KR20240021616A - Intellectual property data platform - Google Patents

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KR20240021616A
KR20240021616A KR1020220100167A KR20220100167A KR20240021616A KR 20240021616 A KR20240021616 A KR 20240021616A KR 1020220100167 A KR1020220100167 A KR 1020220100167A KR 20220100167 A KR20220100167 A KR 20220100167A KR 20240021616 A KR20240021616 A KR 20240021616A
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KR
South Korea
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platform
user
intellectual property
advertisement
advertising
Prior art date
Application number
KR1020220100167A
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Korean (ko)
Inventor
이정섭
윤재원
Original Assignee
주식회사 지식피플
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Publication date
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Abstract

본 발명의 지식재산권 데이터 플랫폼은, 플랫폼 사용자의 정보를 수집 분석하는 빅데이터 분석부; 및 빅데이터 분석부로부터 추출된 키워드와 대응되는 기업광고 정보를 제공하는 광고 시스템;을 포함하고, 빅데이터 분석부는 사용자가 플랫폼내에서 검색한 검색정보, 사용자가 플랫폼에 업로드한 파일 정보, 사용자가 플랫폼 내에 사용한 음성정보를 분석하여 적어도 2이상의 결과 키워드를 생산할 수 있다.The intellectual property data platform of the present invention includes a big data analysis unit that collects and analyzes information on platform users; And an advertising system that provides corporate advertising information corresponding to the keywords extracted from the big data analysis unit. The big data analysis unit includes search information searched by the user within the platform, file information uploaded to the platform by the user, and By analyzing the voice information used within the platform, at least two result keywords can be produced.

Description

지식재산권 데이터 플랫폼{INTELLECTUAL PROPERTY DATA PLATFORM}Intellectual Property Data Platform{INTELLECTUAL PROPERTY DATA PLATFORM}

본 발명은 지식재산권 데이터 플랫폼에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 지식재산권에 관심을 갖는 스타트업, 예비창업자 등을 포함하는 중소기업 고객의 필요한 기업관련 서비스 및 제품의 광고를 매칭시킬 수 있는 빅데이터 기반 기업광고 시스템을 제공하기 위한 지식재산권 데이터 플랫폼에 관한 것이다.The present invention relates to an intellectual property data platform, and more specifically, a big data-based company that can match advertisements for business-related services and products needed by small and medium-sized customers, including startups and prospective entrepreneurs, who are interested in intellectual property rights. It is about an intellectual property data platform to provide an advertising system.

일반적으로, 지식재산권은 특허권, 상표권 및 디자인권 등을 포함한다.Generally, intellectual property rights include patent rights, trademark rights, and design rights.

상기한 지식재산권에 대한 데이터(이하, "지식재산권 데이터"라 함)는 다양한 경로를 통하여 제공될 수 있으며, 스케쥴 검색, 선행기술 검색 및 리포트를 위하여 이용될 수 있다.The above-mentioned data on intellectual property rights (hereinafter referred to as “intellectual property rights data”) can be provided through various channels and can be used for schedule search, prior art search, and reports.

현재 지식재산권 데이터의 스케쥴 검색 및 선행기술 검색은 정형화된 로(Raw) 데이터를 활용하는 키워드 검색 수준으로 이루어지고 있으며, 검색 결과의 리포트는 검색 결과를 재가공하여 생성하는 수준으로 이루어지고 있다.Currently, schedule searches and prior art searches for intellectual property rights data are conducted at the level of keyword searches using standardized raw data, and reports of search results are generated by reprocessing the search results.

지식재산권 데이터는 광범위한 지식재산권 데이터 소스를 대상으로 수집 및 적재될 필요성이 있다.Intellectual property data needs to be collected and loaded from a wide range of intellectual property data sources.

그리고, 지식재산권 데이터를 이용한 다양한 서비스를 개발할 필요성이 있다. 예시적으로, 다양한 방식으로 수집된 지식재산권 데이터를 자연어 검색 기반으로 가공할 필요가 있으며, 가공된 지식재산권 데이터를 이용할 수 있는 다양한 서비스의 개발이 필요하다.Additionally, there is a need to develop various services using intellectual property data. For example, it is necessary to process intellectual property data collected in various ways based on natural language search, and the development of various services that can use the processed intellectual property data is necessary.

KR 공개 10-2007-0118352(출원인 : 주식회사 두빈, 명칭 : 지식재산권 정보 수집 및 분류 방법과 그 시스템)KR Publication 10-2007-0118352 (Applicant: Dubin Co., Ltd., Name: Intellectual property rights information collection and classification method and system) KR 등록 10-1839932(출원인 : 주식회사 고스디자인, 명칭 : 특허 상용화 서비스 제공 방법)KR Registration 10-1839932 (Applicant: Goss Design Co., Ltd., Name: Method of providing patent commercialization services)

본 발명의 목적은 사용자의 검색 및 지식재산권 관리 자동화 서비스를 제공할 수 있는 지식재산권 데이터 플랫폼을 제공함에 있다.The purpose of the present invention is to provide an intellectual property data platform that can provide automated search and intellectual property management services for users.

본 발명의 다른 목적은 지식재산권 관리 자동화 서비스를 제공할 수 있는 지식재산권 데이터 플랫폼을 제공함에 있다.Another object of the present invention is to provide an intellectual property data platform capable of providing automated intellectual property management services.

본 발명의 또 다른 목적은 다양한 방식으로 수집된 지식재산권 데이터를 자연어 검색 기반으로 가공하고, 가공된 지식재산권 데이터를 이용하여 사용자에게 지식재산권 선행기술 동향 및 법률대리인(변리사)의 상세한 정보를 제공할 수 있는 서비스를 구현할 수 있는 지식재산권 데이터 플랫폼을 제공함에 있다. Another purpose of the present invention is to process intellectual property rights data collected in various ways based on natural language search, and to provide users with detailed information on intellectual property prior art trends and legal representatives (patent attorneys) using the processed intellectual property rights data. The goal is to provide an intellectual property data platform that can implement services that can be implemented.

본 발병의 또 다른 목적은 사용자의 기술분야와 대응되는 지식재산권 동향 및 변리사의 상세정보를 실시간 업데이터 되는 지식재산권 플랫폼을 제공함에 있다.Another purpose of this outbreak is to provide an intellectual property platform that updates intellectual property trends and patent attorney details corresponding to the user's technical field in real time.

본 발명의 또 다른 목적은 사용자의 검색정보, 업로드 파일정보 및 음성정보를 분석하여 사용자 맞춤형 광고 컨텐츠를 제공할 수 있는 지식재산 데이터 플랫폼을 제공함에 있다.Another purpose of the present invention is to provide an intellectual property data platform that can provide user-tailored advertising content by analyzing the user's search information, uploaded file information, and voice information.

본 발명의 지식재산권 데이터 플랫폼은 플랫폼 사용자의 정보를 수집 분석하는 빅데이터 분석부; 상기 빅데이터 분석부로부터 추출된 키워드와 대응되는 기업광고 정보를 제공하는 광고 시스템;을 포함하고, 상기 빅데이터 분석부는 사용자가 플랫폼내에서 검색한 검색정보, 사용자가 플랫폼에 업로드한 파일 정보, 사용자가 플랫폼 내에 사용한 음성정보를 분석하여 적어도 2이상의 결과 키워드를 생산할 수 있다.The intellectual property data platform of the present invention includes a big data analysis unit that collects and analyzes information on platform users; It includes; an advertising system that provides corporate advertising information corresponding to the keywords extracted from the big data analysis unit, wherein the big data analysis unit includes search information searched by the user within the platform, file information uploaded by the user to the platform, user By analyzing the voice information used within the platform, at least two result keywords can be produced.

상기 광고 시스템은 상기 빅데이터 분석보의 결과 키워드와 대응되는 광고 설정 키워드를 선별하여 광고 노출을 제공한다.The advertising system provides advertising exposure by selecting advertising setting keywords corresponding to keywords as a result of the big data analysis information.

상기 광고 시스템은 플랫폼 메인화면 광고 배너, 광고주의 광고 등급 순위 노출, 사용자 맞춤형 사용자 마이페이지 내의 광고, 사용자 푸시 광고를 포함할 수 있다.The advertising system may include an advertising banner on the platform main screen, exposure of the advertiser's advertising level ranking, advertising within a customized user's my page, and user push advertising.

상기 플랫폼 메인화면 광고 배너는 플랫폼의 웹 또는 앱의 광고 레이아웃으로 구분된 배너영역이고, 상기 플랫폼 메인화면 광고 배너에 노출된 광고는 사용자 맞춤형으로 지식재산 데이터 플렛폼의 빅데이터 분석부로부터 분석된 광고 기준 키워드 결과에 따라 5개 이내 또는 10개 이내의 광고 컨텐츠가 랜덤하게 노출될 수 있다.The platform main screen advertisement banner is a banner area divided by the advertisement layout of the platform's web or app, and the advertisements exposed on the platform main screen advertisement banner are customized to the user and are based on advertisements analyzed from the big data analysis department of the intellectual property data platform. Depending on the keyword results, up to 5 or 10 advertising contents may be randomly exposed.

상기 사용자 마이페이지 내의 광고는 플랫폼의 웹 또는 앱의 마이페이지 내에 팝업 또는 배너 레이아웃으로 구분된 배너영역이고, 상기 사용자 마이페이지 내의 광고는 사용자 맞춤형으로 지식재산 데이터 플렛폼의 빅데이터 분석부로부터 분석된 광고 기준 키워드 결과에 따라 5개 이내 또는 10개 이내의 광고 컨텐츠가 랜덤하게 노출될 수 있다.The advertisement in the user's my page is a banner area divided into a pop-up or banner layout within the platform's web or app's my page, and the advertisement in the user's my page is an advertisement that is customized to the user and analyzed by the big data analysis department of the intellectual property data platform. Depending on the standard keyword results, up to 5 or 10 advertising contents may be randomly exposed.

상기 사용자 푸시 광고는 플랫폼 사용자에게 푸시를 통해 광고를 노출시키는 형태이고, 특정 시간 또는 플랫폼의 관리자 설정에 따라 푸시를 통해 팝업 또는 메시지 또는 이미지 형태로 제공된다. 또한, 사용자 푸시 광고는 음성형태로 제공될 수도 있다. 또한, 사용자 푸시 광고는 광고주의 등급에 따라 선택적으로 노출될 수 있다. 상기 사용자 푸시 광고는 사용자 맞춤형으로 지식재산 데이터 플렛폼의 빅데이터 분석부로부터 분석된 광고 기준 키워드 결과에 따라 랜덤하게 또는 광고주 등급별로 어느 하나가 선택적으로 제공될 수 있다.The user push advertisement is a form of advertising that is exposed to platform users through a push, and is provided in the form of a pop-up, message, or image through push according to a specific time or platform administrator settings. Additionally, user push advertisements may be provided in voice form. Additionally, user push advertisements may be selectively displayed depending on the advertiser's rating. The user push advertisement may be customized to the user and selectively provided either randomly or by advertiser level according to the advertisement standard keyword results analyzed by the big data analysis unit of the intellectual property data platform.

상기 광고 등급 순위 노출은 광고주의 등급에 따라 플랫폼 사용자에게 노출되는 광고 노출 시간, 순위 등을 설정될 수 있다. 상기 광고 등급 순위 노출은 노출되는 위치가 설정되는 위치 설정, 노출 시간을 조절하는 시간 조절 기능을 포함할 수 있다. 상기 광고 등급 순위 노출은 특정한 시간대를 설정할 수도 있다. 상기 광고 등급 순위 노출은 일반적인 광고 컨텐츠와 차별화된 특징을 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 광고 등급 순위 노출은 적어도 2 이상의 단계로 구성될 수 있다. 또한, 상기 광고 등급 순위 노출은 프리미엄 등급일 경우, 영상을 포함할 수 있다. The advertisement grade ranking exposure may set the advertisement exposure time and ranking displayed to platform users according to the advertiser's grade. The advertising grade ranking exposure may include a location setting where the exposed location is set, and a time adjustment function to adjust the exposure time. The advertising grade ranking exposure may be set to a specific time period. The advertising grade ranking exposure may include features that are differentiated from general advertising content. For example, the advertising level ranking exposure may consist of at least two stages. Additionally, the advertising level ranking exposure may include a video if it is a premium level.

본 발명의 지식재산 데이터 플랫폼은 광고 제공자에게 제공되는 광고제공자 관리시스템을 더 포함한다. 상기 광고제공자 관리시스템은 광고제공자의 선택에 따라 다양하게 광고 타입을 설정할 수 있다.The intellectual property data platform of the present invention further includes an advertising provider management system provided to advertising providers. The advertisement provider management system can set various advertisement types according to the advertisement provider's selection.

상기 광고제공자 관리시스템은 광고 카테고리별 테마 선택부, 사용자 중심 광고 정보 선택부, 광고기간 및 광고등급 선택부 및 노출 등 광고결과 페이지를 포함한다.The advertising provider management system includes an advertisement result page such as a theme selection unit for each advertisement category, a user-centered advertisement information selection unit, an advertisement period and advertisement grade selection unit, and exposure.

상기 광고 카테고리별 테마 선택부는 적어도 2 이상 키워드를 선택할 수 있다. The theme selection unit for each advertisement category may select at least two keywords.

상기 사용자 중심 광고 정보 선택부는 상기 빅데이터 분석부로부터 제공된 사용자 키워드 순위를 반영할 수 있다. 상기 사용자 중심 광고 정보 선택부는 최근 1년 또는 최근 1개월 사용자 키워드 순위 리스트와 매칭되어 선택할 수 있다. 상기 사용자 중심 광고 정보 선택부는 프리미엄 등급에서 설정이 가능할 수 있고, 3개이상의 등급일 경우, 지식재산 데이터 플랫폼의 관리자 설정에 따라 변경될 수 있다.The user-centered advertisement information selection unit may reflect the user keyword ranking provided from the big data analysis unit. The user-centered advertising information selection unit can be selected by matching the user keyword ranking list for the past year or the past month. The user-centered advertising information selection unit can be set at a premium level, and in the case of three or more levels, it can be changed according to the administrator settings of the intellectual property data platform.

상기 광고기간 및 광고등급 선택부는 광고 제공자의 광고기간을 설정할 수 있고, 광고등급을 설정할 수도 있다.The advertisement period and advertisement grade selection unit can set the advertisement period of the advertisement provider and also set the advertisement grade.

상기 노출 등 광고결과 페이지는 광고 제공자의 광고에 따른 광고데이터 보고서를 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 노출 등 광고결과 페이지는 기간별로 플랫폼 위치별 광고 노출수, 사용자 광고 선택수 등 잠재고객의 데이터를 확인할 수 있다.On the advertising results page, such as the above exposure, you can check the advertising data report according to the advertising provider's advertisement. For example, on the advertising results page such as the above exposure, you can check potential customer data such as the number of advertisement exposures and user advertisement selections by platform location by period.

상기 노출 등 광고결과 페이지는 광고 카테고리별 테마 선택부, 사용자 중심 광고 정보 선택부, 광고기간 및 광고등급 선택부의 설정 데이터를 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 노출 등 광고결과 페이지는 광고 카테고리별 테마 선택부, 사용자 중심 광고 정보 선택부, 광고기간 및 광고등급 선택부를 개별적으로 선택할 수 있고, 광고 카테고리별 테마 선택부, 사용자 중심 광고 정보 선택부, 광고기간 및 광고등급 선택부의 히스토리를 확인할 수 있다.The advertisement result page, such as the exposure, may include setting data of a theme selection unit for each advertisement category, a user-centered advertisement information selection unit, and an advertisement period and advertisement grade selection unit. For example, the advertising result page such as the above exposure can individually select a theme selection section for each advertisement category, a user-centered advertisement information selection section, and an advertisement period and advertisement grade selection section. A theme selection section for each advertisement category, a user-centered advertisement information selection section, You can check the history of the advertisement period and advertisement grade selection section.

본 발명은 지식재산권 데이터를 수집하고, 수집된 지식 재산권 데이터의 자연어 처리 및 유사도 추정을 통하여 라벨링된 텍스트 데이터를 데이터 스토리지(DS)에 저장할 수 있다.The present invention can collect intellectual property rights data and store labeled text data in data storage (DS) through natural language processing and similarity estimation of the collected intellectual property rights data.

또한, 본 발명은 다양한 방식으로 수집된 지식재산권 데이터를 자연어 검색 기반으로 가공하고, 가공된 지식재산권 데이터를 이용하여 신뢰성 있는 법률 대리인 정보, 관련기술 동향 등을 제공할 수 있는 서비스를 구현할 수 있는 효과가 있다.In addition, the present invention has the effect of processing intellectual property rights data collected in various ways based on natural language search and implementing a service that can provide reliable legal representative information, related technology trends, etc. using the processed intellectual property rights data. There is.

또한, 본 발명은 사용자가 언제 어디서라도 고품질의 지식재산 법률 대리인 정보를 쉽게 얻을 수 있는 효과가 있다. Additionally, the present invention has the effect of allowing users to easily obtain high-quality intellectual property legal representative information anytime, anywhere.

또한, 본 발명의 다른 실시예는 웹, 앱 또는 MS 환경 등 다양한 OS 환경에 대해 제공될 수 있으며, 언제 어디서나 지식재산권의 다양한 정보를 쉽게 제공할 수 있는 이점이 있다.Additionally, other embodiments of the present invention can be provided for various OS environments such as web, app, or MS environments, and have the advantage of easily providing various information on intellectual property rights anytime, anywhere.

즉, 본 발명은 언제 어디에서도 신뢰성 있는 변리사의 상세한 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 제공된 변리사 정보를 통해 지식재산권의 빠른 출원을 통해 고품질의 지식재산권을 소유할 수 있다.In other words, the present invention not only allows you to obtain detailed information from a reliable patent attorney anytime and anywhere, but also allows you to own high-quality intellectual property rights through a quick application for intellectual property rights through the provided patent attorney information.

또한, 본 발명은 빅데이터 기반의 지식재산 플랫폼을 통해서 어려운 지식재산 및 변리사 선임에 대해 간편하게 진행할 수 있는 장점이 있다.Additionally, the present invention has the advantage of being able to easily handle difficult intellectual property issues and patent attorney appointments through a big data-based intellectual property platform.

또한, 본 발명의 광고제공자 관리시스템은 광고제공자의 광고에 대한 다양한 설정과 상기 빅데이터 분석부를 이용한 광고를 통해 광고 타겟팅의 정확도를 향상시켜 광고 효율을 극대화할 수 있는 장점이 있다..In addition, the advertising provider management system of the present invention has the advantage of maximizing advertising efficiency by improving the accuracy of advertising targeting through various settings for the advertising provider's advertising and advertising using the big data analysis unit.

또한, 본 발명은 웹, 앱 또는 MS 환경 등 다양한 OS 환경에 대해 제공될 수 있으며, 광고 비용을 줄일 수 있는 이점이 있다.Additionally, the present invention can be provided for various OS environments such as web, app, or MS environments, and has the advantage of reducing advertising costs.

즉, 본 발명은 빅데이터 기반의 지식재산 데이터 플랫폼을 통해서 중소기업을 대상으로 하는 마케팅을 간편하게 진행할 수 있는 장점이 있다.In other words, the present invention has the advantage of being able to easily carry out marketing targeting small and medium-sized businesses through a big data-based intellectual property data platform.

도 1은 본 발명의 지식재산권 데이터 플랫폼의 바람직한 실시예를 나타내는 블록도.
도 2는 도 1의 지식재산권 데이터 플랫폼의 다른 실시예를 나타내는 블록도.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예를 설명하는 도면.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 빅데이터 기반 지식재산권 데이터 플래폼의 요소들을 나타낸 도면.
1 is a block diagram showing a preferred embodiment of the intellectual property data platform of the present invention.
Figure 2 is a block diagram showing another embodiment of the intellectual property data platform of Figure 1.
Figure 3 is a diagram illustrating another embodiment of the present invention.
Figure 4 is a diagram showing elements of a big data-based intellectual property rights data platform according to another embodiment of the present invention.

본 발명의 지식재산권 데이터 플랫폼은 자연어 처리 및 유사도 추정을 통한 데이터 분류 알고리즘을 적용하여 데이터를 처리하는 방법을 적용하여 실시될 수 있다.The intellectual property data platform of the present invention can be implemented by applying a method of processing data by applying a data classification algorithm through natural language processing and similarity estimation.

본 발명의 지식재산권 데이터 플랫폼은 광범위하게 분포된 지식재산권 데이터 소스로부터 지식재산권 데이터를 수집하고, 수집된 지식 재산권 데이터의 자연어 처리 및 유사도 추정을 통하여 라벨링된 텍스트 데이터를 데이터 스토리지(DS)에 저장할 수 있으며, 저장된 텍스트 데이터를 이용하여 지식재산권 스캐쥴 관리, 선행기술 검색 및 리포트와 같은 서비스를 구현하기 위한 것이다.The intellectual property data platform of the present invention can collect intellectual property data from widely distributed intellectual property data sources and store labeled text data in data storage (DS) through natural language processing and similarity estimation of the collected intellectual property data. It is intended to implement services such as intellectual property schedule management, prior art search, and reports using stored text data.

이를 위하여 본 발명의 지식재산권 데이터 플랫폼은 데이터를 수집, 적재 및 분석할 수 있는 클라우드 형태의 빅 데이터 클럭스터를 구축할 수 있으며, 지식재산권 데이터를 핸들링하기 위한 가공 모듈과 학습 모듈을 구비할 수 있다.To this end, the intellectual property data platform of the present invention can build a cloud-type big data clock that can collect, load, and analyze data, and can be equipped with processing modules and learning modules for handling intellectual property data. .

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예는 지식재산권 데이터 소스(10)와 지식재산권 데이터 플랫폼(20)을 포함하는 것으로 예시할 수 있다.Referring to FIG. 1, an embodiment of the present invention can be illustrated as including an intellectual property data source 10 and an intellectual property data platform 20.

지식재산권 데이터 소스(10)는 특허 정보의 크롤링이 가능한 사이트와 특정한 문서 형태로 특허 정보를 제공하는 저장소를 포함할 수 있다.The intellectual property data source 10 may include a site capable of crawling patent information and a repository that provides patent information in the form of a specific document.

특허 정보는 출원인, 발명자, 발명의 명칭, 출원일, 출원번호, 공개일, 공개번호, 등록일, 등록번호, 요약서, 기술분야, 대표청구항, 청구범위, 발명의 내용, 발명의 효과, 특허분류 등의 요소 별 텍스트를 포함하는 것으로 정의될 수 있다.Patent information includes applicant, inventor, name of invention, application date, application number, publication date, publication number, registration date, registration number, abstract, technical field, representative claims, scope of claims, content of invention, effect of invention, patent classification, etc. It can be defined as containing text for each element.

그리고, 크롤링이 가능한 사이트는 KIPRIS와 같이 인터넷 주소를 가지며 크롤링에 의해 특허 정보의 수집이 가능한 사이트를 의미한다.And, a crawlable site refers to a site that has an Internet address, such as KIPRIS, and can collect patent information through crawling.

또한, 저장소는 상기한 특허 정보를 갖는 문서를 지정된 물리적 주소에 저장하는 저장 장치로 이해될 수 있다. 이때, 특허 정보를 갖는 문서는 *.HWP, *.DOC, *.PNG, *.PDF 등 다양한 포맷의 워드 프로세서 파일이나 이미지와 같은 전자 파일로 이해될 수 있고, 출원서, 명세서, 의견제출통지서, 의견서, 보정서, 등록결정서, 특허증 등과 같은 문서들이 해당될 수 있다. 그리고, 저장 장치는 서버와 같이 전자 파일을 저장할 수 있는 매체로 이해될 수 있다.Additionally, the storage can be understood as a storage device that stores documents containing the above-described patent information at a designated physical address. At this time, documents containing patent information can be understood as electronic files such as word processor files or images in various formats such as *.HWP, *.DOC, *.PNG, and *.PDF, and may include applications, specifications, notices of submission of opinions, etc. Documents such as opinions, amendments, registration decisions, patent certificates, etc. may be applicable. Additionally, a storage device can be understood as a medium that can store electronic files, such as a server.

지식재산권 데이터 플랫폼(20)은 지식재산권 데이터를 수집하고, 수집된 지식 재산권 데이터의 자연어 처리 및 유사도 추정을 통하여 텍스트 데이터의 라벨링을 수행할 수 있다. 상기한 지식재산권 데이터 플랫폼(20)은 라벨링된 텍스트 데이터를 저장하는 데이터 스토리지(DS)를 포함할 수 있다. The intellectual property data platform 20 can collect intellectual property rights data and perform labeling of text data through natural language processing and similarity estimation of the collected intellectual property rights data. The intellectual property data platform 20 described above may include a data storage (DS) that stores labeled text data.

지식재산권 데이터 플랫폼(20)이 지식재산권 데이터를 수집하고, 수집된 지식 재산권 데이터의 자연어 처리 및 유사도 추정을 통하여 라벨링된 텍스트 데이터를 데이터 스토리지(DS)에 저장하기 위한 구성은 도 2를 참조하여 후술한다.The configuration for the intellectual property data platform 20 to collect intellectual property data and store labeled text data in data storage (DS) through natural language processing and similarity estimation of the collected intellectual property data is described later with reference to FIG. 2. do.

먼저, 도 1에서 지식재산권 데이터 플랫폼(20)은 상기한 데이터 스토리지(DS), 지식재산권 데이터 서비스부(30), 사용자 인터페이스 제어부(40), 스케쥴 관리 인터페이스(50), 선행기술 검색 인터페이스(60) 및 리포트 인터페이스(70)를 포함하는 것으로 예시된다.First, in FIG. 1, the intellectual property data platform 20 includes the data storage (DS), the intellectual property data service unit 30, the user interface control unit 40, the schedule management interface 50, and the prior art search interface 60. ) and a report interface 70.

사용자 인터페이스 제어부(40)는 사용자에 의해 선택된 특정 분류 항목에 대한 스케쥴 관리, 상기 사용자에 의해 선택된 기술에 대한 선행기술 검색 및 상기 사용자에 의해 요청된 정보에 대한 리포트를 위한 인터페이스를 구성하도록 제어하는 인터페이스 제어 정보를 가질 수 있다. The user interface control unit 40 is an interface that controls the configuration of an interface for schedule management for a specific classification item selected by the user, prior art search for the technology selected by the user, and a report on information requested by the user. Can have control information.

사용자 인터페이스 제어부(40)는 상기한 인터페이스 제어 정보를 각각 스케쥴 관리 인터페이스(50), 선행기술 검색 인터페이스(60) 및 리포트 인터페이스(70)에 제공할 수 있으며, 스케쥴 관리 인터페이스(50), 선행기술 검색 인터페이스(60) 및 리포트 인터페이스(70)는 해당하는 인터페이스 정보에 의해 사용자에게 제공할 인터페이스를 구성할 수 있다.The user interface control unit 40 can provide the above-described interface control information to the schedule management interface 50, the prior art search interface 60, and the report interface 70, respectively. The interface 60 and the report interface 70 can configure an interface to be provided to the user based on the corresponding interface information.

사용자 인터페이스 제어부(40)는 웹(Web), 앱(App) 및 MS 환경 등에서 인터페이스를 구성할 수 있으며 사용자의 단말 환경에 맞게 인터페이스를 구성하도록 인터페이스 제어 정보를 제공할 수 있다. 이때, 사용자의 단말은 스케쥴 관리, 선행기술 검색 및 리포트를 위하여 유선 또는 무선 인터넷을 통하여 접속할 수 있는 컴퓨터나 모바일 단말 등으로 이해될 수 있다.The user interface control unit 40 can configure an interface in a web, app, and MS environment, and can provide interface control information to configure the interface according to the user's terminal environment. At this time, the user's terminal can be understood as a computer or mobile terminal that can be accessed through wired or wireless Internet for schedule management, prior art search, and reports.

지식재산권 데이터 서비스부(30)는 스케쥴 검색 기능, 선행기술 검색 기능 및 리포트 기능을 제공할 수 있다. 여기에서, 스케쥴 검색 기능은 사용자에 의해 선택된 분류 항목에 대한 스케쥴 정보를 데이터 스토리지(DS)에서 검색하고 그 결과로서 스케쥴 검색 결과를 제공하는 것으로 이해될 수 있다. 그리고, 선행기술 검색 기능은 사용자에 의해 지정된 범위의 선행기술 검색 정보를 데이터 스토리지(DS)에서 검색하고 그 결과로서 선행기술 검색 결과를 제공하는 것으로 이해될 수 있다. 그리고, 리포트 기능은 사용자에 의해 요청된 리포트를 위한 정보를 데이터 스토리지(DS)에서 검색하고 그 결과로서 리포트 검색 결과를 제공하는 것으로 이해될 수 있다.The intellectual property data service department 30 may provide a schedule search function, prior art search function, and report function. Here, the schedule search function can be understood as searching the data storage (DS) for schedule information for the classification item selected by the user and providing schedule search results as a result. Additionally, the prior art search function can be understood as searching the data storage (DS) for prior art search information in a range specified by the user and providing prior art search results as a result. Additionally, the report function can be understood as searching information for a report requested by the user from the data storage (DS) and providing report search results as a result.

스케쥴 관리 인터페이스(50)는 사용자 인터페이스 제어부(40)에 의해 스케쥴 관리를 위한 제1 인터페이스를 사용자의 단말로 제공하고, 제1 인터페이스를 통하여 사용자의 분류 항목의 선택 및 키워드 입력을 수신하며 스케쥴 검색 결과를 제공하도록 구성될 수 있다. 제1 인터페이스는 사용자 인터페이스 제어부(40)에서 제공되는 인터페이스 제어 정보에 의해 구성될 수 있다.The schedule management interface 50 provides a first interface for schedule management to the user's terminal by the user interface control unit 40, receives the user's selection of classification items and keyword input through the first interface, and provides schedule search results. It can be configured to provide. The first interface may be configured by interface control information provided by the user interface control unit 40.

스케쥴 관리 인터페이스(50)는 제1 인터페이스를 통하여 사용자가 선택한 분류 항목과 사용자가 입력한 키워드를 지식재산권 데이터 서비스부(30)로 제공할 수 있으며, 사용자가 선택한 분류 항목과 사용자가 입력한 키워드에 대응하여 수행한 스케쥴 검색 기능 결과를 수신하고, 결과를 제1 인터페이스를 통하여 사용자에게 제공할 수 있다.The schedule management interface 50 may provide the classification items selected by the user and the keywords entered by the user to the intellectual property data service unit 30 through the first interface, and may provide the classification items selected by the user and the keywords entered by the user to the intellectual property data service unit 30. The results of the correspondingly performed schedule search function may be received, and the results may be provided to the user through the first interface.

선행기술 검색 인터페이스(60)는 사용자 인터페이스 제어부(40)에 의해 선행기술 검색을 위한 제2 인터페이스를 사용자의 단말로 제공하고, 제2 인터페이스를 통하여 사용자의 선행 기술 검색을 위한 범위를 수신하며 선행기술 검색 결과를 제공하도록 구성될 수 있다. 제2 인터페이스는 사용자 인터페이스 제어부(40)에서 제공되는 인터페이스 제어 정보에 의해 구성될 수 있다.The prior art search interface 60 provides a second interface for prior art search to the user's terminal by the user interface control unit 40, receives the range for the user's prior art search through the second interface, and receives the prior art search interface. It may be configured to provide search results. The second interface may be configured by interface control information provided by the user interface control unit 40.

선행기술 검색 인터페이스(60)는 제2 인터페이스를 통하여 사용자가 입력한 선행기술 검색을 위한 범위를 지식재산권 데이터 서비스부(30)로 제공할 수 있으며, 선행기술 검색을 위한 범위에 대응하여 수행한 선행기술 검색 결과를 수신하고, 결과를 제2 인터페이스를 통하여 사용자에게 제공할 수 있다.The prior art search interface 60 can provide the range for prior art search input by the user to the intellectual property data service unit 30 through the second interface, and the prior art search interface 60 can provide the prior art search range entered by the user to the intellectual property data service unit 30. Technology search results may be received, and the results may be provided to the user through a second interface.

리포트 인터페이스(70)는 사용자 인터페이스 제어부(40)에 의해 리포트를 위한 제3 인터페이스를 사용자의 단말로 제공하고, 제3 인터페이스를 통하여 사용자의 리포트 요청을 위한 정보를 수신하며 리포트 검색 결과를 사용자가 설정함 폼으로 제공하도록 구성될 수 있다. 제3 인터페이스는 사용자 인터페이스 제어부(40)에서 제공되는 인터페이스 제어 정보에 의해 구성될 수 있다.The report interface 70 provides a third interface for reports to the user's terminal by the user interface control unit 40, receives information for the user's report request through the third interface, and allows the user to set report search results. It can be configured to be provided in a form. The third interface may be configured by interface control information provided by the user interface control unit 40.

리포트 인터페이스(70)는 제3 인터페이스를 통하여 사용자가 입력한 리포트를 위한 요청 정보를 지식재산권 데이터 서비스부(30)로 제공할 수 있으며, 요청 정보에 대응한 리포트 검색 결과를 수신하고, 결과를 제3 인터페이스를 통하여 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 제3 인터페이스는 사용자가 리포트를 위하여 출력되는 폼을 선택하도록 구성될 수 있으며, 리포트 검색 결과를 사용자가 선택한 폼으로 제공할 수 있다.The report interface 70 can provide request information for a report entered by the user to the intellectual property data service unit 30 through a third interface, receive report search results corresponding to the requested information, and provide the results. 3 It can be provided to the user through an interface. At this time, the third interface may be configured to allow the user to select a form output for the report, and may provide report search results in the form selected by the user.

상술한 바와 같은 스케쥴 관리, 선행기술 검색 및 리포트 제공과 같은 서비스를 제공하기 위하여 본 발명의 지식재산권 데이터 플랫폼(20)은 도 2와 같이 데이터 수집, 텍스트 데이터 가공, 전처리 유사도 측정 및 유사도 검증을 위한 부품들을 포함할 수 있다.In order to provide services such as schedule management, prior art search, and report provision as described above, the intellectual property data platform 20 of the present invention provides data collection, text data processing, preprocessing similarity measurement, and similarity verification as shown in Figure 2. May contain parts.

도 2를 참조하면, 지식 재산권 데이터 플랫폼(20)은 전처리 모듈로서 데이터 수집부(100), 텍스트 데이터 가공부(110), 전처리부(120), 텍스트 마이닝부(130) 및 형태소 분석부(140)를 포함할 수 있다.Referring to Figure 2, the intellectual property data platform 20 is a pre-processing module that includes a data collection unit 100, a text data processing unit 110, a pre-processing unit 120, a text mining unit 130, and a morpheme analysis unit 140. ) may include.

전처리 모듈은 미리 설정된 지식재산권 데이터 소스(10)로부터 특허 정보를 수집하며, 수집된 특허 정보를 미리 설정된 요소 별 텍스트 데이터로 가공하는 전처리를 수행하도록 구성될 수 있다. 이때, 전처리는 텍스트 데이터의 자연어 처리를 위한 토큰화를 수행하는 형태소 분석과 의미 추출을 위한 텍스트 마이닝을 포함할 수 있다. The preprocessing module collects patent information from a preset intellectual property data source 10 and may be configured to perform preprocessing to process the collected patent information into text data for each preset element. At this time, preprocessing may include morphological analysis to perform tokenization for natural language processing of text data and text mining to extract meaning.

보다 구체적으로, 데이터 수집부(100)는 특허 정보의 크롤링이 가능한 사이트와 특정한 문서 형태로 특허 정보를 제공하는 지식재산권 데이터 소스(10)로부터 특허 정보를 수집하고, 수집된 특허 정보를 텍스트 데이터 가공부(110)로 제공하도록 구성될 수 있다. 여기에서, 데이터 수집부(100)는 클롤링을 위한 크롤링 기능을 갖도록 구성될 수 있으며, 미리 설정된 저장소의 특허 정보를 읽어오기 위한 수집 기능을 갖도록 구성될 수 있다. More specifically, the data collection unit 100 collects patent information from a site capable of crawling patent information and an intellectual property data source 10 that provides patent information in the form of a specific document, and processes the collected patent information into text data. It may be configured to be provided as part 110. Here, the data collection unit 100 may be configured to have a crawling function for crawling and may be configured to have a collection function for reading patent information from a preset repository.

텍스트 데이터 가공부(110)는 데이터 수집부(100)를 통해 수집된 특허 정보의 이미지와 텍스트를 분리하고, 텍스트를 파싱(Parsing)하기 위한 텍스트 데이터를 가공하며, 가공된 텍스트 데이터를 전처리부(120)에 제공하도록 구성될 수 있다.The text data processing unit 110 separates the image and text of the patent information collected through the data collection unit 100, processes text data for parsing the text, and processes the processed text data into a preprocessor ( 120).

텍스트 데이터 가공부(110)는 데이터 수집부(100)에서 *.HWP, *.DOC, *.PNG, *.PDF 등 다양한 포맷의 워드 프로세서 파일이나 이미지와 같은 전자 파일을 수신할 수 있다. 전자 파일은 출원서, 명세서, 의견제출통지서, 의견서, 보정서, 등록결정서, 특허증 등과 같은 문서들에 해당될 수 있다.The text data processing unit 110 may receive electronic files such as word processor files or images in various formats such as *.HWP, *.DOC, *.PNG, and *.PDF from the data collection unit 100. Electronic files may correspond to documents such as applications, specifications, notices of submission of opinions, written opinions, amendments, registration decisions, patent certificates, etc.

텍스트 데이터 가공부(110)는 특허 정보에서 이미지와 텍스트를 분리하며, 특허 요소들로 변환한 텍스트 데이터를 가공할 수 있고, 예시적으로 텍스트를 인식할 수 있는 이미지 형태의 텍스트 데이터를 데이터 전처리부(120)에 파싱하도록 구성될 수 있다. 이때, 특허 요소들은 요약, 청구범위, 발명의 내용 등으로 구분될 수 있다.The text data processing unit 110 separates images and text from patent information, can process text data converted into patent elements, and illustratively converts text data in the form of an image capable of recognizing text into a data preprocessor. It may be configured to parse at 120. At this time, patent elements can be divided into summary, claims, content of the invention, etc.

전처리부(120)는 형태소 분석부(140)를 이용한 텍스트 데이터의 형태소 분석과 텍스트 마이닝부(130)를 이용한 텍스트 데이터의 텍스트 마이닝을 수행함으로써 전처리된 텍스트 데이터를 유사도 측정 모듈의 유사도 측정부(160)로 제공하도록 구성될 수 있다.The pre-processing unit 120 performs morphological analysis of text data using the morphological analysis unit 140 and text mining of the text data using the text mining unit 130, thereby converting the pre-processed text data into the similarity measurement unit 160 of the similarity measurement module. ) can be configured to provide.

상기한 형태소 분석부(140)는 텍스트 데이터에 포함된 형태소들을 분석하며, 분석된 형태소 별로 구분을 위한 태그를 붙일 수 있도록 구성될 수 있다. 그 결과, 형태소 분석부(140)는 텍스트 데이터의 형태소 분석에 의한 토큰화(Tokenization)를 수행할 수 있다.The above-described morpheme analysis unit 140 analyzes morphemes included in text data and may be configured to attach tags for classification to each analyzed morpheme. As a result, the morpheme analysis unit 140 can perform tokenization by morpheme analysis of text data.

형태소는 문장에서 역할을 식별하여 분류하는 것으로 예시적으로 명사, 동사, 형용사 등의 품사로 이해될 수 있다. 예시적으로, 명사는 보통명사, 고유명사, 수사 및 대명사 등으로 상세하게 구분될 수 있고, 동사는 일반 동사, 보조 동사 등으로 상세하게 구분될 수 있다. 형태소를 구분하기 위한 태그는 상세 구분이 가능하기 위한 값을 갖도록 구성될 수 있다.Morphemes identify and classify roles in sentences and can be understood as parts of speech, such as nouns, verbs, and adjectives. By way of example, nouns may be classified in detail into common nouns, proper nouns, rhetorics, and pronouns, and verbs may be classified in detail as general verbs, auxiliary verbs, etc. Tags for distinguishing morphemes may be configured to have values to enable detailed distinction.

예시적으로, 문장인 "태그를 붙이는 과정"은 "태그/를/붙/이는/과정"으로 형태소가 구분될 수 있으며, 각 형태소 별로 상세 구분에 해당하는 태그(Tag)가 부여될 수 있다.As an example, the sentence "process of attaching a tag" may be divided into morphemes as "process of attaching/attaching a tag", and a tag corresponding to detailed classification may be assigned to each morpheme.

텍스트 데이터의 형태소들을 분석하고 형태소 별로 구분을 위하여 태그를 붙이는 것이 텍스트 데이터의 형태소 토큰화로 이해될 수 있다. 즉, 토큰화된 텍스트 데이터는 형태소 별로 구분된 텍스트들과 형태소를 구분하는 태그들의 조합으로 이해될 수 있다.Analyzing the morphemes of text data and attaching tags to distinguish them by morpheme can be understood as morpheme tokenization of text data. In other words, tokenized text data can be understood as a combination of texts classified by morpheme and tags that distinguish the morphemes.

한편, 텍스트 마이닝부(130)는 토큰화된 텍스트 데이터에 포함된 텍스트의 분석을 통하여 텍스트 데이터의 의미 추출을 위한 텍스트 마이닝을 수행하도록 구성된다.Meanwhile, the text mining unit 130 is configured to perform text mining to extract meaning of text data through analysis of text included in tokenized text data.

텍스트 마이닝부(130)는 의미 추출을 위하여 토큰화된 텍스트 데이터를 이용하며, 형태소 구분을 통하여 자연어가 분류된 텍스트 데이터의 의미를 구분한다. The text mining unit 130 uses tokenized text data to extract meaning, and distinguishes the meaning of text data classified as natural language through morpheme classification.

텍스트 마이닝부(130)는 의미를 구분하기 위하여 예시적으로, 형태소로 구분된 텍스트의 빈도 수로 중요도를 판단할 수 있다. 올바른 형태소의 구분을 위하여, 중요한 단어들을 묶어서 전체 문장을 대상으로 빈도 수가 계산될 수 있다. 이는 단어 청킹(Chunking)에 해당하는 것으로 이해될 수 있다. 빈도 수 기반의 단어 중요도 알고리즘은 FastText, GloVe, Word2Vec 등이 예시될 수 있다. In order to distinguish meaning, the text mining unit 130 may determine the importance based on the frequency of text divided into morphemes. In order to correctly distinguish morphemes, important words can be grouped together and their frequencies can be calculated for the entire sentence. This can be understood as corresponding to the word chunking. Examples of frequency-based word importance algorithms include FastText, GloVe, and Word2Vec.

이와 같이 추출된 단어들의 특징은 키워드로 저장될 수 있으며, 이들의 패턴을 이용하여 텍스트를 클러스트링할 수 있다. 그리고, 각 클러스터에 대해 키워드의 빈도 수를 이용하여 해당 텍스트 클러스트를 정의하는 주요 개념을 정립할 수 있다. 그리고, 클러스트링된 텍스트 간의 관계를 분석하여 키워드 간의 상관 관계를 추출할 수 있다. The characteristics of words extracted in this way can be stored as keywords, and texts can be clustered using their patterns. And, for each cluster, the key concepts that define the text cluster can be established using the frequency count of the keywords. Also, by analyzing the relationships between clustered texts, correlations between keywords can be extracted.

텍스트 데이터의 의미는 상기한 키워드의 빈도 수와 키워드 간의 상관 관계로써 구분될 수 있다. The meaning of text data can be distinguished by the frequency of the above-mentioned keywords and the correlation between keywords.

상기와 같이 덱스트 데이터의 의미를 구분하는 것은 제작자의 의도에 따라 다양하게 구현될 수 있으므로 보다 구체적인 방법의 예시는 생략한다.Classifying the meaning of dext data as described above can be implemented in various ways depending on the intention of the creator, so examples of more specific methods are omitted.

그리고, 지식 재산권 데이터 플랫폼(20)은 유사도 측정 모듈로서 유사도 측정부(160) 및 데이터 트레이닝 모델(170)을 포함할 수 있다.Additionally, the intellectual property data platform 20 may include a similarity measurement unit 160 and a data training model 170 as a similarity measurement module.

유사도 측정 모듈은 텍스트 데이터를 이용한 사전 학습(Pre-traning)에 의한 데이터 트레이닝 모델(170)을 갖는다. 데이터 트레이닝 모델(170)은 라벨링되지 않은(Unlabeled) 대용량 데이터로 미리 학습한 모델을 의미한다.The similarity measurement module has a data training model 170 through pre-training using text data. The data training model 170 refers to a model learned in advance with large amounts of unlabeled data.

유사도 측정부(160)는 데이터 트레이닝 모델(170)을 이용한 전이 학습(Transfer Learnig)을 통해 의미 기반 유사도를 측정한 결과에 해당하는 텍스트 데이터의 라벨링을 수행하여 미리 설정된 분류 항목들에 대한 유사도를 측정하도록 구성될 수 있다. 여기에서, 분류 항목들은 기술 구분을 위한 복수의 특허 분류 섹션들(예시적으로, IPC 분류, CPC 분류), 출원서의 분류 항목들(예시적으로, 출원인, 발명자 등) 및 명세서의 분류 항목들(예시적으로, 발명의 명칭, 목적, 효과, 요약, 발명의 내용, 청구항 등) 중 선택된 것을 이용할 수 있다.The similarity measurement unit 160 measures similarity to preset classification items by labeling text data corresponding to the result of measuring meaning-based similarity through transfer learning using the data training model 170. It can be configured to do so. Here, the classification items include a plurality of patent classification sections for technology classification (e.g., IPC classification, CPC classification), classification items in the application (e.g., applicant, inventor, etc.), and classification items in the specification (e.g., applicant, inventor, etc.) Illustratively, one selected from the following (name, purpose, effect, summary, content of the invention, claims, etc.) can be used.

그리고, 지식 재산권 데이터 플랫폼(20)은 유사도 검증 모듈로서 유사도 검증부(180)를 포함할 수 있다.Additionally, the intellectual property data platform 20 may include a similarity verification unit 180 as a similarity verification module.

유사도 검증부(180)는 텍스트 데이터의 라벨링에 대한 정확도에 대한 검증을 수행할 수 있다.The similarity verification unit 180 may perform verification of the accuracy of labeling of text data.

유사도 검증부(180)는 통계적 분석을 통한 다양성, 라벨링 데이터의 구문 정확도 측정에 따른 구문 정확성, 원천 데이터와 라벨링 데이터 간의 의미 정확도 측정에 따른 의미 정확성 및 학습과 성능 테스트에 따른 유효성 대상으로 텍스트 데이터의 라벨링에 대한 검증을 수행하도록 구성될 수 있다.The similarity verification unit 180 targets text data for diversity through statistical analysis, syntactic accuracy according to the measurement of syntactic accuracy of labeling data, semantic accuracy according to the measurement of semantic accuracy between source data and labeling data, and validity according to learning and performance tests. Can be configured to perform verification of labeling.

그리고, 유사도 검증부(180)는 검증 결과를 데이터 트레이닝 모델(170)의 미세 튜닝(Fine Tuning)을 위하여 피드백하도록 구성될 수 있다.Additionally, the similarity verification unit 180 may be configured to feed back the verification results for fine tuning of the data training model 170.

예시적으로, 유사도 검증부(180)는 특허 요소들 별 기준으로 미세 튜닝을 위한 피드백을 수행하도록 구성할 수 있다.As an example, the similarity verification unit 180 may be configured to perform feedback for fine tuning based on each patent element.

데이터 트레이닝 모델(170)은 미세 튜닝에 의해 전이 학습의 정확도를 향상시킬 수 있으며, 유사도 측정부(160)는 미세 튜닝에 의해 개선된 전이 학습 능력을 갖는 데이터 트레이닝 모델(170)을 이용함으로써 보다 정확한 텍스트 데이터의 라벨링을 수행할 수 있다.The data training model 170 can improve the accuracy of transfer learning through fine tuning, and the similarity measurement unit 160 uses the data training model 170 with improved transfer learning ability through fine tuning to provide more accurate results. Labeling of text data can be performed.

한편, 전처리 모듈의 전처리부(120)는 데이터 트레이닝 모델(170)의 트레이닝을 위한 트레이닝 데이터 세트를 생성할 수 있으며, 사전 학습을 위하여 트레이닝 데이터 세트를 유사도 측정 모듈에 해당하는 데이터 트레이닝 모델(170)에 제공할 수 있다.Meanwhile, the preprocessor 120 of the preprocessing module may generate a training data set for training the data training model 170, and for pre-learning, the training data set may be converted into a data training model 170 corresponding to the similarity measurement module. can be provided to.

상술한 지식재산권 데이터 플랫폼(20)은 본 발명의 데이터 처리 방법의 실시예가 적용된 것으로 이해될 수 있다.The above-described intellectual property data platform 20 can be understood as an embodiment of the data processing method of the present invention.

본 발명의 데이터 처리 방법의 실시예는, 미리 설정된 지식재산권 데이터 소스로부터 특허 정보를 수집하는 단계; 수집된 상기 특허 정보의 이미지와 텍스트를 분리하고, 상기 텍스트를 파싱(Parsing)하기 위한 텍스트 데이터를 가공하는 단계; 상기 텍스트 데이터에 포함된 형태소들을 분석하며, 분석된 형태소 별로 구분을 위한 태그를 붙여서 상기 텍스트 데이터의 상기 형태소 분석에 의한 토큰화를 수행하는 단계; 토큰화된 상기 텍스트 데이터에 포함된 텍스트의 분석을 통하여 상기 텍스트 데이터의 의미 추출을 위한 상기 텍스트 마이닝을 수행하는 단계; 상기 텍스트 데이터의 상기 형태소 분석과 상기 텍스트 마이닝을 수행함으로써 전처리된 상기 텍스트 데이터를 유사도 측정을 위하여 제공하는 단계; 상기 텍스트 데이터를 이용한 사전 학습(Pre-traning)에 의한 데이터 트레이닝 모델을 이용하는 전이 학습(Transfer Learnig)을 통해 의미 기반 유사도를 측정한 결과에 해당하는 상기 텍스트 데이터의 라벨링을 수행하여 미리 설정된 분류 항목들에 대한 유사도를 측정하는 단계; 상기 텍스트 데이터의 라벨링에 대한 정확도에 대한 검증을 수행하고, 검증 결과를 상기 데이터 트레이닝 모델의 미세 튜닝(Fine Tuning)을 위하여 피드백하는 단계; 및 상기 유사도의 측정에 의해 라벨링된 상기 텍스트 데이터를 저장하는 단계;를 포함하는 것으로 이해될 수 있다.An embodiment of the data processing method of the present invention includes collecting patent information from a preset intellectual property data source; Separating images and text of the collected patent information and processing text data to parse the text; Analyzing morphemes included in the text data, attaching tags for classification to each analyzed morpheme, and performing tokenization of the text data by the morpheme analysis; performing text mining to extract meaning of the text data through analysis of text included in the tokenized text data; providing the text data preprocessed by performing the morphological analysis and the text mining of the text data for similarity measurement; Classification items preset by labeling the text data corresponding to the result of measuring meaning-based similarity through transfer learning using a data training model by pre-training using the text data. Measuring similarity to; Verifying the accuracy of labeling of the text data and feeding back the verification results for fine tuning of the data training model; and storing the text data labeled by the measurement of similarity.

예시적으로, 본 발명의 지식재산권 데이터 플랫폼(20)은 도 3과 같이 지식재산권 데이터 소스로부터 특정한 전자 문서 형태의 출원서 또는 지재권통지서(예시적으로, 출원번호통지서, 의견제출통지서, 등록결정통지서 등)를 수신하여 이미지파일 형태로 저장하거나 특정한 사이트의 로(Raw) 데이터 형태의 지식재산권 출원서 정보와 같은 데이터를 분석하여 저장하는 수집을 수행할 수 있다. 도 3의 지식재산 관리 플랫폼이 본 발명의 지식재산권 데이터 플랫폼(20)에 해당한다.Illustratively, the intellectual property rights data platform 20 of the present invention collects an application or intellectual property rights notice (e.g., application number notice, opinion submission notice, registration decision notice, etc.) in the form of a specific electronic document from an intellectual property right data source as shown in FIG. ) can be received and stored in the form of an image file, or data such as intellectual property application information in the form of raw data from a specific site can be analyzed and collected. The intellectual property management platform of FIG. 3 corresponds to the intellectual property data platform 20 of the present invention.

본 발명의 지식재산권 데이터 플랫폼(20)은 수집된 특허 정보의 이미지와 텍스트를 분리하고, 텍스트를 파싱(Parsing)하기 위한 텍스트 데이터를 가공하며, 가공된 텍스트 데이터에 포함된 형태소들을 분석한다. 그리고, 본 발명의 지식재산권 데이터 플랫폼(20)은 텍스트 데이터의 상기 형태소 분석에 의한 토큰화를 수행한 후 텍스트의 분석을 통하여 텍스트 마이닝을 수행하며, 상기한 형태소 분석과 텍스트 마이닝을 수행함으로써 전처리된 텍스트 데이터의 라벨링을 수행하고, 라벨링된 텍스트 데이터를 저장할 수 있다.The intellectual property data platform 20 of the present invention separates the images and text of the collected patent information, processes the text data to parse the text, and analyzes morphemes included in the processed text data. In addition, the intellectual property rights data platform 20 of the present invention performs text mining through text analysis after tokenizing text data by the morphological analysis, and preprocesses the text data by performing the morphological analysis and text mining. Labeling of text data can be performed and the labeled text data can be saved.

그러므로, 지식재산권 데이터 플랫폼(20)은 빅데이터 기반 관리정보를 제공할 수 있다.Therefore, the intellectual property data platform 20 can provide big data-based management information.

상기한 빅데이터 기반 관리 정보는 다양한 형태로 제공될 수 있으며, 예시적으로, 지식재산권 데이터 플랫폼(20)은 스케쥴 관리 인터페이스(50) 또는 리포트 인터페이스(70)를 통하여 도 3과 같이 기업광고 관련 정보를 제공할 수도 있다. The above-described big data-based management information may be provided in various forms. As an example, the intellectual property data platform 20 provides corporate advertising-related information as shown in FIG. 3 through the schedule management interface 50 or the report interface 70. may also be provided.

도 3은 본 발명의 또 다른 실시예를 설명하는 도면이고, 도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 빅데이터 기반 지식재산권 데이터 플래폼의 요소들을 나타낸 도면이다.FIG. 3 is a diagram illustrating another embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a diagram showing elements of a big data-based intellectual property rights data platform according to another embodiment of the present invention.

도 3의 지식재산권 데이터 플랫폼은 플랫폼 사용자(210)의 정보를 수집 분석하여 기업광고 정보를 제공하는 플랫폼 광고 시스템(410)을 포함한다.The intellectual property data platform of FIG. 3 includes a platform advertising system 410 that collects and analyzes information on platform users 210 and provides corporate advertising information.

상기 플랫폼 사용자(210)는 앱 또는 웹 형태의 플랫폼내에서 검색, 문서, 음성 등의 데이터를 제공할 수 있다. 따라서, 본 발명의 다른 실시예에 따른 지식재산권 데이터 플랫폼은 상기 플랫폼 사용자(210)로부터 수집되는 검색, 문서, 음성등의 데이터를 분석하여 유사도가 높은 키워드와 대응되는 광고를 제공하는 기능을 포함할 수 있다. The platform user 210 can provide data such as searches, documents, and voices within an app or web-type platform. Therefore, the intellectual property data platform according to another embodiment of the present invention may include a function to provide advertisements corresponding to keywords with high similarity by analyzing data such as searches, documents, and voices collected from the platform users 210. You can.

본 발명의 다른 실시예에 따른 지식재산권 데이터 플랫폼은 플랫폼 사용자(210)의 정보를 분석하는 빅데이터 분석부(310)를 포함한다.The intellectual property data platform according to another embodiment of the present invention includes a big data analysis unit 310 that analyzes information of platform users 210.

상기 빅데이터 분석부(310)는 사용자가 플랫폼내에서 검색한 검색정보, 사용자가 플랫폼에 업로드한 파일 정보, 사용자가 플랫폼 내에 사용한 음성정보를 포함할 수 있다. 여기서, 상기 사용자가 플랫폼에 업로드한 파일 정보는 텍스트, 이미지 등을 포함할 수 있고, 해당 텍스트, 이미지는 도 1, 2에서와 같은 형태로 키워드 또는 유사도 형태로 분석될 수 있다.The big data analysis unit 310 may include search information searched by the user within the platform, file information uploaded by the user to the platform, and voice information used by the user within the platform. Here, the file information uploaded to the platform by the user may include text, images, etc., and the text and images may be analyzed in the form of keywords or similarities as shown in FIGS. 1 and 2.

상기 빅데이터 분석부(310)는 적어도 2이상의 결과 키워드를 생산하여 지식재산 데이터 플랫폼의 광고기준 데이터 베이스에 저장한다.The big data analysis unit 310 produces at least two result keywords and stores them in the advertising standard database of the intellectual property data platform.

본 발명의 다른 실시예에 따른 지식재산권 데이터 플랫폼은 빅데이터 분석부(310)로부터 분석된 결과 즉, 광고 기준이 되는 결과 키워드에 따라 광고 시스템(410)을 통해서 선택된 광고를 제공할 수 있다.The intellectual property data platform according to another embodiment of the present invention can provide advertisements selected through the advertisement system 410 according to the results analyzed by the big data analysis unit 310, that is, the result keywords that serve as advertisement standards.

상기 광고 시스템(410)은 상기 결과 키워드와 대응되는 광고 키워드를 선택하여 광고 컨텐츠를 제안할 수 있다.The advertising system 410 may suggest advertising content by selecting an advertising keyword corresponding to the result keyword.

상기 광고 시스템(410)은 빅데이터 분석부(310)의 키워드 결과에 따라서 해당 사용자 맞춤형 광고 컨텐츠들을 선별하고, 광고주의 선택에 따라 광고 등급별로 랜덤하게 광고 컨텐츠들을 선택한다.The advertising system 410 selects the user-tailored advertising content according to the keyword results of the big data analysis unit 310, and randomly selects the advertising content by advertising level according to the advertiser's selection.

보다 구체적으로 상기 광고 시스템(410)은 플랫폼 메인화면 광고 배너(411), 광고주의 광고 등급 순위 노출(413), 사용자 맞춤형 사용자 마이페이지 내의 광고(415), 사용자 푸시 광고(417) 등을 포함할 수 있다.More specifically, the advertising system 410 may include an advertising banner on the platform main screen (411), an exposure of the advertiser's advertising level ranking (413), an advertisement in a customized user my page (415), a user push advertisement (417), etc. You can.

상기 플랫폼 메인화면 광고 배너(411)는 플랫폼의 웹 또는 앱의 광고 레이아웃으로 구분된 배너영역을 통해서 광고가 노출된다. 이때, 상기 플랫폼 메인화면 광고 배너(411)에 노출된 광고는 사용자 맞춤형으로 지식재산 데이터 플렛폼의 빅데이터 분석부(310)로부터 분석된 광고 기준 키워드 결과에 따라 5개 이내 또는 10개 이내의 광고 컨텐츠가 랜덤하게 노출될 수 있다.The platform main screen advertisement banner 411 displays advertisements through a banner area divided by the advertisement layout of the platform's web or app. At this time, the advertisement exposed on the advertisement banner 411 on the platform main screen is customized to the user and consists of within 5 or 10 advertisement contents according to the advertisement standard keyword results analyzed by the big data analysis unit 310 of the intellectual property data platform. may be exposed randomly.

상기 사용자 마이페이지 내의 광고(415)는 플랫폼의 웹 또는 앱의 마이페이지 내에 팝업 또는 배너 레이아웃으로 구분된 배너영역을 통해서 광고가 노출된다. 이때, 상기 사용자 마이페이지 내의 광고(415)는 사용자 맞춤형으로 지식재산 데이터 플렛폼의 빅데이터 분석부(310)로부터 분석된 광고 기준 키워드 결과에 따라 5개 이내 또는 10개 이내의 광고 컨텐츠가 랜덤하게 노출될 수 있다.The advertisement 415 in the user's my page is exposed through a banner area divided by a pop-up or banner layout within the platform's web or app's my page. At this time, the advertisement 415 in the user's my page is customized to the user, and within 5 or 10 advertisement contents are randomly displayed according to the advertisement standard keyword results analyzed by the big data analysis unit 310 of the intellectual property data platform. It can be.

상기 사용자 푸시 광고(417)는 플랫폼 사용자(210)에게 푸시를 통해 광고가 노출된다. 예컨대, 사용자 푸시 광고(417)는 특정 시간 또는 플랫폼의 관리자 설정에 따라 푸시를 통해 팝업 또는 메시지 또는 이미지 형태로 제공될 수 있다. 또한, 사용자 푸시 광고(417)는 음성형태로 제공될 수도 있다. 또한, 사용자 푸시 광고(417)는 광고주의 등급에 따라 선택적으로 노출될 수 있다. 상기 사용자 푸시 광고(417)는 사용자 맞춤형으로 지식재산 데이터 플렛폼의 빅데이터 분석부(310)로부터 분석된 광고 기준 키워드 결과에 따라 랜덤하게 또는 광고주 등급별로 어느 하나가 선택적으로 제공될 수 있다.The user push advertisement 417 is exposed to the platform user 210 through a push. For example, the user push advertisement 417 may be provided in the form of a pop-up, message, or image through push according to a specific time or platform administrator settings. Additionally, the user push advertisement 417 may be provided in voice form. Additionally, the user push advertisement 417 may be selectively exposed according to the advertiser's rating. The user push advertisement 417 may be customized to the user and selectively provided either randomly or by advertiser level according to the advertisement standard keyword results analyzed by the big data analysis unit 310 of the intellectual property data platform.

상기 광고 등급 순위 노출(413)은 광고주의 등급에 따라 플랫폼 사용자(210)에게 노출되는 광고 노출 시간, 순위 등을 설정될 수 있다. 상기 광고 등급 순위 노출(413)은 노출되는 위치가 설정되는 위치 설정, 노출 시간을 조절하는 시간 조절 기능을 포함할 수 있다. 상기 광고 등급 순위 노출(413)은 특정한 시간대를 설정할 수도 있다. 상기 광고 등급 순위 노출(413)은 일반적인 광고 컨텐츠와 차별화된 특징을 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 광고 등급 순위 노출(413)은 적어도 2 이상의 단계로 구성될 수 있다. 또한, 상기 광고 등급 순위 노출(413)은 프리미엄 등급일 경우, 영상을 포함할 수 있다. The advertisement grade ranking exposure 413 may set the advertisement exposure time and ranking displayed to the platform user 210 according to the advertiser's grade. The advertising grade ranking exposure 413 may include a location setting where the exposure location is set and a time adjustment function to adjust the exposure time. The advertising grade ranking exposure 413 may be set to a specific time period. The advertising grade ranking exposure 413 may include features that are differentiated from general advertising content. For example, the advertising level ranking exposure 413 may consist of at least two stages. Additionally, the advertisement grade ranking exposure 413 may include a video if it is a premium grade.

본 발명의 지식재산 데이터 플래폼은 빅데이터 기반 광고 시스템(410)을 포함하여 빅데이터 분석부(310)로부터 분석되어 설정된 플랫폼 사용자(210)의 사용자 검색정보, 사용자 업로드 파일정보, 사용자 음성정보 등을 통한 키워드를 기준으로 맞춤형 광고 컨텐츠를 제공함으로써, 보다 정확한 광고 타겟팅이 가능한 장점을 가질 수 있다.The intellectual property data platform of the present invention includes the big data-based advertising system 410, user search information, user uploaded file information, user voice information, etc. of the platform user 210 that is analyzed and set by the big data analysis unit 310. By providing customized advertising content based on keywords, you can have the advantage of more accurate advertising targeting.

또한, 본 발명의 지식재산 데이터 플랫폼은 예비창업자, 스타트업과 같은 중소기업들이 주요 플랫폼 사용자(210)로써, 1차 광고 대상 선정으로 광고 타겟을 보다 명확하게 설정할 수 있다. 따라서, 창업 또는 지식재산과 관련된 기업광고를 보다 효과적일 수 있다.In addition, the intellectual property data platform of the present invention allows small and medium-sized businesses, such as prospective entrepreneurs and startups, as the main platform users 210, to set advertising targets more clearly by selecting primary advertising targets. Therefore, corporate advertising related to startups or intellectual property can be more effective.

도 3 및 도 4를 참조하면, 본 발명의 지식재산 데이터 플랫폼은 광고 제공자(510)에게 제공되는 광고제공자 관리시스템(610)을 더 포함한다. 여기서, 광고제공자(510)는 플랫폼 사용자(210)에게 광고를 하고자하는 광고주를 의미한다.Referring to Figures 3 and 4, the intellectual property data platform of the present invention further includes an advertising provider management system 610 provided to the advertising provider 510. Here, the advertisement provider 510 refers to an advertiser who wishes to advertise to the platform user 210.

상기 광고제공자 관리시스템(610)은 광고제공자(510)의 선택에 따라 다양하게 광고 타입을 설정할 수 있다.The advertisement provider management system 610 can set various advertisement types according to the selection of the advertisement provider 510.

상기 광고제공자 관리시스템(610)은 광고 카테고리별 테마 선택부(611), 사용자 중심 광고 정보 선택부(613), 광고기간 및 광고등급 선택부(615) 및 노출 등 광고결과 페이지(617)를 포함한다.The advertisement provider management system 610 includes a theme selection unit 611 for each advertisement category, a user-centered advertisement information selection unit 613, an advertisement period and advertisement grade selection unit 615, and an advertisement results page 617 such as exposure. do.

상기 광고 카테고리별 테마 선택부(611)는 광고 제공자(510)가 원하는 카테고리를 선택할 수 있다. 예컨대, 상기 광고 카테고리별 테마 선택부(611)는 원하는 키워드를 선택할 수 있고, 상기 키워드는 적어도 2 이상 선택할 수 있다. 상기 광고 카테고리별 테마 선택부(611)는 광고 제공자(510)의 선택에 따라 변경될 수 있다.The theme selection unit 611 for each advertisement category can select a category desired by the advertisement provider 510. For example, the theme selection unit 611 for each advertisement category can select a desired keyword, and at least two keywords can be selected. The theme selection unit 611 for each advertisement category may be changed according to the selection of the advertisement provider 510.

상기 사용자 중심 광고 정보 선택부(613)는 상기 빅데이터 분석부(310)로부터 제공된 사용자 키워드 순위를 반영할 수 있다. 상기 사용자 중심 광고 정보 선택부(613)는 최근 1년 또는 최근 1개월 사용자 키워드 순위 리스트와 매칭되어 선택할 수 있다. 따라서, 상기 사용자 중심 광고 정보 선택부(613)는 사용자의 키워드를 확인후 광고할 수 있는 장점을 갖는다. 상기 사용자 중심 광고 정보 선택부(613)는 프리미엄 등급에서 설정이 가능할 수 있고, 3개이상의 등급일 경우, 지식재산 데이터 플랫폼의 관리자 설정에 따라 변경될 수 있다.The user-centered advertisement information selection unit 613 may reflect the user keyword ranking provided from the big data analysis unit 310. The user-centered advertising information selection unit 613 can select a user keyword ranking list for the past year or the past month by matching it. Therefore, the user-centered advertisement information selection unit 613 has the advantage of being able to advertise after confirming the user's keyword. The user-centered advertising information selection unit 613 can be set at a premium level, and in the case of three or more levels, it can be changed according to the administrator settings of the intellectual property data platform.

상기 광고기간 및 광고등급 선택부(615)는 광고 제공자(510)의 광고기간을 설정할 수 있고, 광고등급을 설정할 수도 있다.The advertisement period and advertisement grade selection unit 615 can set the advertisement period of the advertisement provider 510 and also set the advertisement grade.

상기 노출 등 광고결과 페이지(617)는 광고 제공자(510)의 광고에 따른 광고데이터 보고서를 한눈에 확인할 수 있다. 예컨대, 상기 노출 등 광고결과 페이지(617)는 기간별로 플랫폼 위치별 광고 노출수, 사용자 광고 선택수 등 잠재고객의 데이터를 확인할 수 있다.The advertisement results page 617, including the exposure, allows you to check at a glance the advertisement data report according to the advertisement of the advertisement provider 510. For example, the advertising results page 617, such as the exposure, can check potential customer data such as the number of advertisement exposures and user advertisement selections by platform location by period.

상기 노출 등 광고결과 페이지(617)는 광고 카테고리별 테마 선택부(611), 사용자 중심 광고 정보 선택부(613), 광고기간 및 광고등급 선택부(615)의 설정 데이터를 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 노출 등 광고결과 페이지(617)는 광고 카테고리별 테마 선택부(611), 사용자 중심 광고 정보 선택부(613), 광고기간 및 광고등급 선택부(615)를 개별적으로 선택할 수 있고, 광고 카테고리별 테마 선택부(611), 사용자 중심 광고 정보 선택부(613), 광고기간 및 광고등급 선택부(615)의 히스토리를 확인할 수 있다.The advertisement result page 617, such as the exposure, may include setting data of a theme selection unit 611 for each advertisement category, a user-centered advertisement information selection unit 613, and an advertisement period and advertisement grade selection unit 615. For example, the advertisement result page 617, such as the exposure, can individually select a theme selection unit 611 for each advertisement category, a user-centered advertisement information selection unit 613, and an advertisement period and advertisement grade selection unit 615. You can check the history of the category-specific theme selection unit 611, the user-centered advertisement information selection unit 613, and the advertisement period and advertisement grade selection unit 615.

따라서, 본 발명의 광고제공자 관리시스템(610)은 광고제공자(510)의 광고에 대한 다양한 설정과 상기 빅데이터 분석부(310)를 이용한 광고를 통해 광고 타겟팅의 정확도를 향상시켜 광고 효율을 극대화할 수 있는 장점이 있다..Therefore, the advertising provider management system 610 of the present invention maximizes advertising efficiency by improving the accuracy of advertising targeting through various settings for the advertising of the advertising provider 510 and advertising using the big data analysis unit 310. There is an advantage...

또한, 본 발명은 웹, 앱 또는 MS 환경 등 다양한 OS 환경에 대해 제공될 수 있으며, 광고 비용을 줄일 수 있는 이점이 있다.Additionally, the present invention can be provided for various OS environments such as web, app, or MS environments, and has the advantage of reducing advertising costs.

즉, 본 발명은 빅데이터 기반의 지식재산 데이터 플랫폼을 통해서 중소기업을 대상으로 하는 마케팅을 간편하게 진행할 수 있는 장점이 있다.In other words, the present invention has the advantage of being able to easily carry out marketing targeting small and medium-sized businesses through a big data-based intellectual property data platform.

Claims (5)

플랫폼 사용자의 정보를 수집 분석하는 빅데이터 분석부; 및
상기 빅데이터 분석부로부터 추출된 키워드와 대응되는 기업광고 정보를 제공하는 광고 시스템;을 포함하고,
상기 빅데이터 분석부는 사용자가 플랫폼내에서 검색한 검색정보, 사용자가 플랫폼에 업로드한 파일 정보, 사용자가 플랫폼 내에 사용한 음성정보를 분석하여 적어도 2이상의 결과 키워드를 생산하는 지식재산권 데이터 플랫폼.
Big data analysis department that collects and analyzes information on platform users; and
It includes an advertising system that provides corporate advertising information corresponding to the keywords extracted from the big data analysis unit,
The big data analysis unit is an intellectual property data platform that produces at least two result keywords by analyzing search information searched by the user within the platform, file information uploaded by the user to the platform, and voice information used by the user within the platform.
제1 항에 있어서,
상기 광고 시스템은 상기 빅데이터 분석보의 결과 키워드와 대응되는 광고 설정 키워드를 선별하여 광고 노출을 제공하고,
상기 광고 시스템은 플랫폼 메인화면 광고 배너, 광고주의 광고 등급 순위 노출, 사용자 맞춤형 사용자 마이페이지 내의 광고, 사용자 푸시 광고를 포함하는 지식재산권 데이터 플랫폼.
According to claim 1,
The advertising system provides advertising exposure by selecting advertising setting keywords corresponding to the resulting keywords of the big data analysis information,
The advertising system is an intellectual property data platform that includes advertising banners on the platform's main screen, exposure of advertisers' advertising grade rankings, advertising within customized user my pages, and user push advertising.
제2 항에 있어서,
상기 플랫폼 메인화면 광고 배너는 플랫폼의 웹 또는 앱의 광고 레이아웃으로 구분된 배너영역이고, 상기 플랫폼 메인화면 광고 배너에 노출된 광고는 사용자 맞춤형으로 지식재산 데이터 플렛폼의 빅데이터 분석부로부터 분석된 광고 기준 키워드 결과에 따라 5개 이내 또는 10개 이내의 광고 컨텐츠가 랜덤하게 노출되는 지식재산권 데이터 플랫폼.
According to clause 2,
The platform main screen advertisement banner is a banner area divided by the advertisement layout of the platform's web or app, and the advertisements exposed on the platform main screen advertisement banner are customized to the user and are based on advertisements analyzed from the big data analysis department of the intellectual property data platform. An intellectual property data platform where up to 5 or 10 advertising contents are randomly exposed according to keyword results.
제2 항에 있어서,
상기 사용자 마이페이지 내의 광고는 플랫폼의 웹 또는 앱의 마이페이지 내에 팝업 또는 배너 레이아웃으로 구분된 배너영역이고, 상기 사용자 마이페이지 내의 광고는 사용자 맞춤형으로 지식재산 데이터 플렛폼의 빅데이터 분석부로부터 분석된 광고 기준 키워드 결과에 따라 5개 이내 또는 10개 이내의 광고 컨텐츠가 랜덤하게 노출되는 지식재산권 데이터 플랫폼.
According to clause 2,
The advertisement in the user's my page is a banner area divided into a pop-up or banner layout within the platform's web or app's my page, and the advertisement in the user's my page is an advertisement that is customized to the user and analyzed by the big data analysis department of the intellectual property data platform. An intellectual property data platform where up to 5 or 10 advertising contents are randomly exposed depending on the standard keyword results.
제2 항에 있어서,
상기 사용자 푸시 광고는 플랫폼 사용자에게 푸시를 통해 광고를 노출시키는 형태이고, 특정 시간 또는 플랫폼의 관리자 설정에 따라 푸시를 통해 팝업 또는 메시지 또는 이미지 형태로 제공된다. 또한, 사용자 푸시 광고는 음성형태로 제공될 수도 있다. 또한, 사용자 푸시 광고는 광고주의 등급에 따라 선택적으로 노출될 수 있다. 상기 사용자 푸시 광고는 사용자 맞춤형으로 지식재산 데이터 플렛폼의 빅데이터 분석부로부터 분석된 광고 기준 키워드 결과에 따라 랜덤하게 또는 광고주 등급별로 어느 하나가 선택적으로 제공되는 지식재산권 데이터 플랫폼.
According to clause 2,
The user push advertisement is a form of advertising that is exposed to platform users through a push, and is provided in the form of a pop-up, message, or image through push according to a specific time or platform administrator settings. Additionally, user push advertisements may be provided in voice form. Additionally, user push advertisements may be selectively displayed depending on the advertiser's rating. The user push advertisement is an intellectual property data platform that is customized to the user and provided either randomly or selectively by advertiser level according to the advertisement standard keyword results analyzed from the big data analysis department of the intellectual property data platform.
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KR 공개 10-2007-0118352(출원인 : 주식회사 두빈, 명칭 : 지식재산권 정보 수집 및 분류 방법과 그 시스템)

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