KR20220102745A

KR20220102745A - 기업-품목별 공급망 위험 진단-가시화 및 글로벌 특허 빅데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템

Info

Publication number: KR20220102745A
Application number: KR1020210005042A
Authority: KR
Inventors: 유원경; 강민수
Original assignee: 사단법인 한국전자정보통신산업진흥회; (주)광개토연구소
Priority date: 2021-01-14
Filing date: 2021-01-14
Publication date: 2022-07-21

Abstract

본 발명은 회원 기업의 기업 데이터의 분석을 통해, 기업 -품목별 현재 서플라이 체인의 시각화 및 현재 서플라이 체인을 구성하는 서플라이 체인 기업별 기업 리스크 진단을 수행하고, 글로벌 특허 데이터에 기반한 기업-품목별로 IP 정보의 선택적 마이닝을 통하여 , 기업-품목-관심 분야 별로 대체 국내 및 글로벌 관점에서 대체 가능성과 잠재적 수요 발생 가능성 높은 후보 서플라이 체인을 추천하는 지능형 시스템에 대한 것이다.
본 발명은 회원 기업으로부터 획득한 소정의 고유 정보에 기초하여 외부의 서버로부터 소정의 기업 데이터와 회원 기업의 서플라이 체인 정보를 획득하는 기업 정보 획득 유닛; 소정의 기업 데이터와 서플라이 체인 정보를 시각화 그래프로 제시하는 공급망 제시 유닛; 및 서플라이 체인 정보로부터 리스크 진단을 진행하고, 공급 리스크 기업을 추출하여 공급망 제시 유닛의 시각화 그래프 상에 제시되도록 하는 공급망 진단 유닛을 포함하는 기술적 사상을 개시한다.

Description

기업-품목별 공급망 위험 진단-가시화 및 글로벌 특허 빅데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템{System for recommending domestic and global supply chain based on patent big data and check of risk of supply chain}

본 발명은 글로벌 서플라이 체인을 추천하는 시스템에 관한 것으로서, 보다 자세하게는, 회원 기업의 기업 데이터의 분석을 통해, 기업 -품목별 현재 서플라이 체인의 시각화 및 현재 서플라이 체인을 구성하는 서플라이 체인 기업별 기업 리스크 진단을 수행하고, 글로벌 특허 데이터에 기반한 기업-품목별로 IP 정보의 선택적 마이닝을 통하여, 기업-품목-관심 분야 별로 대체 국내 및 글로벌 관점에서 대체 가능성과 잠재적 수요 발생 가능성 높은 후보 서플라이 체인을 추천하도록 하는 시스템에 관한 것이다.

코로나19 확산이 초래한 글로벌 공급망 충격은 여전히 진행 중이며, '2차 쇼크'가 발생하면 공급망 붕괴로 이어져 국가와 기업에 리스크 가중 예상되고 있다.

ICT 산업의 경우, 세계 총생산량의 중국 내 생산량 비중 68.5%를 차지('18년 기준, UNCTAD)하기 때문에, 중국發 코로나19 확산에 따른 공급망 영향으로 세계ICT산업 피해가 현실화되고 있다.

산업별 혹은 부품, 소재별 서플라이 체인 즉, 공급망과 관련된 정보제공은 전문기관의 단독서비스로서 제공되고는 있으나, 공급망 다변화를 위한 대체후보기업, 보유기술 제품 정보 등 업체별로 맞춤형 정보로는 매우 부족한 것이 현실이다.

따라서, 제품/모듈/부품별 공급망 정보가 부족하며, 국내기업이 생산하지 않는 부품의 경우, 관련 해외기업 정보가 필요하나, 고비용임에 따라 중소 스타트업이 활용하기 어려운 문제점도 존재한다.

특히나 중소 스타트업 기업의 경우, 新공급망 개발 변경에 따른 정보획득 및 대응 인력이 부족하여, 빠르게 변화하는 ICT융복합 기술 및 제품시장에서 도태될 리스크가 존재한다.

기업 별 혹은 제품 소재별 공급망과 관련된 개별 서비스는 컨설팅 업체별로 시장 조사를 통하여 진행되고 있으며, 이와 관련된 기술적이며 전산적인 시도는 드물게 존재한다.

예컨대 "지능형 정보 추천 시스템, 방법 및 그에 대한 기록매체(등록번호 제10-1900711호, 이하 특허문헌1)"가 그러하다.

특허문헌1에 따른 발명의 경우, 지능형 정보 추천 시스템, 방법 및 그에 대한 기록 매체에 관한 것으로서, 인텐트(Intent)를 등록하고 등록된 인텐트에 대해 제공되는 관련 정보를 수신하며, 등록된 인텐트 이외에 상호 연계된 맛집이나 쿠폰 정보를 포함하는 패키지 인텐트를 전송받아 수신된 패키지 인텐트를 사용자에게 제공하는 사용자 단말기; 및 등록된 인텐트에 따라 사용자 단말기로 제공할 관련 정보를 추출하여 사용자 단말기로 제공하고, 서비스 공급업체들이 전송한 쿠폰 정보, 할인 혜택, 이벤트 정보 중 상호 연계 관계를 설정할 수 있는 정보들을 추출하여 패키지 인텐트를 생성하고, 생성된 패키지 인텐트와 관련 정보를 상기 사용자 단말기로 제공하는 정보 관리 장치를 포함한다.

아울러, "상품 공급망 자동설계 방법 및 이를 이용하는 시스템(등록번호 제10-2082551호, 이하 특허문헌2)"도 존재한다.

특허문헌2에 따른 발명의 경우, 외식업소의 식자재 등의 상품을 공급하기 위하여 공급업체 추천 과정을 자동화하고 시스템화하는 상품 공급망 자동설계 방법 및 이를 이용하는 시스템을 개시한다. 네트워크를 통해 사용자 단말과 연결되는 상품 공급망 자동설계 시스템의 호스트측 서비스 장치에서 수행되는 상품 공급망 자동설계 방법은, 사용자 단말에 탑재된 서비스 애플리케이션이나 서비스 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 통해 사용자 단말의 접속을 허용하는 단계, 사용자 단말로부터 상품 주문 정보를 획득하는 단계, 상품 주문 정보에 기초하여 매장과 상품 특성을 분석하는 단계, 상품 특성의 분석에 따른 상품 또는 상품에 대응하는 메뉴를 재료들로 변환하는 단계, 상품 주문 정보 및 재료들과 관련된 정보에 기초하여 상품 또는 재료들에 대한 주문과 수요를 예측하는 단계, 및 상품, 재료들 및 주문과 수요의 예측에 기초하여 상품 또는 재료들을 공급하는 공급업체의 최적 조합을 탐색하는 단계를 포함한다.

또한, "기업 간 거래에서 예측된 정보 중심의 재원 추천 시스템 및 방법(등록번호 제10-1901863호, 특허문헌3)"도 존재한다.

특허문헌3에 따른 발명의 경우, 재원의 구매자의 재원 열람 및 구매 이력에 근거하여, 구매자가 선호할 것으로 예측되는 재원을 선별하여 구매자에게 추천함으로써, 재원의 구매자 및 공급자의 보다 효율적인 재원 거래가 가능하도록 하고, 재원 거래의 성사율을 증가시킬 수 있는 기업 간 거래에서 예측된 정보 중심의 재원 추천 시스템 및 방법을 개시한다.

종래의 기술들은 특정 기업이 가지는 기술과 제품에 대한 공급망의 실시간 리스크 관리는 물론, 리스크 관리에 따른 대체 후보 공급망에 대한 모니터링이 존재하지 않는 문제점이 있다.

등록번호 제10-1900711호 등록번호 제10-2082551호 등록번호 제10-1901863호

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템은 상기한 바와 같은 종래 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 다음과 같은 해결하고자 하는 과제를 제시한다.

첫째, 회원 기업이 보유하는 공급망의 현황(존재, 산업 분야별/업종별 분류, 회원 기업과의 지도 상의 거리, 각 공급망의 위치 등)을 직관적으로 인식할 수 있도록 한다.

둘째, 회원 기업이 보유한 공급망의 리스크(신용 등급, 재무 제표 상의 각종 지표, 신용 불량 행위 발생 등)를 선제적으로 체크하고, 체크된 리스크 기업을 관리할 수 있도록 한다.

셋째, 리스크가 예상되는 공급망 상의 기업에 대한 대체 후보 서플라이 체인의 정보를 획득할 수 있도록 한다.

넷째, 품목이나 관심 분야별로 글로벌 특허 빅데이터 처리에 기반한 잠재적 수요처 기업 정보 및 추천 근거 정보를 획득할 수 있다.

다섯째, 품목이나 관심 분야별로 글로벌 특허 빅데이터 처리에 기반한 시장 기회로서, 새로운 납품처에 대한 후보 기업 정보 및 추천 근거 정보를 획득할 수 있다.

여섯째, 부품이나 소재 등을 포함하는 품목이나 관심 분야별로 국내 및 해외 각 국가별로의 급성장 기업, 전문 기업, 투자 기업에 대한 추천 정보를 획득할 수 있다.

본 발명의 해결 과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

본 발명에 따른 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템은 상기의 해결하고자 하는 과제를 위하여 다음과 같은 과제 해결 수단을 가진다.

본 발명에 따른 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템은 회원 기업의 소정의 고유 정보를 획득하고, 상기 소정의 고유 정보에 기초하여 외부의 서버로부터 소정의 기업 데이터와 상기 회원 기업의 서플라이 체인 정보를 획득하는 기업 정보 획득 유닛; 획득한 상기 소정의 기업 데이터와 상기 서플라이 체인 정보를 시각화 그래프로 제시하는 공급망 제시 유닛; 및 상기 서플라이 체인 정보로부터 리스크 진단을 진행하고, 공급 리스크 기업을 추출하여 상기 공급망 제시 유닛의 상기 시각화 그래프 상에 제시되도록 하는 공급망 진단 유닛을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 상기 기업 정보 획득 유닛은, 상기 회원 기업의 식별 가능한 상기 소정의 고유 정보를 전산적으로 입력받는 고유 정보 획득부; 상기 외부의 서버에 접속하여, 상기 소정의 고유 정보에 기초된 상기 회원 기업의 서플라이 체인 정보를 추출하여 소싱하는 공급망 추출부; 및 상기 외부의 서버에 접속하여 상기 소정의 고유 정보에 기초하여 상기 회원 기업의 기업 신용 정보를 획득하는 회원 정보 추출부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 상기 공급망 제시 유닛은, 상기 회원 기업을 기준으로 하여, 상기 서플라이 체인 정보를 형성하는 공급 기업들을 네트워크 그래프로 제시하는 네트워크 제시부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 상기 공급망 제시 유닛은, 상기 소정의 기업 데이터에 기초하여, 상기 서플라이 체인 정보를 형성하는 공급 기업들의 지리적 위치를 상기 회원 기업을 기준으로 하여 지리적 그래프로 제시하는 지오메트리 제시부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 상기 공급망 제시 유닛은, 상기 시각화 그래프로 제시되는 상기 서플라이 체인 정보를 리스팅하여 공급망 목록으로 제시하는 리스트 제시부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 상기 공급망 진단 유닛은, 상기 네트워크 그래프로 제시된 상기 공급 기업들의 기업 데이터의 상황 데이터를 상기 외부의 서버로부터 개별적으로 추출하는 상황 데이터 추출부; 상기 상황 데이터 추출부로부터 추출한 상기 상황 데이터를 미리 설정된 리스크 기준값에 기초하여 상기 공급 기업들 중 리스크 기업들을 선택적으로 체크하는 리스크 체크부; 및 상기 리스크 기업으로 분류된 기업을 상기 네트워크 그래프 상으로 표시되도록 상기 공급망 제시 유닛으로 전달하는 리스크 전달부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 상기 상황 데이터는, 상기 공급 기업의 매출 정보, 영업 이익 정보, 순이익 정보, 카드 연체 정보, 세금 체납 정보 또는 현금 흐름 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 경우, 상기 회원 기업이 보유한 등록 특허의 권리를 형성하는 주요 구성을 추출하고, 상기 주요 구성에 연계된 특허권을 보유한 기업을 대체 공급망 기업으로 분류하여, 상기 리스크 기업의 대체 공급망으로 추천하는 대체 공급망 제시 유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 상기 대체 공급망 제시 유닛은, 내부 혹은 외부의 특허 DB로부터 상기 회원 기업이 보유한 등록 특허를 획득하고, 상기 등록 특허의 상기 주요 구성을 선별적으로 추출하는 주요 구성 추출부; 및 추출된 상기 주요 구성과 상기 주요 구성에 연계 키워드를 선별하고, 상기 주요 구성과 상기 연계 키워드에 기초하여, 상기 주요 구성과 상기 연계 키워드를 권리 범위로 구성하는 타깃 특허를 내부 혹은 외부의 특허 DB로부터 추출하는 타깃 IP 마이닝부를 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 상기 대체 공급망 제시 유닛은, 추출한 상기 타깃 특허의 서지 정보에 기초하여 상기 타깃 특허의 권리자 정보를 선별적으로 획득하는 타깃 권리자 마이닝부; 및 선별적으로 획득된 상기 타깃 특허의 권리자를 소정의 선별 기준을 통해 가중치를 부여하여 상기 리스크 기업의 대체 공급망으로 추천하는 타깃 권리자 추천부를 더 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.

이상과 같은 구성의 본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템은 다음과 같은 효과를 제공한다.

첫째, 회원 기업이 보유하는 공급망의 현황을 시각화된 그래프인 네트워크 망의 형태로 제시되는바, 회원 기업의 관계자는 자사의 공급망 보유 현황을 직관적으로 인식할 수 있게 된다.

둘째, 회원 기업이 보유한 공급망의 신용 정보 등 기업 데이터를 주기적으로 모니터링 하는바, 해당 공급 기업의 리스크를 주기적으로 관리하게 된다.

셋째, 회원 기업의 보유 특허권의 주요 구성을 주된 권리로 하는 특허권의 추출과 이러한 특허권의 권리자의 추적을 통하여, 리스크 있는 공급망의 대체 기술 및 제품을 가진 기업으로 선별하여, 대체 후보 서플라이 체인을 발굴하게 되는바, 해당 기업의 정보 획득을 통하여 회원 기업은 서플라이 체인의 안정적인 구축이 가능하도록 한다.

본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템을 통해 서플라이 체인을 공급망 네트워크로 시각화 나타낸 것을 도시한 디스플레이 화면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템 중 공급망 네트워크만 선별하여 도시한 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템을 통해 회원 기업의 기업 데이터를 나타낸 예시 화면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템을 통해, 지오메트리 제시부가 공급망 지도를 도시한 예시 화면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 공급망 진단 유닛이 리스크를 체크하여 리스크 기업을 나타낸 것을 도시한 예시화면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 대체 공급망 제시 유닛이 대체 공급망 기업 리스트를 제시한 예시화면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 주요 구성 추출부가 회원 기업이 보유한 특허권 중 주요 구성을 추출하는 것을 도시한 예시 화면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템 중, 회원 기업의 주요 구성을 권리 범위로 지정하고 있는 후보 서플라이 체인과 타깃 IP를 디스플레이하는 예시 화면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템의 각 구성을 도시한 블록도이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템 중, 기업 정보 획득 유닛과 그 하위 구성을 도시한 블록도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템 중, 공급망 제시 유닛과 그 하위 구성을 도시한 블록도이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템 중, 공급망 진단 유닛과 그 하위 구성을 도시한 블록도이다.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템 중, 대체 공급망 제시 유닛과 그 하위 구성을 도시한 블록도이다.

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 기술적 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템은 도 1에 도시된 바와 같이, 회원 기업(1)의 현재 서플라이 체인 즉, 회원 기업(1) 측에 회원 기업(1)의 기술과 제품에 부품, 소재, 솔루션 등을 제공하여, 회원 기업(1)의 매출을 발생시키도록 하는 공급 기업을 시각화하여 직관성을 부여하고, 공급 기업의 리스크(risk)를 진단하여 적재 적소에 현 공급 기업을 대체 가능한 대체 공급 기업을 추천하도록 하는 기술적 사상을 개시한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템은 특허 DB(database)(10)와 기업 데이터 DB(20)로부터 병렬적으로 선택적으로 정보를 획득하게 된다.

여기서 특허 DB(10)의 경우, 본 발명에서 언급하는 시스템에서 구비하는 자체 특허 정보 DB일 수도 있으나, 외부의 특허 서버 예컨대, 한국 특허 정보원(www.kipris.or.kr)에서 제공하는 DB, USPTO에서 제공하는 특허 DB(https://portal.uspto.gov/pair/PublicPair) 등일 수 있다.

기업 데이터 DB(20)의 경우, 한국 기업 데이터(http://www.kedkorea.com), 나이스신용평가(www.niceinfo.co.kr), D&B 등과 같은 곳에서 직 간접적으로 제공하는 기업 데이터 및 기업의 신용 평가 정보 DB등일 수 있으며 그 종류는 제한하지 않는다.

아울러, 본 발명을 설명하는 과정에서 언급되는 유닛(unit)은 특정한 부품, 제품, 완제품 그 자체 혹은 이들 유형물을 구성하는 요소의 한 형태를 의미하는 것이 아니라, 독립적인 기술적 기능을 구현하도록 하는 개념화된 기술적 사상의 독립체를 의미한다. 즉, 유닛은 기능을 발현시키는 기술적 개념을 의미하게 되며 이하에서는 이를 전제로 설명하기로 한다.

도 1 및 10에 도시된 바와 같은 기본적인 프레임 내, 본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 빅 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템은 기업 정보 획득 유닛(100), 공급망 제시 유닛(200) 및 공급망 진단 유닛(300)을 포함할 수 있다.

기업 정보 획득 유닛(100)의 경우, 회원 기업(1)의 소정의 고유 정보를 획득하고, 소정의 고유 정보에 기초하여 외부의 서버로부터 소정의 기업 데이터와 회원 기업의 서플라이 체인 정보를 획득하게 된다.

여기서 회원 기업(1)은 본 발명에서 언급하는 시스템 상에 회원의 자격으로서 가입되는 기업을 의미한다.

이러한 회원 기업(1)은 자신의 (법인인 경우) 법인 번호, 사업자 등록 번호 등의 소정의 고유 번호를 통해 본 발명에 따른 시스템 상에 로그인 하기 위한 ID(identification) 혹은 e-mail 계정 등을 개설하여 회원 가입할 수 있다.

회원 기업(1)은 회원 가입 시 기재한 소정의 고유 정보 예컨대, (법인인 경우) 법인 번호, 사업자 등록 번호 등을 통해 자신의 식별 가능한 정보를 기입하게 되는데, 이러한 기능을 수행하는 개념적 주체가 바로 기업 정보 획득 유닛(100)에 해당한다.

기업 정보 획득 유닛(100)은 상술한 바와 같은 소정의 고유 정보에 기초하여, 외부의 서버 예컨대, 기업 데이터 DB(20)에 접속하여 회원 기업(1)의 소정의 기업 데이터와 회원 기업(1)이 가지고 있는 서플라이 체인 정보를 획득하게 된다.

소정의 기업 데이터의 경우, 기업 데이터 DB(20)로부터 아웃소싱하는 정보인데, 소정의 기업 데이터에는 회원 기업(1)의 신용 (평가) 등급, 기업 규모 분류(대기업, 중견 기업, 중소기업, 소기업 등), 대표 전화번호, 대표 이메일 번호, 기업 공개(IPO) 여부, 종업원 수, 주소, 주요 제품군, 매출액, 영업 이익 등의 정보 등일 수 있다.

아울러, 서플라이 체인 정보의 경우, 상술한 바와 같이, 회원 기업(1)이 등록하거나 회원 기업이 제공한 현재의 서플라이 체인 정보를 구비하게 된다.

공급망 제시 유닛(200)의 경우, 기업 정보 획득 유닛(100)이 획득한 소정의 기업 데이터와 서플라이 체인 정보를 시각화하여 그래프로 제시하는 구성이다.

회원 기업(1)은 회원 가입 시에 개설한 자신의 ID와 PW(password)를 입력하면 본 발명에서 언급하는 시스템 상에 로그인 할 수 있다.

도 2에 도시된 바와 같이, 회원 기업(1)이 로그인 하면, 상술한 바와 같이, 외부의 서버인 기업 데이터 DB(20)로부터 소싱한 정보 즉, 소정의 기업 데이터(도 4 참조)와 서플라이 체인 정보를 나타내게 된다.

공급망 제시 유닛(200)은 도 2의 상단에 제공되는 여러가지 카테고리(category)인 "공급망 네트워크", "공급망 지도", "공급망 목록"에 따라 서플라이 체인 정보를 시각화 그래프로 제시(도 3 및 5 참조)내지 하는 내용이 상이하게 된다. 구체적인 내용은 공급망 제시 유닛(200)의 하위 구성의 소개와 함께 후술하기로 한다.

도 6 및 7에 도시된 바와 같이, 공급망 진단 유닛(300)의 경우, 서플라이 체인 정보로부터 리스크 진단을 진행하고 공급 리스크 기업을 추출하여 공급망 제시 유닛(200)의 시각화 그래프 상에 제시되도록 한다.

공급망 진단 유닛(300)의 경우, 외부의 서버 예컨대, 기업 데이터 DB(20)로부터 실시간, 주기적 혹은 미리 설정된 타이밍에 기업 신용 정보 등을 모니터링하여, 서플라이 체인 공급망의 리스크를 지속적으로 모니터링하게 된다.

공급망 진단 유닛(300)은 상술한 바와 같이, 서플라이 체인 공급망의 모니터링을 통해 공급 리스크 기업으로 선별된 것은 공급망 제시 유닛(200)이 시각화 그래프로 제시된 부분에 시각적으로 표시되어 회원 기업(1)의 담당자가 직관적으로 인식(도 6 참조)될 수 있도록 한다.

기업 정보 획득 유닛(100)은 상술한 바와 같은 기능을 수행하기 위하여 도 11에 도시된 바와 같이 그 하위 개념으로서 고유 정보 획득부(110), 공급망 추출부(120) 및 회원 정보 추출부(130)를 포함할 수 있다.

먼저, 고유 정보 획득부(110)의 경우, 특정 회원 기업(1)으로 하여금 타 회원 기업(1)과 식별 가능하도록 하는 소정의 고유 번호 예컨대, (법인인 경우) 법인 번호, 사업자 등록 번호 등을 전산적으로 입력 받는 구성이다.

공급망 추출부(120)는 도 1에 도시된 바와 같은 기업 데이터 DB(20)와 같은 외부의 서버에 접속하여, 회원 기업(1)이 입력한 소정의 고유 정보에 기초하여 회원 기업(1)의 서플라이 체인 정부를 추출하고 이를 시스템으로 소싱하는 구성이다.

이 경우, 공급망 추출부(120)는 외부의 서버인 기업 데이터 DB(20)로의 허용된 범위 내에서 접근 권한이 부여됨과 동시에 허용되고 상호 협의된 범위 내에서 회원 기업(1)의 서플라이 체인 정보를 추출하고 소싱(sourcing)하도록 권한 설정이 되어 있음은 물론이다.

회원 정보 추출부(130)의 경우, 외부의 서버인 기업 데이터 DB(20)에 접속하여 상술한 바와 같이 소정의 고유 정보에 기초하여 회원 기업(1)의 기업 신용 정보를 획득하게 된다.

도 4(a)에 도시된 바와 같이, 회원 정보 추출부(130)가 획득한 정보인 기업의 기업 신용 정보는 기업의 기간별 매출 정보, 영업이익 정보 등의 회원 기업(1)의 영업상 활동에 대한 전반적인 정보를 포함할 수 있게 된다.

도 12에 도시된 바와 같이, 공급망 제시 유닛(200)은 네트워크 제시부(210)를 포함할 수 있다.

도 2에서 "공급망 네트워크"를 선택하는 경우, 네트워크 제시부(210)가 회원 기업(1)을 기준으로 하여 서플라이 체인 정보를 형성하는 공급 기업들을 네트워크 그래프로 제시하게 된다.

도 3에 도시된 바와 같이, 회원 기업(1)을 중심으로 하여 서플라이 체인의 개별 단위인 공급 기업들은 원형의 형태로 방사상으로 연결된 네트워크로 그래프화되어 이들 공급 기업들의 배치 상태를 도식적으로 표현하게 된다.

공급 기업들이 i) 회원 기업(1)과 직접적으로 거래하는 이른바 1차 밴더 기업의 경우에는 회원 기업(1)으로부터 직접적인 실선으로 연결되고, ii) 회원 기업(1)의 1차 밴더를 통해 간접적으로 거래하는 이른바 2차 밴더 기업의 경우, 1차 밴더의 동그라미를 경유하여 실선으로 연결되는 형태로 이루어져, 공급망의 연결성에 있어서의 트리(tree) 구조를 형성하고, 이러한 시각적인 개념을 통해 직관적으로 공급망의 하이어아키(hierarchy)를 인식할 수 있게 된다.

도 5에 도시된 바와 같이, 공급망 제시 유닛(200)은 지오메트리(geometry) 제시부(220)를 포함할 수 있다.

도 5에 도시된 바와 같이, 상단의 카테고리 중 "공급망 지도"를 선택하게 되면, 지오메트리 제시부(220)의 경우, 소정의 기업 데이터에 기초하여 서플라이 체인 정보를 형성하는 공급 기업들의 지리적 위치를 회원 기업(1)을 기준으로 하여 지리적 그래프로 제시하게 된다.

기업 정보 획득 유닛(100)은 서플라이 체인 정보의 개별 기업들인 공급 기업들의 개별 기업 데이터 역시 소싱하게 되는데, 이 경우, 공급 기업들의 정보 중 주소 정보를 획득하고, 지도 정보 상에 이들 개별적인 공급 기업들의 위치를 매핑(mapping)하게 된다.

지오메트리 제시부(220)는 이를 위하여, 지도 정보 역시 외부의 지도 정보 서버로부터 지도 API를 획득하거나, 자체적으로 구비하는 지도 데이터에 위 공급 기업들의 주소 정보를 매핑하여, 도 5에 도시된 바와 같이, 회원 기업(1)로부터 이들 공급 기업들의 지리적 위치를 지리적 그래프로 제시하게 된다.

지오메트리 제시부(220)는 회원 기업(1)의 서플라이 체인의 공급 기업들이 지리적인 위치가 각각 어떻게 배치되고 분포되었는지 지리상의 직관성을 부여할 뿐만 아니라, 이들 공급 기업들의 물리적 거리에서 나아가 교통의 원활함이나 편리함에 대한 지리적 직관성을 제공한다.

지오메트리 제시부(220)는 단순히 지리적 거리를 육안으로 확인시켜주는 것이 아니라, 이들 공급 기업의 지리적 배치에 따른 교통과 접근성을 직관적으로 인식시킴으로써 회원 기업(1)으로 하여금 특정 제품이나 부품 그리고 소재의 공급에 있어서 공급의 편의성, 신속성, 효율성에 따른 비용 저감의 단초를 제공하게 된다.

공급망 제시 유닛(200)의 경우 도 12에 도시된 바와 같이, 리스트 제시부(230)를 포함할 수 있다.

리스트 제시부(230)의 경우, 도 2의 상단의 "공급망 목록"을 선택하면, 시각화 그래프로 제시되는 정보들인 공급 기업들의 기업 리스트를 소정의 정렬 필터를 적용하여 리스팅하여 공급망 목록으로 제시하게 된다.

여기서, 소정의 정렬 필터들은 기업명, 업종 분류, 설립일, 직원수, 기업 구분(외감, 일반 법인), 공급 중 차지하는 비중 등의 분류에 따라 오름차순 혹은 내림 차순으로 정리하게 된다.

도 13에 도시된 바와 같이, 공급망 진단 유닛(300)의 경우, 상황 데이터 추출부(310), 리스크 체크부(320) 및 리스크 전달부(330)를 포함할 수 있다.

상황 데이터 추출부(310)의 경우, 네트워크 그래프로 제시된 공급 기업들의 상황 데이터를 외부의 서버로부터 개별적으로 추출하는 구성이다.

여기서 상황 데이터는 외부의 서버 예컨대, 기업 데이터 DB(20)가 제공하는 공급 기업들의 개별적인 매출 정보, 영업 이익 정보, 순이익 정보, 카드 연체 정보, 세금 체납 정보 또는 현금 흐름 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 개념이다.

공급망 진단 유닛(300)은 상술한 바와 같이, 회원 기업(1)의 서플라이 체인의 개별 공급 기업의 리스크를 진단하여, 이들 공급 기업의 부품, 제품, 소재의 공급 차질을 가져오는 것을 미리 예측하고 대체할 공급 기업을 미리 물색하기 위한 선제적 정보를 제공하는 구성이다.

리스크 체크부(320)의 경우, 위에서 상황 데이터 추출부(310)가 획득한 상황 데이터에 기초하여, 공급 기업들을 개별적으로 미리 설정된 리스크 기준값에 기초하여 공급 기업들 중 공급 리스크 기업을 선택적으로 체크하게 된다.

미리 설정된 리스크 기준값은 공급 기업들의 상황 데이터인 매출 정보, 영업 이익 정보, 순이익 정보, 카드 연체 정보, 세금 체납 정보 또는 현금 흐름 정보에 따라 개별적으로 설정할 수 있는 기준값이며, 개별적으로 설정된 기준값에 따른 이들 상황 데이터들의 요소들 역시 개별적으로 가중치를 달리 부여하여 종합적인 수치로 자동 산출할 수 있다.

미리 설정된 리스크 기준값의 예시로는, i) 매출 정보의 전년 동기 대비 혹은 전 분기 대비 하락 비율, ii) 공급 기업의 경쟁사 대비 공급 기업의 매출 비율, iii) 영업 이익 및/또는 순이익의 적자 비율과 적자 지속 기간, iv) 카드 연체 유무 및 기간, v) 세금 체납의 액수와 그 기간, vi) 현금 흐름성 정도 등에 대한 개별적인 기준값을 설정할 수 있되, 이들 기준값은 회원 기업(1)과 공급 기업의 업종, 기업 규모, 기타 대외 변수에 따라 상이하게 미리 설정하여 적용할 수 있음은 물론이다.

리스크 전달부(330)의 경우, 위 리스크 체크부(320)에 의해 공급 리스크 기업으로 분류된 기업을 네트워크 그래프 상으로 표시되도록 공급망 제시 유닛(200)으로 전달하게 된다.

한편, 상기 리스크 전달부(330)는 상기 공급망을 구성하고 있는 기업들에 대하여 주기적으로 모니터링(예, 5분 단위 또는 1시간 단위 또는 일단위, 주단위, 월 단위 등)을 실시하여, 특정한 리스크(예, 기업 신용 카드 미결제, 금융권 이자 연체, 피소, 채무 불이행, 부도 등)가 발생하거나, 각 기업에 대한 리스크가 기 설정된 리스크 등급/구분/범주(예, 정상, 관심, 위험, 부도, 파산 등)에서 변동이 발생한 경우, 메일 서버(미도시) 등을 통하여 회원 기업(1)에게 메일링(alert mail 등)을 제공해 줄 수도 있다. 즉, 이와 같은 이벤트는 검색이나, 회원이 직접 확인하는 경우 리스크 인식에 지연이 발생하게 되기 때문에, 메일링을 통해서 리스크 발생 시 즉각 인지될 수 있도록 리스크 확산의 최소화 관점에서 더욱 바람직하다.

이 경우, 도 6에 도시된 바와 같이, 네트워크 그래프 상에서 공급 리스크 기업으로 분류된 기업은 (예시적으로) 붉은색으로 표시될 수 있으며, 이를 클릭 혹은 터치하게 되면, 해당 붉은색으로 표기된 공급 리스크 기업의 상황 데이터를 시각적으로 표시하여 회원 기업(1)으로 해당 공급 리스크 기업으로 선정된 근거를 육안으로 확인할 수 있게 한다.

본 발명에 따른 기업-품목별 공급망 위험 진단 가시화 및 글로벌 특허 데이터 기반 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템은 도 10에 도시된 바와 같이, 대체 공급망 제시 유닛(400)을 더 포함할 수 있다.

상술한 바와 같이, 공급 리스크 기업으로 분류된 기업이 있는 경우, 이를 대체할만한 대체 기업 혹은 대체 후보 기업을 전산적으로 선별하여 제시하여, 회원 기업(1)으로 하여금 선제적으로 인지시키고, 이에 따라 접점을 마련할 수 있도록 해야한다.

대체 공급망 제시 유닛(400)의 경우, 회원 기업(1)이 보유한 등록 특허를 획득하며, 이들 회원 기업(1)의 등록 특허의 청구범위의 주요 구성을 추출하게 된다. 이후, 이들 추출한 주요 구성과 주요 구성의 유사 키워드에 연계된 특허권을 보유한 기업을 대체 공급망 기업으로 분류하여, 위 공급 리스크 기업의 대체 공급망 기업으로 회원 기업(1)에 추천하게 된다.

보다 자세하게는, 대체 공급망 제시 유닛(400)은 위와 같은 기술적 기능을 발현하기 위하여, 도 14에 도시된 바와 같이, 주요 구성 추출부(410) 및 타깃 IP 마이닝부(420)를 포함할 수 있다.

주요 구성 추출부(410)의 경우, 내부 혹은 외부의 특허 DB(10)로부터 회원 기업(1)이 보유한 등록 특허를 획득하게 된다. 아울러, 주요 구성 추출부(410)는 회원 기업(1)의 등록 특허의 권리를 형성하는 권리 범위의 주요 구성 즉, 구성요소(element)를 선별적으로 추출하는 구성이다.

예컨대, 도 8에 도시된 바와 같이, 회원 기업(1)이 움직이는 동체 상에서 주위에 접근, 존재 혹은 이동하는 물체를 감별하기 위한 기술이나 제품을 가지고 있거나, 자신의 관심 품목이나 분야로 등록한 경우이며, 이 경우 이들 물체의 이동 등을 감지하기 위한 기술 및 제품에 대한 특허의 주요 구성이 라이다 센서(Lidar Sensor)라고 한다면, 주요 구성 추출부(410)는 이러한 라이다 센서를 주요 구성으로 추출하게 되는 것이다. 주요 구성 추출부(410)은 회원 기업을 식별하고, 회원 기업의 법인 소재지 국가 또는 해외 국가 등 회원 기업의 이름으로 특허를 보유한 국가의 특허 데이터에서 키워드(keyword)를 추출하고, 추출 키워드 중에서 제품-부품-소재-물질 등의 명칭이나 기술-컨셉 속성의 키워드를 추출하여 사용할 수 있다. 주요 구성 추출부(410)는 검색 UI를 제공하여, 회원 기업의 관심 분야나 품목을 등록받을 수 있다.

타깃 IP 마이닝부(420)의 경우, 추출된 주요 구성으로부터 주요 구성에 연계 키워드를 선별하고 이러한 주요 구성과 연계 키워드에 기초하여 이러한 주요 구성 및 연계 키워드를 포함하는 특허셋을 추출하고, 특허셋을 특허 DB(10)로 추출하게 된다. 타깃 IP 마이닝부(420)는 특허셋에 포함된 특허 중에서 권리자, 연구자 등과 같은 서지 정보 뿐만 아니라, 특허 DB(10)에 포함된 특허에 대한 이벤트 정보로서 거래, 소송, 심판, M&A를 통한 특허 이전, 표준 특허 여부, 관련된 표준 특허 관리 기관 등의 정보를 추출하고 분석한다. 아울러, 상기 타깃 IP 마이닝부(420)는 특정 특허의 연관 특허로서 패밀리 특허, 레퍼런스 특허, 피인용 특허 또는 유사 특허를 생성한다. 한편, 패밀리 특허는 국내 또는 해외 패밀리 특허로 구분될 수 있다. 레퍼런스 특허나 피인용 특허는 심사관 관련 여부, 자기 자신 관련 여부(self reference, self forward citation), 국내 또는 해외 또는 국가별 등으로 세분화할 수 있다.

상기 분석은 시계열 분석, 연관성 분석, 클러스터링, 기계 학습 기반의 지도 학습(supervised learning)이나 비지도 학습(unsupervised learning), 추천 등의 데이터 사이언스에서 채용될 수 있는 각종 알고리즘을 적용하는 것을 포함한다. 예시적으로 타깃 IP 마이닝부(420)는 국가별로 특정한 품목이나 관심 분야에 대하여 특허를 매입하고 있는 기업을 추출하고, 연도별이나 분기별 매입 트렌드나 전체 특허 포트폴리오 중에서 매입 특허의 비중 등을 연산하여 제공할 수 있다. 매입은 상기 이벤트 정보의 일례가 된다. 특정 품목이나 관심 분야에서 최근 시점에 특허 매입을 많이 하는 특허 보유 기업은 최근 투자가 활발하다고 볼 수 있어, 잠재적 수요 기업으로 추천될 수 있다.

특정한 품목이나 관심 분야에 대한 추천 대상으로서의 잠재적 수요 기업은 i) 특허 매입/M&A를 통한 특허 이전 등과 같이 투자를 많이 하는 기업, ii) 해외 특허 패밀리 구축 등 특허 자산에 대한 비용을 많이 지출하는 기업, ii) 최근 관련 특허 포트폴리오를 급격하게 확장하고 있는 급성장 기업, iv) 자신의 전체 특허 포트폴리오 중에서 특정 품목이나 관심 분야에 관련된 특허의 비중이 기 설정된 비중(예, 50%)보다 높거나, 최근 들어 급격하게 높아지고 있는 전문성 높은 기업 등을 포함될 수 있다.

특정한 품목이나 관심 분야에 대한 추천 대상으로서의 대체 공급망 추천 기업은 상기 잠재적 수요 기업에 적용되는 방식 이외에도, i) 관련 특허 포트폴리오에 대한 일정 기간 이상 꾸준하게 축적(예, 5년 이상)해 오고 있는 기업(이러한 기업은 기술력이 축적되어 있다고 추정할 수 있음), ii) 특정한 품목이나 관심 분야와 관련된 특허 포트폴리오가 self forward citation이나 self reference가 많거나, 비중(점유율 등)이 높아서, 기술 개발의 연속성이 높은 것으로 추정되는 기업, iii) 특정한 품목이나 관심 분야와 관련된 특허 포트폴리오에 대한 해외 특허 패밀리(개수, 점유율 등)가 많거나, 최근에 급격하게 늘어나 시장 지배력을 국내 뿐만 아니라 해외에까지 확장하려 하는 의지와 준비도가 높은 기업 등이 포함 될 수 있다. 아울러, 특정한 품목이나 관심 분야와 관련된 특허 포트폴리오가 특허당 피인용수가 높아 영향력의 강도가 높은 기업이나 선행성 높은 기업도 추천 기업에 포함될 수 있다. 선행성은 특정한 품목이나 관심 분야에 대한 특정 국가의 전체 특허셋의 출원일/출원 연도 등의 기준 시간을 설정하고, 전체 특허셋에서 기준 시간과 관련된 기 설정된 통계량(예, 평균 출원일/출원 연도 등)별 통계값을 구한 다음, 특정 기업의 특정 품목이나 관심 분야와 관련된 특허 포트폴리오의 통계량의 통계값의 분포가 전체 특허셋에서 도출한 통계량별 통계값의 분포와 비교하는 방식으로 처리된다. 간단한 예로, 특정 품목이나 관심 분야와 관련된 전체 특허셋의 평균 출원일이 day1이라면, 특정 기업i의 특정 품목이나 관심 분야와 관련된 특허 포트폴리오의 75%가 day1 이전의 특허라면, 이 기업의 선행성은 75%라고 볼 수 있다.

도 9는 이러한 추천 기업의 일 예를 보여 주고 있다. 도 9에는 라이다 센서라는 예시 품목 또는 관심 분야에 대하여, 국가(예, 한국, 미국 등)별 추천 기업 리스트가 제공되고 있는 본 발명의 시스템의 일 실시예적 구현예이다. 도 9에는 추천 기업별로, 국적, 특허 공개량, 특허 등록량, 선행성, 점유율, 집중율, 융합성, 매입 특허수, 특허당 심사관 피인용수, 특허당 해외 패밀리수, 점유율-심사관 피인용수 등이 예시되어 있다.

상기 타깃 권리자 마이닝부(430)는 타깃 IP 마이닝부(420)가 생성하는 데이터를 직접 사용하거나, 기 설정된 알고리즘(추천 등)을 사용하여, 추천 대상으로서의 기업 데이터를 생성할 수 있다. 상기 타깃 권리자 마이닝부(430)가 생성하는 데이터 중 일부는 상기 타깃 권리자 추천부(440)를 통해서 웹/앱 등으로 제공될 수 있다.

도 8 및 9에 도시된 바와 같이, 회원 기업(1)의 특허권으로부터 주요 구성을 라이다 센서로 추출한 것이라면, 타깃 IP 마이닝부(420)는 라이다 센서와 이러한 연계 키워드 예컨대, 레이저, Laser, sensor, sensing, 전자기파 등의 키워드를 선별하여 라이다 센서와 함께 이들 연계 키워드들을 통해 권리 범위로 설정하는 타깃 특허 예컨대, 라이다 센서에 관련된 등록 특허를 찾아내어 타깃 특허로 추출하게 된다.

대체 공급망 제시 유닛(400)은 타깃 권리자 마이닝부(430) 및 타깃 권리자 추천부(440)를 더 포함할 수 있다.

타깃 권리자 마이닝부(430)의 경우, 타깃 IP 마이닝부(420)가 추출한 타깃 특허의 서지 정보에 기초하여 타깃 특허의 권리자 정보를 선별적으로 획득한다.

타깃 권리자 마이닝부(430)는 타깃 IP 마이닝부(420)가 추출한 타깃 특허가 권리자가 출원하여 등록한 것인지, 특허 매입 혹은 특허 라이센싱을 통하여 권리자로 등록된 것인지 구분하여 획득한다.

타깃 권리의 권리자는 타깃 특허의 출원 및 등록 권리자, 타깃 특허의 권리 이전을 통한 등록 권리자, 전용실시권 혹은 통상 실시권자를 포함할 수 있는 개념이다.

타깃 권리자 추천부(440)는 선별적으로 획득된 타깃 특허의 권리자를 소정의 선별 기준을 통해 가중치를 부여하여 공급 리스크 기업의 대체 공급망 기업으로 추천하는 구성이다.

도 9에 도시된 바와 같이, 추출된 타깃 IP(421)와 이들 타깃 IP(421)의 서지 정보 혹은 등록원부에 기입된 권리자를 후보 서플라이 체인(431)으로 선정하게 된다.

상기 타깃 IP 마이닝부(420)는 개별 기업이 특정 국가에서 보유하고 있는 전체 특허셋에 기반하여, 유사성 높은 기업 집합을 생성할 수 있다. 특정 기업i와 유사성 높은 기업ij는 각 기업이 보유하고 있는 특허의 키워드 속성, 특허 분류 속성, 인용 피인용 관계 등에서 유사성이 높으며, 보유 특허수(출원 특허수 또는 등록 특허수) 등으로 추정되는 기업 규모의 유사성 등을 종합하여 유사도 레벨을 생성한다. 키워드 속성에 기반한한 유사성은 각 기업별 특허 명세서의 특정 위치(제목, 요약, 대표 청구항, 특허 청구 범위, 기술 분야, 효과 등)에서 추출하는 키워드셋의 일치도(예, 자카드 계수 또는 cosine 유사도 등)를 통해서 계량될 수 있다. 이때, 키워드가 제품, 부품, 소재, 물질, 질병 등과 같이 세분화된 분류가 존재하는 경우, 분류 가중치를 추가적으로 적용하면, 유사성의 신뢰성이 높아질 수 있다. 마찬가지 방식으로, 상기 타깃 IP 마이닝부(420)는 품목 또는 관심 분야별 개별 기업이 보유하고 있는 부분 특허셋으로 유사성 높은 기업 집합을 생성할 수 있을 것이다. 상기 타깃 IP 마이닝부(420)는 각 국가별로 유사성 높은 기업 집합을 생성할 수 있을 것이다.

상기 타깃 IP 마이닝부(420)가 생성하는 개별 기업별 또는 품목이나 관심 분야별 각 국가별 유사성 높은 기업은 기업 단위로 또는 품목이나 관심 분야별 기업 단위에서 대체 공급망의 추천에도 활용될 수 있음은 당업자에게 자명할 것이다.

위와 같이 후보 서플라이 체인(431)으로 추천된 기업들은 소정의 선별 기준 예컨대, 매출액 순위, 기업 규모(대기업, 중견 기업, 중소기업 등), 매출 추이, 영업 이익 규모, 영업 이익률, 영업 이익 추이, 채무 비중 등의 설정된 선별 기준에 따라 가중치를 부여하여 리스팅하여 공급 리스크 기업의 대체 공급망 기업으로 추천할 수 있다. 즉, 상기 타깃 권리자 마이닝부(430)는 특허 데이터를 통해서 생성되는 추천 기업에 대하여, 상기 기업 데이터 DB(20)을 추천 기업의 추천 속성(예, 신용도, 리스크, 부채 비율, 회원 기업 간의 거리 등)을 검증하거나 하이브리드로 결합하여 추천 기업을 추가적으로 선별(refinement)하여 줄 수도 있다.

대체 공급망 기업은 도 7에 도시된 바와 같이, 네트워크 그래프 상의 리스크 기업에 도식화 하여 리스팅하여 제공될 수 있다.

본 발명의 권리 범위는 특허청구범위에 기재된 사항에 의해 결정되며, 특허 청구범위에 사용된 괄호는 선택적 한정을 위해 기재된 것이 아니라, 명확한 구성요소를 위해 사용되었으며, 괄호 내의 기재도 필수적 구성요소로 해석되어야 한다.

1: 회원 기업 10: 특허 DB
20: 기업 데이터 DB 100: 기업 정보 획득 유닛
110: 고유 정보 획득부 120: 공급망 추출부
130: 회원 정보 추출부 200: 공급망 제시 유닛
210: 네트워크 제시부 220: 지오메트리 제시부
230: 리스트 제시부 300: 공급망 진단 유닛
310: 상황 데이터 추출부 320: 리스크 체크부
330: 리스크 전달부 400: 대체 공급망 제시 유닛
410: 주요 구성 추출부 420: 타깃 IP 마이닝부
421: 타깃 IP 430: 타깃 권리자 마이닝부
431: 후보 서플라이 체인 440: 타깃 권리자 추천부

Claims

회원 기업의 소정의 고유 정보를 획득하고, 상기 소정의 고유 정보에 기초하여 외부의 서버로부터 소정의 기업 데이터와 상기 회원 기업의 서플라이 체인 정보를 획득하는 기업 정보 획득 유닛;
획득한 상기 소정의 기업 데이터와 상기 서플라이 체인 정보를 시각화 그래프로 제시하는 공급망 제시 유닛; 및
상기 서플라이 체인 정보로부터 리스크 진단을 진행하고, 공급 리스크 기업을 추출하여 상기 공급망 제시 유닛의 상기 시각화 그래프 상에 제시되도록 하는 공급망 진단 유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는, 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템.
제1항에 있어서, 상기 기업 정보 획득 유닛은,
상기 회원 기업의 식별 가능한 상기 소정의 고유 정보를 전산적으로 입력받는 고유 정보 획득부;
상기 외부의 서버에 접속하여, 상기 소정의 고유 정보에 기초된 상기 회원 기업의 상기 서플라이 체인 정보를 추출하여 소싱하는 공급망 추출부; 및
상기 외부의 서버에 접속하여 상기 소정의 고유 정보에 기초하여 상기 회원 기업의 기업 신용 정보를 획득하는 회원 정보 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템.
제1항에 있어서, 상기 공급망 제시 유닛은,
상기 회원 기업을 기준으로 하여, 상기 서플라이 체인 정보를 형성하는 공급 기업들을 네트워크 그래프로 제시하는 네트워크 제시부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템.
제1항에 있어서, 상기 공급망 제시 유닛은,
상기 소정의 기업 데이터에 기초하여, 상기 서플라이 체인 정보를 형성하는 공급 기업들의 지리적 위치를 상기 회원 기업을 기준으로 하여 지리적 그래프로 제시하는 지오메트리 제시부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템.
제3항 또는 제4항에 있어서, 상기 공급망 제시 유닛은,
상기 시각화 그래프로 제시되는 상기 서플라이 체인 정보를 리스팅하여 공급망 목록으로 제시하는 리스트 제시부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템.
제3항에 있어서, 상기 공급망 진단 유닛은,
상기 네트워크 그래프로 제시된 상기 공급 기업들의 상황 데이터를 상기 외부의 서버로부터 개별적으로 추출하는 상황 데이터 추출부;
상기 상황 데이터 추출부로부터 추출한 상기 상황 데이터를 미리 설정된 리스크 기준값에 기초하여 상기 공급 기업들 중 상기 공급 리스크 기업을 선택적으로 체크하는 리스크 체크부; 및
상기 공급 리스크 기업으로 분류된 기업을 상기 네트워크 그래프 상으로 표시되도록 상기 공급망 제시 유닛으로 전달하는 리스크 전달부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템.
제6항에 있어서, 상기 상황 데이터는,
상기 공급 기업의 매출 정보, 영업 이익 정보, 순이익 정보, 카드 연체 정보, 세금 체납 정보 또는 현금 흐름 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는, 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템.
제6항에 있어서, 상기 시스템은,
상기 회원 기업이 보유한 등록 특허의 권리를 형성하는 주요 구성을 추출하고, 상기 주요 구성에 연계된 특허권을 보유한 기업을 대체 공급망 기업으로 분류하여, 상기 공급 리스크 기업의 상기 대체 공급망 기업으로 추천하는 대체 공급망 제시 유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템.
제8항에 있어서, 상기 대체 공급망 제시 유닛은,
내부 혹은 외부의 특허 DB로부터 상기 회원 기업이 보유한 등록 특허를 획득하고, 상기 등록 특허의 상기 주요 구성을 선별적으로 추출하는 주요 구성 추출부; 및
추출된 상기 주요 구성과 상기 주요 구성에 연계 키워드를 선별하고, 상기 주요 구성과 상기 연계 키워드에 기초하여, 상기 주요 구성과 상기 연계 키워드를 권리 범위로 구성하는 타깃 특허를 내부 혹은 외부의 특허 DB로부터 추출하는 타깃 IP 마이닝부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템.
제9항에 있어서, 상기 대체 공급망 제시 유닛은,
추출한 상기 타깃 특허의 서지 정보에 기초하여 상기 타깃 특허의 권리자 정보를 선별적으로 획득하는 타깃 권리자 마이닝부; 및
선별적으로 획득된 상기 타깃 특허의 권리자를 소정의 선별 기준을 통해 가중치를 부여하여 상기 공급 리스크 기업의 대체 공급망 기업으로 추천하는 타깃 권리자 추천부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 국내-글로벌 서플라이 체인 추천 시스템.