KR20170030016A - Method for analyzing promising technology using patent data - Google Patents
Method for analyzing promising technology using patent data Download PDFInfo
- Publication number
- KR20170030016A KR20170030016A KR1020160056174A KR20160056174A KR20170030016A KR 20170030016 A KR20170030016 A KR 20170030016A KR 1020160056174 A KR1020160056174 A KR 1020160056174A KR 20160056174 A KR20160056174 A KR 20160056174A KR 20170030016 A KR20170030016 A KR 20170030016A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- technology
- index
- promising
- group
- technology group
- Prior art date
Links
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title claims abstract description 286
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 77
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 73
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 61
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 17
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 claims description 8
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 abstract description 28
- 238000012827 research and development Methods 0.000 abstract description 8
- 230000008901 benefit Effects 0.000 abstract description 3
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 abstract 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 12
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 5
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 101100160821 Bacillus subtilis (strain 168) yxdJ gene Proteins 0.000 description 3
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 3
- 239000000463 material Substances 0.000 description 3
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 3
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 3
- 238000012369 In process control Methods 0.000 description 2
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 2
- 210000004544 dc2 Anatomy 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 2
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000004190 ion pair chromatography Methods 0.000 description 2
- 150000002632 lipids Chemical class 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000002105 nanoparticle Substances 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 239000000843 powder Substances 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 229920002994 synthetic fiber Polymers 0.000 description 1
- 238000012800 visualization Methods 0.000 description 1
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
- G06F16/35—Clustering; Classification
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G06F17/30705—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/18—Legal services
- G06Q50/184—Intellectual property management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Algebra (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 특허정보를 이용하여 향후 시장에서 우위를 선점할 수 있는 유망기술군 탐색하기 위한 방법에 관한 것으로, 더 상세하게는, 특허정보를 이용하여 정량적 실증분석을 수행하는 것에 의해 유망기술군을 찾아낼 수 있도록 구성됨으로써, 미래 신기술개발을 위한 전략수립 및 연구개발 방향설정에 유용하게 활용할 수 있도록 구성되는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법에 관한 것이다. The present invention relates to a method for searching for a promising technology group that can prevail in the market in the future using patent information, more specifically, by performing quantitative empirical analysis using patent information, The present invention relates to a method of analyzing a promising technology group using patent information configured to be useful for establishing a strategy for future new technology development and setting a research and development direction.
또한, 본 발명은, 종래, 특히, 지질자원 분야에 있어서 특허정보를 활용한 유망기술군의 탐색방법이 제시되지 못했던 종래기술의 특허정보를 이용한 분석방법들의 문제점을 해결하기 위해, 지질자원 분야의 기술범위를 IPC(International Patent Classification) 코드로 정의하고, 최근 강조되고 있는 기술융합 및 확산 경향을 반영하여 각 기술군에 대한 유망지수와 융합지수를 도출하여 용이하고 또한 정확하게 지질자원 분야의 유망기술군을 찾아낼 수 있도록 구성되는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법에 관한 것이다.Further, in order to solve the problems of prior art analysis methods using conventional patent information, in which a search method of a promising technology group using patent information is not presented in the field of lipid resources in the related art, The technology scope is defined by IPC (International Patent Classification) code, and the prospect index and convergent index for each technology group are derived by reflecting the recent trend of technology convergence and diffusion, And a method for analyzing a promising technology group using patent information.
최근, 선진국들과 신흥국들의 기술격차가 갈수록 좁혀지면서 각 나라마다 기술흐름을 주도하고 시장을 창출할 수 있는 미래기술을 탐색해야 할 필요성이 대두됨으로 인해, 글로벌 시장에서 우위를 선점할 수 있는 유망기술의 선점이 과학기술 연구개발 전략의 주요 과제가 되고 있다. In recent years, as technology gap between developed and emerging countries has narrowed gradually, the need to search for future technology that can lead the technology flow and create a market in each country has become a necessity. Therefore, a promising technology Has become a major task of science and technology R & D strategy.
이러한 흐름에 따라, 각 과학기술 분야에서는 새로운 가치를 창출할 수 있는 다양한 미래 신사업 비전들을 발굴 및 제시하고 있으나, 모든 분야에서 기업들이 자체적으로 미래유망기술을 발굴하는 것은 쉬운 일이 아니며, 신사업 발굴의 어려움은 신사업 추진의 가장 큰 걸림돌이 이기도 하다. In accordance with these trends, in each science and technology field, we are discovering and presenting various future vision for new business that can create new value. However, it is not easy for companies to find promising technologies in their own fields in all fields. The difficulty is also the biggest obstacle to the promotion of new businesses.
그 중에서도, 특히, 지질자원 분야의 연구는 직간접적인 수요층이 광범위할 뿐만 아니라, 기초연구부터 응용연구에 이르기까지 다양한 성격의 연구가 포함되고, 민간이 담당하기 어려운 분야이므로, 공공연구기관의 R&D를 중심으로 한 미래 R&D의 방향설정이 중요하며, 근래의 정책방향 하에서는 더욱이 관련 산업의 새로운 시장창출에도 기여해야 할 필요성이 있다. In particular, research in the field of geological resources has a wide range of demand, not only directly and indirectly, but also includes research from diverse fields ranging from basic research to applied research, and it is difficult for the private sector to undertake R & D. It is important to set the direction of future R & D centered on the center, and under the recent policy direction, there is a need to contribute to the creation of new markets for related industries.
이러한 필요성에 의해, 지질자원분야의 미래기술에 대한 연구는 정부차원에서 꾸준히 지속되어 왔으며, 또한, 공공분야에서 국내 지질자원분야 R&D를 담당하고 있는 한국지질자원연구원에서도 지질자원분야의 장기 미래기술기획을 꾸준히 수행해 오고 있다. As a result of this need, research on future technologies in the field of geological resources has been steadily continuing at the government level. In addition, the Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources, which is in charge of R & D in domestic geological resources in the public sector, Has been steadily performing.
그러나 미래 유망기술에 관한 연구는 사회적 환경을 반영하여 꾸준한 연구가 필요하며, 즉, 최근, 미래 유망기술 연구에 있어서 중요하게 고려되고 있는 것은 기술의 융합과 확산으로서, 지질자원분야 R&D의 근래 동향도 이러한 창조혁신과 융합의 필요성이 더욱 강조되고 있다. However, research on promising technologies in the future requires a steady study to reflect the social environment. In other words, the most important consideration in future promising technology research is the convergence and diffusion of technology, and recent trends in R & D in the field of geological resources The need for creative innovation and convergence is further emphasized.
지질자원기술은 전통적으로 국토의 효율적 이용을 위한 조사 및 설계, 자원의 탐사 및 개발, 자원의 순환 및 재활용 기술, 그리고 자연재해로부터의 위험을 저감시키는 기술 등을 중점적 연구주제로 하여 왔으나, 최근 전세계적으로 환경문제가 대두되면서 기존의 지질과 자원 이외에 물질과 에너지가 순환하는 지구시스템 내에서의 지속가능한 발전을 뒷받침하는 지식과 기술도 지질자원분야의 주요 연구주제로 떠오르게 되었으며, 특히, 미래 신기술 개발을 위한 전략 수립에서 기술융합을 통한 신기술의 개발 및 부가가치의 창출이 중시되는 등 다양한 분야의 연구가 지질자원분야의 R&D 범위에 혼재되고 있다. Geological resource technology has traditionally focused on research and design for efficient use of land, exploration and development of resources, technology for recycling and recycling of resources, and technology for reducing risks from natural disasters. Recently, however, With the rise of environmental issues globally, knowledge and technology that support sustainable development in the Earth system, in which materials and energy circulate in addition to existing geology and resources, have emerged as major research topics in the field of geological resources. In particular, The development of new technologies through technology convergence and the creation of added value have been emphasized in various fields such as R & D in the field of geological resources.
이에 따라 미국, 유럽, 일본 등 선진국들은 국가 경쟁력 확보를 위한 융합기술과 시장 선점을 위한 투자를 가속화하고 있으며, 이러한 배경하에서 미래 지질자원분야에서 연구개발 방향설정을 위한 유망기술 탐색에 대한 필요성이 높아지고 있다. As a result, developed countries such as the US, Europe, and Japan are accelerating investment in convergence technologies and market preemption to secure national competitiveness. Under these circumstances, there is a growing need to search for promising technologies for establishing research and development directions in the field of future geological resources have.
즉, 유망기술의 탐색과정은, 일반적으로, 주로 전문가 그룹을 활용한 정성적 방법과, 특허나 논문 등의 R&D 성과지표를 이용하는 정량적 방법으로 나눌 수 있으며, 정성적 방법과 정량적 방법은 서로 상호 보완적 관계를 지니며 사용될 수 있다. In other words, the search process of promising technologies can be generally divided into qualitative methods, which mainly use expert groups, and quantitative methods, which use R & D performance indicators such as patents and papers. Qualitative methods and quantitative methods are mutually complementary It can be used with an enemy relationship.
여기서, 기술개발의 성과를 정량적으로 측정할 수 있는 대표적인 척도로의 하나로서, 특허데이터를 사용하는 방법이 제시된 바 있다. Here, a method of using patent data has been proposed as a representative measure for quantitatively measuring the performance of technology development.
즉, 특허데이터는, 기술을 특허로 출원할 경우 공공에 공개되는 것을 회피하기 위해 비공개로 관리하는 경우가 발생한다는 점과, 서로 상이한 특허를 비교할 경우 어느 것이 경제적으로 더 중요한 특허인지 알기 어렵다는 점 등의 단점이 있으나, 비교적 객관적 결과를 도출할 수 있으므로 유망기술 도출의 효율성을 높이고 판단 기준을 확립하는데 유용할 것으로 기대된다. In other words, patent data is that when a patent is filed as a patent, it is managed privately in order to avoid disclosure to the public, and that it is difficult to know which of the more economically important patents is different when comparing different patents However, it is expected to be useful for raising the efficiency of promising technology and establishing judgment criteria because relatively objective result can be derived.
더 상세하게는, 상기한 바와 같이 특허데이터를 이용한 정보검색방법에 관한 종래기술의 예로는, 예를 들면, 한국 등록특허공보 제10-1229520호에 따르면, 특허문건을 구비하는 특허정보 데이터베이스, 검색 키워드 및 검색 키워드의 특허분류 코드에 따른 전문가 정보를 구비하는 전문가 데이터베이스, 검색 키워드에 따른 특허문건 및 전문가 정보를 검색하는 검색부 및 검색된 특허문건 정보와 전문가 정보를 하나로 병합하고 이를 검색 키워드를 제공한 클라이언트에 제공하는 페이지 생성부를 구비하여, 키워드에 의한 특허정보를 검색 시, 검색된 검색결과물과, 결과물에 대한 전문가 정보를 찾아 이를 검색 결과물과 매칭(matching) 후 검색자에게 제공함으로써, 검색자에게 다양한 특허 서비스를 제공할 수 있도록 구성되는 특허정보 검색시스템에 관한 기술내용이 제시된 바 있다. More specifically, as an example of the prior art relating to the information retrieval method using patent data as described above, for example, in Korean Patent Registration No. 10-1229520, a patent information database having a patent document, An expert database having expert information according to patent classification codes of keywords and search keywords, a search unit for searching patent documents and expert information according to search keywords, a search unit for merging the searched patent document information and expert information into one, And a page generating unit for providing the search results to the client. When searching for patent information by keywords, the search result and the expert information about the result are found, and after matching with the search result, the search result is provided to the searcher, Patent information retrieval system configured to provide patent service It has presented the technical information bar.
또한, 상기한 바와 같은 특허데이터를 이용한 정보검색방법에 관한 종래기술의 다른 예로는, 예를 들면, 한국 등록특허공보 제10-1126699호에 따르면, 복수의 특허건에 대해 각각 특허원문 및 복수의 하위 분류값을 갖는 테마코드가 적어도 하나 이상 포함된 서지정보(Biblography)가 저장된 특허원시 데이터베이스에 저장된 복수의 특허건에 대해 개별 특허건의 서지정보가 해당 테마코드의 하위 분류값을 기준으로 적어도 하나 이상의 분류 기준을 갖는 적어도 하나 이상의 분류항목으로 구분되어 저장된 특허분류 데이터베이스와, 특허검색을 위한 검색요청어가 수신되면 상기 검색요청어에 대응하는 특허건에 검색결과 데이터를 제공하는 중앙제어서버를 포함하여, 특정 특허 데이터베이스의 특허 정보 데이터를 검색사용자 측면에서 다양한 관점으로 검색하여 정확한 특허정보 데이터를 획득할 수 있도록 구성되는 연구개발 아이디어 창출을 위한 특허 분석 시스템 및 그 방법에 관한 기술내용이 제시된 바 있다. Further, according to another example of the prior art relating to the information retrieval method using the patent data as described above, for example, in Korean Patent Registration No. 10-1126699, a patent document and a plurality of For a plurality of patent cases stored in a patent source database storing bibliography containing at least one theme code having a lower classification value, the bibliographic information of the individual patent cases may be classified into at least one And a central control server for providing search result data to the patent request corresponding to the search request word when the search request word for patent search is received, Patent information data of a specific patent database can be searched from various perspectives on the user side It has been suggested by the description of the patent analysis system and method for generating research ideas that are configured to obtain an accurate patent information data.
아울러, 상기한 바와 같은 특허데이터를 이용한 정보검색방법에 관한 종래기술의 또 다른 예로는, 예를 들면, 한국 등록특허공보 제10-1054824호에 따르면, 사용자로부터 초기 키워드를 입력받아 특허문서를 검색하고, 검색된 특허문서상에 정의된 키워드를 추출한 후, 제 1 키워드 및 제 2 키워드를 통합하여 키워드 리스트를 구성하는 키워드 추출부; 키워드 추출부를 통해 검색된 특허문서에 대하여 키워드 리스트에 구성된 키워드 각각의 출현 여부를 판단하여 매트릭스로 구성하고, 특허문서를 군집화 하는 특허문서 군집화부; 특허문서 군집화부를 통해 생성된 다수개의 특허문서 군집들에 속한 키워드 중 공통 키워드를 추출하여 새로운 노드로 설정하고 공통 키워드를 제외한 나머지 키워드를 포함하는 특허문서 군집을 하위 노드로 설정하는 시맨틱 네트워크 구성부; 시맨틱 네트워크 구성부를 통해 설정된 각 노드에 대하여 특허문서 군집들에 포함되는 빈도수를 및 특허문서의 특허출원 날짜를 검색한 후, 빈도수 값 및 특허출원 날짜 값을 임의의 축(x, y)으로 설정하고 각 노드의 x, y 값에 따라 시맨틱 네트워크를 좌표평면에 표시함으로써 특허맵을 구축하는 특허맵 구축부를 포함하여, 키워드를 중심으로 특허정보를 시각화할 수 있도록 구성되는 키워드 시맨틱 네트워크 구성을 통한 특허정보 시각화 시스템 및 그 방법에 관한 기술내용이 제시된 바 있다. Another example of the conventional technology related to the information search method using patent data as described above is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1054824, for example, in which an initial keyword is input from a user to retrieve a patent document A keyword extracting unit for extracting keywords defined on the searched patent document, and integrating a first keyword and a second keyword to form a keyword list; A patent document clustering unit for forming a matrix by determining whether each keyword included in the keyword list is found for a patent document retrieved through the keyword extracting unit, and clustering the patent document; A semantic network constructing unit for extracting a common keyword among keywords belonging to a plurality of patent document clusters generated through the patent document clustering unit and setting the new keyword as a new node and setting a patent document cluster including the remaining keywords excluding the common keyword as a lower node; After searching the frequency included in the patent document communities and the patent application date of the patent document for each node set through the semantic network constituent unit, the frequency value and the patent application date value are set to an arbitrary axis (x, y) And a patent map construction unit for constructing a patent map by displaying the semantic network on the coordinate plane according to the x and y values of the respective nodes, so that the patent information can be visualized on the basis of the keyword. The technical contents of the visualization system and its method have been presented.
더욱이, 상기한 바와 같은 특허데이터를 이용한 정보검색방법에 관한 종래기술의 또 다른 예로는, 예를 들면, 한국 등록특허공보 제10-0899754호에 따르면, Further, as another example of the related art related to the information retrieval method using the patent data as described above, for example, in Korean Patent Registration No. 10-0899754,
온라인망을 매개로 하여 다수의 사용자 단말과 연결되며, 주기적으로 등록공고되는 대량의 특허공보 데이터로부터 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 기술평가의 기준이 되는 데이터를 추출하고, 추출된 데이터로부터 다양한 기준의 펙터 값을 도출하고 분석하여 기반특허자료를 구축하고, 사용자로부터 상기 사용자 단말을 이용하여 온라인망을 통해 등록특허의 기술평가를 의뢰받아 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 분석한 후 기등록특허자료와 의뢰특허자료를 비교하여 유사특허를 추출하고, 다양한 종류의 펙터별 평가항목으로 평가를 수행하여 그 결과가 사용자에게 사용자 단말을 통해 피드백 될 수 있도록 구성되는 텍스트 마이닝 기법을 이용한 등록특허의 기술평가 시스템 및 그 방법에 관한 기술내용이 제시된 바 있다. From the large amount of patent publication data periodically registered to be connected to a plurality of user terminals via an online network, data serving as a reference of the technology evaluation is extracted by using a text mining technique, The patent data are derived and analyzed to construct the base patent data, and the user is asked to evaluate the registered patent through the online network using the user terminal, and analyzed using the text mining technique. Then, A technology evaluation system of a registered patent using a text mining technique configured to extract similar patents, to perform evaluation with various evaluation items for each kind of factor, and to feedback the result to a user through a user terminal And the like.
상기한 바와 같이, 종래, 특허정보를 이용하여 사용자에게 정보를 제공하는 여러 가지 방법이 제시된 바 있으나, 상기한 바와 같은 종래기술의 방법들은, 대부분 단순히 사용자가 입력한 키워드에 관련된 특허문헌을 검색하여 제시하는 수준에 그치는 것으로, 특허데이터를 이용하여 미래 연구개발 방향설정을 위한 유망기술을 예측하고 제시할 수 있는 기술내용에 대하여는 제시된 바 없었다. As described above, conventionally, various methods of providing information to a user using patent information have been proposed. However, in the conventional methods as described above, most of the patent documents related to the keyword input by the user are searched In addition, there is no description of technology contents that can predict and present promising technologies for setting future R & D direction using patent data.
또한, 특히, 지질자원 분야에 있어서, 미래 연구개발 방향설정을 위한 유망기술 탐색에 대한 필요성이 높아지고 있으나, 상기한 바와 같은 종래기술의 특허정보를 이용한 방법들은 이와 같이 지질자원분야의 유망기술을 탐색할 수 있는 방법에 대하여도 제시된 바 없었다. In particular, in the field of geological resources, there is a growing need for searching for promising technologies for setting future research and development directions. However, the above-described methods using patent information of the prior art are not suitable for searching for promising technologies in the field of geological resources There was no way to do that.
따라서 상기한 바와 같이 단순히 사용자가 입력한 키워드에 관련된 특허문헌을 검색하여 제시하는 수준에 그치는 것으로, 특히, 지질자원 분야에 있어서 특허데이터를 이용하여 미래 연구개발 방향설정을 위한 유망기술을 예측하고 제시할 수 있는 기술내용에 대하여는 제시된 바 없었던 종래기술의 특허정보를 이용한 정보제공방법들의 문제점을 해결하기 위하여는, 특허정보를 이용하여 기술개발의 성과를 정량적으로 측정하고 객관적으로 유망기술을 도출할 수 있도록 구성되는 새로운 구성의 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 제공하는 것이 바람직하나, 아직까지 그러한 요구를 모두 만족시키는 장치나 방법은 제공되지 못하고 있는 실정이다.Therefore, it is necessary to search and present the patent literature related to the keyword inputted by the user simply as described above. In particular, the patent data in the field of geological resources are used to predict and present promising technologies for setting future R & In order to solve the problems of information providing methods using patent information of the prior art, which have not been proposed for the technical contents that can be provided, it is necessary to quantitatively measure the achievement of technology development using patent information and to derive a promising technology objectively It is desirable to provide a method of analyzing a promising technology group using a patent information of a new configuration. However, a device or a method that satisfies all of the requirements has not yet been provided.
본 발명은 상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하고자 하는 것으로, 따라서 본 발명의 목적은, 특허정보를 이용하여 정량적 실증분석을 수행하는 것에 의해 향후 시장에서 우위를 선점할 수 있는 유망기술군을 찾아낼 수 있도록 구성됨으로써, 미래 신기술개발을 위한 전략수립 및 연구개발 방향설정에 유용하게 활용할 수 있도록 구성되는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 제공하고자 하는 것이다. SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a method and system for analyzing a patentable technology group that can prevail in the market in the future by performing quantitative empirical analysis using patent information, And to provide a method for analyzing a promising technology group using patent information configured to be useful for establishing a strategy for future new technology development and setting a research and development direction.
또한, 본 발명의 다른 목적은, 특히, 지질자원 분야에 있어서 특허정보를 활용한 유망기술군의 탐색방법이 제시되지 못했던 종래기술의 특허정보를 이용한 분석방법들의 문제점을 해결하기 위해, 지질자원 분야의 기술범위를 IPC 코드로 정의하고, 최근 강조되고 있는 기술융합 및 확산 경향을 반영하여 각 기술군에 대한 유망지수와 융합지수를 도출함으로써, 용이하고 또한 정확하게 지질자원 분야의 유망기술군을 찾아낼 수 있도록 구성되는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 제공하고자 하는 것이다.Another object of the present invention is to solve the problems of the conventional analysis methods using patent information, in which a search method of a promising technology group utilizing patent information is not presented in the field of geological resources, , The IPC code of the technology area is defined and the prospect index and convergence index for each technology group are derived by reflecting the recently emphasized tendency of convergence and diffusion of technologies to find a promising technology group in the geological resource field easily and accurately And a method for analyzing a promising technology group using patent information that is configured to be able to analyze the patent information.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따르면, 특허정보를 이용하여 정량적 실증분석을 수행하는 것에 의해 기술개발에 대한 수요 및 타산업과의 융합 가능성이 높을 것으로 기대되는 유망기술군을 찾아내기 위한 처리를 컴퓨터나 전용의 하드웨어에 의해 실행시키도록 구성되는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법에 있어서, 상기 유망기술군을 선출하기 위한 분석 대상 기술군을 정의하는 단계; 상기 분석 대상 기술군을 정의하는 단계에서 정의된 기술군에 대한 특허정보를 검색하여 정량분석을 위한 특허정보 데이터베이스를 구축하는 단계; 상기 특허정보 데이터베이스를 구축하는 단계에서 구축된 특허정보 데이터베이스를 이용하여 각 기술군에 대한 유망지수(PI, Promise Index)를 계산하는 단계; 상기 특허정보 데이터베이스를 구축하는 단계에서 구축된 특허정보 데이터베이스를 이용하여 각 기술군에 대한 융합지수를 계산하는 단계; 및 상기 유망지수를 계산하는 단계 및 상기 융합지수를 계산하는 단계에서 각각 산출된 상기 유망지수 및 상기 융합지수에 근거하여 상기 유망기술군을 선출하는 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법이 제공된다. In order to achieve the above object, according to the present invention, by conducting quantitative empirical analysis using patent information, it is possible to find a promising technology group that is expected to have a high possibility of convergence with other industries and demand for technology development The method comprising the steps of: defining an analysis target technology group for selecting the promising technology group, the method comprising the steps of: Constructing a patent information database for quantitative analysis by searching patent information on a defined technology group in the step of defining the analysis target technology group; Calculating a promise index (PI, Promise Index) for each technology group using the patent information database constructed at the step of constructing the patent information database; Calculating a fusion index for each technology group using a patent information database constructed in the step of constructing the patent information database; And selecting the promising technology group based on the prospective index and the fusion index calculated in the step of calculating the prospect index and the step of calculating the fusion index. A promising technology group analysis method is provided.
여기서, 상기 분석 대상 기술군을 정의하는 단계는, 키워드 검색이나 IPC(International Patent Classification) 검색을 이용한 선행기술조사를 수행하는 것에 의해 상기 유망기술군을 도출할 분석대상 기술군을 정의하는 처리가 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 한다. Here, the step of defining the analysis target technology group may include a process of defining an analysis target technology group from which the promising technology group is to be derived by performing a prior art search using keyword search or IPC (International Patent Classification) search .
또한, 상기 특허정보 데이터베이스를 구축하는 단계는, 상기 분석 대상 기술군을 정의하는 단계에서 정의된 기술군에 해당하는 특허정보를 수집하여 데이터베이스로 구축하는 처리가 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 한다. In the step of constructing the patent information database, a process of collecting patent information corresponding to a technology group defined in the step of defining the analysis target technology group and building the patent information into a database is performed.
아울러, 상기 유망지수를 계산하는 단계는, 이하의 수학식을 이용하여, 상기 특허정보 데이터베이스를 구축하는 단계에서 구축된 상기 특허정보 데이터베이스로부터 구해진 특허 수 및 특허증가율에 근거하여 각 기술군에 대한 기술개발 활동이 얼마나 활발하게 일어나고 있는지 및 상기 기술개발 활동이 증가 추세에 있는지를 나타내는 상기 유망지수를 산출하는 처리가 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 한다. In addition, the step of calculating the prospect index may include calculating a prospect index based on the number of patents obtained from the patent information database constructed in the step of constructing the patent information database, A process for calculating the prospect index indicating whether the development activity is actively occurring and whether the technology development activity is in an increasing trend is performed.
(여기서, 상기 Ai는 기술군 i의 특허 수이고, 상기 Bi는 기술군 i의 특허 증가율이며, 상기 λ는 특허 수와 특허증가율 사이의 가중치를 나타냄) (Where A i is the number of patents in technology group i, B i is the patent growth rate of technology group i, and λ is the weight between patent number and patent growth rate)
더욱이, 상기 유망지수를 계산하는 단계는, 이하의 수학식을 이용하여, 각각의 상기 기술군에 대한 특허 수의 최대값과 최소값을 이용하여 각각의 상기 기술군에 해당하는 특허 수를 정규화시킨 값에 의해 최종적인 상기 유망지수를 산출하는 처리가 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 한다. Further, the step of calculating the prospect index may include the step of calculating a prospect index by using a maximum value and a minimum value of the number of patents for each technology group, And the processing for calculating the final promising exponent is performed by the second processor.
또한, 상기 융합지수를 계산하는 단계는, 이하의 수학식을 이용하여, 각각의 상기 기술군이 다른 분류체계하에서 서로 다른 영역으로 분류되는 정도를 이용하여 하나의 기술이 타영역과 융합되는 정도를 나타내는 상기 융합지수를 산출하는 처리가 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 한다. Also, the step of calculating the fusion index may include calculating a degree of fusion of one technology with another using the degree to which each technology group is classified into different regions under different classification schemes using the following equation And a process of calculating the fusion index indicating the fusion index is performed.
(여기서, Fmax는 분류체계상의 총 분류 수이고, Fc는 하나의 기술이 타 분류체계하에서 분류될 수 있는 총 분류 수로서 1에서 Fmax 사이의 값을 가지며, FI0는 원시융합지수이고, F0는 원시융합지수 FI0의 최대값이 1이 되도록 하는 조정계수를 나타냄) (Where, F max is the total number of classification on a classification system, F c has a value between F max in the first as the total number of classification that can be classified under the classification system is a technology other, FI 0 is the native fusion index , And F 0 represents an adjustment factor for setting the maximum value of the primitive fusion index FI 0 to be 1)
아울러, 상기 융합지수를 계산하는 단계는, 상기 유망지수와의 정규화 수준을 맞추기 위해, 이하의 수학식을 이용하여 최대값과 최소값을 이용하여 정규화된 기술융합지수를 구하여 최종적인 상기 융합지수를 산출하는 처리가 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 한다. In addition, the step of calculating the fusion index may include calculating a normalized technology fusion index using a maximum value and a minimum value using the following equation to match the normalization level with the prospective index, and calculating the final fusion index Is performed.
(여기서, FI0i는 기술 i의 원시융합지수이고, FIi는 정규화된 원시융합지수로서 기술 i의 융합지수이며, Min(FI0)는 대상 기술군의 원시융합지수 중 최소값이고, Max(FI0)는 대상 기술군 원시융합지수 중 최대값을 나타냄) (FI 0i is the primitive fusion index of the technology i, FI i is the normalized primitive fusion index and the fusion index of the technology i, Min (FI 0 ) is the minimum of the primitive fusion indexes of the target technology group, and Max 0 ) represents the maximum value of the primitive fusion index of the target technology group)
더욱이, 상기 유망기술군을 도출하는 단계는, 상기 융합지수를 계산하는 단계 및 상기 융합지수를 계산하는 단계에서 각각 산출된 상기 유망지수와 상기 융합지수에 근거하여, 상기 유망지수와 상기 융합지수가 분석대상 기술군 내에서 모두 미리 정해진 일정 기준 이상이거나, 상대적인 순위에 따라 미리 정해진 특정 순위까지를 포함하여, 기술개발이 활발하게 일어나면서도 다양한 분야에서 융합가능성이 높을 것으로 예상되는 기술군을 상기 유망기술군으로 선출하는 처리가 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 한다. Further, the step of deriving the promising technology group may further comprise the steps of calculating the fusion index and the fusion index based on the prospect index and the fusion index calculated in the step of calculating the fusion index, A technology group that is expected to have a high possibility of convergence in various fields while technological development is actively occurring, including all the predetermined target criteria in the target technology group or a predetermined rank predetermined according to the relative ranking, And a process of selecting a group is performed.
또한, 본 발명에 따르면, 상기에 기재된 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 컴퓨터나 전용의 하드웨어에 실행시키도록 구성되는 프로그램이 기록된 기록매체가 제공된다. According to the present invention, there is also provided a recording medium on which a program configured to execute a promising technology group analysis method using the above-described patent information on a computer or dedicated hardware is provided.
아울러, 본 발명에 따르면, 특허정보를 이용하여 정량적 실증분석을 수행하는 것에 의해 기술개발에 대한 수요 및 타산업과의 융합 가능성이 높을 것으로 기대되는 유망기술군을 찾아낼 수 있도록 구성되는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석시스템에 있어서, 사용자가 검색어를 포함하는 정보를 입력하기 위한 입력부; 상기 입력부를 통하여 입력된 상기 정보에 해당하는 특허정보를 검색하고 데이터베이스의 형태로 저장하는 검색부; 상기 검색부에 의해 구축된 상기 데이터베이스의 내용에 근거하여 상기 유망기술군을 선출하는 처리를 수행하는 분석부; 및 상기 입력부를 통한 입력내용 및 상기 분석부에 의한 분석 결과를 상기 사용자에게 표시하기 위한 인터페이스를 제공하는 표시부를 포함하여 구성되고, 상기 분석부는, 상기에 기재된 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 이용하여 상기 유망기술군을 선출하는 처리가 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석시스템이 제공된다.In addition, according to the present invention, by performing quantitative empirical analysis using patent information, it is possible to obtain patent information constituted to search for a promising technology group that is expected to have a high possibility of fusion with other industries, The present invention relates to a system for analyzing a promising technology group, comprising: an input unit for a user to input information including a search word; A search unit for searching patent information corresponding to the information input through the input unit and storing the information in the form of a database; An analysis unit for performing the process of selecting the promising technology group based on the contents of the database constructed by the search unit; And a display unit for providing an interface for displaying input contents through the input unit and an analysis result of the analysis unit to the user, wherein the analyzing unit analyzes the promising technology group analysis method using the patent information described above And a process of selecting the promising technology group is performed by using the patent information. The promising technology group analysis system using the patent information is provided.
상기한 바와 같이, 본 발명에 따르면, 특허정보를 이용하여 정량적 실증분석을 수행하는 것에 의해 향후 시장에서 우위를 선점할 수 있는 유망기술군을 찾아낼 수 있도록 구성됨으로써, 미래 신기술개발을 위한 전략수립 및 연구개발 방향설정에 유용하게 활용할 수 있도록 구성되는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 제공할 수 있다. As described above, according to the present invention, by performing quantitative empirical analysis using patent information, it is possible to find a promising technology group that can prevail in the future in the market, thereby establishing a strategy for future new technology development And a method for analyzing a promising technology group using patent information configured to be useful for setting a research and development direction.
또한, 본 발명에 따르면, 상기한 바와 같이 지질자원 분야의 기술범위를 IPC 코드로 정의하고, 최근 강조되고 있는 기술융합 및 확산 경향을 반영하여 각 기술군에 대한 유망지수와 융합지수를 도출하는 것에 의해 용이하고 또한 정확하게 지질자원 분야의 유망기술군을 찾아낼 수 있도록 구성되는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법이 제공됨으로써, 특히, 지질자원 분야에 있어서 특허정보를 활용한 유망기술군의 탐색방법이 제시되지 못했던 종래기술의 특허정보를 이용한 분석방법들의 문제점을 해결할 수 있다.Further, according to the present invention, as described above, the technical scope of the geological resource field is defined as the IPC code, and the prospect index and the fusion index for each technology group are derived by reflecting the recent trend of technology convergence and diffusion The present invention provides a method for analyzing a promising technology group using patent information that is configured to easily and accurately identify a promising technology group in the field of geological resources, Can solve the problem of the analysis methods using the patent information of the prior art that have not been presented.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법의 전체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법에 따라 IPC를 기준으로 하여 지질자원분야의 기술개발과 관련이 높은 것으로 분류된 기술군을 표로 정리하여 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법에 따라 도출된 기술군별 유망지수를 표로 정리하여 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법에 따라 도출된 기술군별 융합지수를 표로 정리하여 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법에 따라 도출된 유망지수와 융합지수를 고려한 유망기술군의 선정결과를 표로 정리하여 나타낸 도면이다.FIG. 1 is a diagram schematically showing a general configuration of a method for analyzing a promising technology group using patent information according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a table showing a group of technology groups classified as having high relevance to technology development in the field of geological resources based on IPC according to a promising technology group analysis method using patent information according to an embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a table summarizing promising indices according to technology groups derived according to a method of analyzing a promising technology group using patent information according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a table summarizing the fusion indexes according to technology groups derived according to the analysis method of a promising technology group using patent information according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a table showing a selection result of a promising technology group considering a promising index and a fusion index derived according to a promising technology group analysis method using patent information according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법의 구체적인 실시예에 대하여 설명한다. Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, a description will be given of a specific embodiment of a method for analyzing a promising technology group using patent information according to the present invention.
여기서, 이하에 설명하는 내용은 본 발명을 실시하기 위한 하나의 실시예일 뿐이며, 본 발명은 이하에 설명하는 실시예의 내용으로만 한정되는 것은 아니라는 사실에 유념해야 한다. Hereinafter, it is to be noted that the following description is only an embodiment for carrying out the present invention, and the present invention is not limited to the contents of the embodiments described below.
또한, 이하의 본 발명의 실시예에 대한 설명에 있어서, 종래기술의 내용과 동일 또는 유사하거나 당업자의 수준에서 용이하게 이해하고 실시할 수 있다고 판단되는 부분에 대하여는, 설명을 간략히 하기 위해 그 상세한 설명을 생략하였음에 유념해야 한다. In the following description of the embodiments of the present invention, parts that are the same as or similar to those of the prior art, or which can be easily understood and practiced by a person skilled in the art, It is important to bear in mind that we omit.
즉, 본 발명은, 후술하는 바와 같이, 특허정보를 이용하여 정량적 실증분석을 수행하는 것에 의해 향후 시장에서 우위를 선점할 수 있는 유망기술군을 찾아낼 수 있도록 구성됨으로써, 미래 신기술개발을 위한 전략수립 및 연구개발 방향설정에 유용하게 활용할 수 있도록 구성되는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법에 관한 것이다. That is, according to the present invention, as described later, by conducting quantitative empirical analysis using patent information, it is possible to find a promising technology group that can prevail in the market in the future, And a method for analyzing a promising technology group using patent information configured to be useful for setting a research and development direction.
아울러, 본 발명은, 후술하는 바와 같이, 특히, 지질자원 분야에 있어서 특허정보를 활용한 유망기술군의 탐색방법이 제시되지 못했던 종래기술의 특허정보를 이용한 분석방법들의 문제점을 해결하기 위해, 지질자원 분야의 기술범위를 IPC 코드로 정의하고, 최근 강조되고 있는 기술융합 및 확산 경향을 반영하여 각 기술군에 대한 유망지수와 융합지수를 도출함으로써, 용이하고 또한 정확하게 지질자원 분야의 유망기술군을 찾아낼 수 있도록 구성되는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법에 관한 것이다. In addition, in order to solve the problems of the conventional analysis methods using patent information, in which a search method of a promising technology group utilizing patent information is not presented in the field of geological resources, as described later, By defining the technical scope of the resource field as IPC code and deriving the prospect index and convergence index for each technology group reflecting the recent emphasis on technology convergence and diffusion, it is possible to easily and accurately identify the promising technology group in the field of geological resources And a method for analyzing a promising technology group using patent information that is configured to be able to find the technology group.
계속해서, 도면을 참조하여, 본 발명에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법의 구체적인 내용에 대하여 설명한다. Next, with reference to the drawings, a description will be given of a method of analyzing a promising technology group analysis method using patent information according to the present invention.
일반적으로, 유망기술의 탐색과정은 주로 전문가 그룹을 활용한 정성적 방법과 특허, 논문 등 R&D 성과지표를 이용하는 정량적 방법으로 나눌 수 있으며, 전문가 그룹을 활용하는 정성적 방법은 정량 데이터를 통한 분석에 비하여 종합적인 관점에서 평가할 수 있으며, 오랜 기간의 학습과 경험을 통해 축척된 전문가들의 지식을 비교적 효율적으로 이용할 수 있다는 장점이 있으나, 전문가의 수가 적을 경우 전문가의 주관이 개입될 여지가 크고, 전문가의 수가 많으면 전문가들 사이의 합의를 이끌어내기 어렵다는 점에서 효율성이 낮아질 우려도 있으며, 또한, 대량의 기술은 전문가 설문으로 평가하기 어렵고, 전문가 그룹에 의한 예측은 다소 위험도가 낮은 보수적인 결과를 나타내는 경향이 있다는 점에서 과거에 비해 전문가 그룹에 의한 미래 기술 분석의 한계가 제기되고 있다. In general, the search process of promising technologies can be divided into qualitative methods that utilize expert groups and quantitative methods that use R & D performance indicators such as patents and papers. Qualitative methods that utilize expert groups are analyzed through quantitative data It can be evaluated from a comprehensive point of view, and it is advantageous to use the knowledge of experts accumulated through long learning and experience relatively efficiently. However, if the number of experts is small, It is difficult to draw consensus among experts and there is a possibility that the efficiency may be lowered. Also, it is difficult to evaluate a large amount of technology as a professional questionnaire, and the prediction by a professional group tends to show conservative results that are somewhat risky Future technology by experts group The seat limit has been raised.
이에, 최근에는, 전형적인 전문가 그룹의 구성에 덧붙여 KDD(Knowledge discovery in database)/KM(Knowledge Mapping), 계량서지학(Bibliometrics) 등 정량적인 분석 방법이 많이 활용되고 있으며, 이러한 정량분석 데이터로 가장 많이 활용되는 데이터 중 하나는 특허데이터이다. In recent years, quantitative analysis methods such as Knowledge discovery in database (KDD) / Knowledge mapping (KM) and Bibliometrics have been used in addition to a typical expert group, One of the data is patent data.
즉, 특허데이터는, 일반적으로, 연구성과에 대한 구체적인 정보를 담고 있으며, 기술개발 동향을 파악할 수 있도록 하는 모니터링 도구를 제공할 뿐만 아니라, 기술과 기술, 기술과 산업간 지식흐름을 추적할 수 있으며, 특히, 국제특허분류인 IPC(International Patent Classification)를 통해 체계적인 분류, 검색이 가능하고, 정보 양식이 표준화되어 있어 전세계의 특허문헌을 효율적으로 이용 가능하다는 장점이 있다. In other words, patent data generally contain specific information on research outcomes, provide monitoring tools that can identify trends in technology development, track technology knowledge, technology, technology and industry knowledge flows In particular, it is possible to systematically classify and search through the International Patent Classification (IPC), which is an international patent classification, and the information format is standardized, thereby making it possible to efficiently use the patent documents in the world.
따라서 특허데이터는 특정 기술 분야의 국제 경쟁력, 기술개발의 효과, 기술개발의 파급경로 등의 분석 등에 가장 널리 사용되는 데이터 중 하나로서, 유망기술군의 탐색에도 특허데이터를 이용할 수 있을 것으로 기대된다. Therefore, patent data is one of the most widely used data for analysis of international competitiveness of specific technology field, effect of technology development, and analysis of the spread of technology development, and it is expected that patent data can be used to search for promising technology group.
즉, 도 1을 참조하면, 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법의 전체적인 구성을 개략적으로 나타내는 도면이다. That is, referring to FIG. 1, FIG. 1 is a diagram schematically showing the overall configuration of a prospective technology group analysis method using patent information according to an embodiment of the present invention.
도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법은, 크게 나누어, 선행기술조사를 통하여 분석 대상 기술군을 정의하는 단계와, 상기 단계에서 정의된 기술군에 대한 특허정보를 검색하여 정량분석을 위한 특허정보 데이터베이스를 구축하는 단계와, 상기 단계에서 구축된 특허정보 데이터베이스를 이용하여 유망지수 및 융합지수를 각각 계산하는 단계 및 상기 단계에서 산출된 유망지수 및 융합지수에 근거하여 유망기술군을 도출하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다. As shown in FIG. 1, a method for analyzing a promising technology group using patent information according to an embodiment of the present invention includes a step of defining an analysis target technology group through a prior art investigation, The patent information database for quantitative analysis is searched for by searching patent information on the patent information database, the patent information database constructed in the step is used to calculate a prospective index and a fusion index, And deriving a promising technology group based on the fusion index.
여기서, 본 발명에서 분석하고자 하는 유망기술은 향후 기술개발에 대한 수요가 높으면서도 산업으로의 융합이 기대되는 정도가 높은 기술을 의미한다. Here, the promising technology to be analyzed in the present invention means a technology that has a high demand for future technology development and a high degree of expectation of convergence into the industry.
즉, 도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법의 유망기술군 도출을 위한 분석의 흐름은, 먼저, 분석에 앞서 미래 유망기술군을 도출할 기술분야를 정의하고, 정량분석을 위한 특허 DB를 구축한 다음, 구축된 DB를 바탕으로 유망지수와 융합지수를 각각 구하며, 이때, 유망지수는 정규화된 특허 수와 특허증가율의 가중치로 결정되고, 계산된 유망지수와 융합지수를 모두 고려하여 미래 유망기술군을 도출하는 일련의 처리과정을 컴퓨터나 또는 전용의 하드웨어에 의해 실행시키도록 구성될 수 있다. That is, as shown in FIG. 1, the flow of analysis for deriving a promising technology group of a promising technology group analysis method using patent information according to an embodiment of the present invention is as follows. First, In this case, the prospective index is determined by the weight of the normalized number of patents and the patent growth rate, A series of processes for deriving a future promising technology group by considering both the obtained prospect index and the fusion index can be configured to be executed by a computer or dedicated hardware.
더 상세하게는, 먼저, 유망기술군을 도출할 분석대상 기술군의 정의를 위한 선행기술조사에 대하여 설명하면, IPC에서 관심 있는 기술군을 정의하기 위해서는 선행기술을 조사해야 하며, 이러한 선행기술조사는, 크게 나누어, 키워드를 검색하거나, IPC에서 직접 해당된다고 판단되는 분류를 검색하는 방법이 있다. More specifically, firstly, a prior art investigation for defining a technology group to be analyzed to derive a promising technology group will be described. In order to define a technology group of interest in the IPC, prior art should be investigated, , There is a method of searching a keyword or searching a classification that is judged to be directly applicable in the IPC.
먼저, 키워드 검색은, 단어의 조합에 의한 명세서의 검색을 의미하며, 선행기술의 조사방법으로 널리 사용되고 있으나, 키워드 검색은 다음과 같은 단점으로 인해 본 발명에 직접 적용하기에는 어려운 점이 있다. First, keyword search refers to search of a specification by a combination of words, and is widely used as an investigation method of the prior art. However, the keyword search is difficult to apply directly to the present invention due to the following disadvantages.
첫째로, 키워드 검색은 각 기술분야에 따라 키워드의 작성에 익숙해야 하는 필요조건이 있으며, 즉, 예를 들면, 기계는 장치나 구조에 맞는 키워드를 넣어주어야 하고, 화학조성물의 이름 등도 파악해야 하는 등, 분야별로 세세한 기술에 익숙하지 않으면 원하는 검색결과를 얻기 어렵다는 단점이 있다. First, there is a requirement that the keyword search should be familiar with the creation of keywords according to each technical field, that is, for example, the machine should include keywords appropriate to the device or structure, , It is difficult to obtain desired search results unless they are familiar with the detailed technology of each field.
둘째로는, 언어의 특성상 동의어와 다의어를 모두 고려해야 한다는 점으로, 즉, 각 기술별로 관련 분야에서 통용되는 표현을 모두 고려해야 하고, 시간의 변화에 따라 역사적, 사회적으로 표현이 달라질 수 있으므로 하나의 대상에 대해 많은 수의 표현을 생각해내야 한다. Second, it is necessary to consider both synonyms and dialects in the nature of the language. That is, it is necessary to consider all the expressions used in related fields of each technology, and the expression in terms of history and society may be changed according to the change of time. You have to think about a lot of expressions about.
여기서, 특히, 지질자원 분야의 기술은 기초과학 기술부터 응용분야까지 넓은 범위의 다양한 기술을 포괄하므로, 지질자원 분야와 같은 넓은 범위의 기술들을 키워드 검색으로 모두 골라내는 것은 큰 비효율을 발생시킬 수 있다. Here, in particular, since the technology in the field of geological resources encompasses a wide range of technologies from the basic science to the application field, it is highly inefficient to select a wide range of technologies such as the geological resource field by keyword search .
또한, IPC를 직접 검색하는 경우에도 다음과 같은 문제점이 있다. Also, there is the following problem when searching IPC directly.
첫째로는, IPC를 정확하게 알고 분류하기 위해서는, 예를 들면, 각 카테고리의 특성, 응용부문과 기능부문의 분류원칙 등과 같은 IPC 분류체계를 사용자가 완벽하게 이해하고 있을 것이 요구된다. First, in order to know and classify the IPC accurately, it is required that the user fully understand the IPC classification system such as, for example, the characteristics of each category, classification principle of application and function.
둘째로는, 하나의 기술과 관련된 IPC 코드가 복수로 존재할 수 있으므로, 특정 부문에 한정하지 않고 인접한 분류를 모두 검토하여야 하나, 인접분류를 모두 포함하면 매우 방대한 IPC를 검토해야 하므로 키워드 분석 등의 다른 방법을 통해 분석대상을 줄여줄 필요가 있다. Secondly, since there may be a plurality of IPC codes related to one technology, it is necessary to review all the adjacent classifications without limiting to a specific category. However, There is a need to reduce the scope of the analysis.
따라서 보다 효율적인 선행기술조사를 위해서는, 상기한 키워드 검색과 IPC 검색의 두 가지 방법을 적절하게 병행하여 장단점을 보완해줄 필요가 있다. Therefore, for more efficient prior art research, it is necessary to complement the advantages and disadvantages by appropriately combining the two methods of keyword search and IPC search described above.
즉, 상기한 분석 대상 기술군을 정의하는 단계 및 특허정보 데이터베이스를 구축하는 단계는, 키워드 검색이나 IPC 검색을 이용한 선행기술조사를 수행하는 것에 의해 유망기술군을 도출할 분석대상 기술군(즉, 예를 들면, IPC 코드)을 정의하고, 정의된 기술군(IPC 코드)에 해당하는 특허정보를 수집하여 데이터베이스로 구축하는 단계로 구성될 수 있다. That is, the step of defining the analysis target technology group and the step of building the patent information database may be performed by performing a prior art search using a keyword search or an IPC search, For example, an IPC code), and collecting patent information corresponding to a defined technology group (IPC code) and constructing the database as a database.
다음으로, 유망지수와 융합지수의 계산에 대하여 설명한다. Next, calculation of promising indices and fusion indices will be described.
먼저, 유망지수를 계산하는 단계에 대하여 설명하면, 유망지수(PI, Promise Index)는 특허 수 및 특허증가율을 이용하여 해당 분야의 기술개발 활동이 얼마나 활발하게 일어나고 있는지와 그 활동이 증가 추세에 있는지에 근거하여 유망분야를 평가하는 지수이다. First, the step of calculating the prospective index will be described. The prospective index (PI, Promise Index) shows how active the technological development activity in the relevant field is taking place by using the number of patents and the patent increase rate, Based on the results of the survey.
즉, 유망지수(Π)는 해당 분야의 기술개발 활동수준을 근거로 미래 시장 우위가 예상되는 정도를 나타내는 것으로, 이하의 [수학식 1]과 같이 나타낼 수 있다. In other words, the prospect index (Π) indicates the degree to which the future market superiority is expected based on the level of technology development activity in the relevant field, and can be expressed as the following equation (1).
[수학식 1] [Equation 1]
여기서, 상기한 [수학식 1]에 있어서, Ai는 기술군 i의 특허 수를 나타내며, Bi는 기술군 i의 특허 증가율을 나타내고, λ는 특허 수와 특허증가율 사이의 가중치를 나타낸다. In Equation (1), A i represents the number of patents of the technology group i, B i represents the patent increase rate of the technology group i, and λ represents the weight between the patent number and the patent increase rate.
더 상세하게는, 유망지수는 Ai, Bi, λ의 3가지 요인에 의해 결정되며, 이때, 특허수 Ai는 기술개발 활동 수준의 차이로 인해 달라질 수도 있으나, 각 기술군의 성격에 따라 발생하는 정도가 다를 수 있다. More specifically, the prospective index is determined by three factors, A i , B i , and λ. At this time, the patent number A i may vary due to differences in technology development activities, The degree of occurrence may vary.
따라서 본 발명에서는, 이러한 편차를 최소화하기 위하여, 종래기술의 문헌 등을 참조하여 분석결과에서 유망지수의 평균 크기를 비교해보았을 때 비교적 타당한 값이라 판단되는 1/4승을 취한 값을 사용하였다. Therefore, in the present invention, in order to minimize such a deviation, when comparing the average size of the prospective index in the analysis results with reference to the literature of the prior art, a value obtained by taking 1/4 power which is a relatively valid value is used.
또한, 본 발명에서는, 해당 분야 특허 수의 최대값과 최소값을 이용하여 각 기술군에 해당하는 특허 수를 정규화시킨 값을 사용하였으며, 따라서 최종적으로 도출된 유망지수는, 이하의 [수학식 2]에 나타낸 바와 같이, 정의된 기술군의 범위에 따라 상대적으로 결정된다. Also, in the present invention, a value obtained by normalizing the number of patents corresponding to each technology group using the maximum value and the minimum value of the patent number in the field is used, and thus the finally obtained promising index is expressed by the following equation (2) , As shown in Fig.
[수학식 2] &Quot; (2) "
또한, 특허 수와 특허증가율 사이의 가중치를 나타내는 가중치 λ는 0과 1사이의 값을 가지며, 이러한 가중치의 결정을 위해, 종래기술의 문헌(강희종, 엄미정, 김동명, "특허분석을 통한 유망융합기술의 예측", 기술혁신연구, 14(3), 93-116, 2006) 등을 참조하여 현재 우위를 점하고 있는 것으로 판단되는 기술군을 선택하여 해당 기술군이 높은 순위에 오르게 되는 가중치를 미래 유망기술선택에도 적용하는 방법을 사용하였다. In addition, the weight λ indicating the weight between the number of patents and the rate of increase of the patent has a value between 0 and 1. In order to determine such a weight, the prior art (3), 93-116, 2006), we select a technology group that is considered to have an advantage over the current technology, We applied the method to the selection of technology.
아울러, 특허 수 증가율 Bi는 European Commision Joint Research Centre에서 EU 국가들의 기술혁신 정도를 평가하여 매년 발표하는 'European innovation Scoreboard'를 참고하여 최종년도와 그 전년도를 제외한 3년간의 특허 수 평균을 비교한 값을 사용하였다. In addition, the patent growth rate B i is calculated by comparing the final year with the average number of patents over the three years excluding the previous year by referring to the European innovation scoreboard, which is evaluated annually by evaluating the degree of innovation of EU countries at the European Commission Joint Research Center Respectively.
여기서, 특히, 'European innovation Scoreboard'에서는 특허증가율이 200% 이상인 분야는 200%까지만을 인정하여 계산하였는데, 이는 특허 수가 적은 경우 특허 수가 약간만 증가하여도 증가율은 큰 폭으로 증가할 수 있어 결과가 크게 왜곡되는 것을 방지하기 위함이다. In particular, in the 'European innovation scoreboard', only 200% of patents with a patent increase rate of 200% or more were recognized, which means that even if the number of patents is small, the increase rate may increase significantly This is to prevent distortion.
계속해서, 융합지수를 계산하는 단계에 대하여 설명하면, 융합지수는, 특정 기술이 타영역과 융합되는 정도를 나타내는 것으로, 해당 기술군이 다른 분류체계하에서 서로 다른 영역으로 분류되는 정도를 이용하여 결정된다. The convergence index indicates the degree to which a specific technology fuses with another region. The convergence index is determined using the degree to which the technology group is classified into different regions under different classification systems do.
이때, 융합지수는 융합될 수 있는 분야에 따라 0에서 1 사이의 값을 가지며, 이 값은 비교되는 기술군의 범위에 따라 상대적으로 결정된다. At this time, the fusion index has a value between 0 and 1 depending on the field to be fused, and this value is relatively determined according to the range of the technical group to be compared.
또한, 원시융합지수(FI0)는 이하의 [수학식 3] 및 [수학식 4]와 같이 하여 계산될 수 있다. Further, the primitive fusion index FI 0 can be calculated by the following equations (3) and (4).
[수학식 3] &Quot; (3) "
[수학식 4] &Quot; (4) "
여기서, Fmax는 분류체계상의 총 분류 수를 의미하며, Fc는 하나의 기술이 타 분류체계하에서 분류될 수 있는 총 분류 수를 의미하고, 1에서 Fmax 사이의 값을 가진다. Here, F max means the total number of classifications in the classification system, and F c means the total number of classifications in which one technology can be classified under another classification system and has a value between 1 and F max .
또한, lnFmax의 역수로 계산되는 F0는 원시융합지수 FI0의 최대값이 1이 되도록 하는 조정계수로서의 역할을 한다. Also, F 0, which is calculated by the reciprocal of lnF max , serves as an adjustment factor to set the maximum value of the primitive fusion index FI 0 to 1.
즉, 상기한 바와 같이 하여 계산된 원시융합지수는 기술융합도가 낮은 쪽의 차이는 크게, 높은 쪽의 차이는 적게 계산되도록 정의된 것을 알 수 있다. That is, it can be seen that the primitive fusion index computed as described above is defined such that the difference between the lower and higher technical convergence degrees is defined to be larger and the difference to the higher is less.
이때, 융합지수에 대하여도, 이하의 [수학식 5]에 나타낸 바와 같이, 유망지수와 정규화 수준을 맞추기 위하여 최대값과 최소값을 이용하여 정규화시킨 기술융합지수를 구한다. At this time, also for the fusion index, as shown in the following [Equation 5], the technology fusion index normalized by using the maximum value and the minimum value is obtained in order to match the prospective index with the normalization level.
[수학식 5] &Quot; (5) "
여기서, FIi는 원시융합지수를 정규화한 값으로 기술 i의 융합지수를 나타내고, 정규화하지 않은 FI0i는 기술 i의 원시융합지수를 의미하며, Min(FI0)는 대상 기술군의 원시융합지수 중 최소값을 의미하고, Max(FI0)는 대상 기술군 원시융합지수 중 최대값을 의미한다. Here, FI i represents a fusion index of the technology i, which is a value obtained by normalizing the primitive fusion index, FI 0i that is not normalized represents a primitive fusion index of the technology i, and Min (FI 0 ) represents a primitive fusion index And Max (FI 0 ) means the maximum value among the primitive fusion indexes of the target technology group.
따라서 기술융합지수는 정의된 기술군의 범위에 따라 상대적으로 결정되며, 최종적으로, 유망 융합기술은 상기한 유망지수와 융합지수를 모두 고려하여 기술개발이 활발하게 일어나면서도 다양한 분야에서 융합가능성이 높을 것으로 예상되는 기술군을 의미한다. Therefore, the technology convergence index is relatively determined according to the range of the defined technology group. Finally, the promising convergence technology is highly likely to converge in various fields while taking into consideration both the above-mentioned promising index and convergence index, This is a group of technologies that are expected to be.
즉, 상기한 유망기술군을 도출하는 단계는, 상기한 바와 같이 하여 산출된 유망지수와 융합지수에 근거하여, 유망지수와 융합지수가 분석대상 기술군 내에서 모두 미리 정해진 일정 기준 이상이거나, 또는, 상대적인 순위에 따라 특정 순위까지와 같이, 유망지수와 융합지수가 모두 우위를 점하는 기술을 유망 융합기술로 선출하는 처리가 수행되도록 구성될 수 있다. That is, the step of deriving the promising technology group may include the steps of: determining whether the prospective index and the fusion index are both equal to or more than a predetermined standard on the basis of the prospect index and the fusion index calculated in the manner described above, , And a process of selecting a technique in which both the prospective index and the fusion index dominate, such as up to a specific rank according to the relative ranking, is selected by the promising fusion technique.
따라서 상기한 바와 같이 하여 본 발명의 실시예에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 구현할 수 있으며, 계속해서, 상기한 바와 같이 하여 구성되는 본 발명의 실시예에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 검증하기 위해, 본 발명의 실시예에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 이용하여 지질자원분야의 유망기술군을 탐색한 결과에 대하여 설명한다. Therefore, it is possible to implement a method of analyzing a prospective technology group using patent information according to an embodiment of the present invention as described above, and then, a prospective technology group analysis method using patent information according to an embodiment of the present invention, In order to verify the group analysis method, a search result of a promising technology group in the field of geological resources will be described by using a promising technology group analysis method using patent information according to an embodiment of the present invention.
즉, 실증분석을 위해서는 먼저 지질자원분야의 기술을 정의하고 분류해야 하며, 본 발명에서는, IPC를 기준으로 기술을 정의하였다. In other words, for the empirical analysis, the technology of the geological resource field must first be defined and classified. In the present invention, the technology is defined based on the IPC.
더 상세하게는, IPC는 2015년 기준 8개의 섹션과 130개의 클래스, 639개의 서브클래스, 7,402개의 메인그룹 및 64,332개의 서브그룹으로 구성되어 있는데, 본 발명에서 IPC의 단위는 서브클래스를 기본 단위로 하였다. More specifically, the IPC is composed of 8 sections and 130 classes, 639 sub-classes, 7,402 main groups, and 64,332 sub-groups as of 2015. In the present invention, Respectively.
또한, IPC를 제공하고 있는 WIPO(World Intellectual Property Organization)에서는 IPC를 기술분야별로 재분류한 'IPC - Technology Concordance Table'로 기술분류를 공식적으로 제공하고 있으나, 이 분류표에서는 지질자원분야의 기술이 명확하게 정의되어 있지 않으므로, 분석에 앞서 IPC 클래스 중 관심 있는 기술분야를 선정하여 지질자원분야로 정의하는 작업이 필요하다. In addition, the World Intellectual Property Organization (WIPO), which provides IPC, officially provides technical classification as 'IPC - Technology Concordance Table', which reclassifies IPC by technology sector. In this classification table, Since it is not clearly defined, it is necessary to select the technical field of interest among the IPC classes prior to analysis and define it as a geological resource field.
따라서 선행기술조사는 지질자원분야에 해당된다고 생각되는 IPC 분류를 직접 검토하되, 지질자원분야 주요 공공 R&D를 수행하는 한국 지질자원분야를 중심으로 한국광물자원공사, 한국석유공사, 대한석탄공사 등 유관 분야의 주요 공공기관을 출원인으로 하는 특허의 리스트를 참고하여 기술군을 분류하였다. Therefore, the prior art survey should directly examine the IPC classification considered to be applicable to the geological resource field, but the Korean mineral resources corporation, the Korea National Oil Corporation, the Korea Coal Corporation, etc., The technical group was classified by referring to the list of patents having the major public institutions in the field as applicants.
즉, 도 2를 참조하면, 도 2는 상기한 바와 같이 IPC를 기준으로 하여 지질자원분야의 기술개발과 관련이 높은 것으로 분류된 기술군을 표로 정리하여 나타낸 지질자원분야 주요 기술군별 분류도이다. That is, referring to FIG. 2, FIG. 2 is a classification chart of main technical groups in the geological resources field, which is a table showing the technical group classified as having high relevance to technology development in the field of geological resources based on IPC as described above.
또한, 유망지수와 융합지수를 구하기 위한 특허데이터는 특허출원일자를 기준으로 하여 2009년부터 2013년까지의 PCT(Patent Cooperation Treaty ; 특허협력조약) 출원 데이터를 이용하여 DB를 구축하였다. In addition, the patent data for finding promising indices and convergence indices are based on the patent application date, and the DB was constructed using the patent cooperative treaty (PCT) application data from 2009 to 2013.
여기서, PCT에 의한 특허출원은 출원인이 자국 특허청에 특허를 받을 국가를 지정하여 PCT 국제특허출원서를 제출하면 각 지정국의 국내출원으로 인정해주는 제도로서, 다양한 국가의 특허가 하나의 기준으로 평가되므로 개별 국가 또는 지역의 특허청에서 출원되는 특허보다 비교적 특허의 수준이 높으며, 객관성이 높은 장점이 있으므로, 국제 기술 트렌드의 분석이나 유망기술의 탐색에 유용하게 사용되고 있다. Here, the patent application by the PCT is a system in which the applicant designates the country to receive the patent in the patent office of the home country, and when the PCT international patent application is submitted, the patent of each country is recognized as a domestic application. It is useful for analyzing international technology trends or searching for promising technologies because it has a relatively high level of patents and high objectivity compared to patents filed by national or regional patent offices.
아울러, 융합지수를 구하기 위한 분류체계로는, 특허청(2008)의 IPC-KSIC(Korea Standard Industry code) 연계표를 이용하였으며, 즉, IPC-KSIC 연계표는 우리나라의 특허와 실용신안 출원의 인용관계를 이용하여 산업부문별로 실제 기술수요를 고려하여 작성된 표로서, 각 기술군별로 어떠한 산업군의 요소기술로 분류될 수 있는지를 나타내고 있으므로, 종래기술의 문헌들에서 사용된 IPC를 산업별로 재분류한 필드분류보다 국내 유망기술 도출에 적합한 분류를 사용하였다고 할 수 있다. In addition, IPC-KSIC (Korea Standard Industry Code) linkage table was used as the classification system for obtaining the convergence index. That is, the IPC-KSIC linkage table uses the citation relation of the patent and utility model application in Korea The IPCs used in the literature of the prior art are classified according to the field classification reclassified according to the industry, and therefore, It can be said that the classification suitable for domestic promising technology is used.
계속해서, 상기한 바와 같은 기술분류에 근거하여 수행된 유망기술 도출을 위한 실증분석 결과에 대하여 설명한다, Next, the results of the empirical analysis for deriving the promising technology based on the above-described technical classification will be described.
먼저, 유망지수 분석에 대하여 설명하면, 상기한 [수학식 1] 내지 [수학식 5]를 참조하여 설명한 바와 같이, 유망지수를 구하기 위한 가중치 λ는 종래기술의 문헌에서 제안한 바와 같이 현재 우위를 점하고 있는 것으로 판단되는 기술군을 선택하여 해당 기술군이 높은 순위에 오르게 되는 가중치를 미래 유망기술선택에도 적용하는 방법을 사용할 수 있다. First, the promising exponent analysis will be described. As described with reference to Equations (1) to (5) above, the weight λ for obtaining a prospective index is expressed by the following equation And selecting a technology group that is judged to be in the high technology category and applying the weight to the high technology category in future technology selection.
그러나 이 경우는, 현재 우위를 점하고 있는 기술군이 무엇인지 선택하는 과정에서 임의성이 개입될 수 있으며, 이에, 본 발명에서는 국내 특허데이터를 바탕으로 국내에서 현재 기술개발이 활발한 분야의 유망지수가 높게 나오도록 하는 가중치를 선택하였다. However, in this case, randomness can be involved in selecting a technology group that is currently dominant. Thus, in the present invention, based on the domestic patent data, Weights were chosen to make them appear higher.
즉, 도 2에 나타낸 표에서 언급된 31개의 기술군들 중 국내 특허데이터를 바탕으로 기술개발이 활발한 기술군들을 선택하고, 선택된 기술군들의 유망지수의 최소값이 최대가 되는 가중치 λ를 계산하였으며, 이와 같이 하여 계산된 가중치는 0.72이다. That is, among the 31 technology groups mentioned in the table shown in FIG. 2, technology groups that are active in technology development are selected based on the domestic patent data, and a weighting factor λ that maximizes the minimum value of the prospect index of the selected technology groups is calculated. The weight thus calculated is 0.72.
아울러, 이러한 방법으로 가중치를 구할 경우, PCT 국제특허출원 데이터를 이용하여 유망지수를 구하면 국제적인 기술개발 경향은 분석할 수 있으나 유망기술 도출에 있어서 국내 기술개발 수준은 고려되지 않게 되는 문제를 개선할 수 있을 것으로 기대된다. In addition, if weights are obtained by using this method, if the promising indices are obtained using PCT international patent application data, it is possible to analyze international trends of technology development, but it is possible to improve the problem that the level of domestic technology development is not considered in deriving promising technologies It is expected to be.
즉, 도 3을 참조하면, 도 3은 상기한 바와 같이 하여 도출된 기술군별 유망지수를 표로 정리하여 나타낸 도면이다. That is, referring to FIG. 3, FIG. 3 is a table showing promising indices according to technology groups derived as described above.
도 3에 있어서, 분석대상 기술군 31개의 유망지수 평균은 0.4084이며, 상위 50% 기술군 유망지수의 평균은 0.5691, 하위 50% 기술군의 유망지수 평균은 0.2578이고, 31개 기술군 중 유망기술군의 후보군이 될 수 있는 상위 50%에 해당하는 IPC는 G06F, G06Q, G01N, H01M, E21B, B01D, B65D, C09K, C01B, C02F, G01B, G01C, B22F, C04B 임을 확인할 수 있다. In FIG. 3, the average of the promising indices of the 31 technology groups to be analyzed is 0.4084, the average of the promising indices of the upper 50% technology group is 0.5691, the average of the promising indices of the lower 50% technology group is 0.2578, G06F, G06Q, G01N, H01M, E21B, B01D, B65D, C09K, C01B, C02F, G01B, G01C, B22F, C04B are the top 50% candidates of the candidate group.
이 중, 특히, 자원의 탐사와 측정, 측량, 재료의 조사 및 분석과 관련되는 G06F, G06Q, G01N 기술군의 유망지수가 높은 것으로 분석되었으며, 전기에너지의 변환과 관련되는 H01M의 유망지수도 타분야에 비하여 높은 것으로 분석되었고, 그 외에 자원의 처리와 관련된 기술군의 유망지수도 높은 것으로 분석되었다. In particular, the promising indices of the G06F, G06Q, and G01N technology groups related to resource exploration and measurement, surveying, and material investigation and analysis were analyzed to be high, and the H01M prospect index related to the conversion of electric energy And it was also analyzed that the promising index of the technology group related to the processing of resources was also high.
계속해서, 융합지수의 분석에 대하여 설명하면, 융합지수는 기술이 타영역과 융합되는 정도를 나타내는 것으로, 본 발명에서는 해당 기술군이 산업에서 얼마나 다양하게 융합될 수 있는지를 나타내는 지수이다. Explaining the analysis of the fusion index, the fusion index indicates the degree to which the technology fuses with other areas. In the present invention, it is an index indicating how variously the technology groups can be fused in the industry.
더 상세하게는, 도 4를 참조하면, 도 4는 상기한 바와 같이 하여 도출된 기술군별 융합지수를 표로 정리하여 나타낸 도면이다. More specifically, referring to FIG. 4, FIG. 4 is a table summarizing fusion indexes according to technology groups derived as described above.
도 4에 나타낸 바와 같이, 본 발명에서 정의된 지질자원분야 기술군의 융합지수 평균은 0.3886이며, 상위 50% 기술군의 융합지수는 0.7077, 하위 50% 기술군의 융합지수는 0.0883이고, 31개 기술군 중 유망기술군의 후보군이 될 수 있는 상위 50%에 해당하는 IPC는 C02F, B01J, G01N, B82B, B01D, A01G, C09K, B65D, E02D, G06F, C22B, E21B, B22F, B09B 임을 확인할 수 있다. As shown in FIG. 4, the fusion index average of the technology group of lipid resources defined in the present invention is 0.3886, the fusion index of the upper 50% technology group is 0.7077, the fusion index of the lower 50% technology group is 0.0883, The top 50% of IPCs that can be candidates for the promising technology group among the technology group are C02F, B01J, G01N, B82B, B01D, A01G, C09K, B65D, E02D, G06F, C22B, E21B, B22F, B09B. have.
이 중, 기술융합지수가 특히 높았던 C02F는 자원 처리기술이 주로 포함될 수 있으며, B01J는 자원의 화학적, 물리적 처리과정과 관련된 기술이 주로 포함되고, 또한, G01N은 자원의 탐사와 관련된 기술로 재료의 성분 검출 및 분석 기술이 주로 포함된다. Among them, C02F, which has a particularly high technology convergence index, can mainly include a resource processing technique, and B01J mainly includes a technology relating to the chemical and physical processing of resources, and G01N is a technology related to exploration of resources. Mainly include component detection and analysis techniques.
다음으로, 유망지수와 융합지수를 고려한 유망기술군 선정에 대하여 설명한다. Next, the selection of a promising technology group considering promising indices and convergence indices will be described.
즉, 도 5를 참조하면, 도 5는 상기한 바와 같이 하여 도출된 유망지수와 융합지수를 고려한 유망기술군의 선정결과를 표로 정리하여 나타낸 도면이다. 5, FIG. 5 is a table showing a selection result of the promising technology group considering the promising indices and the fusion index derived as described above.
더 상세하게는, 도 5에 나타낸 기술군들은, 지질자원분야의 요소기술군으로 정의된 기술군들 중에서 유망지수와 융합지수가 모두 상위 50% 이상인 기술군들로서, 향후 성장 가능성이 높으면서도 산업수요가 높은 기술군들이라 할 수 있다. More specifically, the technology groups shown in FIG. 5 are technology groups having higher than 50% in both the prospective index and the fusion index among the technology groups defined as the element technology group in the geological resource field, Is a high technology group.
이 중, B01D와 B01J는 자원의 물리적, 화학적 처리 및 활용과 관련된 기술군들이며, 최근 주목받고 있는 기술인 이산화탄소의 고정 기술과 관계가 깊다. Among them, B01D and B01J are related to the physical and chemical treatment and utilization of resources, and they are closely related to the technology of fixing carbon dioxide, which is attracting attention recently.
또한, B22F는 자원의 활용 중 금속분말의 활용과 관련된 기술군들이며, B65D는 시료의 보관 및 수송과 관련된 기술군이 포함된다. In addition, B22F is a group of technologies related to the utilization of metal powders during the utilization of resources, and B65D includes a group related to the storage and transportation of samples.
아울러, C02F는 자원처리와 관련된 기술군으로, 최근 폐수의 처리와 관련하여 다양한 특허가 출원되고 있으며, C09K는 인공토양 등의 합성물질의 제조와 관련된 기술군이 포함된다. In addition, C02F is a group of technologies related to resource disposal. Recently, various patents have been filed in relation to treatment of wastewater. C09K includes a technical group related to the manufacture of synthetic materials such as artificial soil.
더욱이, E21B는 고효율 시추 및 시료채취 기술 개발과 관련이 깊고, G01N은 재료의 성분검출 및 분석기술이 주로 포함되며, 공기압, 가스, 물성 등의 측정기술이 주로 포함된다. Furthermore, the E21B is closely related to the development of high-efficiency drilling and sampling techniques, and G01N mainly includes material detection and analysis techniques, and mainly includes measurement techniques such as air pressure, gas and physical properties.
또한, G06F는 지리정보시스템의 활용이나 수치예측, 해석시스템 등의 기술이 주로 포함된다. In addition, G06F mainly includes the use of geographic information systems, numerical prediction, and analysis systems.
마지막으로, H01M은 전기에너지의 변환과 관련된 기술군으로, 최근에는 리튬전지의 재활용과 관련하여 다양한 특허가 출원되고 있다. Finally, H01M is a technology group related to the conversion of electric energy. Recently, various patents have been filed regarding the recycling of lithium batteries.
따라서 상기한 바와 같은 본 발명의 실시예에 따르면, 특허데이터를 이용한 정량분석을 통하여 지질자원분야의 미래 유망기술군을 도출하였으며, 이를 위해, PCT 특허 출원실적을 이용하여 유망지수를 도출하고, 근래 과학기술의 동향을 고려하여 융합지수를 분석한 후, 유망지수와 융합지수가 모두 높은 기술군을 유망기술로 분류하였다. Therefore, according to the embodiment of the present invention as described above, a promising technology group in the field of geological resources is derived through quantitative analysis using patent data. For this purpose, a prospective index is derived using the PCT patent application records, After analyzing the convergence index considering the trend of science and technology, the technology group with both high promising index and convergence index was classified as promising technology.
그 결과, 지질자원분야의 기술군으로 분류된 총 31개의 기술군 중 10개 기술군이 유망기술군으로 분류되었으며, 최종적으로 분류된 유망기술군들을 살펴보면 근래 이산화탄소의 고정, 폐수의 처리 등과 같은 환경친화적 기술군들과 관련이 많음을 확인할 수 있고, 그 외에도, 고효율 시추시스템, 나노입자의 제조기술 등 최근 각광받고 있는 고부가가치 기술들이 유망기술군으로 포함되었다. As a result, 10 of the 31 technology groups classified as the technology group in the geological resource field were classified as the promising technology group, and the promising technology groups finally classified as the technology group in the geological resource field, the environment such as the fixing of the carbon dioxide, Friendly technologies. In addition, promising technologies include high-efficiency drilling systems and nanoparticle manufacturing technology, which have recently been attracting attention.
이러한 결과는 친환경과 관련된 분야에 대한 관심이 높아지면서 해당 기술들이 국내 경제에 미치는 영향도 커지고 있는 경향을 반영하고 있는 것으로 생각되며, 또한, 최근 미래 연구분야에서 사회적으로 관심이 높아지고 있는 데이터의 처리 및 분석 기술들과 관련하여 지질자원분야의 미래 유망기술 또한 지리정보시스템의 활용이나 수치데이터의 해석 및 예측과 관련된 정보처리 기술군들이 관계가 깊을 것으로 예상된다. These results reflect the tendency of the technologies to be affected by the domestic economy as the interest in the environment related to the environment increases. In addition, In relation to analytical technologies, future promising technologies in the field of geological resources are also expected to be deeply related to the use of geographic information systems and information processing technologies related to the interpretation and prediction of numerical data.
이상, 상기한 바와 같은 결과들로부터, 본 발명에 따른 특허데이터를 이용한 유망기술 분석 및 평가방법은, 미래 예상되는 기술수요를 반영하여 미래 유망기술 도출에 유용하게 사용될 수 있는 것이며, 특히, 자본투입이 크고 국민경제에 미치는 영향이 큰 지질자원 기술의 특성을 고려하면, 특허정보를 활용한 지질자원분야 유망기술의 분석은 효율적 기술개발 전략 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. As described above, the promising technology analysis and evaluation method using the patent data according to the present invention can be useful for deriving future promising technologies by reflecting the expected technology demand in the future, Considering the characteristics of geologic resources technology, which has a large impact on the national economy, analysis of promising technologies in the field of geological resources using patent information is expected to contribute to establishment of efficient technology development strategy.
여기서, 상기한 본 발명의 실시예에서는, 본 발명에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 이용하여 지질자원분야의 유망기술군을 탐색하는 경우를 예로 하여 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 경우로만 한정되는 것은 아니며, 즉, 본 발명은, 상기한 바와 같은 지질자원 분야 이외에, 필요에 따라 얼마든지 다른 기술분야의 유망기술군 탐색에도 적용될 수 있는 것임에 유념해야 한다. In the above embodiments of the present invention, the present invention is described by explaining a case where a promising technology group in the field of geological resources is searched for using a promising technology group analysis method using patent information according to the present invention. However, It should be noted that the present invention is not necessarily limited to such a case. That is, the present invention can be applied to the search for a promising technology group in any other technical field as needed in addition to the geological resource field as described above.
따라서 상기한 바와 같이 하여 본 발명에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 구현할 수 있다. Therefore, a promising technology group analysis method using patent information according to the present invention can be implemented as described above.
또한, 상기한 바와 같이 하여 본 발명에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 구현하는 것에 의해, 본 발명에 따르면, 특허정보를 이용하여 정량적 실증분석을 수행하는 것에 의해 향후 시장에서 우위를 선점할 수 있는 유망기술군을 찾아낼 수 있도록 구성됨으로써, 미래 신기술개발을 위한 전략수립 및 연구개발 방향설정에 유용하게 활용할 수 있도록 구성되는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법을 제공할 수 있다. According to the present invention, by carrying out the quantitative empirical analysis using the patent information, by implementing the promising technology group analysis method using the patent information according to the present invention as described above, It is possible to provide a technique for analyzing a promising technology group using patent information configured to be useful for establishing a strategy for future new technology development and setting a research and development direction.
아울러, 본 발명에 따르면, 상기한 바와 같이 지질자원 분야의 기술범위를 IPC 코드로 정의하고, 최근 강조되고 있는 기술융합 및 확산 경향을 반영하여 각 기술군에 대한 유망지수와 융합지수를 도출하는 것에 의해 용이하고 또한 정확하게 지질자원 분야의 유망기술군을 찾아낼 수 있도록 구성되는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법이 제공됨으로써, 특히, 지질자원 분야에 있어서 특허정보를 활용한 유망기술군의 탐색방법이 제시되지 못했던 종래기술의 특허정보를 이용한 분석방법들의 문제점을 해결할 수 있다. In addition, according to the present invention, as described above, the technical scope of the geological resource field is defined by the IPC code and the prospect index and the fusion index for each technology group are derived by reflecting the recent trend of technology convergence and diffusion The present invention provides a method for analyzing a promising technology group using patent information that is configured to easily and accurately identify a promising technology group in the field of geological resources, Can solve the problem of the analysis methods using the patent information of the prior art that have not been presented.
이상, 상기한 바와 같은 본 발명의 실시예를 통하여 본 발명에 따른 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법의 상세한 내용에 대하여 설명하였으나, 본 발명은 상기한 실시예에 기재된 내용으로만 한정되는 것은 아니며, 따라서 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 설계상의 필요 및 기타 다양한 요인에 따라 여러 가지 수정, 변경, 결합 및 대체 등이 가능한 것임은 당연한 일이라 하겠다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments It will be understood by those skilled in the art that various changes, modifications, combinations, and substitutions can be made in the present invention based on design requirements and various other factors.
Claims (1)
IPC(International Patent Classification) 분류 또는 키워드 검색 중 적어도 하나를 이용한 선행기술조사를 수행하는 것에 의해 상기 지질자원 분야에 해당된다고 판단되는 기술군(IPC 코드)을 분류하여 상기 지질자원 분야의 유망기술군을 선출하기 위한 분석 대상 기술군(IPC 코드)을 정의하는 단계;
상기 분석 대상 기술군을 정의하는 단계에서 정의된 상기 지질자원 분야의 기술군(IPC 코드)에 해당하는 특허정보를 수집하여 정량분석을 위한 지질자원 특허정보 데이터베이스를 구축하는 단계;
상기 지질자원 특허정보 데이터베이스를 구축하는 단계에서 구축된 상기 지질자원 특허정보 데이터베이스를 이용하여 상기 지질자원 분야의 각 기술군에 대한 유망지수(PI, Promise Index)를 계산하는 단계;
상기 지질자원 특허정보 데이터베이스를 구축하는 단계에서 구축된 상기 지질자원 특허정보 데이터베이스를 이용하여 상기 지질자원 분야의 각 기술군에 대한 융합지수를 계산하는 단계; 및
상기 유망지수를 계산하는 단계 및 상기 융합지수를 계산하는 단계에서 각각 산출된 상기 유망지수 및 상기 융합지수에 근거하여 상기 지질자원 분야의 유망기술군을 선출하는 단계를 포함하며,
상기 유망지수를 계산하는 단계는,
이하의 [수학식 1]을 이용하여, 상기 지질자원 특허정보 데이터베이스를 구축하는 단계에서 구축된 상기 지질자원 특허정보 데이터베이스로부터 구해진 특허 수 및 특허증가율에 근거하여 상기 지질자원 분야의 각 기술군에 대한 유망지수를 산출하는 처리가 수행되도록 구성되고,
[수학식 1]
(여기서, 상기 Πi는 기술군 i의 유망지수, 상기 Ai는 기술군 i의 특허 수이고, 상기 Bi는 기술군 i의 특허 증가율이며, 상기 λ는 특허 수와 특허증가율 사이의 가중치를 나타냄)
이하의 [수학식 2]를 이용하여, 상기 지질자원 분야의 각 기술군에 대한 특허 수의 최대값과 최소값을 이용하여 상기 지질자원 분야의 각 기술군에 해당하는 특허 수를 정규화시킨 값에 의해 최종적인 상기 지질자원 분야의 유망지수를 산출하는 처리가 수행되도록 구성되며,
[수학식 2]
(여기서, Aij는 기술군 i의 특허 수를 정규화시킨 값, Pi는 기술군 i의 특허 수, Max(P)는 특허 수의 최대값, Min(P)는 특허 수의 최소값을 각각 의미함)
이하의 [수학식 3], [수학식 4]를 이용하여, 각각의 상기 기술군이 다른 분류체계하에서 서로 다른 영역으로 분류되는 정도를 이용하여 하나의 기술이 타영역과 융합되는 정도를 나타내는 상기 융합지수를 산출하는 처리가 수행되도록 구성되고,
[수학식 3]
[수학식 4]
(여기서, Fmax는 분류체계상의 총 분류 수이고, Fc는 하나의 기술이 타 분류체계하에서 분류될 수 있는 총 분류 수로서 1에서 Fmax 사이의 값을 가지며, FI0는 원시융합지수이고, F0는 원시융합지수 FI0의 최대값이 1이 되도록 하는 조정계수를 나타냄)
상기 유망지수와의 정규화 수준을 맞추기 위해, 이하의 [수학식 5]를 이용하여 최대값과 최소값을 이용하여 정규화된 기술융합지수를 구하여 최종적인 상기 융합지수를 산출하는 처리가 수행되도록 구성되며,
[수학식 5]
(여기서, FI0i는 기술 i의 원시융합지수이고, FIi는 정규화된 원시융합지수로서 기술 i의 융합지수이며, Min(FI0)는 대상 기술군의 원시융합지수 중 최소값이고, Max(FI0)는 대상 기술군 원시융합지수 중 최대값을 나타냄)
상기 유망기술군을 도출하는 단계는,
상기 융합지수를 계산하는 단계 및 상기 융합지수를 계산하는 단계에서 각각 산출된 상기 유망지수와 상기 융합지수에 근거하여, 상기 유망지수와 상기 융합지수가 분석대상 기술군 내에서 모두 미리 정해진 일정 기준 이상이거나, 상대적인 순위에 따라 미리 정해진 특정 순위까지를 고려하여 상기 유망기술군을 선출하는 처리가 수행되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 특허정보를 이용한 유망기술군 분석방법.In order to solve the problems of the analysis methods using patent information of the prior art, in which the search method of the promising technology group using the patent information is not presented in the field of geological resources, quantitative empirical analysis using the patent information in the geological resource field A method for analyzing a promising technology group using patent information configured to execute a process for finding a promising technology group in the geological resource field by a computer or dedicated hardware,
(IPC code) judged as belonging to the geological resource field by performing a prior art search using at least one of IPC (International Patent Classification) classification and keyword search to classify a promising technology group in the geological resource field Defining an analysis target technology group (IPC code) for selection;
Collecting patent information corresponding to a technology group (IPC code) of the geological resource field defined in the step of defining the analysis target technology group, and constructing a database of geological resource patent information for quantitative analysis;
Calculating a promise index (PI, Promise Index) for each technology group in the geological resource field by using the geological resource patent information database constructed in the step of constructing the geological resource patent information database;
Calculating a fusion index for each technology group in the geological resource field by using the geological resource patent information database constructed in the step of constructing the geological resource patent information database; And
Selecting a promising technology group in the field of geological resources based on the prospective index and the fusion index calculated in the step of calculating the prospect index and the step of calculating the fusion index,
Wherein the step of calculating the prospect index comprises:
Based on the number of patents and the rate of patent increase obtained from the database of geological resource patent information constructed in the step of constructing the geological resource patent information database using the following formula 1, A process of calculating a prospect index is performed,
[Equation 1]
(Here, the Π i is patented technology the group i of the prospective index, wherein A i is a family of technologies i and, and wherein B i is the patent growth of skills group i, wherein λ is the weight between the patent number and patent growth )
Using the maximum value and the minimum value of the number of patents for each technology group in the field of geological resources, by using the following equation (2), the number of patents corresponding to each technology group in the field of geological resources is normalized A process of calculating a promising index of the geological resource field in the final stage is performed,
&Quot; (2) "
(Wherein, A ij is a value obtained by normalizing the patent number of skills group i, P i is the patent number, Max (P) of a technical group i is the maximum value of the number of patents, Min (P) indicates respectively a minimum value for the number of patent box)
The degree of fusion of one technology with another using the degree to which each technology group is classified into different areas under different classification schemes by using the following equations (3) and (4) A process of calculating a fusion index is performed,
&Quot; (3) "
&Quot; (4) "
(Where, F max is the total number of classification on a classification system, F c has a value between F max in the first as the total number of classification that can be classified under the classification system is a technology other, FI 0 is the native fusion index , And F 0 represents an adjustment factor for setting the maximum value of the primitive fusion index FI 0 to be 1)
In order to match the normalization level with the promising index, a process of calculating a final fusion index by obtaining a normalized technology fusion index using a maximum value and a minimum value using Equation (5) below,
&Quot; (5) "
(FI 0i is the primitive fusion index of the technology i, FI i is the normalized primitive fusion index and the fusion index of the technology i, Min (FI 0 ) is the minimum of the primitive fusion indexes of the target technology group, and Max 0 ) represents the maximum value of the primitive fusion index of the target technology group)
Wherein deriving the promising technology group comprises:
The prospective index and the fusion index are all set within a predetermined reference standard or more within a target technology group to be analyzed based on the prospective index and the fusion index calculated in the step of calculating the fusion index and the calculation of the fusion index, Or a process for selecting the promising technology group is performed in consideration of a predetermined predetermined rank according to a relative ranking.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020160056174A KR20170030016A (en) | 2016-05-09 | 2016-05-09 | Method for analyzing promising technology using patent data |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020160056174A KR20170030016A (en) | 2016-05-09 | 2016-05-09 | Method for analyzing promising technology using patent data |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020150126972 Division | 2015-09-08 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20170030016A true KR20170030016A (en) | 2017-03-16 |
Family
ID=58497879
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020160056174A KR20170030016A (en) | 2016-05-09 | 2016-05-09 | Method for analyzing promising technology using patent data |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR20170030016A (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190097915A (en) * | 2018-02-13 | 2019-08-21 | 국민대학교산학협력단 | Apparatus and method of discovering promising convergence technologies based-on network, storage media storing the same |
KR20200070673A (en) * | 2018-12-10 | 2020-06-18 | 건국대학교 산학협력단 | Device and method for predicting product development direction |
KR20220108971A (en) | 2021-01-28 | 2022-08-04 | 주식회사 케이프로텍 | Method for suggesting promising convergence items and suggesting related company-engineer based on machine learning related to Artificial Intelligence technology |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100899754B1 (en) | 2007-06-27 | 2009-05-27 | 재단법인 한국특허정보원 | Technology evaluating system and method of registration patent by using text mining |
KR101054824B1 (en) | 2008-11-28 | 2011-08-05 | 한국과학기술원 | Patent Information Visualization System and Method Using Keyword Semantic Network |
KR101126699B1 (en) | 2010-06-16 | 2012-04-02 | (주) 아이피아이 | Analysising system and method thereof for creation of r?d idea |
KR101229520B1 (en) | 2005-12-30 | 2013-02-04 | (주)광개토연구소 | Patent information research system |
-
2016
- 2016-05-09 KR KR1020160056174A patent/KR20170030016A/en not_active Application Discontinuation
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101229520B1 (en) | 2005-12-30 | 2013-02-04 | (주)광개토연구소 | Patent information research system |
KR100899754B1 (en) | 2007-06-27 | 2009-05-27 | 재단법인 한국특허정보원 | Technology evaluating system and method of registration patent by using text mining |
KR101054824B1 (en) | 2008-11-28 | 2011-08-05 | 한국과학기술원 | Patent Information Visualization System and Method Using Keyword Semantic Network |
KR101126699B1 (en) | 2010-06-16 | 2012-04-02 | (주) 아이피아이 | Analysising system and method thereof for creation of r?d idea |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190097915A (en) * | 2018-02-13 | 2019-08-21 | 국민대학교산학협력단 | Apparatus and method of discovering promising convergence technologies based-on network, storage media storing the same |
KR20200070673A (en) * | 2018-12-10 | 2020-06-18 | 건국대학교 산학협력단 | Device and method for predicting product development direction |
KR20220108971A (en) | 2021-01-28 | 2022-08-04 | 주식회사 케이프로텍 | Method for suggesting promising convergence items and suggesting related company-engineer based on machine learning related to Artificial Intelligence technology |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Şahin | A comprehensive analysis of weighting and multicriteria methods in the context of sustainable energy | |
Wu et al. | Mapping the knowledge domain of smart city development to urban sustainability: a scientometric study | |
Zong et al. | Doctoral dissertations of Library and Information Science in China: A co-word analysis | |
Alavi et al. | Municipal solid waste landfill site selection with geographic information systems and analytical hierarchy process: a case study in Mahshahr County, Iran | |
CN105447525A (en) | Data prediction classification method and device | |
KR20120054020A (en) | Semantic trading floor | |
CN106055621A (en) | Log retrieval method and device | |
CN112417176B (en) | Method, equipment and medium for mining implicit association relation between enterprises based on graph characteristics | |
Noor et al. | A survey of automatic deep web classification techniques | |
Abdullah et al. | The mapping process of unstructured data to structured data | |
KR20140081721A (en) | System and method for deducting imporant keyword using textmining, and a medium having computer readable program for executing the method | |
Rabiei et al. | Using text mining techniques for identifying research gaps and priorities: a case study of the environmental science in Iran | |
KR20170030016A (en) | Method for analyzing promising technology using patent data | |
Hajduk | The smartness profile of selected European cities in urban management–A comparison analysis | |
Sreenivasan et al. | Mapping analytical hierarchy process research to sustainable development goals: Bibliometric and social network analysis | |
Sriliasta et al. | Overview of life cycle assessment of current emerging technologies | |
WO2018089271A1 (en) | Technological emergence scoring and analysis platform | |
CN116307566B (en) | Dynamic design system for large-scale building construction project construction organization scheme | |
CN116662860A (en) | User portrait and classification method based on energy big data | |
Chen et al. | Solar power station site selection: A model based on data analysis and MCGDM considering expert consensus | |
Kashevarova | Technological development modeling based on patent analysis: Review of the state-of-the-art | |
JP7454213B2 (en) | New business proposal computer system, new business proposal computer program, new business proposal method, new business proposal device | |
Wu et al. | GIS enabled service site selection: Environmental analysis and beyond | |
Olawumi et al. | Scientometric review and analysis: A case example of smart buildings and smart cities | |
Du et al. | Mining multicity urban data for sustainable population relocation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A107 | Divisional application of patent | ||
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E601 | Decision to refuse application |