 만들어지지는 않는다.
도 1은, 하나 이상의 프로파일의 생성을 위해 지식재산 문서의 섹션들을 식별하는 과정을 도시하는 플로우 차트이다.
도 2는, 하나 이상의 프로파일에 대한 2차적인(secondary) 가중치를 생성하는 과정을 도시하는 플로우 차트이다.
도 3은, 스트링 매치(string match)가 일어나는 각 프로파일 섹션 내의 위치를 반영하기 위해 2차적인 가중치를 채용하는 과정을 도시하는 플로우 차트이다.
도 4는, 2차적인 프로파일을 생성하는 과정 및 질의의 제출로부터의 검색 결과들에 가중치들을 할당하는 과정을 도시하는 플로우 차트이다.
도 5는, 2차적인 프로파일을 질의의 결과 세트에 적용하는 과정을 도시하는 플로우 차트이다.
도 6은, 질의의 결과들을 정렬하는 과정을 도시하는 플로우 차트이다.
도 7은, 본 발명의 바람직한 실시예에 따라 복귀되고 정렬된 결과들에 적합성을 할당하는 과정을 도시하는 플로우 차트이며, 등록된 특허의 첫 번째 페이지 상의 출력을 위해 제안된다.
도 8은, 본원적인(underlying) 문서 집합의 질의의 결과들의 표현을 다이내믹하게 한정하는 과정을 도시하는 플로우 차트이다.
도 9는, 본원적인 문서 집합의 질의의 결과들에 한정(limit)을 다이내믹하게 설정하는 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface)를 툴로서 채용하는 과정을 도시하는 플로우 차트이다.
도 10은, 그래픽 사용자 인터페이스의 예시를 도시하는 블록 다이어그램이다.
도 11은, 본원적인 문서 집합의 질의의 결과들을 정렬하고 분석하기 위해 채용된 툴들의 세트에 대한 블록 다이어그램이다.
본 명세서의 도면들에서 대체로 설명되고 도시되는, 본 발명의 구성요소들이, 상이한 구성들의 넓고 다양한 범위에서 배열되고 설계될 수 있는 것으로 쉽게 이해될 것이다. 그러므로, 도면들에서 표시된 것과 같은, 본 발명의 장치, 시스템 및 방법의 실시예들에 대한 이하의 상세한 설명은, 청구된 범위로서의 본 발명의 범위를 한정하도록 의도되지 않았으며, 단지 본 발명의 선택된 실시예들의 대표에 불과하다.
본 명세서 내에서 설명되는 기능적인 유닛(unit)들은, 매니저들 및 디렉터들로 이름이 붙여진다. 매니저 및/또는 디렉터는, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(field programmable gate arrays), 프로그래머블 어레이 로직(programmable array logic), 프로그래머블 로직 장치(programmable logic devices) 또는 유사한 것과 같은, 프로그래머블 하드웨어 장치들(programmable hardware devices)로 구현될 수 있다. 매니저 및/또는 디렉터는 다양한 타입의 프로세서에 의한 실행을 위한 소프트웨어로 구현될 수도 있다. 실행 가능한 코드의 식별된 매니저 및/또는 디렉터는 예를 들어 컴퓨터 명령어들의 하나 이상의 물리적 또는 논리적 블록들, 예컨대, 물건, 방법, 기능 또는 다른 구성물로 구성될 수 있는 것들을 포함할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 식별된 매니저 및/또는 디렉터의 실행 가능 코드들이 물리적으로 함께 위치될 필요는 없으나, 논리적으로 함께 결합 될 때 매니저 및/또는 디렉터를 포함하고 매니저 및/또는 디렉터의 언급된 목적을 달성하는 상이한 장소들에 저장된 이질적인 명령어들을 포함할 수 있다.
사실, 실행 가능한 코드의 매니저 및/또는 디렉터는, 단일 명령어 또는 다수의 명령어들일 수 있고, 상이한 어플리케이션들 사이에서 및 몇몇의 메모리 장치들을 가로질러, 몇몇의 상이한 코드 세그먼트들(code segments) 상에 분배될 수 있다. 유사하게, 가동 상의 데이터(operational data)는, 매니저 및/또는 디렉터 내에서 식별 및 도시될 수 있고, 어떠한 적합한 형태로 구체화되고 어떠한 적합한 타입의 데이터 구조 내에서 구성될 수 있다. 가동 상의 데이터는, 단일 데이터 세트로 집합되거나 상이한 기억 장치들(storage devices)의 상이한 위치들에 분배될 수 있으며, 적어도 부분적으로는 시스템 또는 네트워크 상의 전자 신호로서 존재할 수 있다.
본 명세서를 통해 언급되는, "선택된 실시예", "일 실시예", 또는 "하나의 실시예"는, 실시예과 관련하여 설명된 특별한 특징, 구조 또는 특성이 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함되는 것을 의미한다. 그러므로, 본 명세서 전반의 다양한 곳에서 등장하는 "선택된 구성", "일 실시예", 또는 "하나의 실시예"라는 문구의 등장이 반드시 동일한 실시예를 참조하는 것은 아니다.
더욱이, 설명된 특징들, 구조들 및 특성들은 하나 이상의 실시예에서 어떠한 적합한 방법으로 조합될 수 있다. 이하의 설명에서, 본 발명의 실시예들에 대한 완전한 이해를 제공하기 위한 수많은 구체적인 설명들이 제공된다. 그러나, 적합한 기술분야의 통상의 기술자는, 본 발명이 하나 이상의 구체적인 상세 설명이 없이 또는 다른 방법들, 구성들, 재료들, 등과 함께 실시될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 다른 사례에서, 잘 알려진 구조들, 재료들 또는 작동들은, 본 발명이 불명확해질 수 있는 측면들을 피하기 위해 도시되지 않거나 상세하게 설명되지 않는다.
전반에 걸쳐 유사한 숫자들에 의해 유사한 부분들이 지시되는 도면들에 대한 참조에 의해 본 발명에 도시된 실시예들이 최선으로 이해될 것이다. 이하의 설명은, 오직 예시를 경유하는 것으로 의도되며, 본 명세서에 청구된 범위로서의 본 발명과 일관성을 가지는 장치들, 시스템들, 및 과정들의 어떠한 선택된 실시예들을 간소하게 도시한다.
실시예들에 대한 이하의 설명에서, 본 발명이 실시될 수 있는 구체적인 실시예를 도시를 통해 보여주고 본 명세서의 일부를 이루는, 수반되는 도면들이 참조 된다. 구조적인 변경들이 본 발명의 범위로부터 벗어남이 없이 이루어질 수 있기 때문에, 다른 실시예들도 활용될 수 있는 것으로 이해된다.
등록된 및 공개된 지식재산 문서들을 설명하는 문서들이 다수의 섹션들로 나누어질 수 있는 것으로 인식된다. 완료된 출원의 제출을 위해서는 각 섹션이 요구되며, 각 섹션은 목적을 가진다. 본원적인 지식재산의 각 섹션에 대한 상세한 내용들이 여기에서 다뤄지지는 않을 것이다. 그러나, 지식재산 문서의 일례로서, 문헌의 목적들을 위해, 특허의 상이한 섹션들이 식별될 것이다. 대부분의 경우에, 각 특허출원은 제목(title), 우선일(priority filing date), 요약(abstract), 기술분야의 설명(background desciption), 요약(summary), 도면의 간단한 설명(brief description of the drawing figures)(만약에 있다면), 도면(drawing figures)(만약에 있다면), 발명의 상세한 설명(detailed description of the invention) 및 청구범위(claims)를 포함한다.
검색의 목적에 의존하여 특허 영역 내에서 채용된 상이한 검색의 카테고리들이 있다. 예를 들면, 침해 및/또는 제품 정리 검색은 청구범위의 언어와 관련되므로, 문서 집합 내에서 표현되는 청구범위와 필수적으로 직접 연결될 것이다. 유효성 및/또는 무효성 검색은 어떠한 알려진 선행 기술에 관련되므로, 지식재산 문서의 우선일의 식별이 요구된다. 발명자(들)가 특허 출원의 제출에 선행 또는 후행하는 그들의 발명의 신규성을 결정하고자 할 때에, 발명자들 또는 그의 대리인 또는 대표가 신규성 검색을 의뢰할 수 있다. 그러한 검색은 청구범위의 중요성을 감소시키고, 발명의 상세한 설명에 집중될 수 있다. 따라서, 본 명세서에서 상술하는 것처럼, 각 검색은 문서 집합 내의 지식재산 문서의 상이한 섹션들에 강조표시를 두게 된다.
도 1은, 하나 이상의 프로파일의 창작을 위해 지식재산 문서의 섹션들을 식별하는 과정을 도시하는 플로우 차트(100)이다. 미국 특허 상표청(U.S. Patent and Trademark Office)을 예시로서 참조하면, 현행법 하에서는 미국 특허 상표청에 제출된 각 특허문서가 다음의 섹션들을 포함할 것이다:발명의 명칭, 배경기술(기술분야 및 선행기술의 설명을 포함하는), 발명의 요약, 도면의 간단한 설명, 도면, 바람직한 실시예(들)의 상세한 설명, 청구범위 및 요약. 일 실시예에서, 모든 지식재산 문서들이, 화학 실험 및 다른 외국의 특허 및 지식재산 문서에서와 같이, 도면을 포함할 것은 아니다. 유사하게, 다른 국가들 및 지역 사무국들 내에서 그리고 선행 국내 업무 내에서, 지식재산 문서 내의 상이한 양의 섹션들 또는 상이한 순서(order)로 표현되는 섹션들이 있을 수 있다. 따라서, 질의를 가지는 집합 내의 지식재산 문서의 하나 이상의 섹션 위에 강조 표시를 위치시키기에 앞서, 문서들의 출처, 문서들의 상이한 섹션들 및 집합 내에서 구성된 섹션들의 순서가 식별될 필요성이 있다.
처음에는, 지식재산 문서들의 집합이 편집되고(compiled) 색인화(indexed) 된다(102). 당해 기술분야에서는 특허들 및 특허 공개물들이 다수의 섹션들로 구성되는 것으로 인식된다. 문서들의 편집본(compilation)에 따라, 문서들의 집합 내의 각 특허 내의 각 섹션이 식별된다(104). 변수(variable) NTotal이 지식재산 문서 내의 섹션들의 수에 할당된다(106). 상이한 검색 요구를 보내는 상이한 프로파일들이 생성된다. 지식재산 문서들의 섹션들의 상이한 조합들 상에 강조표시를 위치시키는 것 및/또는 문서의 하나 이상의 섹션에 대한 0 값의 할당으로서 검색하는 동안 그 섹션을 생략하는 것에 의해, 프로파일이 생성된다. 프로파일에 기초한 검색을 지원하는 적어도 하나의 프로파일이 생성된다. 그러나, 일 실시예에서, 특별한 검색의 요구들에 응하는 프로파일의 선택을 지원하는, 다양한 생성된 프로파일들이 있다. 지식재산 문서들의 섹션들이 스텝(106)에서 식별되면, 프로파일 지점(designation)에 연관된 카운팅 변수(counting variable) X가 초기화되고, 정수 1로 할당되며(108), 지식재산 문서의 섹션들에 존재하는 카운팅 변수 N이 정수 1로 할당된다(110). 지식재산 문서 집합의 sectionN을 시작할 때, 생성되고 있는 프로파일, profileX의 일부로서 sectionN이 채용될 것인지의 여부가 결정된다(112). 스텝(112)에서의 결정에 대한 긍정의 응답이 sectionN을 profileX에 결합한다(114). sectionN의 선택과 함께, 1차적인 가중치(primary weight)가 sectionN에 부여된다(116). 1차적인 가중치는, 이전에 선택된 어떠한 섹션들 및 결합될 또는 프로파일로부터 생략될 다른 섹션들을 포함하는 지식재산 문서 집합의 다른 섹션들을 고려한, profileX에 대한 sectionN의 중요성을 나타내는 수치적 값이다. 스텝(116)에 따라 또는 스텝(112)에서의 결정에 대한 부정의 응답에 따라, 지식재산 문서들의 섹션들과 연관된 변수 N이 증가한다(118). 편집되고 색인화된 집합 내의 지식재산 문서들의 모든 식별된 섹션들이 결합 또는 profileX로부터의 생략을 위해 평가될지 여부가 결정된다(120). 스텝(120)에서의 결정에 대한 긍정의 응답은 profileX에 대한 프로파일 생성 프로세스를 끝마친다(122). 반대로, 스텝(120)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, profileX에 대한 집합 내의 부가적인 섹션들을 고려하기 위해, 스텝(112)로의 리턴이 뒤따른다. 이후 문서 집합을 생성하는 어떠한 부가적인 프로파일들이 있는지의 여부가 결정된다(124). 스텝(124)의 결정에 대한 긍정의 응답에는, 카운팅 변수 X의 증가(126) 및 스텝(110)으로의 리턴이 뒤따른다. 반대로, 스텝(124)에서의 결정에 대한 부정의 응답은 X와 연관된 수를 변수 XTotal에 할당하는 것으로 프로파일들의 생성을 끝마친다(128). 따라서, 각 프로파일이 지식재산 문서 집합 내의 하나 이상의 식별된 섹션 상에 강조 표시를 위치시키는, 하나 이상의 프로파일이 지식재산 문서 집합에 대해 생성될 수 있다.
도 1에서 도시하듯, 검색 프로세스 동안에 지식재산 문서들의 선택된 섹션들의 채용을 강조하거나 덜 강조하는 하나 이상의 프로파일이 생성될 수 있다. 도 2는, 생성된 각 프로파일에 추가될 수 있는 강조 표시의 추가된 범위(dimension)를 도시하는 플로우 차트(200)이다. 더 상세하게는, 각 프로파일의 선택된 섹션들 내의 매치하는 스트링(string)의 양에 기초하여 추가하거나 또는 가중치 스코어로부터 감하기 위해, 2차적인 가중치(secondary weight)의 형태로 추가된 가중치가 채용될 수 있다. 도 1에서 도시하듯, 생성된 프로파일들의 양을 대표하는 변수 XTotal가 할당되며(202), 카운팅 변수 X가 정수 1로 할당된다(204). 그런 후에, 도 1에서 도시하듯, 가중치 할당과 함께 profileX의 섹션들의 양을 대표하는 변수 YTotal이 할당된다(206). 프로파일의 개인 섹션(individual section)들을 평가하기 위해, 카운팅 변수 Y가 정수 1로 할당된다(208). 이후 2차적인 가중치가 profileX의 sectionN에 추가될 것인지의 여부가 결정된다(210). 스텝(210)의 결정에 대한 부정의 응답에는, 프로파일 내의 차기 섹션(next section)을 평가하기 위해 스텝(230)으로의 점프가 뒤따른다. 반대로, 스텝(210)의 결정에 대한 긍정의 응답에는, 2차적인 가중치 할당이 배열된(tiered) 구조인지의 여부를 결정하는 제2 질의(second query)가 뒤따른다(212). 더 상세하게는, 각 프로파일은 선택된 프로파일을 가지는 검색 프로세스 동안에 리턴된 데이터 스트링 매치들(data string matches)의 양에 의존하는 가중치 값들의 계층(hierarchy)을 포함할 수 있다. 스텝(212)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, sectionY에 대한 2차적인 가중치 할당을 채용하기 위해 리턴되어야 하는 데이터 스트링 매치들의 최소 장벽(minimum threshold)에 대한 설정이 뒤따른다(214). 스텝(214)에 따라, 2차적인 가중치 값이 profileX와 sectionY에 대해 설정된다(216). 스텝(214) 및 스텝(216)에서의 입력은, 스텝(212)에서 수립된(established) 2차적인 가중치 구조를 만족시키는 파라미터들을 설정하기 위한 것이다. 따라서, 각 프로파일 섹션에 대해, 매치들의 장벽 값이 초과될 때 검색 결과들 상에 강조표시를 제공하는 2차적인 가중치 값이 설정될 수 있다.
단일의 2차적인 가중치 값의 설정에 부가하여, 2차적인 가중치 장벽 값들의 계층을 수용하는, 프로파일의 각 선택된 섹션이 구성될 수 있다. 스텝(212)에서의 결정에 대한 긍정의 응답에 따라, 변수 ZTotal이 profileX, sectionY에 할당될 계층적 장벽(hierarchical thresholds)의 양으로 할당되고(218), 티어(tier) 카운팅 변수 Z가 정수 1로 설정된다(220). 스텝(220)에 따라, profileX, sectionY, tierZ에 대한 2차적인 가중치 할당을 채용하기 위해 리턴되어야 하는 데이터 스트링 매치들의 최소 장벽이 설정되고(222), 2차적인 가중치 값이 profileX sectionY tierZ에 대해 설정된다(224). 가중치 값이 선택된 TierZ에 대해 설정되면, 티어 카운팅 변수 Z가 증가되며(226), profileX, sectionY에 대한 모든 티어들에 대해 모든 가중치 값들이 설정되었는지의 여부에 관한 결정이 뒤따른다. 스텝(228)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 스텝(222)로의 리턴이 뒤따른다. 반대로, 스텝(228)에서의 결정에 대한 긍정의 응답에 따라 또는 스텝(216)에 따라서는, 선택된 프로파일의 차기 섹션의 평가를 진행하기 위한, 카운팅 변수 Y의 증가가 뒤따른다(230). 이후 선택된 프로파일의 모든 섹션들이 2차적인 가중치 장벽 값들의 계층에 대한 할당을 위해 평가되어야 하는지의 여부가 결정된다(232). 스텝(232)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 스텝(210)으로의 리턴이 따르며, 스텝(232)에서의 결정에 대한 긍정의 응답에는, 프로파일 카운팅 변수 X의 증가가 뒤따른다(234). 스텝(234)에 따라, 모든 생성된 프로파일들이 2차적인 가중치의 할당을 위해 평가되어야 하는지의 여부가 결정된다(236). 스텝(236)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 스텝(206)으로의 리턴이 따르며, 스텝(236)에서의 결정에 대한 긍정의 응답은, 생성된 프로파일의 선택된 섹션들에 대한 2차적인 가중치 장벽 값들의 계층의 할당을 끝마친다(238). 따라서, 각 프로파일은, 2차적인 가중치의 계층과 함께, 프로파일 내의 매치하는 스트링들의 양뿐만 아니라 각 프로파일의 선택된 섹션들 모두에 강조 표시를 위치하도록 구성될 수 있다.
도 2에서 도시하듯, 분석되고 있는 문서 집합 내의 질의 스트링 및 데이터 사이의 매치들의 양에 대한 하나 이상의 장벽 값에 기초한 2차적인 가중치들을 가지는, 예컨대 티어들(tiers)인 2차적인 가중치들의 계층이 프로파일의 각 개인 섹션에 적용될 수 있다. 다른 실시예에서, 2차적인 가중치는, 도 3에서 도시하듯, 스트링 매치를 일으키는 하나 이상의 프로파일 섹션 내의 위치를 반영할 수 있다. 이러한 2차적인 가중치는, 도 2에서 도시되는 2차적인 가중치로부터 분리되거나 추가될 수 있다. 도 1에서 도시하듯, 생성된 프로파일의 양을 대표하는 변수 XTotal이 할당되며(302), 카운팅 변수 X가 정수 1로 할당된다(304). 그런 후에, 가중치 할당과 함께 profileX내의 섹션들의 양을 대표하는 변수 YTotal이 할당되며(306), 카운팅 변수 Y가 정수 1로 할당된다(308). 이후 2차적인 가중치가 profileX, sectionY에 추가될 것인지의 여부가 결정된다(310). 스텝(310)에서의 결정에 대한 긍정의 응답에는, profileX, sectionY의 다양한 서브섹션들(subsections)로의 분배가 뒤따른다(312). 스텝(312)에서의 분배에 대해 채용될 수 있는 상이한 실시예들이 있다. 예를 들면, 일 실시예에서, 첫 번째 문장으로 한정되고 있는 제1 서브섹션(first subsection), 마지막 문장으로 한정되고 있는 제3 서브섹션(third subsection), 및 제1 및 제3 서브섹션 사이에 위치된 모든 데이터로 한정되고 있는 제2 서브섹션(second subsection)의, 3개의 서브섹션들이 있을 수 있다. 유사하게, 또 다른 실시예에서, profileX, sectionY는, 전체로서 profileX, sectionY의 퍼센티지(percentage)와 관련하는 각 섹션 길이를 가지는, 다수의 섹션들로 나누어질 수 있다. 서브섹션들의 양을 결정하기 위해 채용된 방법과 관계없이, 각 profileX, sectionY는, profileX, sectionY 내뿐만 아니라 선택된 서브섹션 내의 매치의 위치에서 매치하는 스트링을 반영하는 할당된 2차적인 가중치를 가지는 둘 이상의 서브섹션들로 나누어질 수 있다.
스텝(312)에 따라, profileX, sectionY에 대해 생성된 서브섹션들의 양으로 변수 ZTotal이 할당되고(314), 카운팅 변수 Z는 정수 1로 할당된다(316). 2차적인 가중치가 profileX, sectionY, subsectionZ에 할당된다(318). 스텝(318)에서의 할당에 따라, 카운팅 변수 Z가 증가되고(320), 2차적인 가중치 할당을 위해 평가되지 않는 profileX, sectionY내에 더 많은 어떠한 서브섹션이 있는지의 여부에 관한 결정이 뒤따른다. 스텝(322)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 스텝(318)로의 리턴이 뒤따른다. 반대로, 스텝(322)에서의 결정에 대한 긍정의 응답 또는 스텝(310)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 카운팅 변수 Y의 증가가 뒤따른다(324). 이후에 2차적인 가중치의 할당을 위해 평가되지 않는 profileX내의 어떠한 섹션들이 있는지의 여부가 결정된다(326). 스텝(326)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 스텝(310)으로의 리턴이 뒤따른다. 반대로, 스텝(326)에서의 결정에 대한 긍정의 응답에는, 카운팅 변수 X의 증가와(328), 2차적인 가중치 할당을 위해 모든 프로파일들이 평가되어야 하는지의 여부에 관한 결정이 뒤따른다(330). 스텝(330)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 스텝(306)으로의 리턴이 뒤따르며, 긍정의 응답은, 2차적인 가중치 할당 프로세스를 끝마친다. 따라서, 프로파일 섹션은, 그들의 물리적 위치에 기초하여, 하나 이상의 식별된 서브섹션에 할당되는 2차적인 가중치와 함께, 다양한 서브섹션들로 다시 나누어질 수 있다.
도 1-3에서, 1차적인 프로파일(primary profile)은, 스트링 세트의 매치를 위한 지식재산 문서들의 검색과, 매치를 가지는 각 문서의 상이한 섹션에 대한 가중치의 적용을 위해 생성되었다. 2차적인 프로파일(secondary profile)도, 매치하는 스트링 세트를 가지는 문서들의 편집본에 기초하여 채용될 수 있다. 더 상세하게는, 검색자에게 결과들을 표시하기 이전에, 2차적인 고려사항에 기초하여 결과들에 2차적인 가중치를 적용하는 2차적인 프로파일이 채용될 수 있다. 우선일 및/또는 공개일을 포함하는, 그러나 이에 한정되지 않는, 지식재산 문서의 상이한 특성들이 2차적인 가중치의 사용을 위해 채용될 수 있다. 특허 분야에서, 우선일은 패밀리(family)의 특허 내에서 가장 빠른 날짜를 대표한다. 더 상세하게는, 발명을 상세하게 설명하는 하나의 특허 출원으로 처음 제출한 때에, 발명에 대한 우선일이 확립된다. 지식재산 문서에 대한 공개일은 등록된 특허가 승인된 날짜를 대표하고, 특허 공개에 대한 공개일은 계류 중인 특허 출원이 공개되었다는 데이터를 대표한다. 하나 이상의 표시된 날짜들로부터 데이터를 채용하는 것으로 2차적인 프로파일들이 생성될 수 있다.
도 4는, 질의의 제출로부터 리턴된 문서 데이터와 연관된 날짜 인자(date factor)에 기초하여, 가중치들을 검색 결과들에 할당하는 2차적인 프로파일을 생성하는 과정을 도시하는 플로우 차트(400)이다. 일 실시예에서, 날짜 인자는, 공개일, 제출일 및 외국의 우선일을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지는 않는다. 처음에는, 2차적인 프로파일, SecondaryProfile이 설정된다(402). 질의의 제출로부터의 문서들의 양이 변수 NTotal로 할당되고(404), 카운팅 변수 N은 정수 1로 설정된다(406). 리턴된 문서들의 세트 내의 documentN을 위해, 우선일이 회수되고(408), 변수 N의 증가가 뒤따른다(410). 이후 SecondaryProfile의 인자의 회수(retrieval)가 리턴된 문서들의 세트에 대해 완료되었는지의 여부가 결정된다(412). 스텝(412)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 스텝(408)로의 리턴이 뒤따른다. 반대로, 스텝(412)에서의 결정에 대한 긍정의 응답에는, 추출된 SecondaryProfile 인자에 기초하여, 검색 결과들 내의 문서들을 정렬하는 정렬 알고리즘(sorting algorithm)의 실행이 뒤따른다(414). 정렬 알고리즘이 채용될 수 있는 많은 상이한 형태가 있으며, 따라서, 본 발명은 어떠한 특별한 정렬 알고리즘에 한정되는 것이 아니다. 집합 내의 문서들의 정렬가 완료되면, 가장 오래된 SecondaryProfile 날짜를 가지는 세트 내의 문서에 변수 DocumentOLD가 할당되고(416), 가장 최신의 SecondaryProfile 날짜를 가지는 세트 내의 문서에 변수 DocumentNEW가 할당된다(418). 변수 DateRange는, 변수 DocumentNEW와 DocumentOLD 사이의 차이로 할당되고(420), DateRange는 다수의 섹션들로 나누어진다(422). 스텝(422)에서 DateRange를 나누기 위해 채용될 수 있는 상이한 실시예들이 있다. 예를 들면, 일 실시예에서, DocumentNEW와 연관된 날짜에 가장 근접한 문서들로 한정되고 있는 제1 서브섹션, DocumentOLD와 연관된 날짜에 가장 근접한 문서들로 한정되고 있는 제3 서브섹션, 및 제1 서브섹션과 제2 서브섹션 사이에 위치된 날짜들을 가지는 모든 문서들로 한정되고 있는 제3 서브섹션의 3개의 서브섹션들이 있을 수 있다. 유사하게, 또 다른 실시예에서, DateRange는, 각 섹션이 집합으로부터의 문서들에 대한 동일한 분배를 가지는, 다수의 섹션들로 나누어질 수 있다. 따라서, 채용된 방법과 관계없이, 문서 세트 내의 각 서브섹션이, 2차적인 가중치에 기초한 질의의 결과들의 적합성과 함께, 2차적인 가중치에 적용될 수 있다.
적어도 하나의 2차적인 데이터 기준(secondary data criteria)에 기초한 질의의 결과들로부터의 문서들에 대한 정렬에 따라, DateRange 내의 섹션들의 양으로 변수 ZTotal이 할당되고(424), 카운팅 변수 Z는 정수 1로 할당된다(426). 가중치가 DateRangeZ로 할당되고(428), 변수 Z의 증가가 뒤따른다(430). 스텝(430)에 따라, 각 서브섹션에 대한 가중치가 할당되는지의 여부가 결정된다. 스텝(432)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 스텝(428)로의 리턴이 뒤따른다. 반대로, 스텝(432)에서의 결정에 대한 긍정의 응답은, 각 생성된 서브섹션에 대한 가중치 할당을 끝마친다. 따라서, 데이터의 표시에 앞서 2차적인 인자(secondary factor)를 더 강조하는 2차적인 가중치를 결과 세트(result set)에 적용하기 위해, 2차적인 프로파일이 생성될 수 있다.
문서 집합의 질의의 결과들에 대한 2차적인 인자의 적용은, 날짜들에 한정되지 않는다. 도 5는, 어떠한 하나의 지식재산 문서와 연관된 날짜를 채용하지 않는 결과 세트에 대한 2차적인 프로파일의 적용을 도시하는 플로우 차트(500)이다. 검색이 시작될 때, 질의를 지원하는 하나 이상의 문서 집합들이 선택된다(502). 일 실시예에서, 문서 집합들은 지식 재산 문서 집합들의 형태일 수 있다. 유사하게, 일 실시예에서, 문서 집합들은, 미국 특허 상표청, 일본 특허청, 유럽 특허청 등에 의해 등록된 문서들의 집합과 같은, 상이한 형식들이 될 수 있다. 문서 집합이 선택되면, 검색을 위한 프로파일이 선택된다(504). 프로파일의 예시들이 도 1-3에서 도시된다. 스텝(502) 및 스텝(504)에서의 선택들이 완료되면, 질의가 들어오고(entered) 프로파일 및 선택된 문서 집합(들)에 제출된다(506). 일 실시예에서, 질의는 스트링이다. 질의의 적어도 하나의 발생을 가지는, 집합 내의 문서들의 양에 대한 카운트가 결정되고 변수 XTotal에 할당되며(508), 매치하는 문서들에 대한 카운팅 변수 X는 정수 1로 할당된다(510). 나아가, 커리 제출을 위해 선택된 프로파일 내의 섹션들의 양으로 변수 NTotal이 할당되고(512), 선택된 프로파일들에 대한 카운팅 변수 N은 정수 1로 할당된다(514). 스코어(score)는, 각각의 DocumentX SectionN에 대해 계산된다. 일 실시예에서, 스코어가 SectionN내의 질의의 매치들의 수와 SectionN으로 할당된 포인트들의 양의 곱(product)으로 계산된다(516). 일 실시예에서, SectionN에 대한 포인트 분배는, 집합 내의 구체적인 섹션의 값을 나타낸다.
스텝(516)을 따라, 변수 N이 증가되며(518), 프로파일 내의 모든 섹션들이 평가되는지의 여부를 지시하는 결정이 뒤따른다(520). 스텝(520)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 스텝(516)으로의 리턴이 뒤따른다. 반대로, 스텝(520)에서의 결정에 대한 긍정의 응답에는, 변수 X의 증가가 뒤따른다(522). 이후 카운트 내의 모든 문서들이 평가되는지의 여부가 결정된다(524). 스텝(524)에서의 결정에 대한 긍정의 응답은, 리턴된 문서들에 대한 스코어 평가를 끝마친다(526). 반대로, 스텝(524)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 프로파일 섹션들 상에서 다음 문서의 스코어에 대한 평가를 위해, 스텝(516)으로의 리턴이 뒤따른다.
모든 문서들 및 선택된 프로파일들로 스코어가 할당되면, 질의의 제출로부터 리턴된 각 문서들 및 선택된 프로파일들에 대한 합계(aggregate) 스코어가 계산된다(526). 도 5에서 도시하듯, 편집본 내의 각 문서는, 매치하는 스트링들의 양에 기초한 수학적인 값의 형식인 스코어 및 프로파일 내에서 지정되는 연관된 가중치들을 포함한다.
특허 검색을 진행하는 과정에 있어서, 더욱 적합한 검색 결과들이 어느 것인지를 결정하는 것이 중요한 것으로 이해된다. 따라서, 질의 매치에 대한 공헌도 인자(contributing factor)인 스코어에 부가하여, 매치하는 문서들의 순위(rank)를 제공하는 것도 채용된다. 순위는 어떠한 리턴된 문서들이 다른 리턴된 문서들보다 더 적합한 것으로 간주될 수 있는지를 나타낸다. 순위와 함께 채용되고, 스코어에 기초한 순위 및/또는 2차적인 인자와 순위의 조합을 포함할 수 있는, 상이한 인자들이 있다.
도 6은, 리턴된 문서 당 및 프로파일 내의 섹션 당 스코어 할당에 기초하여, 질의로부터 리턴된 문서를 정렬하는 과정을 도시하는 플로우 차트(600)이다. 도 5에서 계산되었듯이, 질의의 제출의 적어도 하나의 발생을 가지는, 질의로 리턴된 문서들의 전체 양에 대해 변수 XTotal이 할당된다(602). 이후 문서들을 정렬하는 정렬 알고리즘이 불려온다(604). 일 실시예에서, 문서들이 가장 높은 스코어에서 가장 낮은 스코어로 또는 가장 낮은 스코어에서 가장 높은 스코어의 순서로 정렬될 수 있다. 채용될 수 있는 많은 상이한 형태의 정렬 알고리즘들이 있으며, 따라서, 본 발명은 어떠한 특별한 정렬 알고리즘에 한정되지 않을 것이다. 집합 내의 문서들의 정렬가 전체로서 완료되면, 각 섹션 내의 문서들의 정렬를 생성하는 것이 용이하도록 질의 내의 각 문서 집합들의 선택된 프로파일(들)이 정렬될 수 있다. 일 실시예에서, 리턴된 문서들을 정렬하는 과정은, 스코어 결과들의 순위로 간주될 수 있다. 변수 NTotal은 검색을 위해 선택된 프로파일 내의 섹션들의 양을 대표한다(606). 섹션 카운팅 변수 N은 정수 1로 초기화되며(608), 문서 카운팅 변수 X는 변수 1로 초기화된다(610). 섹션 N에 대해, 질의 입력의 적어도 하나의 발생을 가지는 각 문서들 X는, 첫 번째 문서 X에서 마지막 문서 XTotal까지로 정렬된다(612). 섹션 N에 대한 정렬가 완료되면, 변수 N은 증가하고(614), 선택된 프로파일의 모든 섹션들이 정렬를 위해 평가되는지의 여부에 관한 결정이 뒤따른다(616). 스텝(616)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 스텝(612)로의 리턴이 뒤따른다. 반대로, 스텝(616)에서의 결정에 대한 긍정의 응답은, 선택된 프로파일 내의 모든 섹션들이 정렬된 문서들의 집단을 가지는 것을 지시한다. 따라서, 질의의 결과들의 정렬는, 제1 계층(first level)이 전체 내의 질의이고, 제2 계층(second level)이 프로파일을 포함하는 선택된 섹션들에 의해 정렬되고 있는, 두 계층에서 수행된다.
문서 집합의 정렬(들)이 완료되면, 정렬된 질의의 결과들을 이송하기 위해 불려지는 상이한 툴(tool)들이 있다. 더 상세하게는, 질의와 질의의 결과들의 정렬가 완료된 상태에서, 질의의 제출자에게 이송되는 데이터는, 전체로서 질의로부터의 결과의 적합성 및/또는 제출된 질의 프로파일 내의 섹션 당 적합성에 기초한다. 도 7은, 리턴되고 정렬된 검색 결과들에 대해 적합성을 할당하는 과정을 도시하는 플로우 차트(700)이다. 리턴된 검색 결과들인 티어들(tiers)의 양이 변수 TTotal로 할당된다(702). 일 실시예에서, 변수 TTotal은 고정(static) 변수이다. 그러나, 또 다른 실시예에서, 변수 TTotal은 다이내믹(dynamic) 변수일 수 있다. 적합성 평가(relevancy assessment)는, 질의의 결과들 내의 모든 문서들에 기초하고 있는 제1 계층과, 문서 집합의 각 프로파일에 기초한 제2 평가의 2 계층에서 진행될 수 있다. 변수 XTotal은, 질의로부터 리턴되고 정렬된 모든 문서들을 대표하고(704), 질의의 결과들의 양을 계산하기 위한 TTotal인 티어들의 양, 각 티어 T에 할당되기 위한 QS에 의해 나누어진다(706). 티어 T에 대한 질의의 결과들의 할당에 대해, 티어 카운팅 변수 T가 정수 1로 초기화되며(708), 티어에 할당되기 위한 문서들을 대표하는 카운팅 변수 X는 정수 1로 초기화된다(710). 스텝(708) 및 스텝(710)에서의 초기화에 따라, DocumentX가 TierT에 할당된다(712). 스텝(712)에서의 할당에 따라, 변수 X는 증가되고(714), TierT가 할당된 질의의 결과들로 채워져 있는지의 여부가 결정된다(716). 스텝(716)에서의 결정에 대한 부정의 응답에는, 스텝(712)로의 리턴이 뒤따른다. 반대로, 스텝(716)에서의 결정에 대한 긍정의 응답에는, TierT에 대한 질의의 결과들의 할당의 완료가 뒤따른다. 변수 T는 이후 증가되며(718), 티어들로 질의의 결과들의 모든 할당들이 완료되었는지 여부에 관한 결정이 뒤따른다(720). 스텝(720)에서의 결정에 대한 부정의 응답은, 스텝(710)으로의 리턴이 뒤따른다. 반대로, 스텝(720)에서의 결정에 대한 긍정의 응답은, 수립된 티어들로 질의의 결과들의 할당을 완료한다. 티어들에 대한 질의의 결과들의 정렬 리스트의 할당은, 정렬의 가장 높은 적합성에서 가장 낮은 적합성의 하향식 또는 가장 낮은 적합성에서 가장 높은 적합성의 상향식일 수 있다는 것으로, 언급될 것이다. 유사하게, 일 실시예에서, 변곡점들(inflection points)은 정렬된 것에서 나타나며, 순위 결과들 및 인접한 티어들은 변곡점들에서 나누어진다. 따라서, 질의의 결과들은, 선택되고 정렬된 문서들의 적합성을 강조하기 위해 티어에 할당된다.
상기에서 설명하듯, 질의의 결과들은, 질의의 제출의 프로파일(들)과 관계없이, 조립형 기반(coarse basis) 위에서 정렬된다. 그러나, 티어 할당은, 과립형 기반(granular basis)으로 알려진, 프로파일 기반 위에서도 이루어질 수 있다. 더 상세하게는, 질의의 제출의 각 프로파일은, 프로파일의 특성들의 관점에서 리턴된 문서들의 적합성의 순서로 정렬될 수 있다. 프로파일의 채용을 지원하기 위해, 프로파일에 할당된 문서들의 각 세트가, 도 7에서 도시하는 방법으로, 티어들 내에 구성될 수도 있다. 이러한 과립형 프로파일 티어 할당은, 질의의 결과들이, 프로파일의 특성들에 기초하여 더 이송되도록 할 수 있다.
상기에서 설명하듯, 적합성에 기초한 결과들의 표시를 제공하기 위해, 문서 집합의 질의의 결과들의 각 특허가 분석될 수 있다. 일 실시예에서, 지식 재산 문서들의 리턴된 편집본의 지정된 섹션들 내의 데이터 매치들의 값을 강조 또는 덜 강조하는 결과들이 나타날 수 있다. 유사하게, 일 실시예에서, 적합성에 기초하여 검색 결과들의 표시 위에 한정(limit)사항이 위치될 수 있다. 질의의 결과들에 대한 티어들의 할당과 관련하여, 오직 선택된 티어들만이 보기(viewing)를 위해 이용 가능할 수 있으며, 상기 선택된 티어들은 더 적합한 질의의 결과들을 포함하는 티어들로 간주될 수 있다. 유사하게, 질의의 결과들의 정렬와 관련하여, 확정된 스코어 내의 오직 그러한 결과들만이 나타날 수 있는 것으로, 제출된 질의에 한정사항이 할당될 수 있다. 어떤 적합성 스코어들을 가지는 오직 그러한 결과들에 대한 질의의 결과들의 한정사항이 다른 형태들이 구체화될 수 있으므로, 질의의 결과의 표시에 대한 한정사항들은 본 명세서에 설명된 예시들로 한정되지 않을 것이다.
일 실시예에서, 관련 문서들의 편집본으로서, 정렬된 질의의 결과들이 고정적으로 나타난다. 그러나, 또 다른 실시예에서, 문서 집합의 리턴은, 리턴된 문서들의 순위에 기초하여 다이내믹하게 한정될 수 있다. 다이내믹한 측면은, 질의의 결과들을 반영하는 적합성 기준을 변경하는 것을 지원한다. 도 8은, 질의의 결과들의 표시의 다이내믹한 한정에 대한 일 실시예를 도시하는 플로우 차트(800)이다. 상기에서 도시하듯, 질의에서 리턴된 각 문서들은, 질의의 제출 인자들에 대한 적합성의 수치적 인자에 기초하여 정렬된다(802). 예컨대 각각의 리턴된 문서들에 할당된 적합성의 수치적 인자와 같은 수치적 데이터에 기초하여, 리턴된 문서들의 편집본에 대해, 커브 피팅 루틴(curve fitting routine)이 적용된다(804). 커브 피팅 루틴은 편집본의 데이터에 대한 이론적인 함수를 계산한다. 더 상세하게는, 커브 피팅 루틴은 적합성의 처리되지 않은(raw) 수치적 인자에 기초하여 이러한 이론적인 함수를 결정한다. 커브 피팅 루틴에 기초하여, 편집본 내의 몇몇 문서들이 이론적인 함수의 커브 위 또는 근처에 놓여 질 수 있다(806). 이론적인 함수의 하나 이상의 파생물(derivative)이 계산된다(808). 편집본의 결과들을 다이내믹하게 한정하기 위해, 함수에 대한 파생물들의 양이 선택된다(810). 더 상세하게는, 편집본의 결과들을 가장 관련 문서들로 한정하기 위해, 다이내믹 선택(dynamic selection)이 커브 피팅 루틴의 함수의 첫 번째 파생물 내로 한정될 것이다. 유사하게, 편집본의 결과들을 확장하기 위해, 더 큰 문서들의 양을 산출하는, 다이내믹 선택이 두 번째 파생물(또는 더 큰)로 확장될 것이다. 선택된 파생물들의 양에 기초하여, 선택된 파생물 내에 놓여진 문서들의 편집본이 리턴된다(812). 따라서, 리턴된 문서들의 편집본은, 커브 피팅 루틴의 이론적인 함수에 대한 문서의 근접도(proximity)에 기초하여 다이내믹하게 수정된다.
도 8에서 도시되는 다이내믹 선택 프로세스 및 툴은, 편집본 결과들을 한정하는 일 실시예를 도시한다. 또 다른 실시예에서, 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface)는, 소스 코드 상의 베니어판(veneer)으로서, 정렬된 편집본의 일반적인 결과들과 함께 사용자 상호작용 및 수정을 지원하기 위해 적용된다. 도 9는, 그래픽 사용자 인터페이스의 사용을 통해 편집본 내의 결과들을 다이내믹하게 한정하는 과정을 도시하는 플로우 차트(900)이다. 상기에서 설명하듯, 질의에서 리턴된 각 문서들이 질의의 제출 인자들에 대한 적합성의 수치적 인자에 기초하여 정렬된다(902). 검색 결과들이 그래프 상에 그려진다(plotted)(904). 채용될 수 있는 그래프에는 상이한 형태들이 있다. 일 실시예에서, 그래프는, 첫 번째 축에는 리턴된 문서들의 양을, 두 번째 축에는 수치적 적합성 인자를 가지는 2차원 평면 그래프의 형태가 될 수 있다. 문서들의 양이 선택된 적합성 값으로 한정될 수 있게 하는 인터페이스 상에 메커니즘이 제공된다(906). 일 실시예에서, 사용자 인터페이스 상에 슬라이더(slider)가 제공되며, 포인팅 툴(pointing tool)을 통해, 슬라이더가 그래프 상에서 제공되는 어떠한 적합성 값으로도 이동될 수 있다(908). 슬라이더의 이동에 기초하여, 관련 문서들의 양 및 적합성이 고려된 특정의 문서들이 다이내믹하게 변한다. 더 상세하게는, 경계선으로서의 슬라이더 함수들에 있어서, 슬라이더 포지션 이상의 적합성 할당과 연관된 모든 문서들은 적합한 것으로 리턴되고(910), 슬라이더 포지션 이하의 적합성 할당과 연관된 모든 문서들은 리턴되지 않는다(912). 일 실시예에서, 슬라이더 포지션으로 할당된 적합성에서의 모든 문서들이 적합한 것으로 리턴된다. 반대로, 일 실시예에서, 적합한 것으로 간주되지 않음으로 인해, 슬라이더 포지션에 할당된 적합성에서의 모든 문서들이 리턴되지 않는다. 따라서, 그래픽 사용자 인터페이스 상의 슬라이더가 적합하다고 간주되고 편집본에서 리턴된 문서들을 조정하기 위해 이동될 수 있다.
상기 도 9에서 도시하듯, 관련 문서들의 다이내믹 선택을 용이하게 하는 툴을 제공하는 그래픽 사용자 인터페이스가 채용될 수 있다. 도 10은, 그래픽 사용자 인터페이스의 예를 도시하는 블록 다이어그램(1000)이다. 더 상세하게는, 버스 구조(bus stucture)(1008)에 의해, 메모리(1006)와 연결된 프로세서 유닛(1002)을 가지는, 컴퓨터 시스템(1000)이 제공된다. 오직 하나의 프로세서 유닛(1002)만 보이나, 일 실시예에서, 더 많은 프로세서 유닛들이 확장된 설계에서 제공될 수 있다. 문서 집합(1042)을 보관하도록 구성된 저장 매체(1040)와 통신하는 시스템(1000)을 도시한다. 일 실시예에서, 전자적 문서 집합은, 등록된 특허들과 공개된 특허 출원들 포함하는 지식재산 문서들의 편집본을 포함한다. 저장 매체(1040)는, 프로세서 유닛(1002)과 통신한다. 나아가, 비주얼 데이터(visual data)를 표시하기 위한 비주얼 디스플레이(visual display)(1050)와 통신하는 시스템을 도시한다. 비주얼 디스플레이(1050)와 통신하는 입력 장치(1052)가 채용된다. 키보드, 마우스, 트랙 볼, 전자 펜 등을 포함하는, 그러나 이에 한정되지 않는, 많은 상이한 형태의 입력 장치가 채용될 수 있다. 개인 결과들(individual results)에 첨부된 계산된 적합성 스코어 및 편집본을 포함하는 문서들의 양에 기초하여 질의의 결과들의 편집본의 그래픽 표시를 전달하는 그래픽 사용자 인터페이스(1054)가 비주얼 디스플레이(1050) 상에 제공된다. 일 실시예에서, 그래픽 사용자 인터페이스(1054)는 프로세서(1002)에서 실행되는 소스 코드 상의 베니어판으로서 기능(fuction)한다. 질의의 결과들의 서브세트(subset)의 다이내믹 선택을 지원하는, 입력 장치(1052)를 통해 액세스할 수 있는 그래픽 메커니즘(graphical mechanism)(1060)이 그래픽 사용자 인터페이스 내에서 제공된다. 일 실시예에서, 그래픽 메커니즘(1060)은, 질의의 결과들의 그래픽 표시 내의 경계선을 나타내는 슬라이더의 형태이다. 그래픽 메커니즘(1060)이 그래픽 표시를 가로질러 이동되는 동안, 편집본에 위치되는 특정의 질의의 결과들이 수정된다. 일 실시예에서, 첫 번째 편(one side)에서 참조되는 및/또는 그래픽 메커니즘(1060)으로 할당되는(fall) 모든 문서들을 포함하는 모든 문서들이 질의의 결과들 내에 포함되기 위해 선택되고, 그래픽 메커니즘(1060)의 두 번째 편(second side)에서 참조되는 모든 문서들은 제외된다. 따라서, 그래픽 사용자 인터페이스의 그래픽 메커니즘(1060)은 질의의 결과들의 편집본에 다이내믹한 수정을 적용하는 툴이다.
도 1-9에서 도시하듯, 문서 집합에 질의를 제출하고 질의에 대한 집합의 응답을 분석하는, 프로세스 및/또는 명령어들이 채용된다. 그러나, 본 발명은 하나의 프로세스 또는 명령어들의 세트에 대해 한정되지 않을 것이다. 일 실시예에서, 본 발명은 문서 집합과 통신하는 하드웨어 구성요소들로 구성될 수 있다. 도 11은, 검색 프로파일에서 식별된 지식 재산 문서들의 상이한 섹션들에 대한 가중치의 할당을 포함하는, 질의의 제출과 함께 검색 프로파일들의 제출에 기초하여 하나 이상의 티어에 질의의 결과들을 정렬하고 분석하는 툴들의 세트를 도시하는 블록 다이어그램(1100)이다. 도시된 것처럼, 버스 구조(1108)에 의해 메모리(1106)에 연결된 프로세서 유닛(1104)을 가지는 컴퓨터 시스템(1102)이 제공된다. 비록, 오직 하나의 프로세서 유닛(1104)이 보이지만, 일 실시예에서, 확장된 설계에서는 더 많은 프로세서 유닛들이 제공될 수 있다. 문서 집합(1142)을 보관하도록 구성된 저장 매체(1140)와 통신하는 시스템(1102)을 도시한다. 일 실시예에서, 전자적 문서 집합은 등록된 특허들 및 공개된 특허 출원들을 포함하는 지식재산 문서들의 편집본을 포함한다. 저장 매체(1140)는 프로세서 장치(1104)와 통신한다. 나아가, 비주얼 데이터를 표시하는 비주얼 디스플레이(1150)와 통신하는 시스템을 보여준다. 도시되는 및 본 명세서에 설명된 각 구성요소들은, 문서 집합(1142)에 대한 질의의 제출을 지원한다.
컴퓨터 시스템(1102)의 일부이며, 메모리(1106) 및 프로세서(1104)와 통신하는, 디렉터(director)(1160)가 제공된다. 디렉터(1160)는 문서 집합(1142)의 편집 및 색인화를 책임진다. 디렉터(1160)는 집합 내의 각 문서의 각 섹션을 식별하는 문서 매니저(1162)와 통신한다. 상기 설명된 것과 같이, 지식재산 문서 집합의 경우, 각 특허 또는 공개된 특허 출원은, 구체적인 획일적(uniform) 섹션들로 구성된다. 그러나, 모든 지식재산 문서 집합들이 획일화된 레이아웃(layout)을 가지고 있는 것은 아니다. 따라서, 집합 내의 문서들의 섹션들, 일 실시예로서, 식별된 섹션들의 표시의 순서를 식별하는 문서 매니저(1162)가 채용된다. 문서 매니저(1162)와 통신하는 프로파일 매니저(1164)가 제공된다. 프로파일 매니저(1164)는 문서 집합(1142)에 대한 검색 프로파일을 구성한다. 더 상세하게는, 프로파일 매니저(1164)는, 질의에 포함되기 위해 문서 매니저(1162)에 의해 식별된 것으로서의, 문서들의 하나 이상의 섹션들의 선택을 용이하게 하고, 선택된 각 섹션에 가중치를 할당한다. 일 실시예에서, 가중치는 선택된 섹션(들) 내의 매치하는 데이터의 중요성을 식별하기 위한 수치적 값이다. 따라서, 프로파일 매니저(1164)에 의해 구성된 검색 프로파일이, 질의에 대해 적절한 문서 집합의 섹션들을 위한 아웃라인(outline)을 제공한다.
질의 매니저(1166)는, 프로파일 매니저(1164)와 통신하고, 컴퓨터 시스템(1102)의 일부로서 제공되며, 메모리(1106)와 통신한다. 질의 매니저(116)는 문서 집합(1142)에 대한 질의의 제출을 가지는 적어도 하나의 검색 프로파일의 선택을 책임진다. 더 상세하게는, 질의 매니저(1166)가, 질의 데이터를 프로파일 내에서 식별되고 가중치가 할당된 문서 집합의 섹션들 내의 데이터와 비교한다. 질의 매니저(1166)는, 적합성 스코어에 기초하여 편집본의 문서들의 순위를 정하기 위해 및 순위에 기초하여 편집본의 결과들을 다이내믹하게 한정하기 위해 기능하는, 적합성 내비게이터(relevancy navigator)(1168)와 통신한다. 질의 매니저(1166)와 적합성 내비게이터(1168)의 채용에 의해 수행되는 비교가, 적용된 다이내믹 한정에 기초하여 적합한 지식재산 문서들의 편집본을 산출한다. 일 실시예에서, 비주얼 디스플레이(1150) 상에 편집본이 표시된다. 유사하게, 일 실시예에서, 휘발성 또는 영구적인 저장소(storage)에 편집본이 유지될 수 있다. 질의의 제출자에 대한 이송을 용이하게 하기 위해, 질의 매니저가, 문서 정렬에 기초하여 질의의 제출 결과들의 순위를 정하는 정렬 매니저(sort manager)와 통신한다.
일 실시예에서, 디렉터(1160), 문서 매니저(1162), 프로파일 매니저(1164) 및 질의 매니저(1166)가, 컴퓨터 시스템(1102)의 일부인 메모리(1106)에 존재할 수 있다. 그러나, 본 발명은 이런 실시예에 한정되지 않는다. 예를 들면, 일 실시예에서, 디렉터(1160), 문서 매니저(1162), 프로파일 매니저(1164), 및 질의 매니저(1166)가, 일부인 메모리(1106) 외부의 하드웨어 툴들로서 각각 존재할 수 있거나, 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로서 구현될 수 있다. 유사하게, 일 실시예에서, 디렉터와 매니저들(1160-1166)이, 저장 매체(1140)와 통신하는 리모트 시스템에 존재할 수 있다. 따라서, 디렉터와 매니저는, 적합한 지식재산 문서들의 편집본을 산출하도록, 전자적 지식재산 문서 집합에 하나 이상의 질의들의 제출을 지원하는 소프트웨어 툴 또는 하드웨어 툴로서 구현될 수 있다.
일 실시예에서, 본 발명은, 펌웨어(firmware), 상주 소프트웨어(resident software), 마이크로코드(microcode) 등을 포함하는, 그러나 이에 한정되지 않는, 소프트웨어로 구현된다. 본 발명은, 컴퓨터 또는 그와 연관된 것 또는 어떠한 명령어 실행 시스템(instruction execution system)에 의해 이용되기 위한 프로그램 코드를 제공하는 컴퓨터-이용가능(computer-usable) 또는 컴퓨터-판독가능(computer-readable) 매체로부터 액세스(access) 가능한 컴퓨터 프로그램 제품의 형태로 이루어질 수 있다. 본 설명의 목적을 위해, 컴퓨터-이용가능 또는 컴퓨터-판독가능 매체는, 명령어 실행 시스템, 기구 또는 장치 또는 이와 연관된 것에 의해 이용되기 위한 프로그램을 포함, 저장, 통신, 전파 또는 전송할 수 있는 어떠한 기구도 될 수 있다.
본 발명의 범위 내의 실시예들은, 코딩된 프로그램 코드를 가지는 프로그램 저장 수단들을 포함하는, 제조 물건들도 포함한다. 그러한 프로그램 저장 수단들은, 범용 또는 특수 목적의 컴퓨터에 의해 액세스 될 수 있는 어떠한 이용 가능한 매체가 될 수 있다. 예시로서, 그러나 이에 한정됨이 없이, 그러한 프로그램 저장 수단들은 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 다른 광 디스크 저장소(optical disk storage), 자기 디스크 저장소(magnetic disk storage) 또는 다른 자기 저장 장치들, 또는 소망되는(desired) 프로그램 코드 수단들을 저장하기 위해 이용되고 범용 또는 특수 목적의 컴퓨터에 의해 액세스 될 수 있는 어떠한 다른 매체들을 포함할 수 있다. 상기의 조합들도, 프로그램 저장 수단들의 범위에 포함될 수 있을 것이다.
매체는, 전자적, 자기적, 광학적, 전자기적, 적외선 또는 반도체 시스템이 될 수 있다(또는 기구 또는 장치). 컴퓨터-판독가능 매체의 예시들로, 반도체 또는 고체 상태 메모리(solid state memory), 자기 테이프(magnetic tape), 분리성 컴퓨터 디스켓(removable computer diskette), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 리드-온리 메모리(ROM), 리지드(rigid) 자기 디스크 및 광 디스크를 포함한다. 광 디스크의 현재 예시들은, 콤팩트 디스크 B 리드 온리(compact disk B read only, CD-ROM), 콤팩트 디스크 B 리드/라이트(compact disk B read/write, CD-R/W) 및 DVD를 포함한다.
프로그램 코드를 저장 및/또는 실행하기 위해 적합한 데이터 프로세싱 시스템은, 시스템 버스를 통해, 메모리 구성요소와 직접 또는 간접적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 것이다. 메모리 구성요소들은, 프로그램 코드의 실제 실행 동안에 채용되는 부분 메모리, 벌크 저장소(bulk storage), 및 실행 동안에 벌크 저장소로부터 회수되어야 하는 코드의 회수 횟수를 감소시키기 위해 적어도 몇몇의 프로그램 코드에 대한 일시적 저장소를 제공하는 캐쉬 메모리들을 포함할 수 있다.
입력/출력 또는 I/O 장치들(키보드, 디스플레이, 포인팅 장치 등을 포함하나, 이에 제한되지는 않는)은, 직접적 또는 I/O 컨트롤러의 중개를 통해, 시스템에 연결될 수 있다. 네트워크 어댑터(adapter)도, 데이터 프로세싱 시스템(data processing system)이, 사설 또는 공용 네트워크의 중개를 통해, 다른 데이터 프로세싱 시스템 또는 리모트 프린터(remote printers) 또는 저장 장치에 연결될 수 있도록 하기 위해, 시스템과 연결될 수 있다.
소프트웨어 구현은, 컴퓨터 또는 그와 연관된 것 또는 어떠한 명령어 실행 시스템(instruction execution system)에 의해 이용되기 위한 프로그램 코드를 제공하는 컴퓨터-이용가능 또는 컴퓨터-판독가능한 매체로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램 제품의 형태로 이루어질 수 있다.
(다른 실시예들)
비록, 본 발명의 구체적인 실시예들이 설명의 목적을 위해 본 명세서에 설명되어 있으나, 다양한 수정들이 본 발명의 의도 및 범위에서 벗어나지 않고 만들어질 수 있는 것으로, 평가될 것이다. 특히, 특허, 상표 및 저작권을 포함하는, 상이한 형태의 지식 재산 문서들이 있다. 지식재산 문서들의 카테고리 내에서, 등록된 특허, 공개된 특허 출원, 특허 요약 및 다목적 모델 등록들을 포함하는, 문서들의 더 많은 내용이 있다. 어떠한 문서들은, 동일한 순서의 동일한 섹션들의 양을 포함할 수 있으며, 다른 문서들은, 상이한 섹션들의 양 및/또는 상이한 순서를 가질 것이다. 프로파일들은, 표시되지만 반드시 본원적인 문서들이 나타나는 순서대로는 아닌, 섹션들에 기초하여, 독립적으로 생성된다.
나아가, 전자적 문서 집합은, 등록된 특허들 및 공개된 특허 출원들, 상표 등록들 및 출원, 및 저작권 등록들 및 출원들을 포함하는, 지식 재산 문서들에 적용되기 위해 정확하게 설명되어 있다. 그러나, 본 발명은, 전자적 문서들의 이러한 특정의 카테고리에 한정되지 않는다. 일 실시예에서, 전자적 문서 집합은, 정의된 복수의 섹션들을 가지는 문서의 어떠한 타입도 포함할 수 있다. 이는, 매니저들이 정의된 섹션들의 문서들을 분석하고, 하나 이상의 정의된 섹션에 대한 연관된 가중치들을 가지는 다양한 프로파일들과, 선택된 프로파일과 함께 문서 집합에 대한 질의의 제출을 생성하는 것을, 가능하게 한다. 상기 언급된 것처럼, 질의 프로파일의 선택은, 다이내믹하게 수정될 수 있다. 일 실시예에서, 질의 내용을 유지하는 동안의 질의 프로파일의 수정은, 편집본의 문서들이 나타나는 적합성의 순서뿐만 아니라 편집본에서 리턴된 문서들을 변경할 수 있다. 따라서, 본 발명의 보호 범위는, 이하의 청구항 및 그 등가물들에 의해 한정된다.

Claims (35)

  1. 전자적 문서 집합(electronic document collection)에 대한 검색의 결과들에 적합성(relevancy)을 할당하기 위한, 컴퓨터에 의해 실행되는 방법으로서,
    지식재산 문서들의 집합을 편집(compile)하고 색인화(index)하는 단계 - 상기 집합 내의 각 문서는 다수의 섹션(section)을 가지고 있음 -;
    상기 집합 내의 각 문서의 각 섹션을 식별하는 단계;
    상기 집합에 대한 검색 프로파일(search profile)을 구성하는 단계 - 상기 검색 프로파일은 편집된 상기 집합 내의 각 문서 내의 식별된 상기 섹션들 중 적어도 하나에 대한 선택을 포함함 -;
    상기 검색 프로파일 내에서, 식별되고 선택된 섹션들 각각에 가중치(weight)를 할당하는 단계;
    질의(query) 시에, 적어도 하나의 검색 프로파일을 선택하고, 질의 데이터를, 할당된 가중치를 가진, 상기 집합 내의 선택된 상기 검색 프로파일의 각 섹션들 내의 데이터와 비교하는 과정을 포함하는, 상기 지적재산 문서들의 집합에 질의를 제출하는 단계;
    상기 질의의 제출로부터 생성된 문서들의 편집본(compilation)에서 리턴된 각 문서에 대한 적합성 스코어(relevancy score)를 계산하는 단계;
    계산된 상기 적합성 스코어에 기초하여 상기 편집본의 문서들의 순위를 정하는 단계;
    상기 순위에 기초하여 상기 편집본 내의 결과들에 다이내믹(dynamic) 한정을 적용하는 단계; 및
    상기 편집본에 적용된 다이내믹 한정에 기초하여 정렬된 관련 문서들의 제1 편집본을 생성하는 단계,
    를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 편집본의 정렬에 기초하여 상기 문서들의 편집본을 계층적 티어(hierarchical tier)로 나누는 단계를 더 포함하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    요구되는 계층적 티어의 선택에 기초하여 질의의 결과들의 표시를 한정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 순위에서 나타나는 변곡점(inflection point)에서 인접한 티어들을 나누는 단계를 더 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 문서들의 제1 편집본에 2차적인 순위 인자(secondary rank factor)를 적용하는 단계; 및
    상기 2차적인 순위 인자에 기초하여 상기 정렬된 편집본의 순위를 정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 2차적인 순위 인자는, 출원일, 공개일, 외국 우선일, 명칭의 알파벳순, 양수인, 및 그 조합들로 구성되는 그룹으로부터 선택된, 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    제1 편집본의 서브세트(subset)로서의, 문서들의 제2 편집본을 생성하는 단계; 및
    상기 검색 프로파일에 나타나는 2차적인 기준에 기초하여 상기 서브세트에 대한 제2 적합성 스코어(score)를 계산하는 단계를 더 포함하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    문서들의 각 서브세트를 별개로 정렬하는 단계를 더 포함하는 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    정렬된 서브세트에 적합성 한정(relevancy limit)을 다이내믹하게 할당하는 단계; 및
    할당된 적합성 한정에 기초하여 질의의 결과들의 리턴을 한정하는 단계를 더 포함하는 방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 계산된 적합성 스코어 및 상이한 계산된 적합성 스코어들에서 대표되는 편집본 내의 문서들의 양에 기초하여 상기 제1 편집본의 그래픽 표시(graphical presentation)를 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 그래픽 표시는 경계선(line of demarcation)을 나타내는 슬라이더(slider)를 포함하고,
    상기 편집본은 상기 경계선의 한 쪽에 참조되는 모든 문서들을 포함하고 상기 경계선의 다른 쪽에 참조되는 모든 문서들은 제외하는, 방법.
  12. 제1항에 있어서,
    커브 피팅 루틴(curve fitting routine)을 제1 편집본에 적용하는 단계를 더 포함하며,
    상기 커브 피팅 루틴은 제1 편집본의 데이터에 대한 이론적인 함수를 계산하고 상기 함수의 적어도 하나의 파생물(derivative)을 계산하는 것을 특징으로 하는, 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 편집본 내의 결과들에 다이내믹 한정을 적용하는 단계는,
    상기 함수의 하나의 파생물을 선택하는 단계; 및
    상기 함수로부터의 선택된 파생물에 포함되는 데이터를 리턴하는 단계를 포함하는, 방법.
  14. 메모리 및 저장 매체와 통신하는 프로세서;
    저장 매체에서 유지되는 지식 재산 문서들의 집합으로서, 상기 집합 내의 각 문서는 다수의 섹션을 가지는, 지식재산 문서들의 집합;
    프로세서(processor)와 통신하고, 상기 지식재산 문서들의 집합을 편집하고 색인화 하기 위한 디렉터(director);
    상기 디렉터와 통신하고, 상기 집합 내의 각 문서들의 각 섹션을 식별하는 문서 매니저(document manager);
    문서 매니저와 통신하고, 상기 집합에 대해, 편집된 상기 집합 내의 각 문서의 적어도 하나의 식별된 섹션에 대한 선택을 포함하는 검색 프로파일을 구성하고, 구성된 검색 프로파일을 가지고 각각의 상기 식별되고 선택된 섹션에 가중치를 할당하는 프로파일 매니저(profile manager);
    질의 시에, 상기 집합에 대해 질의를 제출하는 질의 매니저(query manager) - 상기 질의는 적어도 하나의 검색 프로파일에 대한 선택과, 질의 데이터와 할당된 가중치를 가지는 집합 내의 선택된 검색 프로파일의 각 섹션들 내의 데이터의 비교를 포함하고, 또 상기 질의는, 상기 질의의 제출로부터 생성되고 상기 질의 매니저로부터 리턴된 관련 문서들의 편집본을 결과로서 생성시키고, 이때 상기 관련 문서 각각은 할당된 가중치와 적합성 스코어를 가진 적어도 하나의 식별된 섹션 내의 데이터에 상기 질의가 매치되는 것임 -;
    상기 질의 매니저와 통신하며, 상기 적합성 스코어에 기초하여 상기 편집본의 문서들의 순위를 정하고, 상기 순위에 기초하여 상기 편집본 내의 결과들에 다이내믹 한정을 적용하는 적합성 내비게이터(relevancy navigator); 및
    상기 편집본에 적용된 다이내믹 한정에 기초하여 정렬된 관련 문서들의 제1 편집본을 포함하는 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 문서들의 제1 편집본에 적용되는 2차적인 순위 인자를 더 포함하고, 상기 2차적인 순위 인자에 기초하여, 상기 정렬된 제1 편집본의 순위를 정하는, 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 2차적인 순위 인자는, 출원일, 공개일, 외국 우선일, 명칭의 알파벳순, 양수인, 및 그 조합들로 구성되는 그룹으로부터 선택된 것인, 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    제1 편집본의 서브세트로서의, 상기 편집된 문서들의 제2 편집본; 및
    상기 검색 프로파일에 나타나는 2차적인 기준(secondary criteria) 각각에 기초하여 상기 서브세트에 대한 제2 적합성 스코어를 더 포함하는 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 적합성 내비게이터(relevacy navigator)와 통신하며, 상기 제2 적합성 스코어에 기초하여 각 편집본을 정렬하는 정렬 매니저(sort manager)를 더 포함하는 시스템.
  19. 제14항에 있어서,
    편집본의 정렬에 기초하여 상기 문서들의 제1 편집본을 계층적 티어로 분할하고, 상기 계층적 티어의 선택에 기초하여 질의의 결과들의 표시에 한정을 적용하는 것을 포함하는 시스템.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 적합성 내비게이터는, 상기 순위에서 나타나는 변곡점에 인접한 티어를 나누는, 시스템.
  21. 제14항에 있어서,
    상기 계산된 적합성 스코어, 및 상이한 계산된 적합성 스코어들에서 대표되는 편집본 내의 문서들의 양에 기초한 상기 제1 편집본의 그래픽 표시를 더 포함하는 시스템.
  22. 제21항에 있어서,
    그래픽 표시와 통신하도록 구성된 툴(tool)을 더 포함하며,
    상기 툴은, 경계선의 제1 측에서 참조되는 모든 문서들을 포함하고 경계선의 제2 측에서 참조되는 모든 문서들은 제외하기 위해, 편집본 결과들에 대한 경계선을 다이내믹하게 설정하는, 시스템.
  23. 제14항에 있어서,
    상기 프로세서 상에서, 상기 제1 편집본의 데이터에 대한 이론적인 함수를 계산하고 상기 함수의 적어도 하나의 파생물을 계산하기 위한 커브 피팅 루틴(curve fitting routine)을, 상기 제1 편집본에 대해 실행하기 위한 명령어들을 더 포함하는 시스템.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 함수의 선택된 파생물 내에서 제1 편집본의 결과들을 한정하고, 선택된 함수의 파생물을 포함하는 데이터를 리턴시키는 적합성 내비게이터를 더 포함하는 시스템.
  25. 컴퓨터 메모리 상에서 전자적 문서 집합의 검색된 결과들에 적합성을 할당하도록 구성된 물건(article)으로서,
    상기 물건은,
    적합성 할당을 수행하는 컴퓨터 프로그램 명령어들을 포함하는, 컴퓨터-판독가능 캐리어(computer-readable carrier)를 포함하고,
    상기 명령어들은,
    지식 재산 문서들의 집합을 편집하고 색인화하는 명령어들 - 상기 집합 내의 각 문서는 다수의 섹션을 가지고 있음 -;
    상기 집합 내의 각 문서의 각 섹션을 식별하는 명령어들;
    상기 집합에 대한 검색 프로파일을 구성하는 명령어들 - 상기 검색 프로파일은 편집된 집합 내의 각 문서 내의 식별된 상기 섹션들 중 적어도 하나에 대한 선택을 포함함 -;
    상기 구성된 검색 프로파일 내에서, 식별되고 선택된 섹션들 각각에 가중치를 할당하는 명령어들;
    질의 시에, 적어도 하나의 검색 프로파일을 선택하고, 질의 데이터를, 할당된 가중치를 가진. 상기 집합 내의 선택된 상기 검색 프로파일의 각 섹션들 내의 데이터와 비교하는 과정을 포함하는, 상기 지적재산 문서들의 집합에 질의를 제출하는 명령어들;
    상기 질의의 제출로부터 생성된 문서들의 편집본에서 리턴된 각 문서에 대한 적합성 스코어를 계산하고, 계산된 상기 적합성 스코어에 기초하여 상기 편집본의 문서들의 순위를 정하는 명령어들; 및
    상기 순위에 기초하여 상기 편집본 내의 결과들에 다이내믹 한정을 적용하는 명령어들을 포함하며,
    상기 편집본에 적용된 다이내믹 한정에 기초한 정렬된 관련 문서들의 제1 편집본을 포함하는, 물건.
  26. 제25항에 있어서,
    2차적인 순위 인자에 기초하여 상기 정렬된 제1 편집본의 순위를 정하고 문서들의 제1 편집본에 2차적인 순위 인자를 적용하는 명령어들을 더 포함하는 물건.
  27. 제26항에 있어서,
    상기 2차적인 순위 인자는, 출원일, 공개일, 외국 우선일, 명칭의 알파벳순, 양수인, 및 그 조합들로 구성되는 그룹으로부터 선택된, 물건.
  28. 제25항에 있어서,
    상기 검색 프로파일에 나타나는 2차적인 기준에 기초하여, 상기 제1 편집본의 서브세트로서의, 문서들의 제2 편집본을 편집하는 명령어들을 더 포함하는 물건.
  29. 제28항에 있어서,
    상기 서브세트에 대한 제2 적합성 스코어를 계산하는 명령어들을 더 포함하는 물건.
  30. 제28항에 있어서,
    제2 적합성 스코어에 기초하여 문서들의 제2 편집본을 정렬하는 명령어들을 더 포함하는 물건.
  31. 제25항에 있어서,
    상기 편집본의 정렬에 기초하여 문서들의 편집본을 계층적 티어들로 분할하고, 상기 계층적 티어들의 선택에 기초하여 질의의 결과들의 표시에 한정을 적용하는 명령어들을 더 포함하는 물건.
  32. 제25항에 있어서,
    상기 순위에서 나타나는 변곡점에 인접한 티어를 나누는 명령어들을 더 포함하는 물건.
  33. 제25항에 있어서,
    상기 계산된 적합성 스코어 및 상이한 계산된 적합성 스코어들에서 대표되는 편집본 내의 문서들의 양에 기초한 상기 제1 편집본의 그래픽 표시; 및
    그래픽 표시와 통신하는 명령어들을 더 포함하며,
    상기 명령어들은, 경계선의 제1 측에서 참조되는 모든 문서들을 포함하고 경계선의 제2 측에서 참조되는 모든 문서들은 제외하기 위해, 편집본 결과들에 대한 경계선을 다이내믹하게 설정하는, 물건.
  34. 제25항에 있어서,
    상기 제1 편집본의 데이터에 대한 이론적인 함수를 계산하고 상기 함수의 적어도 하나의 파생물을 계산하기 위한 커브 피팅 루틴을, 상기 제1 편집본에 대해 실행하는 명령어들을 더 포함하는 물건.
  35. 제34항에 있어서,
    상기 함수의 선택된 파생물 내에서 상기 제1 편집본의 결과들을 한정하고, 선택된 함수의 파생물을 포함하는 데이터를 리턴시키는 명령어들을 더 포함하는 물건.
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