KR20160085514A - 사회 네트워크 마이닝을 이용한 대표기술 선정에 관한 방법 - Google Patents

사회 네트워크 마이닝을 이용한 대표기술 선정에 관한 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 특허 문서를 이용하여 기술을 분석하는 방법에 관한 것으로서, 분석하고자 하는 문서들로부터 IPC 코드들을 추출하는 단계, 상기 추출된 IPC 코드들 간의 사회 네트워크 분석을 수행하는 단계, 및 상기 사회 네트워크 분석 결과를 통해 대표기술인 중심 IPC 코드를 선택하는 단계를 포함함으로써 신속하고 정확하며 보다 객관적으로 결과를 제시하여 기업의 R&D계획 및 경영전략을 수립하는데 있어 보다 객관적인 정보를 제공할 수 있다.

Description

사회 네트워크 마이닝을 이용한 대표기술 선정에 관한 방법{The selection method of representative technology using social network mining}
본 발명은 특허를 분석하는 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로, 사회 네트워크 분석을 이용하여 대표기술을 선정하는 방법에 관한 것이다.
현재 많은 기업들은 시장에서 자신들의 경쟁력 향상을 위해 많은 기술들을 개발하고 있으며 개발된 기술의 결과를 특허로써 출원 및 등록을 하고 있다. 신제품 개발을 하기 위해서는 여러 기술들이 필요하다. 하지만 신제품 개발 과정 속에서 경쟁기업의 특허 침해행위가 종종 발생하기도 하며 이로 인해 기업들은 필요한 특허를 사용하고자 특허권자에게 로열티 지급을 하고 있다. 특허 침해행위로 인한 경제적 및 시간적 손실을 감소하기 위해 신제품 개발을 하기 전에 각 분야에서의 대표기술을 선정하는 것이 중요하다. 하지만 무수히 얽혀있는 기술들의 관계들 속에서 대표기술을 발견하는 것은 매우 어려운 일이며 많은 시간이 투자되어야 한다.
기존의 대표기술 선정 방법에서는 사용 또는 개발하고자 하는 기술에 관련된 특허를 모두 수집하여 작업자가 직접 읽고 이해하여 파악하는 방법이 사용되었다. 그 결과, 분석시간이 많이 소요되고 많은 인력이 필요 하는 등 경제적 및 시간적 손실이 불가피하였다. 또한 특허데이터 누락 혹은 분석과정에서의 실수 등으로 인한 손실 발생 가능성이 존재하였다.
한국공개특허 "조사 대상 문서의 문서 특징 분석 장치(10-2006-0095565)"
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사회 네트워크 분석을 이용하여 대표기술을 선정하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명은 상기 과제를 해결하기 위하여, 특허 문서를 이용하여 기술을 분석하는 방법에 있어서, 분석하고자 하는 문서들로부터 IPC 코드들을 추출하는 단계; 상기 추출된 IPC 코드들 간의 사회 네트워크 분석을 수행하는 단계; 및 상기 사회 네트워크 분석 결과를 통해 대표기술인 중심 IPC 코드를 선택하는 단계를 포함하는 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 실시예에 의하면, 상기 IPC 코드들 간의 사회 네트워크 분석을 수행하는 단계는, 각 IPC 코드의 근접중심점(Closeness centrality), 중개중심점(Betweenness centrality), 그래프중심점(Graph centrality), 또는 최근접거리(shortest distance) 중 하나 이상을 산출하는 것을 특징으로 할 수 있고, 상기 중심 IPC 코드를 선택하는 단계는, 상기 산출된 근접중심점, 중개중심점, 그래프중심점, 또는 최근접거리 값에 따라 우선순위를 설정하고, 상기 우선순위가 가장 높은 IPC 코드를 상기 중심 IPC 코드로 선택하는 것을 특징으로 하는 방법일 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의하면, 상기 중심 IPC 코드를 선택하는 단계는, 상기 산출된 근접중심점, 중개중심점, 그래프중심점, 또는 최근접거리에 가중치를 부여하여 상기 우선순위를 설정하는 것을 특징으로 하는 방법일 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 의하면, 상기 IPC 코드들을 추출하는 단계는, 문장분석(parsing) 및 말뭉치분석(corpus)를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 방법일 수 있다.
본 발명에 따르면, 신속하고 정확하며 보다 객관적으로 결과를 제시하여 기업의 R&D계획 및 경영전략을 수립하는데 있어 보다 객관적인 정보를 제공한다. 또한, 종래의 불편함, 경제적 및 시간적인 손실을 줄일 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 특허분석방법의 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 특허분석방법의 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 사회 네트워크 분석의 결과의 한 예이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 특허분석방법의 흐름도이다.
본 발명에 관한 구체적인 내용의 설명에 앞서 이해의 편의를 위해 본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안의 개요 혹은 기술적 사상의 핵심을 우선 제시한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 특허 문서를 이용하여 기술을 분석하는 방법에 있어서, 분석하고자 하는 문서들로부터 IPC 코드들을 추출하는 단계, 상기 추출된 IPC 코드들 간의 사회 네트워크 분석을 수행하는 단계, 및 상기 사회 네트워크 분석 결과를 통해 대표기술인 중심 IPC 코드를 선택하는 단계를 포함한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있는 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 이들 실시예는 본 발명을 보다 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명의 범위가 이에 의하여 제한되지 않는다는 것은 당업계의 통상의 지식을 가진 자에게 자명할 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제의 해결 방안을 명확하게 하기 위한 발명의 구성을 본 발명의 바람직한 실시예에 근거하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하되, 당해 도면에 대한 설명시 필요한 경우 다른 도면의 구성요소를 인용할 수 있음을 미리 밝혀둔다. 아울러 본 발명의 바람직한 실시 예에 대한 동작 원리를 상세하게 설명함에 있어 본 발명과 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명 그리고 그 이외의 제반 사항이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우, 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 특허분석방법의 흐름도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 특허 문서를 이용하여 기술을 분석하는 방법은 다음의 일련의 과정으로 통해 구현된다.
110 단계는 분석하고자 하는 문서들로부터 IPC 코드들을 추출하는 단계이다.
보다 구체적으로, 분석하고자 하는 문서들로부터 텍스트 마이닝 방법 등을 이용하여 IPC 코드들을 추출한다. 텍스트 마이닝(Text Mining) 방법은 자연어로 구성된 비정형 텍스트 데이터에서 패턴 또는 관계를 추출하여 가치와 의미 있는 정보를 찾아내는 마이닝 기법으로, 사람들이 말하는 언어를 이해할 수 있는 자연어처리 기술에 기반한 기술이다. 상기 단어들은 문장분석(parsing) 및 말뭉치분석(corpus)를 이용하여 추출할 수 있다. 상기 문서들을 분석하고자 하는 기술 또는 기술분야에 대해 조사된 문서들일 수 있다. 상기 분석하고자 하는 문서들은 텍스트 형식의 문서들로, 특히 특허문서일 수 있다.
120 단계는 추출된 IPC 코드들 간의 사회 네트워크 분석을 수행하는 단계이다.
보다 구체적으로, IPC 코드들로부터 중심 IPC 코드를 도출하기 위하여, 사회 네트워크 분석을 수행한다. IPC 코드 코드는 국제특허 분류 기호로써 특허문서를 체계적으로 분류하고자 WIPO에서 만든 분류기호이다. IPC 코드코드를 참고한다면 특허문서를 모두 읽지 않더라도 기술 분류를 가늠할 수 있다. 따라서, IPC 코드를 이용하여 기술을 분석하고, 대표기술을 선정한다면, 신속하고 정확하게 해당 분야의 대표기술을 확인할 수 있다.
대표기술을 선정하기 위하여, IPC 코드들의 관계에 대한 사회 네트워크 분석을 수행한다. 사회 네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA)는 점과 선으로 구성된 네트워크를 사회과학적 또는 통계적인 관점에서 분석한 것이다. 이전에는 사회과학 문제를 해결하기 위하여 사용되었으며 현재에는 마케팅, 고객관계관리 등 많은 영역에서 활용되고 있다. 기술과 기술 간의 관계를 이해하고 분석하여 대표기술을 신속하고 정확하게 찾을 수 있도록 사회 네트워크 분석을 이용한다. 사회 네트워크 분석에서는 vertex (or node)와 edge (or connection) 또는 edge들의 분석에 의한 vertex들 사이의 관계설명 등 총 2가지로 구성되어있다. IPC 코드 간의 관계를 시각화할 수 있어, 이를 통해 쉽게 분석이 가능해진다.
130 단계는 사회 네트워크 분석 결과를 통해 대표기술인 중심 IPC 코드를 선택하는 단계이다.
보다 구체적으로, 사회 네트워크 분석 결과를 통해 어느 IPC 코드가 해당 기술분야의 중심 IPC 코드인지를 판단하고, 중심 IPC 코드에 해당하는 기술을 대표기술로 판단한다.
사회 네트워크 분석을 통해 중심 IPC 코드를 선정하는 구체적인 과정은 도 2와 같이 수행될 수 있다.
IPC 코드들 간의 사회 네트워크 분석을 수행함에 있어서, 도 2의 210 단계와 같이, 상기 IPC 코드들 간의 사회 네트워크 분석을 수행하는 단계는 각 IPC 코드의 근접중심점(Closeness centrality), 중개중심점(Betweenness centrality), 그래프중심점(Graph centrality), 또는 최근접거리(shortest distance) 중 하나 이상을 산출할 수 있다.
보다 구체적으로, 본 발명에서는 사회 네트워크 분석을 수행한 후, 각 IPC 코드의 접중심점(CC), 중개중심점(BC), 그래프 중심점(GC), 최근접거리를 목표기술(target technology)의 대표기술 선정을 위한 기준으로 이용할 수 있다.
상기 210 단계에서 산출된 각 IPC 코드의 근접중심점, 중개중심점, 그래프중심점, 또는 최근접거리 값에 따라 우선순위를 설정하고, 우선순위가 가장 높은 IPC 코드를 중심 IPC 코드로 선택할 수 있다. 상기 기준들에 의해 객관적인 판단이 가능하고, 수치화된 값에 따라 중심 IPC 코드를 선정할 수 있다.
상기 중심 IPC 코드를 선정하는데 이용되는 기준으로 근접중심점(Closeness centrality), 중개중심점(Betweenness centrality), 그래프중심점(Graph centrality), 또는 최근접거리(shortest distance) 중 하나 이상을 이용하며, 아래와 같이 산출될 수 있다.
근접중심점은 아래와 같이 정의할 수 있다.
Figure pat00001
수학식 1에서 sdist(i,j)는 vertex i와 j사이의 가장 짧은 거리이다. 따라서 대표기술 선정을 위해서는 가장 큰 CC값을 갖고 있는 vertex를 선정한다. 다음으로 중개중심성은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
Figure pat00002
수학식 2에서 sdist(i,j,k)는 k를 통한 i부터 j사이의 가장 짧은 거리를 나타낸다. 대표기술을 선정하기 위해서는 CC와 같이 BC가 가장 큰 값을 갖는 vertex를 선택한다. 그래프 중심점은 다음 수학식 3과 같이 나타내며 CC, BC와 같이 GC값이 가장 큰 vertex를 대표기술로 선정한다.
Figure pat00003
Degree measure은 각 vertex에 연결된 connection의 개수를 나타낸다. 예를 들어, 도 3과 같은 SNA 그래프가 있다고 가정할 때, degree measure은 다음 표 1과 같이 나타낼 수 있다. 표 1에서 T1의 degree가 가장 많으므로 T1을 대표기술을 선정할 수 있다.
vertwx degree
T1 3
T2 2
T3 1
T4 2
예를 들어, 상기 4가지 기준 모두를 이용하여 대표기술을 선정하는 경우, 아래와 같이, 각 값들을 계산하여 표로 표현할 수 있다.
IPC 코드 근접중심점 중개중심점 그래프 중심점 최근접거리
A01A 0.56 1.61 0.5 8
A02B 0.75 8.25 0.33 7
B01C 0.90 9.73 0.5 2
B02D 0.81 11.0 0.5 3
표 2에서 4개의 IPC코드 중 B01C가 0.90으로 근접중심점(Closeness Centrality) 값이 가장 높다. 다음으로 중개중심점(Betweenness Centrality)에서는 11.0으로 B02D가 가장 높다. 그래프 중심점(Graph Centrality)의 경우 0.5로 A01A, B01C, 및 B02D가 같으며 마지막으로 최근접거리(Shortest Distance)의 경우 B01C가 2로 가장 짧고 다음으로는 B02D가 3으로 짧다. 따라서 B01C이 다른 IPC코드들과 연결되어 있는 길이가 그 외의 서로 다른 IPC코드들 사이의 연결된 길이가 가장 짧으므로 최종적으로 B01C가 대표기술임을 알 수 있다.
대표기술인 중심 IPC 코드를 선택하기 위하여, 상기 산출된 근접중심점(Closeness centrality), 중개중심점(Betweenness centrality), 그래프중심점(Graph centrality), 또는 최근접거리(shortest distance)에 가중치를 부여하여 상기 우선순위를 설정할 수 있다. 두 개 이상의 기준 값을 이용하여 IPC 코드간 우선순위를 설정함에 있어서, 기준 값들 간의 중요도에 따라 가중치를 다르게 부여할 수 있다. 예를 들어, 최근접거리에 최고 가중치를 두어, 다른 값들에 비해 중심 IPC 코드 선택에 중요성을 가지도록 할 수 있다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 특허분석방법의 흐름도이다.
분석하고자 하는 목표기술(Target Technology)에 대한 분석을 위하여, 우선, 특허문서들을 특허데이터베이스에서 조사를 수행한다. 도출된 특허문서로부터 IPC 코드를 추출한다. 추출된 IPC 코드들에 사회 네트워크 분석을 수행하여, SNA 그래프, 근접중심점, 중개중심점, 그래프 중심점, 및 최근접거리를 산출한다. 그 결과를 종합하여 대표기술인 중심 IPC를 선택하고, 이를 토대로, 연구개발계획과 기술메니지먼트를 수행하는데 이용한다.
본 발명의 실시예는 문서의 IPC 코드를 추출하여, 사회 네트워크 분석을 수행하여 대표기술인 중심 IPC를 선택하는 하나 이상의 처리부(프로세서) 및 처리부에서 산출되는 결과들을 저장하는 하나 이상의 저장부(데이터베이스)를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.

Claims (5)

  1. 특허 문서를 이용하여 기술을 분석하는 방법에 있어서,
    분석하고자 하는 문서들로부터 IPC 코드들을 추출하는 단계;
    상기 추출된 IPC 코드들 간의 사회 네트워크 분석을 수행하는 단계; 및
    상기 사회 네트워크 분석 결과를 통해 대표기술인 중심 IPC 코드를 선택하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 IPC 코드들 간의 사회 네트워크 분석을 수행하는 단계는,
    각 IPC 코드의 근접중심점(Closeness centrality), 중개중심점(Betweenness centrality), 그래프중심점(Graph centrality), 또는 최근접거리(shortest distance) 중 하나 이상을 산출하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 중심 IPC 코드를 선택하는 단계는,
    상기 산출된 근접중심점, 중개중심점, 그래프중심점, 또는 최근접거리 값에 따라 우선순위를 설정하고, 상기 우선순위가 가장 높은 IPC 코드를 상기 중심 IPC 코드로 선택하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 중심 IPC 코드를 선택하는 단계는,
    상기 산출된 근접중심점, 중개중심점, 그래프중심점, 또는 최근접거리에 가중치를 부여하여 상기 우선순위를 설정하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 IPC 코드들을 추출하는 단계는,
    문장분석(parsing) 및 말뭉치분석(corpus)를 이용하여 수행되는 것을 특징으로 하는 방법.
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KR20200070673A (ko) * 2018-12-10 2020-06-18 건국대학교 산학협력단 제품 개발 방향 예측 장치 및 방법
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