WO2011136413A1 - Apparatus and method for configuring a comprehensive intellectual property rights star network by detecting patent similarity - Google Patents

Apparatus and method for configuring a comprehensive intellectual property rights star network by detecting patent similarity Download PDF

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WO2011136413A1
WO2011136413A1 PCT/KR2010/002730 KR2010002730W WO2011136413A1 WO 2011136413 A1 WO2011136413 A1 WO 2011136413A1 KR 2010002730 W KR2010002730 W KR 2010002730W WO 2011136413 A1 WO2011136413 A1 WO 2011136413A1
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WO
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patent data
similarity
interest
data
analysis field
Prior art date
Application number
PCT/KR2010/002730
Other languages
French (fr)
Korean (ko)
Inventor
강종석
이혁재
문영호
Original Assignee
한국과학기술정보연구원
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Publication date
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/34Browsing; Visualisation therefor
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2216/00Indexing scheme relating to additional aspects of information retrieval not explicitly covered by G06F16/00 and subgroups
    • G06F2216/11Patent retrieval

Definitions

  • the present invention relates to an apparatus and a method for implementing a intellectual property comprehensive forming network by detecting a patent similarity for objectively estimating the correlation between the similarity of the patent data and visualizing the integrated forming network.
  • Patent rights which constitute the largest proportion of intellectual property rights, are for legal protection of inventions, which are human mental creations, and the technical idea to be protected is described in the specification to apply for protection of rights through the patent application procedure and to be protected through examination process. Means the property rights registered with the right to
  • the patent data is standardized according to the analysis field to calculate the similarity, at least one of the analysis areas is set as a variable, and the objective of calculating the similarity between each patent data is visualized by a comprehensive molding network.
  • a patent data search and storage unit for accessing a patent database to search for, download, and store patent data corresponding to a search expression, and standardize the stored patent data according to each analysis field to analyze a meta database for each analysis field.
  • Patent data standardization unit to generate the data, and from the information in the meta database for each analysis field to calculate the co-occurrence matrix for each analysis field using the number or frequency of meta data simultaneously generated between each patent data and by the analysis field using the co-generation matrix
  • the similarity calculation part that calculates the similarity matrix representing the similarity between patent data, selects two fields among the analysis fields and sets them on the x-axis and y-axis, and selects any one of the patent data at the origin and then selects the selected analysis.
  • the comprehensive molding network visualization unit visualizes the position, distance or connection of each patent data with the comprehensive molding network, and accesses the patent database to search for and download the patent data.
  • Patent similarity including a control unit that generates a meta database for each patent data for each patent field and calculates a co-occurrence matrix and a similarity matrix for each analysis field using the meta database to visualize the similarity between patent data in a comprehensive forming network.
  • the controller may periodically access the patent database to search and update the patent data corresponding to the search expression to calculate a similarity matrix between the patent data and to visualize the similarity between the patent data in a comprehensive forming network.
  • the patent data standardization unit may standardize the stored patent data into metadata that is a minimum unit including a word or a phrase according to an analysis field.
  • the similarity calculating unit may indicate the similarity between patent data using any one of the similarity coefficients including jacquard, inclusion, proxy meter, and cosine.
  • the apparatus for implementing an intellectual property encompassing network by detecting patent similarity further includes an input unit for inputting a search expression, and accesses a patent database through a wired / wireless communication network to search for patent data.
  • the field of analysis may include a keyword, an applicant, an applicant nationality, an inventor, an inventor nationality, a technical classification code, a word or a phrase included in a claim.
  • a patent data retrieval and storage unit for accessing a patent database and retrieving and downloading citations or cited patent data of interest patent data and citation patent data, and storing stored patent data in respective analysis fields.
  • Patent data standardization unit to generate a meta database for each analysis field by standardization according to the standard, and by using the number or frequency of occurrence of meta data simultaneously generated between citation or cited patent data of interest and patent data of interest from the meta database information for each analysis field.
  • Similarity calculation part that calculates the similarity matrix for each analysis field and calculates the similarity matrix for each analysis field that shows the similarity between citation or cited patent data of interest patent data and interest patent data using the simultaneous generation matrix for each analysis field.
  • a comprehensive forming network visualizing unit that visualizes and accesses a patent database, retrieves and downloads patent data of interest and citation or cited patent data of interest patent data, creates a meta database for each analysis field, and uses a meta database for each patent data.
  • Intellectual Property Rights by Patent Similarity Detection including a control unit that calculates the co-occurrence matrix and the similarity matrix for each analysis field to visualize the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of interest by a comprehensive forming network.
  • the parenthesis star network implementation is provided.
  • the comprehensive forming network visualization unit selects one of the similarity matrix for each analysis field and cites or avoids the patent data of interest and the patent data of interest according to the similarity between the patent data of interest and the patent data of interest cited in the selected similarity matrix.
  • the position, distance, or connection of the cited patent data can be visualized.
  • the comprehensive forming network visualization unit selects two of the analysis fields, sets the x-axis and the y-axis, respectively, and places the patent data of interest at the origin, and then the patent data of interest and the patent data of interest appearing in the similarity matrix corresponding to the selected analysis field. According to the similarity between the cited or cited patent data of the citation or cited patent data of interest patent data and the cited patent data can be visualized on the coordinate plane.
  • the controller periodically accesses the patent database, searches for and updates patent data corresponding to the search expression, calculates a similarity matrix between the patent data of interest and the citation or cited patent data, and visualizes the similarity between the patent data in a comprehensive forming network. Can be controlled.
  • the similarity calculating unit may indicate the similarity between patent data using any one of the similarity coefficients including jacquard, inclusion, proxy meter, and cosine.
  • the apparatus for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting similarity of patents further includes an input unit for inputting patent information of interest, and accessing a patent database through wired / wireless communication networks to cite or cite patent data of interest and patent data of interest. You can search for data.
  • the patent data standardization unit may standardize the stored patent data into metadata that is a minimum unit including a word or a phrase according to an analysis field.
  • the field of analysis may include a keyword, an applicant, an applicant nationality, an inventor, an inventor nationality, a technical classification code, a word or a phrase included in a claim.
  • a patent database accessing a patent database, inputting a search expression, searching for patent data corresponding to the search expression from the patent database, downloading and integrating the searched patent data, converting the data into a set format, and storing the same.
  • Generating a meta database for each analysis field by standardizing the stored patent data according to each analysis field, and using the number or frequency of occurrence of metadata simultaneously occurring between each patent data from the information of the meta database for each analysis field.
  • Calculating a co-occurrence matrix for each analysis field Calculating a co-occurrence matrix for each analysis field, calculating a similarity matrix for each analysis field that shows similarity between patent data using the co-occurrence matrix for each analysis field, and selecting a similarity matrix for each analysis field for the x-axis or y-axis.
  • a method for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting similarity between patents comprising: placing one of the dummy data at the origin and visualizing the similarity between the patent data disposed at the origin and the remaining patent data with the comprehensive forming network on the coordinate plane To provide.
  • analysis field Calculating a similarity matrix for each field of analysis, which indicates the similarity between the patent data of interest and the cited or cited patent data of the patent data of interest, and selecting one or more similarity matrices among the similarity matrix for each field of analysis and selecting the selected similarity matrix.
  • the search expression may be generated by combining a keyword, a technology classification code, a patent registration number or a patent application number of the patent data to be searched.
  • Standardizing the stored patent data according to each analysis field to generate a meta-database for each analysis field includes: segmenting the stored patent data into words having a minimum unit according to each analysis field, and processing natural language processing of the stored patent data. Creating a list of words and phrases that have been segmented and naturalized, applying a thesaurus to the list, selecting meaningful metadata from words and phrases by thesaurus, and grouping them into groups of similar meaning And storing the metadata in a grouped thesaurus region as a meta database.
  • Computing a co-occurrence matrix using the number or frequency of occurrence of meta data simultaneously from the information of the meta-database for each analysis field may include extracting a minimum semantic unit including words and phrases from the meta database, and a minimum semantic unit. It can be configured to include the step of calculating the frequency of occurrence of.
  • the method of implementing an IPR-type forming network by detecting similarity of patents periodically accesses a patent database, searches for and updates citation or cited patent data corresponding to the patent data information of interest, and calculates a similarity matrix between patent data and between patent data.
  • the method may further include controlling the similarity of to be visualized by the comprehensive forming network.
  • a program for performing an IPR implementation method by detecting patent similarity may be recorded and recorded on a recording medium readable by an electronic device.
  • the similarity between patent data can be detected by objective criteria, and the similarity and degree of similarity between a plurality of patent data can be grasped at a glance.
  • the blank technology can be derived from the visible comprehensive forming network, and it can be used as a reference for setting research directions in related fields.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the intellectual property comprehensive forming network implementation apparatus by the patent similarity detection according to an aspect of the present invention.
  • Figure 2 is a connection relationship between the intellectual property comprehensive forming network implementation apparatus and the patent database by detecting the patent similarity according to an aspect of the present invention.
  • Figure 3 is a flow diagram illustrating an embodiment of a method for implementing an IPR forming network by detecting patent similarity according to another aspect of the present invention.
  • Figure 4 is a flow diagram illustrating an embodiment of a method for generating a meta database of a method for implementing an IPR forming network by detecting patent similarity according to another aspect of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for calculating a co-occurrence matrix of a method for implementing an intellectual property encompassing forming network by detecting patent similarity according to another aspect of the present invention.
  • Figure 6 is a comprehensive forming network visualized by one embodiment of a method for implementing an intellectual property comprehensive forming network by the patent similarity detection of another aspect of the present invention.
  • Figure 7 is a comprehensive forming network visualized by another embodiment of a method for implementing an intellectual property comprehensive forming network by the patent similarity detection of another aspect of the present invention.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of an intellectual property comprehensive forming network implementation apparatus 100 by detecting a patent similarity according to an aspect of the present invention
  • Figure 2 is a patent similarity detection according to an aspect of the present invention
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a connection relationship between the IPR apparatus 100 and the patent database 300.
  • the apparatus 100 for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting patent similarity may include a patent data search and storage unit 110, a patent data standardization unit 120, It includes a similarity calculation unit 130, a comprehensive forming network visualization unit 140, the controller 150 and the input unit 160.
  • the apparatus 100 for implementing the IPR by detecting patent similarity may be connected to the patent database 300 through a wired / wireless communication network 200 such as the Internet.
  • the patent data retrieval and storage unit 110 may access the patent database 300, search for and integrate the patent data corresponding to the search expression, download it, convert it into a set format, and store it. .
  • the search expression may be composed of keywords, applicants, inventors, technical classification code, application number, publication number, registration number or a combination of the above, the patent database 300 is a database established by the Patent Office of each country or commercially available patent database It can be configured to include.
  • the patent data standardization unit 120 may generate a meta database for each analysis field by standardizing the stored patent data into metadata that is a minimum unit including a word or a phrase according to each analysis field.
  • the field of analysis may include a keyword, an applicant, an applicant nationality, an inventor, an inventor nationality, a technical classification code, a word or phrase included in a claim, and may be applied as a criterion for determining similarity of patent data.
  • the similarity calculation unit 130 analyzes the number or frequency of occurrence of meta data simultaneously between each patent data from the information of the meta database for each analysis field, and collects the above analysis results to calculate a co-occurrence matrix for each analysis field.
  • the similarity matrix can be calculated using the field-specific co-occurrence matrix.
  • the simultaneous matrix for each analysis field is arranged by arranging a plurality of lists of patent data in a row or a column, and by placing metadata of the analysis field in a column or a row, each metadata is included in the patent data. It means a matrix indicating the number or frequency of occurrence or as shown in [Table 2], a plurality of patent data list arranged in a row and a column, respectively, and a matrix indicating the number or frequency of the corresponding meter data.
  • D1 patent data and D2 patent data are only related to Tech2 technology, and D1 patent data and D3 patent data are estimated to be related to Tech1 and Tech2 technology.
  • the description of D1 patent data can be assumed to be included in the description of D4 patent data.
  • the similarity calculation unit 130 may calculate a similarity matrix for each analysis field indicating the similarity between the respective patent data using the simultaneous generation matrix for each analysis field.
  • the similarity constituting the similarity matrix may be calculated using any one of similarity coefficients including jacquard, inclusion, proxy meter, cosine, and the like.
  • [Table 3] shows and calculated the similarity matrix from the co-occurrence matrix of [Table 2], the similarity between the D1 to D10 patent data is calculated using the Jacquard similarity coefficient.
  • Jacquard similarity coefficient may be calculated by Equation 1.
  • the similarity matrix may be calculated using the inclusion similarity coefficient of [Equation 2] and the proxy meter similarity coefficient of [Equation 3].
  • the comprehensive forming network visualization unit 140 selects two similarity matrices among the similarity matrices for each analysis field, sets the analysis field corresponding to the selected similarity matrix as the x-axis and the y-axis, respectively, and selects any one of the patent data and places it at the origin.
  • the remaining patent data may be disposed on the coordinate plane according to the similarity between the patent data disposed at the origin and the remaining patent data to visualize the comprehensive forming network.
  • the comprehensive forming network visualization unit 140 may select two analysis fields from among analysis fields, set them as x and y variables, and select reference patent data among a plurality of patent data and place them at the origin. In this case, coordinates of the remaining patent data are determined according to the similarity between the reference patent data disposed at the origin and the remaining patent data for the two selected analysis fields.
  • the controller 150 controls the patent data retrieval and storage unit 110, the patent data standardization unit 120, the similarity calculator 130, and the comprehensive forming network visualization unit 140.
  • the controller 150 accesses the patent database 300, searches for and downloads patent data, creates a meta database for each analysis field for each patent data, and uses the meta database to analyze the co-occurrence matrix and similarity for each analysis field. By calculating the matrix, the similarity between the patent data can be controlled to be visualized by the comprehensive forming network.
  • the controller 150 periodically accesses the patent database 300 to search and update the patent data corresponding to the search expression to calculate a similarity matrix between the patent data and to visualize the similarity between the patent data in a comprehensive forming network. Can be controlled.
  • the apparatus 100 for implementing an intellectual property encompassing network by detecting patent similarity may further include an input unit 160 through which a search expression is input.
  • the patent data retrieval and storage unit 110 may access the patent database 300 to retrieve and download and store citations or citations of patent data of interest and patent data of interest. .
  • the patent data retrieval and storage unit 110 of the first embodiment retrieves and downloads the patent data corresponding to the search expression uniformly, while the patent data retrieval and storage unit 110 of the second embodiment retrieves the specified interest patent data and interest.
  • the second embodiment is for calculating the relation between the patent data of interest and the citation or citation patent data with high similarity.
  • the patent data standardization unit 120, the similarity calculation unit 130, the comprehensive forming network visualization unit 140, and the controller 150 are similar to the functions described in the first embodiment, and the similarity calculation unit 130 is the patent data of interest. And the difference in calculating the co-occurrence matrix or the similarity matrix between the cited or cited patent data of the patent data of interest, and the comprehensive forming network visualization unit 140 is between the cited or cited patent data of the patent data of interest and the patent data of interest. According to the similarity of, there is a difference in visualizing the position, distance or connection relationship of each patent data by the comprehensive forming network.
  • the comprehensive forming network visualization unit 140 selects one of the similarity matrix for each analysis field, the patent data of interest and the patent data of interest according to the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of the patent data of the selected similarity matrix are selected. The location, distance or connection of the citation or citation of the cited patent data can be visualized.
  • each field is set to the x-axis and the y-axis, and the patent data of interest is disposed at the origin, and then the similarity matrix corresponding to the selected analysis field is selected.
  • the position, distance or connection of the citation or citation of the patent data of interest and the cited patent data can be visualized on the coordinate plane. .
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for implementing an IPR forming network by detecting patent similarity according to another aspect of the present invention
  • FIG. 4 is an IPR forming network by detecting patent similarity according to another aspect of the present invention
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for generating a meta database of an implementation method
  • FIG. 5 is a flowchart illustrating an embodiment of a method of calculating a concurrent matrix of a method for implementing an IPR-type comprehensive network by detecting patent similarity according to another aspect of the present invention. to be.
  • the method for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting patent similarity may be performed by inputting a search formula (S310), searching for patent data (S320), downloading and integrating the same.
  • the format is converted and stored (S330), a meta-database is generated (S340), a simultaneous matrix is calculated (S350), a similarity matrix is calculated (S360), and visualized by a comprehensive forming network (S370).
  • the patent data corresponding to the search expression is searched (S320), and the searched patent data is downloaded and integrated into a set format. Convert and store (S330).
  • the search expression may be generated by combining keywords or technical classification codes of patent data to be searched, and may be generated by combining bibliography of a publication or a registered publication.
  • the stored patent data may be standardized according to each analysis field to generate a meta database for each analysis field (S340).
  • Meta database generation is to segment the stored patent data into the word of the minimum unit according to each analysis field (S332), after processing the stored patent data with natural language (S333), and the words and phrases processed with segmentation and natural language By creating a list of (S334), the thesaurus method is applied (S335).
  • the meta database may be generated by selecting meaningful meta data among words and phrases by the thesaurus, grouping them into groups of similar meaning (S336), and storing the meta data in the thesaurus region as a meta database (S340).
  • the simultaneous generation matrix for each analysis field is calculated using the number or frequency of occurrence of the meta data simultaneously occurring between the patent data from the information of the meta database for each analysis field (S350).
  • Simultaneous matrix calculation may be represented by searching the meta database (S342), extracting the minimum meaning unit including words and phrases from the meta database (S344), and calculating the frequency of occurrence of the minimum meaning unit (S350).
  • a similarity matrix indicating the similarity between patent data is calculated using the simultaneous generation matrix for each analysis field (S360), and the similarity between each patent data can be visualized by the comprehensive forming network (S370).
  • each of the selected patent data may be adjusted according to the similarity indicated in the similarity matrix.
  • each analysis field is set as an x and y variable, and one of the patent data is placed at the origin and then placed at the origin.
  • the position, distance or connection between the patent data and the rest of the patent data can be adjusted to visualize a comprehensive forming network on the coordinate plane.
  • the patent database is accessed to search for and update the citation or cited patent data corresponding to the patent data information of interest to calculate a similarity matrix between the patent data, and to cover the similarity between the patent data. It can be visualized by the forming network.
  • the second embodiment of the present invention visualizes the similarity between the citations of the patent data of interest and the patent data of interest or the cited patent data by a comprehensive forming network through a similar process to each step of the first embodiment, and thus the description will be mainly focused on the differences. .
  • the citation or citation of the patent data of interest and the patent data of interest is searched (S320), and the retrieved patent data.
  • the patent data is downloaded and integrated into a set format and stored (S330).
  • a plurality of patent data corresponding to the search expression is searched uniformly, while in the second embodiment, the patent data of interest is primarily searched, and the citation or cited patent data of the patent data of interest is secondarily searched. There is a difference that is retrieved.
  • Simultaneous matrix or similarity matrix calculation calculates the patent data of interest and patent data of citation or cited patent data for each analysis field, and the comprehensive molding network visualization selects one or more similarity matrix among similarity matrix by analysis field and selects similarity.
  • the matrix is used to visualize the position, distance, or connection relationship of each patent data into a comprehensive forming network according to the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of the patent data of interest.
  • the first embodiment visualizes the similarity between a plurality of patent data as a comprehensive molding network
  • the second embodiment uses the similarity between the citation or cited patent data of the patent data of interest and the patent data of interest as the comprehensive molding network. There is a difference in visibility.
  • the corresponding analysis field is set as the variable of the x-axis or the y-axis, and the patent data of interest is placed at the origin, and then the patent data of interest and interest
  • the similarity between citation of patent data or cited patent data can be visualized two-dimensionally on the coordinate plane.
  • FIG. 6 is a comprehensive forming network visualized by one embodiment of a method for implementing an intellectual property comprehensive forming network by patent similarity detection of another aspect of the present invention
  • FIG. 7 is an intellectual property right by patent similarity detection of another aspect of the present invention.
  • FIG. 3 is a view illustrating a comprehensive forming network visualized by another embodiment of a comprehensive forming network implementation method.
  • the similarity between the patent data P of interest and the citations of the patent data of interest (B1 to B7) or the citations of the cited patents (F1 to F7) can be visualized in a comprehensive speech network in one analysis field. Can be.
  • the patent data is represented by a node, and the similarity between the patent data may be represented by a connection relationship, and when the similarity is 0.5 or more, it may be visualized to be connected by a line.
  • the x coordinate of the cited or cited patent data means the similarity with respect to the field of x analysis of the patent data of interest
  • the y coordinate means the similarity with respect to the y analysis field of the patent data of interest
  • the similarity with the patent data of interest is high in the field of x and y analysis, and the first cited patent data is analyzed by x
  • the similarity with the patent data of interest is higher in the y analysis field than the field, and the first cited patent data may be estimated to have a similarity with the patent data of interest in the x analysis field than the y analysis field.
  • the second citation patent data can be estimated to have the lowest similarity with the patent data of interest in the x, y analysis field.
  • a program for performing an IPR implementation method by detecting patent similarity may be recorded and recorded on a recording medium readable by an electronic device.
  • the intellectual property comprehensive forming network implementation method by detecting the patent similarity can be written by a computer program, and codes and code segments constituting the program can be easily inferred by a computer programmer in the art.
  • the program related to the implementation of the intellectual property comprehensive forming network by detecting the patent similarity is stored in a computer readable medium, and read and executed by the computer to capture the similarity of the patent data. Visualization can be done with
  • the present invention can be applied to an apparatus for implementing a comprehensive forming network of intellectual property rights by patent similarity detection.
  • the present invention can be applied to fields related to derivation of technology or prevention of patent infringement requiring research and development according to patent similarity detection.

Abstract

The present invention relates to an apparatus and method for configuring a comprehensive intellectual property (IP) rights star network by detecting patent similarity, wherein the apparatus comprises: a patent data search and storage unit for accessing a patent database, searching for patent data corresponding to a search query, and downloading and storing data found from the search query; a patent data standardizing unit for standardizing the stored patent data according to respective analysis categories and generating a metadatabase by analysis category; a similarity computing unit whereby a simultaneous occurrence matrix by analysis category is derived by using the number of metadata that simultaneously occur among the respective patent data in the information by analysis category from the metadatabase, or by using a frequency of occurrence and deriving a similarity matrix wherein the similarities among the patent data by category are shown by using the simultaneous occurrence matrix; a comprehensive star network visualizing unit for selecting two categories from among the analysis categories and establishing an x-axis and a y-axis, selecting one of the patent data and disposing it at the point of origin, and then using the similarity matrix corresponding to the selected analysis category to visualize the positions, distances, or interconnections of the respective patent data on a comprehensive star network according to the similarities between the patent data disposed at the point of origin and the remaining patent data; and a control unit for controlling the visualization of similarities among the patent data through the comprehensive star network by accessing the patent database and finding and downloading patent data, generating a metadatabase by analysis category for the respective patent data, and using the metadatabase to extract a simultaneous occurrence matrix and a similarity matrix for each analysis category.

Description

특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치 및 방법Apparatus and method for implementing intellectual property comprehensive forming network by detecting patent similarity
본 발명은 특허데이터의 유사도 검출에 의한 상호 연관성을 객관적으로 추정하여 포괄 성형망으로 가시화하기 위한 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and a method for implementing a intellectual property comprehensive forming network by detecting a patent similarity for objectively estimating the correlation between the similarity of the patent data and visualizing the integrated forming network.
산업 기반이 정보와 지식으로 이동해 가면서, 특허권ㆍ실용신안권ㆍ디자인권ㆍ상표권ㆍ저작권 등 지식재산권(Intellectual Property Right)에 대한 관심과 이를 획득하기 위한 노력이 증대되고 있다. As the industrial base shifts to information and knowledge, interest in and acquisition of Intellectual Property Rights such as patent rights, utility model rights, design rights, trademark rights, and copyrights is increasing.
국내외 유수의 기업들은 지식재산을 관리하기 위한 특허관리 조직과 특허전략을 갖고 있으며, 성공적인 특허전략을 통하여 기업은 시장에서 독점적인 위치를 확보하고 경쟁력을 강화하며 기업 가치를 상승시킬 뿐만 아니라 지식재산의 라이센싱을 통한 새로운 수입원을 확보하고 있다. Many domestic and foreign companies have a patent management organization and patent strategy to manage their intellectual property, and through successful patent strategies, companies can not only secure an exclusive position in the market, strengthen their competitiveness, increase their corporate value, Licensing secures new revenue streams.
이에 따라, 지식재산에 근거한 수입의 극대화, 특허 포트폴리오를 이용한 이윤 창출 사업으로의 변환 및 사업 목적의 달성 등이 기업 경영에 있어서 주요 현안으로 부상하고 있다. Accordingly, maximization of income based on intellectual property, conversion to profit-generating business using patent portfolio, and achievement of business purpose are emerging as major issues in corporate management.
특히, 특허를 비롯한 지식재산권을 바탕으로 한 통상 분쟁이 계속 발생함에 따라 국가차원의 적극적인 특허획득전략 및 침해 주장에 대한 대응전략이 요구되고 있으며, 전제가 되는 지식재산권 간의 유사도에 기초한 선행권리조사와 등록된 권리 간의 유사도 평가가 중요한 위치를 차지하게 되었다. In particular, as disputes continue to occur based on intellectual property rights, including patents, an active patent acquisition strategy at the national level and a countermeasure against infringement claims are required. Similarity assessment between registered rights has taken an important place.
지식재산권 중 가장 큰 비중을 차지하고 있는 특허권은 인간의 정신적 창조물인 발명을 법적으로 보호하기 위한 것으로 보호받고자 하는 기술적 사상을 명세서에 기재하여 특허출원 절차를 통하여 권리보호를 신청하고 심사 과정을 거쳐 보호받을 수 있는 권리로 등록된 재산권을 의미한다. Patent rights, which constitute the largest proportion of intellectual property rights, are for legal protection of inventions, which are human mental creations, and the technical idea to be protected is described in the specification to apply for protection of rights through the patent application procedure and to be protected through examination process. Means the property rights registered with the right to
특허 출원된 명세서는 발명의 내용을 요약하고 발명의 명칭을 기재하고 발명의 상세한 설명에서 종래 기술과 본 발명의 목적, 구성 및 작용효과를 당업자가 용이하게 알 수 있도록 상세하게 기재하며 특허청구범위에서 보호받고자 하는 기술 내용을 명확하고 간결하게 기재한 기술서이다. The patent-pending specification summarizes the subject matter of the invention, describes the name of the invention, and describes the prior art and the objects, configurations, and effects of the present invention in detail so that those skilled in the art can easily understand the scope of the claims. This is a written description that clearly and concisely describes the technical content to be protected.
일반적으로 특허권의 선행기술조사를 위해서 키워드를 조합하여 관련 분야의 기술을 검색하는 방법을 사용하였다. 그러나, 상기의 선행기술조사는 검색자에 따라 결과가 상이하고 분석 결과에 대한 객관성을 보장할 수 없는 문제점이 있다. In general, for the prior art research of patent rights, a method of searching a technology in a related field by combining keywords was used. However, the above prior art research has a problem in that the results differ depending on the searcher and the objectivity of the analysis results cannot be guaranteed.
본 발명은 특허데이터를 분석 분야에 따라 표준화하여 유사도를 산출하고 분석 분야 중 적어도 하나를 변수로 설정하고 각각의 특허데이터 사이의 유사도를 객관적으로 산출하여 포괄 성형망으로 가시화하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치, 그 방법 및 이를 기록한 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체를 제공한다. According to the present invention, the patent data is standardized according to the analysis field to calculate the similarity, at least one of the analysis areas is set as a variable, and the objective of calculating the similarity between each patent data is visualized by a comprehensive molding network. An apparatus for implementing a property rights covering network, a method thereof, and a recording medium readable by an electronic device recording the same.
본 발명의 한 측면에 따르면, 특허 데이터베이스에 접속하여 검색식에 대응되는 특허데이터를 검색하여 다운로드하여 저장하는 특허데이터 검색 및 저장부, 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 표준화하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하는 특허데이터 표준화부, 분석 분야별 메타 데이터베이스의 정보로부터 각각의 특허데이터 사이에 동시에 발생하는 메타 데이터의 수 또는 발생빈도를 이용하여 분석 분야별 동시발생행렬을 산출하고 동시발생행렬을 이용하여 분석 분야별로 특허데이터 사이의 유사도를 나타내는 유사도행렬을 산출하는 유사도산출부, 분석 분야 중 두 개의 분야를 선택하여 x축, y축으로 설정하고 특허데이터 중 어느 하나를 선택하여 원점에 배치한 후, 선택된 분석 분야에 대응되는 유사도행렬을 이용하여 원점에 배치된 특허데이터와 나머지 특허데이터의 유사도에 따라 각 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 포괄 성형망으로 가시화하는 포괄 성형망 가시화부, 및 특허 데이터베이스에 접속하여 특허데이터를 검색하여 다운로드 받고 각각의 특허데이터에 대하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하고 메타 데이터베이스를 이용하여 분석 분야별로 동시발생행렬과 유사도행렬을 산출하여 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하도록 제어하는 제어부를 포함하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치를 제공한다.According to an aspect of the present invention, a patent data search and storage unit for accessing a patent database to search for, download, and store patent data corresponding to a search expression, and standardize the stored patent data according to each analysis field to analyze a meta database for each analysis field. Patent data standardization unit to generate the data, and from the information in the meta database for each analysis field to calculate the co-occurrence matrix for each analysis field using the number or frequency of meta data simultaneously generated between each patent data and by the analysis field using the co-generation matrix The similarity calculation part that calculates the similarity matrix representing the similarity between patent data, selects two fields among the analysis fields and sets them on the x-axis and y-axis, and selects any one of the patent data at the origin and then selects the selected analysis. Using the similarity matrix corresponding to the field Based on the similarity between the patent data placed at the point and the rest of the patent data, the comprehensive molding network visualization unit visualizes the position, distance or connection of each patent data with the comprehensive molding network, and accesses the patent database to search for and download the patent data. Patent similarity including a control unit that generates a meta database for each patent data for each patent field and calculates a co-occurrence matrix and a similarity matrix for each analysis field using the meta database to visualize the similarity between patent data in a comprehensive forming network. Provided is an intellectual property comprehensive forming network realization apparatus by detection.
제어부는, 주기적으로 특허 데이터베이스에 접속하여 검색식에 대응되는 특허데이터를 검색 및 갱신하여 특허데이터 사이의 유사도행렬을 산출하고 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하도록 제어할 수 있다. The controller may periodically access the patent database to search and update the patent data corresponding to the search expression to calculate a similarity matrix between the patent data and to visualize the similarity between the patent data in a comprehensive forming network.
특허데이터 표준화부는, 저장된 특허데이터를 분석 분야에 따라 단어 또는 구절이 포함되는 최소단위인 메타 데이터로 표준화할 수 있다. The patent data standardization unit may standardize the stored patent data into metadata that is a minimum unit including a word or a phrase according to an analysis field.
유사도산출부는, 자카드, 인클루전, 프록시미터, 코사인이 포함되는 유사도 계수 중 어느 하나를 이용하여 특허데이터 사이의 유사도를 나타낼 수 있다. The similarity calculating unit may indicate the similarity between patent data using any one of the similarity coefficients including jacquard, inclusion, proxy meter, and cosine.
특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치는 검색식이 입력되는 입력부가 더 포함되고, 유ㆍ무선 통신망을 통하여 특허 데이터베이스에 접속하여 특허데이터를 검색할 수 있다. The apparatus for implementing an intellectual property encompassing network by detecting patent similarity further includes an input unit for inputting a search expression, and accesses a patent database through a wired / wireless communication network to search for patent data.
분석 분야는, 키워드, 출원인, 출원인 국적, 발명자, 발명자 국적, 기술분류코드, 청구항에 포함되는 단어 또는 구절을 포함할 수 있다. The field of analysis may include a keyword, an applicant, an applicant nationality, an inventor, an inventor nationality, a technical classification code, a word or a phrase included in a claim.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 특허 데이터베이스에 접속하여 관심 특허데이터 및 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색하여 다운로드하여 저장하는 특허데이터 검색 및 저장부, 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 표준화하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하는 특허데이터 표준화부, 분석 분야별 메타 데이터베이스 정보로부터 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 동시에 발생하는 메타 데이터의 수 또는 발생빈도를 이용하여 분석 분야별 동시발생행렬을 산출하고 분석 분야별 동시발생행렬을 이용하여 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도를 나타내는 분석 분야별 유사도행렬을 산출하는 유사도산출부, 분석 분야별 유사도행렬 중 하나 이상의 유사도행렬을 선택하고 선택된 유사도행렬을 이용하여 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 각각의 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 포괄 성형망으로 가시화하는 포괄 성형망 가시화부, 및 특허 데이터베이스에 접속하여 관심 특허데이터 및 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색하여 다운로드 받고 각각의 특허데이터에 대하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하고 메타 데이터베이스를 이용하여 분석 분야별로 동시발생행렬과 유사도행렬을 산출하여 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하도록 제어하는 제어부를 포함하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치가 제공된다. According to another aspect of the present invention, a patent data retrieval and storage unit for accessing a patent database and retrieving and downloading citations or cited patent data of interest patent data and citation patent data, and storing stored patent data in respective analysis fields. Patent data standardization unit to generate a meta database for each analysis field by standardization according to the standard, and by using the number or frequency of occurrence of meta data simultaneously generated between citation or cited patent data of interest and patent data of interest from the meta database information for each analysis field. Similarity calculation part that calculates the similarity matrix for each analysis field and calculates the similarity matrix for each analysis field that shows the similarity between citation or cited patent data of interest patent data and interest patent data using the simultaneous generation matrix for each analysis field. Selecting one or more similarity matrices among the matrices and using the selected similarity matrix, the position, distance, or connection of each patent data into the comprehensive forming network according to the similarity between citations of the patent data of interest and patent data cited or cited. A comprehensive forming network visualizing unit that visualizes and accesses a patent database, retrieves and downloads patent data of interest and citation or cited patent data of interest patent data, creates a meta database for each analysis field, and uses a meta database for each patent data. Intellectual Property Rights by Patent Similarity Detection including a control unit that calculates the co-occurrence matrix and the similarity matrix for each analysis field to visualize the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of interest by a comprehensive forming network.The parenthesis star network implementation is provided.
포괄 성형망 가시화부는, 분석 분야별 유사도행렬 중 하나를 선택하고 선택된 유사도행렬에 나타난 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 가시화할 수 있다. The comprehensive forming network visualization unit selects one of the similarity matrix for each analysis field and cites or avoids the patent data of interest and the patent data of interest according to the similarity between the patent data of interest and the patent data of interest cited in the selected similarity matrix. The position, distance, or connection of the cited patent data can be visualized.
포괄 성형망 가시화부는, 분석 분야 중 두 개를 선택하여 각각 x축, y축으로 설정하고 관심 특허데이터를 원점에 배치한 후, 선택된 분석 분야에 대응되는 유사도행렬에 나타난 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 좌표 평면에 가시화할 수 있다. The comprehensive forming network visualization unit selects two of the analysis fields, sets the x-axis and the y-axis, respectively, and places the patent data of interest at the origin, and then the patent data of interest and the patent data of interest appearing in the similarity matrix corresponding to the selected analysis field. According to the similarity between the cited or cited patent data of the citation or cited patent data of interest patent data and the cited patent data can be visualized on the coordinate plane.
제어부는, 주기적으로 특허 데이터베이스에 접속하여 검색식에 대응되는 특허데이터를 검색 및 갱신하여 관심 특허데이터와 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도행렬을 산출하고 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하도록 제어할 수 있다. The controller periodically accesses the patent database, searches for and updates patent data corresponding to the search expression, calculates a similarity matrix between the patent data of interest and the citation or cited patent data, and visualizes the similarity between the patent data in a comprehensive forming network. Can be controlled.
유사도산출부는, 자카드, 인클루전, 프록시미터, 코사인이 포함되는 유사도 계수 중 어느 하나를 이용하여 특허데이터 사이의 유사도를 나타낼 수 있다. The similarity calculating unit may indicate the similarity between patent data using any one of the similarity coefficients including jacquard, inclusion, proxy meter, and cosine.
특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치는 관심 특허데이터 정보가 입력되는 입력부가 더 포함되고, 유ㆍ무선 통신망을 통하여 특허 데이터베이스에 접속하여 관심 특허데이터 및 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색할 수 있다. The apparatus for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting similarity of patents further includes an input unit for inputting patent information of interest, and accessing a patent database through wired / wireless communication networks to cite or cite patent data of interest and patent data of interest. You can search for data.
특허데이터 표준화부는, 저장된 특허데이터를 분석 분야에 따라 단어 또는 구절이 포함되는 최소단위인 메타 데이터로 표준화할 수 있다. The patent data standardization unit may standardize the stored patent data into metadata that is a minimum unit including a word or a phrase according to an analysis field.
분석 분야는, 키워드, 출원인, 출원인 국적, 발명자, 발명자 국적, 기술분류코드, 청구항에 포함되는 단어 또는 구절을 포함할 수 있다. The field of analysis may include a keyword, an applicant, an applicant nationality, an inventor, an inventor nationality, a technical classification code, a word or a phrase included in a claim.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 특허 데이터베이스에 접속하여 검색식을 입력하는 단계, 특허 데이터베이스로부터 검색식에 대응되는 특허데이터를 검색하는 단계, 검색된 특허데이터를 다운로드하고 통합하여 설정된 포맷으로 변환하여 저장하는 단계, 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 표준화하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하는 단계, 분석 분야별 메타 데이터베이스의 정보로부터 각각의 특허데이터 사이의 동시에 발생하는 메타 데이터의 수 또는 발생빈도를 이용하여 분석 분야별 동시발생행렬을 산출하는 단계, 분석 분야별 동시발생행렬을 이용하여 특허데이터 사이의 유사도를 나타내는 분석 분야별 유사도행렬을 산출하는 단계, 및 분석 분야별 유사도행렬 중 두 개를 선택하여 x축 또는 y축의 변수로 설정하고 특허데이터 중 어느 하나를 원점에 배치한 후 원점에 배치한 특허데이터와 나머지 특허데이터 사이의 유사도를 좌표 평면상의 포괄 성형망으로 가시화하는 단계를 포함하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법을 제공한다. According to another aspect of the present invention, accessing a patent database, inputting a search expression, searching for patent data corresponding to the search expression from the patent database, downloading and integrating the searched patent data, converting the data into a set format, and storing the same. Generating a meta database for each analysis field by standardizing the stored patent data according to each analysis field, and using the number or frequency of occurrence of metadata simultaneously occurring between each patent data from the information of the meta database for each analysis field. Calculating a co-occurrence matrix for each analysis field, calculating a similarity matrix for each analysis field that shows similarity between patent data using the co-occurrence matrix for each analysis field, and selecting a similarity matrix for each analysis field for the x-axis or y-axis. Set it to a variable A method for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting similarity between patents, comprising: placing one of the dummy data at the origin and visualizing the similarity between the patent data disposed at the origin and the remaining patent data with the comprehensive forming network on the coordinate plane To provide.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 특허 데이터베이스에 접속하여 관심 특허데이터 정보를 입력하는 단계, 특허 데이터베이스로부터 관심 특허데이터 정보에 대응되는 관심 특허데이터 및 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색하는 단계, 검색된 관심 특허데이터, 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터를 다운로드하고 통합하고 설정된 포맷으로 변환하여 저장하는 단계, 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 표준화하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하는 단계, 분석 분야별 메타 데이터베이스의 정보로부터 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 동시에 발생하는 메타 데이터의 수 또는 발생빈도를 이용하여 분석 분야별 동시발생행렬을 산출하는 단계, 분석 분야별 동시발생행렬을 이용하여 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도를 나타내는 분석 분야별 유사도행렬을 산출하는 단계, 및 분석 분야별 유사도행렬 중 하나 이상의 유사도행렬을 선택하고 선택된 유사도행렬을 이용하여 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 각각의 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 포괄 성형망으로 가시화하는 단계를 포함하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법을 제공한다.According to another aspect of the present invention, accessing a patent database to input interest patent data information, searching for citation or cited patent data of interest patent data and interest patent data corresponding to the interest patent data information from the patent database; Downloading, integrating, citation or cited patent data of interest patent data, patent data of interest, and converting and storing them into a set format, and standardizing the stored patent data according to each analysis field to generate a meta database for each analysis field. Calculating a co-occurrence matrix for each field of analysis using the number or frequency of occurrence of meta data simultaneously between the patent data of interest and citation or cited patent data of interest patent data from the information of the meta-data for each analysis field, analysis field Calculating a similarity matrix for each field of analysis, which indicates the similarity between the patent data of interest and the cited or cited patent data of the patent data of interest, and selecting one or more similarity matrices among the similarity matrix for each field of analysis and selecting the selected similarity matrix. Indicating by patent similarity detection comprising visualizing the position, distance or connection relationship of each patent data into a comprehensive forming network according to the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of the patent data of interest using Provides a method for implementing a comprehensive property network.
분석 분야별 유사도행렬 중 하나 이상의 유사도행렬을 선택하고 선택된 유사도행렬을 이용하여 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 각각의 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 포괄 성형망으로 가시화하는 단계는, 분석 분야별 유사도행렬 중 두 개를 선택하여 대응되는 분석 분야를 x축 또는 y축의 변수로 설정하고 관심 특허데이터를 원점에 배치한 후, 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도를 좌표 평면상의 포괄 성형망으로 가시화할 수 있다. Selecting one or more similarity matrices among similarity matrices by analysis field and using the selected similarity matrices to cover the position, distance, or linkage of each patent data according to the similarity between citation of patent data of interest and patent data of citation or cited patent data In the step of visualizing the forming network, selecting two similarity matrices for each analysis field, setting the corresponding analysis field as a variable on the x-axis or y-axis, placing the patent data of interest at the origin, and then The similarity between the cited or cited patent data can be visualized by a comprehensive forming network on the coordinate plane.
특허 데이터베이스에 접속하여 검색식을 입력하는 단계에서, 검색식은 검색할 특허데이터의 키워드, 기술분류코드, 특허등록번호 또는 특허출원번호를 조합하여 생성될 수 있다. In the step of accessing the patent database and inputting a search expression, the search expression may be generated by combining a keyword, a technology classification code, a patent registration number or a patent application number of the patent data to be searched.
저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 표준화하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하는 단계는, 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 최소단위의 단어로 분절하는 단계, 저장된 특허데이터를 자연어법 처리하는 단계, 분절과 자연어법 처리된 단어와 구절의 목록을 작성하는 단계, 작성된 목록에 시소러스 방식을 적용하는 단계, 시소러스에 의하여 단어와 구절 중 의미 있는 메타 데이터를 선택하고, 유사한 의미의 그룹으로 그룹화하는 단계, 및 그룹화된 시소러스 영역에 메타 데이터베이스로 저장하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다. Standardizing the stored patent data according to each analysis field to generate a meta-database for each analysis field includes: segmenting the stored patent data into words having a minimum unit according to each analysis field, and processing natural language processing of the stored patent data. Creating a list of words and phrases that have been segmented and naturalized, applying a thesaurus to the list, selecting meaningful metadata from words and phrases by thesaurus, and grouping them into groups of similar meaning And storing the metadata in a grouped thesaurus region as a meta database.
분석 분야별 메타 데이터베이스의 정보로부터 동시에 발생하는 메타 데이터의 수 또는 발생빈도를 이용하여 동시발생행렬을 산출하는 단계는, 메타 데이터베이스로부터 단어와 구절이 포함되는 최소 의미 단위를 추출하는 단계, 및 최소 의미 단위의 발생빈도를 산출하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다. Computing a co-occurrence matrix using the number or frequency of occurrence of meta data simultaneously from the information of the meta-database for each analysis field may include extracting a minimum semantic unit including words and phrases from the meta database, and a minimum semantic unit. It can be configured to include the step of calculating the frequency of occurrence of.
특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법은 주기적으로 특허 데이터베이스에 접속하여 관심 특허데이터 정보에 대응되는 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색 및 갱신하여 특허데이터 사이의 유사도행렬을 산출하고 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하도록 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다. The method of implementing an IPR-type forming network by detecting similarity of patents periodically accesses a patent database, searches for and updates citation or cited patent data corresponding to the patent data information of interest, and calculates a similarity matrix between patent data and between patent data. The method may further include controlling the similarity of to be visualized by the comprehensive forming network.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법을 수행하는 프로그램이 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. According to another aspect of the present invention, a program for performing an IPR implementation method by detecting patent similarity may be recorded and recorded on a recording medium readable by an electronic device.
본 발명에 따르면, 객관적인 기준에 의하여 특허데이터 사이의 유사도를 검출할 수 있고 다수의 특허데이터 사이의 유사 관계 및 유사 정도를 한눈에 파악할 수 있는 효과가 있습니다.According to the present invention, the similarity between patent data can be detected by objective criteria, and the similarity and degree of similarity between a plurality of patent data can be grasped at a glance.
또한, 특정 특허데이터와 관련된 인용 또는 피인용 특허데이터의 유사도를 산출할 수 있으므로 보유한 기술에 대하여 권리 침해 가능성을 객관적으로 분석할 수 있고, 분쟁을 사전에 조율할 수 있는 효과가 있습니다.In addition, the similarity of citation or cited patent data related to specific patent data can be calculated, so that the possibility of infringement of rights can be objectively analyzed and the dispute can be reconciled in advance.
또한, 가시화된 포괄 성형망으로부터 공백기술을 도출할 수 있고 관련 분야의 연구방향 설정에 참고 자료로 활용할 수 있는 효과가 있습니다. In addition, the blank technology can be derived from the visible comprehensive forming network, and it can be used as a reference for setting research directions in related fields.
도 1은 본 발명의 일 측면에 따른 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치의 일 실시예를 나타내는 구성도.1 is a block diagram showing an embodiment of the intellectual property comprehensive forming network implementation apparatus by the patent similarity detection according to an aspect of the present invention.
도 2는 본 발명의 일 측면에 따른 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치와 특허 데이터베이스의 연결 관계도.Figure 2 is a connection relationship between the intellectual property comprehensive forming network implementation apparatus and the patent database by detecting the patent similarity according to an aspect of the present invention.
도 3은 본 발명의 다른 측면에 따른 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도.Figure 3 is a flow diagram illustrating an embodiment of a method for implementing an IPR forming network by detecting patent similarity according to another aspect of the present invention.
도 4는 본 발명의 다른 측면의 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법의 메타 데이터베이스 생성방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도.Figure 4 is a flow diagram illustrating an embodiment of a method for generating a meta database of a method for implementing an IPR forming network by detecting patent similarity according to another aspect of the present invention.
도 5는 본 발명의 다른 측면의 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법의 동시발생행렬 산출방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도.5 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for calculating a co-occurrence matrix of a method for implementing an intellectual property encompassing forming network by detecting patent similarity according to another aspect of the present invention.
도 6은 본 발명의 다른 측면의 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법의 일 실시예에 의해 가시화된 포괄 성형망.Figure 6 is a comprehensive forming network visualized by one embodiment of a method for implementing an intellectual property comprehensive forming network by the patent similarity detection of another aspect of the present invention.
도 7은 본 발명의 다른 측면의 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법의 다른 실시예에 의해 가시화된 포괄 성형망.Figure 7 is a comprehensive forming network visualized by another embodiment of a method for implementing an intellectual property comprehensive forming network by the patent similarity detection of another aspect of the present invention.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. As the invention allows for various changes and numerous embodiments, particular embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the written description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, it should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.
이제 본 발명의 실시예에 따른 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치, 그 방법 및 이를 기록한 전자 장치에 의해 판독 가능한 기록매체에 대하여 도면을 참조하여 상세하게 설명하고, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. Now, an apparatus for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting patent similarity according to an embodiment of the present invention, a method thereof, and a recording medium readable by an electronic device recording the same will be described in detail with reference to the drawings. The same or corresponding elements will be given the same reference numerals and redundant description thereof will be omitted.
<특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치><Intellectual Property Comprehensive Forming Network Implementation Device by Patent Similarity Detection>
도 1은 본 발명의 일 측면에 따른 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치(100)의 일 실시예를 나타내는 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 측면에 따른 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치(100)와 특허 데이터베이스(300)의 연결 관계도를 나타낸 도면이다.1 is a block diagram showing an embodiment of an intellectual property comprehensive forming network implementation apparatus 100 by detecting a patent similarity according to an aspect of the present invention, Figure 2 is a patent similarity detection according to an aspect of the present invention FIG. 3 is a diagram illustrating a connection relationship between the IPR apparatus 100 and the patent database 300.
본 발명의 실시예에 따르면, 도 1에 도시한 바와 같이, 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치(100)는 특허데이터 검색 및 저장부(110), 특허데이터 표준화부(120), 유사도산출부(130), 포괄 성형망 가시화부(140), 제어부(150) 및 입력부(160)를 포함한다. According to the exemplary embodiment of the present invention, as shown in FIG. 1, the apparatus 100 for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting patent similarity may include a patent data search and storage unit 110, a patent data standardization unit 120, It includes a similarity calculation unit 130, a comprehensive forming network visualization unit 140, the controller 150 and the input unit 160.
또한, 도 2에 도시한 바와 같이, 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치(100)는 인터넷 등 유ㆍ무선 통신망(200)을 통해 특허 데이터베이스(300)에 접속할 수 있다. In addition, as shown in FIG. 2, the apparatus 100 for implementing the IPR by detecting patent similarity may be connected to the patent database 300 through a wired / wireless communication network 200 such as the Internet.
이하, 다양한 실시예를 통하여 각 구성요소의 특징을 상세히 설명하도록 한다 .Hereinafter, the features of each component will be described in detail through various embodiments.
제1 실시예First embodiment
본 발명의 제1 실시예에 따르면, 특허데이터 검색 및 저장부(110)는 특허 데이터베이스(300)에 접속하여 검색식에 대응되는 특허데이터를 검색하고 통합하여 다운로드하고 설정된 포맷으로 변환하여 저장할 수 있다. According to the first embodiment of the present invention, the patent data retrieval and storage unit 110 may access the patent database 300, search for and integrate the patent data corresponding to the search expression, download it, convert it into a set format, and store it. .
검색식은 키워드, 출원인, 발명자, 기술분류코드, 출원번호, 공개번호, 등록번호 또는 상기의 조합으로 구성될 수 있고, 특허 데이터베이스(300)는 각 국의 특허청에서 구축된 데이터베이스 또는 상용되는 특허 데이터베이스를 포함하여 구성될 수 있다. The search expression may be composed of keywords, applicants, inventors, technical classification code, application number, publication number, registration number or a combination of the above, the patent database 300 is a database established by the Patent Office of each country or commercially available patent database It can be configured to include.
특허데이터 표준화부(120)는 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 단어 또는 구절이 포함되는 최소단위인 메타 데이터로 표준화하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성할 수 있다. The patent data standardization unit 120 may generate a meta database for each analysis field by standardizing the stored patent data into metadata that is a minimum unit including a word or a phrase according to each analysis field.
분석 분야는 키워드, 출원인, 출원인 국적, 발명자, 발명자 국적, 기술분류코드, 청구항에 포함되는 단어 또는 구절을 포함하여 구성될 수 있고, 특허데이터의 유사도 판단의 기준으로 적용될 수 있다. The field of analysis may include a keyword, an applicant, an applicant nationality, an inventor, an inventor nationality, a technical classification code, a word or phrase included in a claim, and may be applied as a criterion for determining similarity of patent data.
일반적으로, 특허 출원 명세서는 문자와 특수기호가 포함되는 단어와 구절의 조합으로 구성되며, 특허출원서는 상기의 특허 출원 명세서 이외에도 출원인, 발명자 등에 대한 서지사항과 출원된 기술분야에 따라 기술분류 기호가 기재되며, 상기의 특허출원서에 기재된 사항들을 비교ㆍ분석하여 특허권리범위의 유사성을 추출할 수 있다.In general, a patent application specification is composed of a combination of words and phrases including letters and special symbols, the patent application is in addition to the above patent application specification bibliographic information for applicants, inventors, etc. and technical classification symbols according to the technical field The similarity of the scope of patent rights can be extracted by comparing and analyzing the matters described in the above-described patent application.
유사도산출부(130)는 분석 분야별 메타 데이터베이스의 정보로부터 각각의 특허데이터 사이의 동시에 발생하는 메타 데이터의 수 또는 발생빈도를 분석하고 상기의 분석 결과를 취합하여 분석 분야별 동시발생행렬을 산출하고, 분석 분야별 동시발생행렬을 이용하여 유사도행렬을 산출할 수 있다.The similarity calculation unit 130 analyzes the number or frequency of occurrence of meta data simultaneously between each patent data from the information of the meta database for each analysis field, and collects the above analysis results to calculate a co-occurrence matrix for each analysis field. The similarity matrix can be calculated using the field-specific co-occurrence matrix.
구체적으로, 분석 분야별 동시발생행렬은 [표 1]에 도시한 바와 같이, 다수의 특허데이터 목록을 행 또는 열에 배치하고 분석 분야의 메타 데이터를 열 또는 행에 배치하여 특허데이터에 각각의 메타 데이터가 포함된 수 또는 발생빈도를 나타낸 행렬 또는 [표 2]에 도시한 바와 같이, 다수의 특허데이터 목록을 각각 행과 열에 배치하고 대응되는 메터 데이터의 수 또는 발생빈도를 나타낸 행렬을 의미한다. Specifically, as shown in [Table 1], the simultaneous matrix for each analysis field is arranged by arranging a plurality of lists of patent data in a row or a column, and by placing metadata of the analysis field in a column or a row, each metadata is included in the patent data. It means a matrix indicating the number or frequency of occurrence or as shown in [Table 2], a plurality of patent data list arranged in a row and a column, respectively, and a matrix indicating the number or frequency of the corresponding meter data.
표 1
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10
Tech1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0
Tech2 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1
Tech3 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1
Tech4 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0
Tech5 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1
Table 1
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10
Tech1 One 0 One One One One 0 One One 0
Tech2 One One One One 0 0 One One One One
Tech3 0 0 One One One One One 0 One One
Tech4 One 0 0 One 0 One One One One 0
Tech5 0 One 0 One One One 0 One One One
표 2
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10
D1 <3>
D2 1 <2>
D3 2 1 <3>
D4 3 2 3 <5>
D5 1 1 2 3 <3>
D6 2 1 2 4 3 <4>
D7 2 1 2 3 1 2 <3>
D8 3 2 2 4 2 3 2 <4>
D9 3 2 3 5 3 4 3 4 <5>
D10 1 2 2 3 2 2 2 2 3 <3>
TABLE 2
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10
D1 <3>
D2 One <2>
D3 2 One <3>
D4 3 2 3 <5>
D5 One One 2 3 <3>
D6 2 One 2 4 3 <4>
D7 2 One 2 3 One 2 <3>
D8 3 2 2 4 2 3 2 <4>
D9 3 2 3 5 3 4 3 4 <5>
D10 One 2 2 3 2 2 2 2 3 <3>
동시발생행렬로부터 관련 기술에 대한 특허데이터 상호 간의 연관성과 포괄성을 추정할 수 있다. From the co-occurrence matrix, we can estimate the correlation and comprehensiveness of patent data on related technologies.
예를 들어, [표 1]에 도시한 바와 같이, D1 특허데이터와 D2 특허데이터는 Tech2 기술만이 연관성이 있고, D1 특허데이터와 D3 특허데이터는 Tech1, Tech2 기술이 연관성이 있는 것으로 추정할 수 있고, D1 특허데이터의 기술은 D4 특허데이터의 기술에 포함되는 것으로 추정할 수 있다. For example, as shown in [Table 1], D1 patent data and D2 patent data are only related to Tech2 technology, and D1 patent data and D3 patent data are estimated to be related to Tech1 and Tech2 technology. The description of D1 patent data can be assumed to be included in the description of D4 patent data.
또한, 유사도산출부(130)는 분석 분야별 동시발생행렬을 이용하여 각각의 특허데이터 사이의 유사도를 나타내는 분석 분야별 유사도행렬을 산출할 수 있다. In addition, the similarity calculation unit 130 may calculate a similarity matrix for each analysis field indicating the similarity between the respective patent data using the simultaneous generation matrix for each analysis field.
유사도행렬을 구성하는 유사도는 자카드, 인클루전, 프록시미터, 코사인 등이 포함되는 유사도 계수 중 어느 하나를 이용하여 산출할 수 있다. The similarity constituting the similarity matrix may be calculated using any one of similarity coefficients including jacquard, inclusion, proxy meter, cosine, and the like.
[표 3]은 [표 2]의 동시발생행렬로부터 유사도행렬을 산출하여 도시한 것으로, D1 내지 D10 특허데이터 간의 유사도는 자카드 유사도 계수를 이용하여 산출한 것이다. [Table 3] shows and calculated the similarity matrix from the co-occurrence matrix of [Table 2], the similarity between the D1 to D10 patent data is calculated using the Jacquard similarity coefficient.
표 3
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10
D1 <1>
D2 1/4 <1>
D3 2/3 1/4 <1>
D4 3/5 2/5 3/4 <1>
D5 1/5 1/4 1/2 3/5 <1>
D6 2/5 1/5 2/5 4/5 3/4 <1>
D7 1/2 1/4 1/2 3/5 1/5 2/5 <1>
D8 3/4 1/2 2/5 4/5 2/5 3/5 2/5 <1>
D9 3/5 2/5 3/5 1 3/5 4/5 3/5 4/5 <1>
D10 1/5 2/3 2/3 3/5 1/2 2/5 2/3 2/5 3/5 <1>
TABLE 3
D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 D8 D9 D10
D1 <1>
D2 1/4 <1>
D3 2/3 1/4 <1>
D4 3/5 2/5 3/4 <1>
D5 1/5 1/4 1/2 3/5 <1>
D6 2/5 1/5 2/5 4/5 3/4 <1>
D7 1/2 1/4 1/2 3/5 1/5 2/5 <1>
D8 3/4 1/2 2/5 4/5 2/5 3/5 2/5 <1>
D9 3/5 2/5 3/5 One 3/5 4/5 3/5 4/5 <1>
D10 1/5 2/3 2/3 3/5 1/2 2/5 2/3 2/5 3/5 <1>
자카드 유사도 계수는 [수학식 1]에 의하여 계산될 수 있다. Jacquard similarity coefficient may be calculated by Equation 1.
수학식 1
Figure PCTKR2010002730-appb-M000001
Equation 1
Figure PCTKR2010002730-appb-M000001
또한, 유사도행렬은 [수학식 2]의 인클루전 유사도 계수, [수학식 3]의 프록시미터 유사도 계수를 이용하여 산출할 수 있다. In addition, the similarity matrix may be calculated using the inclusion similarity coefficient of [Equation 2] and the proxy meter similarity coefficient of [Equation 3].
수학식 2
Figure PCTKR2010002730-appb-M000002
Equation 2
Figure PCTKR2010002730-appb-M000002
수학식 3
Figure PCTKR2010002730-appb-M000003
Equation 3
Figure PCTKR2010002730-appb-M000003
포괄 성형망 가시화부(140)는 분석 분야별 유사도행렬 중 두 개의 유사도행렬을 선택하고 선택된 유사도 행렬에 대응되는 분석 분야를 각각 x축, y축으로 설정하고 특허데이터 중 어느 하나를 선택하여 원점에 배치하고, 원점에 배치된 특허데이터와 나머지 특허데이터의 유사도에 따라 좌표 평면상에 나머지 특허데이터를 배치하여 포괄 성형망으로 가시화할 수 있다. The comprehensive forming network visualization unit 140 selects two similarity matrices among the similarity matrices for each analysis field, sets the analysis field corresponding to the selected similarity matrix as the x-axis and the y-axis, respectively, and selects any one of the patent data and places it at the origin. In addition, the remaining patent data may be disposed on the coordinate plane according to the similarity between the patent data disposed at the origin and the remaining patent data to visualize the comprehensive forming network.
포괄 성형망 가시화부(140)는 분석 분야 중 두 가지 분석 분야를 선택하여 x, y 변수로 설정하고 다수의 특허데이터 중 기준 특허데이터를 선정하여 원점에 배치할 수 있다. 이 경우, 선택된 두 가지 분석 분야에 대하여 원점에 배치된 기준 특허데이터와 나머지 특허데이터의 유사도에 따라 나머지 특허데이터의 좌표가 결정된다. The comprehensive forming network visualization unit 140 may select two analysis fields from among analysis fields, set them as x and y variables, and select reference patent data among a plurality of patent data and place them at the origin. In this case, coordinates of the remaining patent data are determined according to the similarity between the reference patent data disposed at the origin and the remaining patent data for the two selected analysis fields.
제어부(150)는 특허데이터 검색 및 저장부(110), 특허데이터 표준화부(120), 유사도산출부(130) 및 포괄 성형망 가시화부(140)을 제어하는 기능을 수행한다. The controller 150 controls the patent data retrieval and storage unit 110, the patent data standardization unit 120, the similarity calculator 130, and the comprehensive forming network visualization unit 140.
구체적으로, 제어부(150)는, 특허 데이터베이스(300)에 접속하여 특허데이터를 검색하여 다운로드 받고 각각의 특허데이터에 대하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하고 메타 데이터베이스를 이용하여 분석 분야별로 동시발생행렬과 유사도행렬을 산출하여 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하도록 제어할 수 있다.Specifically, the controller 150 accesses the patent database 300, searches for and downloads patent data, creates a meta database for each analysis field for each patent data, and uses the meta database to analyze the co-occurrence matrix and similarity for each analysis field. By calculating the matrix, the similarity between the patent data can be controlled to be visualized by the comprehensive forming network.
또한, 제어부(150)는 주기적으로 특허 데이터베이스(300)에 접속하여 검색식에 대응되는 특허데이터를 검색 및 갱신하여 특허데이터 사이의 유사도행렬을 산출하고 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하도록 제어할 수 있다. In addition, the controller 150 periodically accesses the patent database 300 to search and update the patent data corresponding to the search expression to calculate a similarity matrix between the patent data and to visualize the similarity between the patent data in a comprehensive forming network. Can be controlled.
특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치(100)는 검색식이 입력되는 입력부(160)를 더 포함하여 구성될 수 있다. The apparatus 100 for implementing an intellectual property encompassing network by detecting patent similarity may further include an input unit 160 through which a search expression is input.
제2 실시예Second embodiment
본 발명의 제 2실시예에 따르면, 특허데이터 검색 및 저장부(110)는 특허 데이터베이스(300)에 접속하여 관심 특허데이터 및 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색하여 다운로드하여 저장할 수 있다. According to the second embodiment of the present invention, the patent data retrieval and storage unit 110 may access the patent database 300 to retrieve and download and store citations or citations of patent data of interest and patent data of interest. .
제1 실시예의 특허데이터 검색 및 저장부(110)는 검색식에 해당되는 특허데이터가 일률적으로 검색되어 다운로드하는 반면, 제2 실시예의 특허데이터 검색 및 저장부(110)는 지정된 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색하여 다운로드하는 것으로, 제2 실시예는 관심 특허데이터와 유사도가 높은 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 관련성을 산출하기 위한 것이다. The patent data retrieval and storage unit 110 of the first embodiment retrieves and downloads the patent data corresponding to the search expression uniformly, while the patent data retrieval and storage unit 110 of the second embodiment retrieves the specified interest patent data and interest. By retrieving and downloading the citation or cited patent data of the patent data, the second embodiment is for calculating the relation between the patent data of interest and the citation or citation patent data with high similarity.
특허데이터 표준화부(120), 유사도산출부(130), 포괄 성형망 가시화부(140) 및 제어부(150)는 제1 실시예에서 설명한 기능과 유사하며, 유사도산출부(130)는 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 동시발생행렬 또는 유사도행렬을 산출하는 차이가 있고, 포괄 성형망 가시화부(140)는 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 각각의 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 포괄 성형망으로 가시화하는 차이가 있다. The patent data standardization unit 120, the similarity calculation unit 130, the comprehensive forming network visualization unit 140, and the controller 150 are similar to the functions described in the first embodiment, and the similarity calculation unit 130 is the patent data of interest. And the difference in calculating the co-occurrence matrix or the similarity matrix between the cited or cited patent data of the patent data of interest, and the comprehensive forming network visualization unit 140 is between the cited or cited patent data of the patent data of interest and the patent data of interest. According to the similarity of, there is a difference in visualizing the position, distance or connection relationship of each patent data by the comprehensive forming network.
포괄 성형망 가시화부(140)는 분석 분야별 유사도행렬 중 하나를 선택한 경우, 선택된 유사도행렬에 나타난 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 가시화할 수 있다. When the comprehensive forming network visualization unit 140 selects one of the similarity matrix for each analysis field, the patent data of interest and the patent data of interest according to the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of the patent data of the selected similarity matrix are selected. The location, distance or connection of the citation or citation of the cited patent data can be visualized.
즉, 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터의 유사도를 1차원적으로 파악할 수 있다. That is, the degree of similarity between citations or citations of patent data of interest and patent data of interest can be grasped in one dimension.
또한, 포괄 성형망 가시화부(140)는 분석 분야 중 두 개를 선택한 경우, 각각의 분야를 x축, y축으로 설정하고 관심 특허데이터를 원점에 배치한 후, 선택된 분석 분야에 대응되는 유사도행렬에 나타난 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 좌표 평면에 가시화할 수 있다. In addition, when the comprehensive forming network visualization unit 140 selects two of the analysis fields, each field is set to the x-axis and the y-axis, and the patent data of interest is disposed at the origin, and then the similarity matrix corresponding to the selected analysis field is selected. According to the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of the patent data of interest, the position, distance or connection of the citation or citation of the patent data of interest and the cited patent data can be visualized on the coordinate plane. .
이 경우, 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터의 유사도를 2차원적으로 파악할 수 있다. In this case, the similarity between the citations of the patent data of interest and the patent data of interest or the cited patent data can be grasped in two dimensions.
<특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법><Method of Implementing Intellectual Property-Inclusive Molding Network by Patent Similarity Detection>
도 3은 본 발명의 다른 측면에 따른 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도이고, 도 4는 본 발명의 다른 측면의 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법의 메타 데이터베이스 생성방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도이고, 도 5는 본 발명의 다른 측면의 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법의 동시발생행렬 산출방법의 일 실시예를 나타내는 흐름도이다. 3 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for implementing an IPR forming network by detecting patent similarity according to another aspect of the present invention, and FIG. 4 is an IPR forming network by detecting patent similarity according to another aspect of the present invention. FIG. 5 is a flowchart illustrating an embodiment of a method for generating a meta database of an implementation method, and FIG. 5 is a flowchart illustrating an embodiment of a method of calculating a concurrent matrix of a method for implementing an IPR-type comprehensive network by detecting patent similarity according to another aspect of the present invention. to be.
본 실시예에 따르면, 도 3에 도시한 바와 같이, 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법은, 검색식을 입력하고(S310), 특허데이터를 검색하여(S320), 다운로드하고 통합하여 설정된 포맷으로 변환하여 저장하고(S330), 메타 데이터베이스를 생성하고(S340), 동시발생행렬을 산출하고(S350), 유사도행렬을 산출하고(S360), 포괄 성형망으로 가시화한다(S370).According to the present embodiment, as shown in FIG. 3, the method for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting patent similarity may be performed by inputting a search formula (S310), searching for patent data (S320), downloading and integrating the same. The format is converted and stored (S330), a meta-database is generated (S340), a simultaneous matrix is calculated (S350), a similarity matrix is calculated (S360), and visualized by a comprehensive forming network (S370).
이하, 다양한 실시예를 통하여 각 구성요소의 특징을 상세히 설명하도록 한다 .Hereinafter, the features of each component will be described in detail through various embodiments.
제1 실시예First embodiment
본 발명의 제1 실시예에 따르면, 특허 데이터베이스에 접속하여 입력부에서 검색식이 입력되면(S310), 검색식에 대응되는 특허데이터를 검색하여(S320), 검색된 특허데이터를 다운로드하고 통합하여 설정된 포맷으로 변환하여 저장한다(S330).According to the first embodiment of the present invention, when a search expression is input from the input unit by accessing the patent database (S310), the patent data corresponding to the search expression is searched (S320), and the searched patent data is downloaded and integrated into a set format. Convert and store (S330).
검색식은 검색할 특허데이터의 키워드 또는 기술분류코드를 조합하여 생성될 수 있고, 공개 또는 등록공보의 서지사항을 조합하여 생성될 수 있다. The search expression may be generated by combining keywords or technical classification codes of patent data to be searched, and may be generated by combining bibliography of a publication or a registered publication.
다음으로, 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 표준화하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성할 수 있다(S340).Next, the stored patent data may be standardized according to each analysis field to generate a meta database for each analysis field (S340).
메타 데이터베이스 생성(S340)은 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 최소단위의 단어로 분절하고(S332), 저장된 특허데이터를 자연어법 처리한 후(S333), 분절과 자연어법 처리된 단어와 구절의 목록을 작성하여(S334), 시소러스 방식을 적용한다(S335). Meta database generation (S340) is to segment the stored patent data into the word of the minimum unit according to each analysis field (S332), after processing the stored patent data with natural language (S333), and the words and phrases processed with segmentation and natural language By creating a list of (S334), the thesaurus method is applied (S335).
시소러스에 의하여 단어와 구절 중 의미 있는 메타 데이터를 선택하고, 유사한 의미의 그룹으로 그룹화하여(S336), 시소러스 영역에 메타 데이터베이스로 저장하는 과정을 거쳐 메타 데이터베이스가 생성될 수 있다(S340).The meta database may be generated by selecting meaningful meta data among words and phrases by the thesaurus, grouping them into groups of similar meaning (S336), and storing the meta data in the thesaurus region as a meta database (S340).
메타 데이터베이스 생성 후(S340), 분석 분야별 메타 데이터베이스의 정보로부터 각각의 특허데이터 사이의 동시에 발생하는 메타 데이터의 수 또는 발생빈도를 이용하여 분석 분야별 동시발생행렬을 산출한다(S350).After generating the meta database (S340), the simultaneous generation matrix for each analysis field is calculated using the number or frequency of occurrence of the meta data simultaneously occurring between the patent data from the information of the meta database for each analysis field (S350).
동시행렬산출은 메타 데이터베이스를 검색하여(S342), 메타 데이터베이스로부터 단어와 구절이 포함되는 최소 의미 단위를 추출한 후(S344), 최소 의미 단위의 발생빈도를 산출함으로써(S350) 나타낼 수 있다. Simultaneous matrix calculation may be represented by searching the meta database (S342), extracting the minimum meaning unit including words and phrases from the meta database (S344), and calculating the frequency of occurrence of the minimum meaning unit (S350).
분석 분야별 동시발생행렬을 이용하여 특허데이터 사이의 유사도를 나타낸 유사도행렬을 산출하고(S360), 각각의 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화할 수 있다(S370).A similarity matrix indicating the similarity between patent data is calculated using the simultaneous generation matrix for each analysis field (S360), and the similarity between each patent data can be visualized by the comprehensive forming network (S370).
포괄 성형망으로 가시화하는 과정에서(S370), 분석 분야별 유사도행렬 중 하나를 선택한 경우, 선택된 각각의 특허데이터는 유사도행렬에 나타난 유사도에 따라 위치, 거리 또는 연결관계가 조절될 수 있다. In the process of visualizing the comprehensive forming network (S370), when one of the similarity matrices for each analysis field is selected, each of the selected patent data may be adjusted according to the similarity indicated in the similarity matrix.
포괄 성형망으로 가시화하는 과정에서(S370), 분석 분야별 유사도행렬 중 두 개를 선택한 경우, 각각의 분석 분야를 x, y 변수로 설정하고 특허데이터 중 어느 하나를 원점에 배치한 후 원점에 배치한 특허데이터와 나머지 특허데이터 사이 위치, 거리 또는 연결관계를 조절하여 좌표 평면상의 포괄 성형망으로 가시화할 수 있다. In the process of visualizing with a comprehensive forming network (S370), when two of the similarity matrices for each analysis field are selected, each analysis field is set as an x and y variable, and one of the patent data is placed at the origin and then placed at the origin. The position, distance or connection between the patent data and the rest of the patent data can be adjusted to visualize a comprehensive forming network on the coordinate plane.
또한, 설정된 주기가 경과되면(S380), 특허 데이터베이스에 접속하여 관심 특허데이터 정보에 대응되는 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색 및 갱신하여 특허데이터 사이의 유사도행렬을 산출하고 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화할 수 있다. In addition, when the set period elapses (S380), the patent database is accessed to search for and update the citation or cited patent data corresponding to the patent data information of interest to calculate a similarity matrix between the patent data, and to cover the similarity between the patent data. It can be visualized by the forming network.
제2 실시예Second embodiment
본 발명의 제2 실시예는 제1 실시예의 각 단계와 유사한 과정을 거쳐 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하므로, 차이점을 중심으로 설명하도록 한다. The second embodiment of the present invention visualizes the similarity between the citations of the patent data of interest and the patent data of interest or the cited patent data by a comprehensive forming network through a similar process to each step of the first embodiment, and thus the description will be mainly focused on the differences. .
본 발명의 제2 실시예에 따르면, 특허 데이터베이스에 접속하여 입력부에서 관심 특허데이터 정보가 입력되면(S310), 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터가 검색되고(S320), 검색된 특허데이터를 다운로드하고 통합하여 설정된 포맷으로 변환하여 저장한다(S330).According to the second embodiment of the present invention, when the interest patent data information is input from the input unit by accessing the patent database (S310), the citation or citation of the patent data of interest and the patent data of interest is searched (S320), and the retrieved patent data. The patent data is downloaded and integrated into a set format and stored (S330).
제1 실시예는 검색식에 대응되는 다수의 특허데이터가 일률적으로 검색되는 반면, 제2 실시예는 관심 특허데이터가 1차적으로 검색되고, 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터가 2차적으로 검색되는 차이가 있다.In the first embodiment, a plurality of patent data corresponding to the search expression is searched uniformly, while in the second embodiment, the patent data of interest is primarily searched, and the citation or cited patent data of the patent data of interest is secondarily searched. There is a difference that is retrieved.
동시발생행렬 또는 유사도행렬 산출은 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터에 대하여 각 분석 분야별로 산출하며, 포괄 성형망 가시화는 분석 분야별 유사도행렬 중 하나 이상의 유사도행렬을 선택하고 선택된 유사도행렬을 이용하여 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 각각의 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 포괄 성형망으로 가시화한다. Simultaneous matrix or similarity matrix calculation calculates the patent data of interest and patent data of citation or cited patent data for each analysis field, and the comprehensive molding network visualization selects one or more similarity matrix among similarity matrix by analysis field and selects similarity. The matrix is used to visualize the position, distance, or connection relationship of each patent data into a comprehensive forming network according to the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of the patent data of interest.
즉, 제1 실시예는 다수의 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하는 반면, 제2 실시예는 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하는 차이가 있다. That is, the first embodiment visualizes the similarity between a plurality of patent data as a comprehensive molding network, while the second embodiment uses the similarity between the citation or cited patent data of the patent data of interest and the patent data of interest as the comprehensive molding network. There is a difference in visibility.
포괄 성형망으로 가시화하는 과정에서, 분석 분야별 유사도행렬 중 두 개를 선택한 경우, 각각 대응되는 분석 분야를 x축 또는 y축의 변수로 설정하고 관심 특허데이터를 원점에 배치한 후, 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도를 좌표 평면상에 2차원적으로 가시화할 수 있다. In the process of visualizing the comprehensive forming network, if two of the similarity matrices are selected for each analysis field, the corresponding analysis field is set as the variable of the x-axis or the y-axis, and the patent data of interest is placed at the origin, and then the patent data of interest and interest The similarity between citation of patent data or cited patent data can be visualized two-dimensionally on the coordinate plane.
도 6은 본 발명의 다른 측면의 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법의 일 실시예에 의해 가시화된 포괄 성형망이고, 도 7은 본 발명의 다른 측면의 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법의 다른 실시예에 의해 가시화된 포괄 성형망을 나타낸 도면이다. 6 is a comprehensive forming network visualized by one embodiment of a method for implementing an intellectual property comprehensive forming network by patent similarity detection of another aspect of the present invention, and FIG. 7 is an intellectual property right by patent similarity detection of another aspect of the present invention. FIG. 3 is a view illustrating a comprehensive forming network visualized by another embodiment of a comprehensive forming network implementation method.
도 6에 도시한 바와 같이, 관심 특허데이터(P)와 관심 특허데이터의 인용(B1~B7) 또는 피인용(F1~F7) 특허데이터의 유사도를 하나의 분석 분야에 대하여 포괄 설형망으로 가시화할 수 있다. As shown in FIG. 6, the similarity between the patent data P of interest and the citations of the patent data of interest (B1 to B7) or the citations of the cited patents (F1 to F7) can be visualized in a comprehensive speech network in one analysis field. Can be.
특허데이터는 노드로 표시되고, 특허데이터 사이의 유사도는 연결관계로 표시될 수 있으며, 유사도가 0.5 이상인 경우 선으로 연결되도록 가시화할 수 있다. The patent data is represented by a node, and the similarity between the patent data may be represented by a connection relationship, and when the similarity is 0.5 or more, it may be visualized to be connected by a line.
도 7에 도시한 바와 같이, 관심 특허데이터와 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터의 유사도를 두 개의 분석 분야에 대하여 2차원적으로 가시화할 수 있다. As shown in FIG. 7, the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of the patent data of interest can be visualized two-dimensionally in two fields of analysis.
여기서, 인용 또는 피인용 특허데이터의 x좌표는 관심 특허데이터의 x 분석 분야에 대한 유사도를 의미하고, y좌표는 관심 특허데이터의 y 분석 분야에 대한 유사도를 의미한다. Here, the x coordinate of the cited or cited patent data means the similarity with respect to the field of x analysis of the patent data of interest, and the y coordinate means the similarity with respect to the y analysis field of the patent data of interest.
1차 인용 또는 피인용 특허데이터가 2차 인용 또는 피인용 특허데이터보다 관심 특허데이터와 거리가 가까우므로 x, y 분석 분야에 대하여 관심 특허데이터와 유사도가 높고, 1차 피인용 특허데이터는 x 분석 분야보다 y 분석 분야에 대하여 관심 특허데이터와 유사도가 높고, 1차 인용 특허데이터는 y 분석 분야보다 x 분석 분야에 대하여 관심 특허데이터와 유사도가 높다고 추정할 수 있다. Since the first cited or cited patent data is closer to the patent data of interest than the second cited or cited patent data, the similarity with the patent data of interest is high in the field of x and y analysis, and the first cited patent data is analyzed by x The similarity with the patent data of interest is higher in the y analysis field than the field, and the first cited patent data may be estimated to have a similarity with the patent data of interest in the x analysis field than the y analysis field.
또한, 2차 피인용 특허데이터는 x, y 분석 분야에 대하여 관심 특허데이터와 유사도가 가장 낮다고 추정할 수 있다.In addition, the second citation patent data can be estimated to have the lowest similarity with the patent data of interest in the x, y analysis field.
<특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법이 기록된 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체><Recordable Media Readable by Electronic Device Recording Method for Implementing IP-Inclusive Forming Network by Patent Similarity Detection>
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법을 수행하는 프로그램이 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. According to another aspect of the present invention, a program for performing an IPR implementation method by detecting patent similarity may be recorded and recorded on a recording medium readable by an electronic device.
특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성 가능하며, 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.  The intellectual property comprehensive forming network implementation method by detecting the patent similarity can be written by a computer program, and codes and code segments constituting the program can be easily inferred by a computer programmer in the art.
또한, 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법에 관한 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(Computer Readable Media)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 특허데이터의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화할 수 있다. In addition, the program related to the implementation of the intellectual property comprehensive forming network by detecting the patent similarity is stored in a computer readable medium, and read and executed by the computer to capture the similarity of the patent data. Visualization can be done with
본 발명은 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권의 포괄 성형망을 구현하는 장치 등에 적용될 수 있다. The present invention can be applied to an apparatus for implementing a comprehensive forming network of intellectual property rights by patent similarity detection.
또한, 본 발명은 특허 유사도 검출에 따라 연구, 개발이 필요한 기술 도출 또는 특허 침해 예방과 관련된 분야에 적용될 수 있다. In addition, the present invention can be applied to fields related to derivation of technology or prevention of patent infringement requiring research and development according to patent similarity detection.

Claims (22)

  1. 특허 데이터베이스에 접속하여 검색식에 대응되는 특허데이터를 검색하여 다운로드하여 저장하는 특허데이터 검색 및 저장부;A patent data search and storage unit for accessing a patent database to search for, download and store patent data corresponding to a search expression;
    상기 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 표준화하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하는 특허데이터 표준화부;A patent data standardization unit generating a meta database for each analysis field by standardizing the stored patent data according to each analysis field;
    상기 분석 분야별 메타 데이터베이스의 정보로부터 각각의 특허데이터 사이에 동시에 발생하는 메타 데이터의 수 또는 발생빈도를 이용하여 분석 분야별 동시발생행렬을 산출하고 상기 동시발생행렬을 이용하여 분석 분야별로 상기 특허데이터 사이의 유사도를 나타내는 유사도행렬을 산출하는 유사도산출부; From the information of the meta-database for each analysis field, a simultaneous matrix for each analysis field is calculated using the number or frequency of metadata occurring simultaneously between each patent data, and the patent data for each analysis field is calculated using the co-occurrence matrix. A similarity calculation unit for calculating a similarity matrix indicating a similarity degree;
    상기 분석 분야 중 두 개의 분야를 선택하여 x축, y축으로 설정하고, 상기 특허데이터 중 어느 하나를 선택하여 원점에 배치한 후, 상기 선택된 분석 분야에 대응되는 유사도행렬을 이용하여 상기 원점에 배치된 특허데이터와 나머지 특허데이터의 유사도에 따라 각 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 포괄 성형망으로 가시화하는 포괄 성형망 가시화부; 및Select two fields among the analysis fields and set them on the x-axis and y-axis, and select any one of the patent data and place them at the origin, and then place them at the origin by using the similarity matrix corresponding to the selected analysis field. A comprehensive forming network visualization unit for visualizing the position, distance, or connection relationship of each patent data into a comprehensive forming network according to the similarity between the patent data and the remaining patent data; And
    상기 특허 데이터베이스에 접속하여 특허데이터를 검색하여 다운로드 받고 각각의 특허데이터에 대하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하고 상기 메타 데이터베이스를 이용하여 분석 분야별로 동시발생행렬과 유사도행렬을 산출하여 상기 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하도록 제어하는 제어부;를 포함하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.Access to the patent database, search for and download patent data, create a meta database for each field of analysis for each patent data, and calculate the co-occurrence matrix and similarity matrix for each field of analysis using the meta database to obtain similarity between the patent data. Apparatus for implementing a intellectual property comprehensive forming network by detecting a patent similarity comprising a; control unit to control the visualization to a comprehensive forming network.
  2. 제1항에 있어서, The method of claim 1,
    상기 제어부는 주기적으로 상기 특허 데이터베이스에 접속하여 상기 검색식에 대응되는 특허데이터를 검색 및 갱신하여 상기 특허데이터 사이의 유사도행렬을 산출하고 상기 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하도록 제어하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.The controller periodically accesses the patent database, searches for and updates patent data corresponding to the search expression, calculates a similarity matrix between the patent data, and controls to visualize the similarity between the patent data in a comprehensive forming network. Apparatus for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting similarity.
  3. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 특허데이터 표준화부는 상기 저장된 특허데이터를 분석 분야에 따라 단어 또는 구절이 포함되는 최소단위인 메타 데이터로 표준화하는 것을 특징으로 하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.The patent data standardizing unit implements the intellectual property comprehensive forming network by patent similarity detection, characterized in that the standardized to the metadata stored in the minimum unit containing the word or phrase according to the analysis field.
  4. 제1항에 있어서, The method of claim 1,
    상기 유사도산출부는 자카드, 인클루전, 프록시미터, 코사인이 포함되는 유사도 계수 중 어느 하나를 이용하여 상기 특허데이터 사이의 유사도를 나타내는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.The similarity calculating unit implements the intellectual property comprehensive forming network by detecting a patent similarity indicating the similarity between the patent data using any one of the similarity coefficients including jacquard, inclusion, proxy meter, cosine.
  5. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 검색식이 입력되는 입력부가 더 포함되고, 유ㆍ무선 통신망을 통하여 상기 특허 데이터베이스에 접속하여 상기 특허데이터를 검색하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.And an input unit for inputting the search expression, and accessing the patent database through a wired / wireless communication network to search for the patent data.
  6. 제1항에 있어서,The method of claim 1,
    상기 분석 분야는 키워드, 출원인, 출원인 국적, 발명자, 발명자 국적, 기술분류코드, 청구항에 포함되는 단어 또는 구절을 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.The analysis field includes a keyword, applicant, applicant nationality, inventor, inventor nationality, technical classification code, a word or phrase included in the claims, the intellectual property comprehensive forming network implementation apparatus by the patent similarity detection.
  7. 특허 데이터베이스에 접속하여 관심 특허데이터 및 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색하여 다운로드하여 저장하는 특허데이터 검색 및 저장부;A patent data retrieval and storage unit for retrieving, downloading, and storing patent data of interest and citation or cited patent data of the patent data of interest by accessing a patent database;
    상기 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 표준화하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하는 특허데이터 표준화부;A patent data standardization unit generating a meta database for each analysis field by standardizing the stored patent data according to each analysis field;
    상기 분석 분야별 메타 데이터베이스 정보로부터 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 동시에 발생하는 메타 데이터의 수 또는 발생빈도를 이용하여 분석 분야별 동시발생행렬을 산출하고 상기 분석 분야별 동시발생행렬을 이용하여 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도를 나타내는 분석 분야별 유사도행렬을 산출하는 유사도산출부; From the meta database information for each analysis field, a simultaneous generation matrix for each analysis field is calculated by using the number or frequency of occurrence of metadata between the patent data of interest and the citation or cited patent data of the patent data of interest. A similarity calculation unit configured to calculate a similarity matrix for each analysis field indicating a similarity between the patent data of interest and citation or cited patent data of the patent data of interest using a generation matrix;
    상기 분석 분야별 유사도행렬 중 하나 이상의 유사도행렬을 선택하고 상기 선택된 유사도행렬을 이용하여 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 각각의 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 포괄 성형망으로 가시화하는 포괄 성형망 가시화부; 및Selecting one or more similarity matrices of the similarity matrix for each analysis field and using the selected similarity matrix, the position, distance, or location of each patent data according to the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of the patent data of interest. Comprehensive forming network visualization unit for visualizing the connection relationship to the forming network; And
    상기 특허 데이터베이스에 접속하여 관심 특허데이터 및 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색하여 다운로드 받고 각각의 특허데이터에 대하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하고 상기 메타 데이터베이스를 이용하여 분석 분야별로 동시발생행렬과 유사도행렬을 산출하여 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하도록 제어하는 제어부;를 포함하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.Access the patent database, search for and download the patent data of interest and citation or cited patent data of the patent data of interest, and generate a meta database for each analysis field for each patent data and simultaneously generate the analysis field by using the meta database. A control circuit for calculating a matrix and a similarity matrix to control the visualization of the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of the patent data of interest by a comprehensive shaping network; Implementation device.
  8. 제7항에 있어서, The method of claim 7, wherein
    상기 포괄 성형망 가시화부는, 상기 분석 분야별 유사도행렬 중 하나를 선택하고 상기 선택된 유사도행렬에 나타난 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 가시화하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.The comprehensive forming network visualization unit may select one of the similarity matrix for each analysis field, and according to the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of the patent data of interest shown in the selected similarity matrix, An apparatus for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting similarity of a patent that visualizes the position, distance, or connection relation of citation or cited patent data of interest.
  9. 제7항에 있어서, The method of claim 7, wherein
    상기 포괄 성형망 가시화부는, 상기 분석 분야 중 두 개를 선택하여 각각 x축, y축으로 설정하고 상기 관심 특허데이터를 원점에 배치한 후, 상기 선택된 분석 분야에 대응되는 유사도행렬에 나타난 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 좌표 평면에 가시화하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.The comprehensive forming network visualizing unit selects two of the analysis fields, sets the x-axis and the y-axis, respectively, and places the patent data of interest at an origin, and then displays the patent of interest shown in the similarity matrix corresponding to the selected analysis field. Patent similarity detection which visualizes the position, distance or connection relationship of the citation or cited patent data of the patent data of interest and the cited patent data on a coordinate plane according to the similarity between the data and the citation or cited patent data of the patent data of interest. An apparatus for implementing a comprehensive network of intellectual property rights by means of.
  10. 제7항에 있어서, The method of claim 7, wherein
    상기 제어부는 주기적으로 상기 특허 데이터베이스에 접속하여 상기 검색식에 대응되는 특허데이터를 검색 및 갱신하여 상기 관심 특허데이터와 상기 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도행렬을 산출하고 상기 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하도록 제어하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.The controller periodically accesses the patent database, searches for and updates patent data corresponding to the search expression, calculates a similarity matrix between the patent data of interest and the citation or cited patent data, and calculates the similarity between the patent data. An apparatus for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting a patent similarity which controls the visualization to a comprehensive forming network.
  11. 제7항에 있어서, The method of claim 7, wherein
    상기 유사도산출부는 자카드, 인클루전, 프록시미터, 코사인이 포함되는 유사도 계수 중 어느 하나를 이용하여 상기 특허데이터 사이의 유사도를 나타내는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.The similarity calculating unit implements the intellectual property comprehensive forming network by detecting a patent similarity indicating the similarity between the patent data using any one of the similarity coefficients including jacquard, inclusion, proxy meter, cosine.
  12. 제7항에 있어서,The method of claim 7, wherein
    상기 관심 특허데이터 정보가 입력되는 입력부가 더 포함되고, 유ㆍ무선 통신망을 통하여 상기 특허 데이터베이스에 접속하여 상기 관심 특허데이터 및 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.The apparatus further includes an input unit through which the patent data information of interest is input, and by accessing the patent database through a wired / wireless communication network to detect the citation or cited patent data of the patent data of interest and patent data of interest. Device for implementing a comprehensive forming network of intellectual property rights.
  13. 제7항에 있어서,The method of claim 7, wherein
    상기 특허데이터 표준화부는 상기 저장된 특허데이터를 분석 분야에 따라 단어 또는 구절이 포함되는 최소단위인 메타 데이터로 표준화하는 것을 특징으로 하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.The patent data standardizing unit implements the intellectual property comprehensive forming network by patent similarity detection, characterized in that the standardized to the metadata stored in the minimum unit containing the word or phrase according to the analysis field.
  14. 제7항에 있어서, The method of claim 7, wherein
    상기 분석 분야는 키워드, 출원인, 출원인 국적, 발명자, 발명자 국적, 기술분류코드, 청구항에 포함되는 단어 또는 구절을 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현장치.The analysis field includes a keyword, applicant, applicant nationality, inventor, inventor nationality, technical classification code, a word or phrase included in the claims, the intellectual property comprehensive forming network implementation apparatus by the patent similarity detection.
  15. 특허 데이터베이스에 접속하여 검색식을 입력하는 단계;Accessing a patent database and inputting a search expression;
    상기 특허 데이터베이스로부터 상기 검색식에 대응되는 특허데이터를 검색하는 단계;Retrieving patent data corresponding to the search expression from the patent database;
    상기 검색된 특허데이터를 다운로드하고 통합하여 설정된 포맷으로 변환하여 저장하는 단계;Downloading and integrating the retrieved patent data into a predetermined format and storing the converted patent data;
    상기 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 표준화하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하는 단계;Generating a meta database for each analysis field by standardizing the stored patent data according to each analysis field;
    상기 분석 분야별 메타 데이터베이스의 정보로부터 각각의 특허데이터 사이의 동시에 발생하는 메타 데이터의 수 또는 발생빈도를 이용하여 분석 분야별 동시발생행렬을 산출하는 단계;Calculating a co-occurrence matrix for each analysis field by using the number or frequency of metadata occurring simultaneously between respective patent data from the information of the meta-database for each analysis field;
    상기 분석 분야별 동시발생행렬을 이용하여 상기 특허데이터 사이의 유사도를 나타내는 분석 분야별 유사도행렬을 산출하는 단계; 및Calculating a similarity matrix for each analysis field indicating the similarity between the patent data using the analysis field-specific co-occurrence matrix; And
    상기 분석 분야별 유사도행렬 중 두 개를 선택하여 x축 또는 y축의 변수로 설정하고 상기 특허데이터 중 어느 하나를 원점에 배치한 후 상기 원점에 배치한 특허데이터와 나머지 특허데이터 사이의 유사도를 좌표 평면상의 포괄 성형망으로 가시화하는 단계;를 포함하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법.Select two of the similarity matrices for each analysis field as variables of x-axis or y-axis, and place any one of the patent data at the origin, and then measure the similarity between the patent data disposed at the origin and the remaining patent data on the coordinate plane. Visualizing a comprehensive forming network; Intellectual property comprehensive forming network implementation method by the patent similarity detection comprising a.
  16. 특허 데이터베이스에 접속하여 관심 특허데이터 정보를 입력하는 단계;Accessing a patent database and inputting patent data information of interest;
    상기 특허 데이터베이스로부터 상기 관심 특허데이터 정보에 대응되는 관심 특허데이터 및 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색하는 단계;Retrieving patent data of interest corresponding to the patent data of interest and citation or cited patent data of the patent data of interest from the patent database;
    상기 검색된 관심 특허데이터, 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터를 다운로드하고 통합하고 설정된 포맷으로 변환하여 저장하는 단계;Downloading and integrating the retrieved patent data of interest, citations or citations of the patent data of interest, and converting and storing the patent data of interest;
    상기 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 표준화하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하는 단계;Generating a meta database for each analysis field by standardizing the stored patent data according to each analysis field;
    상기 분석 분야별 메타 데이터베이스의 정보로부터 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 동시에 발생하는 메타 데이터의 수 또는 발생빈도를 이용하여 분석 분야별 동시발생행렬을 산출하는 단계;Calculating a co-occurrence matrix for each analysis field by using the number or frequency of occurrence of metadata simultaneously occurring between the patent data of interest and citation or cited patent data of the patent data of interest from the information of the analysis field-specific meta database;
    상기 분석 분야별 동시발생행렬을 이용하여 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도를 나타내는 분석 분야별 유사도행렬을 산출하는 단계; 및Calculating a similarity matrix for each analysis field indicating a similarity between the patent data of interest and citation or cited patent data of the patent data of interest using the simultaneous generation matrix for each analysis field; And
    상기 분석 분야별 유사도행렬 중 하나 이상의 유사도행렬을 선택하고 상기 선택된 유사도행렬을 이용하여 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 각각의 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 포괄 성형망으로 가시화하는 단계;를 포함하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법.Selecting one or more similarity matrices among the similarity matrices for each analysis field and using the selected similarity matrices, the position, distance, or location of each patent data according to the similarity between the patent data of interest and citation or cited patent data of the patent data of interest. Implementing a comprehensive network of intellectual property rights by detecting the patent similarity comprising the;
  17. 제16항에 있어서,The method of claim 16,
    상기 분석 분야별 유사도행렬 중 하나 이상의 유사도행렬을 선택하고 상기 선택된 유사도행렬을 이용하여 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도에 따라 각각의 특허데이터의 위치, 거리 또는 연결관계를 포괄 성형망으로 가시화하는 단계는,Selecting one or more similarity matrices of the similarity matrix for each analysis field and using the selected similarity matrix, the position, distance, or location of each patent data according to the similarity between the patent data of interest and the citation or cited patent data of the patent data of interest. The step of visualizing the connection relationship as a comprehensive forming network,
    상기 분석 분야별 유사도행렬 중 두 개를 선택하여 대응되는 분석 분야를 x축 또는 y축의 변수로 설정하고 상기 관심 특허데이터를 원점에 배치한 후, 상기 관심 특허데이터와 상기 관심 특허데이터의 인용 또는 피인용 특허데이터 사이의 유사도를 좌표 평면상의 포괄 성형망으로 가시화하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법After selecting two of the similarity matrix for each analysis field, the corresponding analysis field is set as a variable on the x-axis or y-axis, and the patent data of interest is placed at the origin, and then the citation or citation of the patent data of interest and the patent data of interest is performed. Implementation method of intellectual property comprehensive forming network by detecting patent similarity which visualizes similarity between patent data to comprehensive forming network on coordinate plane
  18. 제15항 또는 제16항에 있어서,The method according to claim 15 or 16,
    상기 특허 데이터베이스에 접속하여 검색식을 입력하는 단계에서,In the step of accessing the patent database and entering a search expression,
    상기 검색식은 검색할 특허데이터의 키워드, 기술분류코드, 특허등록번호 또는 특허출원번호를 조합하여 생성되는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법.The search formula is an intellectual property comprehensive forming network implementation method by detecting the patent similarity generated by combining a keyword, technology classification code, patent registration number or patent application number of the patent data to search.
  19. 제15항 또는 제16항에 있어서, The method according to claim 15 or 16,
    상기 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 표준화하여 분석 분야별 메타 데이터베이스를 생성하는 단계는,Standardizing the stored patent data according to each analysis field to generate a meta database for each analysis field,
    상기 저장된 특허데이터를 각각의 분석 분야에 따라 최소단위의 단어로 분절하는 단계;Dividing the stored patent data into words having a minimum unit according to each analysis field;
    상기 저장된 특허데이터를 자연어법 처리하는 단계;Natural language processing the stored patent data;
    상기 분절과 자연어법 처리된 단어와 구절의 목록을 작성하는 단계;Creating a list of words and phrases processed with the segment and natural language;
    상기 작성된 목록에 시소러스 방식을 적용하는 단계;Applying a thesaurus method to the created list;
    상기 시소러스에 의하여 단어와 구절 중 의미 있는 메타 데이터를 선택하고, 유사한 의미의 그룹으로 그룹화하는 단계; 및Selecting meaningful metadata of words and phrases by the thesaurus and grouping them into groups of similar meaning; And
    상기 그룹화된 시소러스 영역에 메타 데이터베이스로 저장하는 단계;를 포함하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법.And storing the grouped thesaurus region as a meta database.
  20. 제15항 또는 제16항에 있어서,The method according to claim 15 or 16,
    상기 분석 분야별 메타 데이터베이스의 정보로부터 동시에 발생하는 메타 데이터의 수 또는 발생빈도를 이용하여 동시발생행렬을 산출하는 단계는,Calculating a co-occurrence matrix using the number or frequency of meta data occurring at the same time from the information of the meta-database for each analysis field,
    상기 메타 데이터베이스로부터 단어와 구절이 포함되는 최소 의미 단위를 추출하는 단계; 및Extracting a minimum semantic unit including words and phrases from the meta database; And
    상기 최소 의미 단위의 발생빈도를 산출하는 단계;를 포함하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법.Comprising: calculating the frequency of occurrence of the minimum meaning unit; Intellectual property comprehensive forming network implementation method by the patent similarity detection comprising a.
  21. 제15항 또는 제16항에 있어서,The method according to claim 15 or 16,
    주기적으로 특허 데이터베이스에 접속하여 상기 관심 특허데이터 정보에 대응되는 인용 또는 피인용 특허데이터를 검색 및 갱신하여 상기 특허데이터 사이의 유사도행렬을 산출하고 상기 특허데이터 사이의 유사도를 포괄 성형망으로 가시화하도록 제어하는 단계;를 더 포함하는 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법.Periodically access the patent database to search and update the citation or citation patent data corresponding to the patent data information of interest to calculate a similarity matrix between the patent data and control the visualization of the similarity between the patent data to a comprehensive forming network Implementing a comprehensive network encompassing intellectual property rights by the patent similarity detection further comprising.
  22. 제15항 내지 제21항 중 어느 한 항에 있어서, 특허 유사도 검출에 의한 지적재산권 포괄 성형망 구현방법을 수행하는 프로그램이 기록되고 전자 장치에서 판독 가능한 기록매체.22. The recording medium according to any one of claims 15 to 21, wherein a program for performing a method for implementing an intellectual property comprehensive forming network by detecting patent similarity is recorded and can be read by an electronic device.
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