WO2012153907A1 - 융합 지수를 산출하기 위한 특허 정보의 처리 방법 - Google Patents

융합 지수를 산출하기 위한 특허 정보의 처리 방법 Download PDF

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industry
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이혜진
송정한
박진호
배성민
이형욱
김철영
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Korea Institute of Industrial Technology KITECH
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    • G06Q50/18—Legal services
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Definitions

  • the present invention relates to a method for processing patent information, and more particularly, to a method for processing patent information for calculating a fusion index.
  • the technical problem to be solved by the present invention is to provide a method for processing patent information in order to calculate an objective fusion index.
  • the present invention provides a method of processing patent information for calculating a functional development index, a functional fusion index, and an industrial linkage index constituting a fusion index.
  • a method of processing patent information performed in a fusion index service system for calculating a fusion index comprising: (a) obtaining a patent classification associated with a patent included in a patent set and an industry classification corresponding to the patent classification; (b) calculating an industry distribution rate based on the industry classification; (c) selecting two or more of the industry classifications in order including the plurality of patents associated with the industry classifications; (d) calculating a technology convergence degree based on the number of patents associated with the industry classification selected in step (c); (e) calculating heterogeneous industry linkage scores based on the industry distribution rate and the degree of convergence of technology; calculating a technology distribution rate based on the number of patents associated with the industry classification selected in step (c); (g) calculating a technology share based on the number of the patent classifications including the patents associated with the industry classifications selected in step (c); (h) calculating a peer industry linkage score based on the technology distribution rate and the technology share; And (i) calculating an industry link
  • Step (g) may include normalizing the technology occupancy with reference to the technology occupancy correction coefficient.
  • the correction factor may be applied according to the ranking of the industry classification.
  • the patent classification may be determined according to a predetermined depth in the patent classification system to which the patent classification belongs.
  • the patent classification includes IPC classification, and the predetermined depth of the patent is any one of a subclass, a main group, and an n dot subgroup (n is a natural number).
  • the patent classification includes a USPC classification, and the predetermined depth of the patent may be any one of a class, a no dot subclass, or an n dot subclass (n is a natural number).
  • the patent classification may include a main patent classification.
  • a method of processing patent information performed in a fusion index service system for calculating a fusion index comprising: (a) obtaining a patent classification associated with a patent included in a patent set and time information associated with the patent; (b) calculating the number of patents per time unit for the patent set based on the time unit and the time information; (c) calculating the number of new technology patents for each time unit based on the patent classification and the time unit; (d) calculating a function score based on the number of patents by time unit and the number of new technology patents by time unit; (e) calculating the cumulative patent number for each time unit based on the time unit and the time information with respect to the patent set; calculating a cumulative reference time point associated with the cumulative patent number for each time unit; (g) calculating a timing score based on the cumulative reference time point; And (h) calculating a functional development index using the function score and the timing score.
  • Step (d) may include calculating a function score with reference to the depreciation factor indicating obsolescence of the technology.
  • the time unit may include a year unit.
  • the time information may include at least one of application date, publication date, and registration date.
  • the patent may include at least one of a published patent and a registered patent.
  • the patent classification may be determined according to a predetermined depth in the patent classification system to which the patent classification belongs.
  • the patent classification may include a subpatent classification and a main patent classification.
  • a method of processing patent information performed in a fusion index service system for calculating a fusion index comprising: (a) obtaining a patent classification associated with a patent included in a patent set; (b) calculating a patent classification number based on the number of at least one patent classification associated with one said patent; (c) obtaining a patent classification number weight corresponding to the patent classification number; calculating a function fusion score based on the patent classification number and the patent classification number weighting; (e) sending a service classification set comprising at least two services to the user computer; (f) receiving selection information from the user computer including information about the service selected from the service classification set; (g) calculating the service score based on the selection information; And (h) calculating a functional fusion index using the functional fusion score and the service score.
  • the step (g) may include calculating the service score with reference to the service weight.
  • the patent classification may be determined according to a predetermined depth in the patent classification system to which the patent classification belongs.
  • the patent classification may include a main patent classification.
  • the method of calculating the fusion index according to the present invention has the following effects.
  • FIG. 1 is a structural diagram showing the relationship between the detailed fusion index and the sub-element score included in the fusion index according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for calculating an industrial linkage index according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of calculating a functional development index in accordance with an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method for calculating a functional fusion index according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a graph illustrating an example of a function point calculation process according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a graph showing an example of a timing score calculation process according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a structural diagram showing the relationship between the detailed fusion index and the lower element score included in the fusion index according to an embodiment of the present invention.
  • the fusion index consists of three detailed fusion indices: a functional development index, a functional fusion index, and an industry linkage index.
  • the functional development index is calculated based on the function score and the timing score
  • the functional convergence index is calculated based on the functional convergence score and the service score
  • the industrial linkage index is calculated based on the heterogeneous industry linkage index and the same industry linkage index. do.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of processing patent information for calculating an industrial linkage index according to an embodiment of the present invention.
  • the patent set may be noise removed from a search engine search result based on a search expression including information on a specific product, technology, applicant, and the like.
  • the patent set may be composed of only published patents, only registered patents, or a mixture of both. In the case where both are configured to be mixed, equal weights may be assigned to the registered patent and the published patent, or different weights may be assigned.
  • the patent set may be obtained through a search expression at step S100, but the patent set may be obtained using patent data (patent number, etc.) stored in a user computer. Meanwhile, when the user manages a plurality of convergence index calculation projects, at least one patent set corresponding to each project may be obtained in operation S100.
  • the patent classification may use an international standard patent classification such as IPC, or may use a standard patent classification of one country such as USPC.
  • Patent classification has a depth of patent classification according to the patent classification system, and when using IPC, it is preferable to use a subclass or main group level (depth). In addition, when using a USPC, it is preferable to use the class or the level of the patent subclass immediately below.
  • Patent classification may use only the main classification, but sub classification may be used together with the main patent classification.
  • the industrial classification information may be a standard industrial classification (SIC) classification or a preset industrial classification.
  • SIC standard industrial classification
  • the industrial distribution ratio is calculated based on the industrial classification (S110).
  • industry classifications are related to patent classifications in a set of industry classifications, such as the SIC classification.
  • the industrial distribution rate may be calculated by dividing the number of industrial classifications by the number of all industrial classifications included in the industrial classification set. Higher distribution ratios by industry have a greater potential for industry convergence, and high concentrations of technologies are associated with the concentration of related technologies in specific industries.
  • two or more industrial classifications are selected in order of including a plurality of patents associated with the industrial classification (S120). At this time, it is preferable to select three industrial classifications.
  • the degree of convergence of the technology is calculated based on the number of patents associated with the industrial classification selected in step S120 (S130).
  • Technology convergence can be calculated by dividing the number of patents associated with the selected industry classification by the total number of patents included in the patent set.
  • a heterogeneous industry linkage score is calculated based on the industrial distribution rate and the degree of technology convergence (S140).
  • the degree of cross-industry linkage is proportional to the industry distribution rate but inversely proportional to the technology convergence rate, so that the industry distribution rate can be calculated by dividing the industrial distribution rate by the technology convergence rate.
  • the technology distribution ratio is calculated based on the number of patents associated with the industrial classification selected in step S120 (S150).
  • the technology distribution rate for the first industry classification may be calculated by dividing the number of patents associated with the first corresponding industry classification by the total number of patents included in the patent set.
  • the technology share is calculated based on the number of patent classifications including the patents associated with the industrial classification selected in step S120 (S160). For example, the technology occupancy may be calculated by dividing the number of patent classifications including patents associated with the industry classification by the number of patent classifications that may be associated with the industry classification.
  • the technology occupancy is normalized by referring to the technology occupancy correction coefficient (S165).
  • Equation (7) is an example of a method of normalizing technology occupancy.
  • NTSn TSn * Kn --- Equation (7)
  • NTSn normalized technology share
  • TSn technology share
  • Kn correction factor
  • the correction coefficient is differently applied for each rank of the corresponding industrial classification.
  • the peer-to-peer linkage score can be calculated by dividing the average of the normalized technology share by the sum of the distribution ratios by industry.
  • the industrial linkage index is calculated using the heterogeneous industry linkage score and the same industry linkage score (S180).
  • an industrial linkage index may be calculated by taking into account respective points of the heterogeneous linkage score and the same industry linkage score.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating a method of processing patent information for calculating a functional development index according to an embodiment of the present invention.
  • the patent set may be noise removed from a search engine search result based on a search expression including information on a specific product, technology, applicant, and the like.
  • the patent set may be composed of only published patents, only registered patents, or a mixture of both. In the case where both are configured to be mixed, equal weights may be assigned to the registered patent and the published patent, or different weights may be assigned.
  • the patent set may be obtained through a search expression at step S200, but the patent set may be obtained using patent data (patent number, etc.) stored in a user computer. Meanwhile, when the user manages a plurality of convergence index calculation projects, at least one patent set corresponding to each project may be obtained in operation S100.
  • the time information is a reference date for calculating the fusion index, and may include any one of the best date, application date, publication date, and registration date.
  • the time information is preferably based on the best date or the filing date, and more preferably, the best date considering the priority claim for accuracy.
  • the patent classification may use an international standard patent classification such as IPC, or may use a standard patent classification of one country such as USPC.
  • Patent classification has a depth of patent classification according to the patent classification system, and when using IPC, it is preferable to use a subclass or main group level (depth). In addition, when using a USPC, it is preferable to use the class or the level of the patent subclass immediately below.
  • Patent classification may use only the main classification, but sub classification may be used together with the main patent classification.
  • the number of patents per time unit is calculated for the patent set based on the time unit and the time information (S210). Specifically, for the patent set including two or more patents, the number of patents per time unit is calculated based on a time unit (for example, year).
  • the number of new technology patents for each time unit is calculated based on the patent classification and the time unit (S220). Specifically, in order to calculate the number of new technology patents for each unit of time, when a patent does not exist based on a set patent classification depth and a patent appears at a specific time point T, it may be considered that the new technology has appeared. For example, if the first patent appears in the unit in the USPC class unit or IPC subclass unit, it can be seen that a new technology appeared at this time.
  • a function score is calculated based on the number of patents by time unit and the number of new technology patents by time unit (S230). Specifically, a new technology score is first calculated based on the number of patents by time unit and the number of new technology patents by time unit.
  • Equation (1) is an example of a method for calculating the new technology score (DFDi) for each year.
  • the new skill score can be calculated using the depreciation factor considering the obsolescence of the skill.
  • Amortization factor reflects the decrease in value of a technology over time, taking into account the technology's life cycle.
  • the new technology score may be calculated by multiplying the right side of the formula (1) by the depreciation coefficient (depreciation coefficient ⁇ ⁇ 1) of the year.
  • the technical cumulative score for each year is calculated based on the calculated new technical score for each year.
  • Equation (2) is an example of a method for calculating the technical cumulative score (CDFDi) for each year.
  • the function score FS is calculated based on the yearly technical cumulative score CDFDi.
  • Equation (3) is an example of a method for calculating the function score FS.
  • the function score FS may be defined as the ratio of the technical cumulative scores (CDFDn-CDFDt-1) after the time point t as compared to the total n-year technical cumulative scores (CDFDn) as shown in FIG. 5.
  • the cumulative patent number for each unit of time is calculated for the patent set based on the time unit and the time information (S240).
  • a timing score is calculated based on the cumulative reference time point (S260).
  • Equation (4) is an example of a method for calculating the timing score TS.
  • the k point may be set to a point where the cumulative number of patents becomes 80% of the total as shown in FIG. 6.
  • the degree of functional development of the converged product should take into account both the time of product release and the type of patent development.
  • Major patents for converged products are generally registered before the product is released, and the number of registered patents tends to decrease rapidly when the product is released. Therefore, an increase in the number of registered patents may mean that the development potential of the corresponding function is increased, and a decrease in the number of registered patents may mean that the development potential is declining.
  • the timing score can be calculated as shown in Equation (4). .
  • the functional development index is calculated using the function score and the timing score (S270).
  • Equation (5) is an example of a method of calculating the functional development index (CI1).
  • the functional fusion index is calculated based on the patent classification acquired in step S200 (S400). Specifically, the functional fusion index may be calculated using the functional fusion score and the service score calculated based on the patent classification.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of processing patent information for calculating a functional convergence index according to an embodiment of the present invention.
  • the patent set may be noise removed from a search engine search result based on a search expression including information on a specific product, technology, applicant, and the like.
  • the patent set may be composed of only published patents, only registered patents, or a mixture of both. In the case where both are configured to be mixed, equal weights may be assigned to the registered patent and the published patent, or different weights may be assigned.
  • the patent set may be obtained through a search formula at step S300, but the patent set may be obtained using patent data (patent number, etc.) stored in a user computer. Meanwhile, when the user manages a plurality of convergence index calculation projects, at least one patent set corresponding to each project may be obtained in operation S100.
  • the patent classification may use an international standard patent classification such as IPC, or may use a standard patent classification of one country such as USPC.
  • Patent classification has a depth of patent classification according to the patent classification system, and when using IPC, it is preferable to use a subclass or main group level (depth). In addition, when using a USPC, it is preferable to use the class or the level of the patent subclass immediately below.
  • Patent classification may use only the main classification, but sub classification may be used together with the main patent classification.
  • the number of patent classifications is calculated based on the number of at least one patent classification associated with one patent (S310).
  • the functional fusion score is calculated based on the patent classification number and the patent classification number weighting (S330).
  • FC ACS * (WS / ⁇ (NCi)) * 1-exp (- ⁇ (NCi) / 100)
  • a service classification set including two or more services is transmitted to the user computer (S340).
  • selection information including information on a service selected from the service classification set is received from the user computer (S350).
  • the number of selected services may be treated as corresponding service information with reference to the selection information, and a service score may be generated based on the corresponding service information.
  • the service score may be generated using the service weight information.
  • the functional fusion index is calculated using the functional fusion score and the service score (S370).
  • the functional fusion index may be calculated by considering respective points of the functional fusion score and the service score.
  • the present invention can be utilized for the measurement of the degree of convergence, the evaluation of the degree of convergence, the calculation of the convergence index, and the service using the same for a product, a technology or a related patent set.
  • the present invention can be used to systematically promote the development of the convergence industry.

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Abstract

본 발명은 융합 지수 산출 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 특허 정보를 활용하여 융합 지수를 산출하는 방법에 관한 것이다. 본 발명의 융합 지수 산출 방법에 따르면, 특허 집합에 포함된 특허와 연관된 시간 정보, 특허 분류 및 특허 분류에 대응하는 산업 분류를 이용하여 융합 지수를 산출할 수 있다. 본 발명의 융합 지수 산출 방법은 객관적인 데이터인 특허 데이터를 사용하여 시스템적으로 융합 지수를 산출하므로, 객관적이면서도 타당한 융합 지수를 산출할 수 있다.

Description

융합 지수를 산출하기 위한 특허 정보의 처리 방법
본 발명은 특허 정보의 처리 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 융합 지수를 산출하기 위한 특허 정보의 처리 방법에 관한 것이다.
21세기에 들어서면서 전 산업 영역에 걸쳐 기술과 기술, 제품과 서비스, 서비스와 서비스 등 동종 및 이종 영역간의 융합(convergence)이 가속화되고 있다. 융합이라는 말은 MIT의 네그로폰테 교수가 통신과 방송, 미디어의 결합을 예견하고, 학계에서 이를 검토하면서 사용되기 시작하였다.
예를 들면, 1990년대를 거치면서 전 산업 영역은 IT가 결합하는 IT 융합으로 발전하였다.
21세기 들어 미국과 EU, 일본 등은 융합 기술에 대한 R＆D와 투자를 확대하였고, 다양한 형태의 융합이 폭발적으로 증가하였다. 미국은 나노(Nano) 기술을 중심으로 바이오(Bio) 기술, 정보(Information) 기술, 인지(Cognitive) 과학의 융합을 국가 어젠다로 하고 있으며, EU는 NBIC(Nano, Bio, Information, Cognitive) 기술의 융합뿐만 아니라 광범위한 학문 및 기술의 융합을 지향하고 있다.
이와 같이 전 세계적으로 융합이 글로벌 어젠다로 자리 잡아 가고 있으며, 이러한 글로벌 트렌드와 함께 우리나라도 2011년 4월 산업융합촉진법이 국회를 통과하고, 2011년 10월부터 발효되었다.
하지만, 이러한 융합의 트렌드 속에서도 융합의 정도를 계량화할 수 있고, 일목요연하며, 타당성이 높은 융합 지수는 개발되지 않아, 객관적이면서도 타당한 융합 지수의 개발이 시급하다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 객관적인 융합 지수를 산출하기 위하여 특허 정보의 처리 방법을 제공하는 것이다.
구제적으로, 융합 지수를 이루는 기능 발전 지수, 기능 융합 지수, 산업 연계 지수를 산출하기 위한 특허 정보의 처리 방법을 제공하는 것이다.
융합 지수를 산출하는 융합 지수 서비스 시스템에서 수행되는 특허 정보의 처리 방법에 있어서, (a) 특허 집합에 포함된 특허와 연관된 특허 분류 및 상기 특허 분류에 대응하는 산업 분류를 획득하는 단계; (b) 상기 산업 분류를 기초로 산업 분포율을 산출하는 단계; (c) 상기 산업 분류와 연관된 상기 특허를 다수 포함하는 순으로 2 이상의 상기 산업 분류를 선정하는 단계; (d) 상기 (c) 단계에서 선정된 상기 산업 분류와 연관된 상기 특허의 개수를 기초로 기술 수렴도를 산출하는 단계; (e) 상기 산업 분포율 및 상기 기술 수렴도를 기초로 이종 산업 연계 점수를 산출하는 단계; (f) 상기 (c) 단계에서 선정된 상기 산업 분류와 연관된 상기 특허의 개수를 기초로 기술 분포율을 산출하는 단계; (g) 상기 (c) 단계에서 선정된 상기 산업 분류와 연관된 상기 특허가 포함되는 상기 특허 분류의 개수를 기초로 기술 점유율을 산출하는 단계; (h) 상기 기술 분포율 및 상기 기술 점유율을 기초로 동종 산업 연계 점수를 산출하는 단계; 및 (i) 상기 이종 산업 연계 점수 및 상기 동종 산업 연계 점수를 이용하여 산업 연계 지수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 (g) 단계는 기술 점유율 보정 계수를 참조하여 상기 기술 점유율을 정규화 처리하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 보정 계수는 상기 산업 분류의 순위에 따라 적용될 수 있다.
상기 특허 분류는 상기 특허 분류가 속하는 특허 분류 체계에서 소정의 깊이에 따라 결정될 수 있다.
상기 특허 분류는 IPC 분류를 포함하고, 상기 특허 소정의 깊이는 subclass, main group, 또는 n dot subgroup(n은 자연수) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
상기 특허 분류는 USPC 분류를 포함하고, 상기 특허 소정의 깊이는 class, no dot subclass 또는 n dot subclass(n은 자연수) 중 어느 하나 일 수 있다.
상기 특허 분류는 주특허 분류를 포함할 수 있다.
융합 지수를 산출하는 융합 지수 서비스 시스템에서 수행되는 특허 정보의 처리 방법에 있어서, (a) 특허 집합에 포함된 특허와 연관된 특허 분류 및 상기 특허와 연관된 시간 정보를 획득하는 단계; (b) 상기 특허 집합에 대하여 시간 단위 및 상기 시간 정보를 기초로 시간 단위별 특허수를 산출하는 단계; (c) 상기 특허 분류 및 상기 시간 단위를 기초로 시간 단위별 신규 기술 특허수를 산출하는 단계; (d) 상기 시간 단위별 특허수 및 상기 시간 단위별 신규 기술 특허수를 기초로 기능 점수를 산출하는 단계; (e) 상기 특허 집합에 대하여 상기 시간 단위 및 상기 시간 정보를 기초로 시간 단위별 누계 특허수를 산출하는 단계; (f) 상기 시간 단위별 누계 특허수와 연관된 누계 기준 시점을 산출하는 단계; (g) 상기 누계 기준 시점을 기초로 시기 점수를 산출하는 단계; 및 (h) 상기 기능 점수 및 상기 시기 점수를 이용하여 기능 발전 지수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 (d) 단계는 기술의 진부화를 나타내는 상각 계수를 참조하여 기능 점수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 시간 단위는 연도 단위를 포함할 수 있다.
상기 시간 정보는 출원일, 공개일, 등록일 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 특허는 공개 특허 및 등록 특허 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 특허 분류는 상기 특허 분류가 속하는 특허 분류 체계에서 소정의 깊이에 따라 결정될 수 있다.
상기 특허 분류는 부특허 분류 및 주특허 분류를 포함할 수 있다.
융합 지수를 산출하는 융합 지수 서비스 시스템에서 수행되는 특허 정보의 처리 방법에 있어서, (a) 특허 집합에 포함된 특허와 연관된 특허 분류 획득하는 단계; (b) 하나의 상기 특허와 연관된 적어도 하나의 상기 특허 분류의 개수를 기초로 특허 분류 개수를 산출하는 단계; (c) 상기 특허 분류 개수에 대응하는 특허 분류 개수 가중치를 획득하는 단계; (d) 상기 특허 분류 개수 및 상기 특허 분류 개수 가중치를 기초로 기능 융합 점수를 산출하는 단계; (e) 2 이상의 서비스를 포함하는 서비스 분류 집합을 상기 사용자 컴퓨터로 전송하는 단계; (f) 상기 서비스 분류 집합에서 선택된 상기 서비스에 대한 정보를 포함하는 선택 정보를 상기 사용자 컴퓨터로부터 수신하는 단계; (g) 상기 선택 정보를 기초로 상기 서비스 점수를 산출하는 단계; 및 (h) 상기 기능 융합 점수 및 상기 서비스 점수를 이용하여 기능 융합 지수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 (g) 단계는 서비스 가중치를 참조하여 상기 서비스 점수를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 특허 분류는 상기 특허 분류가 속하는 특허 분류 체계에서 소정의 깊이에 따라 결정될 수 있다.
상기 특허 분류는 주특허 분류를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 융합 지수 산출 방법은 다음과 같은 효과가 있다.
첫째, 본 발명에 따른 융합 지수 산출을 위한 특허 정보의 처리 방법은 객관적인 데이터인 특허 데이터를 사용하여 시스템적으로 융합 지수를 산출하므로, 객관적이면서도 타당한 융합 지수를 산출할 수 있다.
둘째, 본 발명에 따른 융합 지수 산출을 위한 특허 정보의 처리 방법을 활용하면, 제품, 산업, 기업 및 기술 등 사이의 융합 지수를 체계적으로 빠르게 산출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 융합 지수에 포함된 세부 융합 지수 및 하위 요소 점수의 관계를 나타낸 구조도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 산업 연계 지수 산출 방법을 도시한 흐름도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 기능 발전 지수 산출 방법을 도시한 흐름도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 기능 융합 지수 산출 방법을 도시한 흐름도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 기능 점수 산출 과정의 일례를 도시한 그래프.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 시기 점수 산출 과정의 일례를 도시한 그래프.
이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 융합 지수 서비스 시스템(1000)의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 융합 지수에 포함된 세부 융합 지수 및 하위 요소 점수의 관계를 나타낸 구조도이다.
도 1을 참조하면, 융합 지수는 기능 발전 지수, 기능 융합 지수 및 산업 연계 지수의 3개의 세부 융합 지수로 이루어진다. 또한, 기능 발전 지수는 기능 점수 및 시기 점수를 기초로 산출되고, 기능 융합 지수는 기능 융합 점수 및 서비스 점수를 기초로 산출되며, 산업 연계 지수는 이종 산업 연계 지수 및 동종 산업 연계 지수를 기초로 산출된다.
이하에서는 3개의 세부 융합 지수를 산출하는 융합 지수 서비스 시스템(1000)을 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 산업 연계 지수를 산출하기 위한 특허 정보의 처리 방법을 도시한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 특허 집합에 포함된 특허와 연관된 특허 분류 및 특허 분류에 대응하는 산업 분류를 획득한다(S100).
특허 집합은 특정한 제품, 기술, 출원인 등에 대한 정보를 포함하는 검색식을 기초로 검색 엔진으로 검색한 결과에서 노이즈를 제거한 것일 수 있다. 또한, 특허 집합은 공개 특허만으로 구성되거나, 등록 특허만으로 구성되거나, 또는 양자가 혼합되어 구성될 수 있다. 양자가 혼합되어 구성되는 경우, 등록 특허와 공개 특허에 동등한 가중치를 부여하거나, 서로 다른 가중치를 부여할 수 있다. S100 단계에서 검색식을 통하여 특허 집합을 입수할 수 있지만, 사용자 컴퓨터에 저장된 특허 데이터(특허 번호 등)를 이용하여 특허 집합을 입수할 수도 있다. 한편, 사용자가 복수의 융합 지수 산출 프로젝트를 관리하는 경우, S100 단계에서 각 프로젝트마다 이에 대응되는 하나 이상의 특허 집합을 입수할 수 있다.
특허 분류는 IPC와 같은 국제 표준 특허 분류를 사용하거나, USPC 등과 같은 한 국가의 표준 특허 분류를 사용할 수 있다. 특허 분류는 특허 분류 체계에 따라, 특허 분류의 깊이를 가지며, IPC를 사용하는 경우 subclass 또는 main group 레벨(깊이)를 사용하는 것이 바람직하다. 또한, USPC를 사용하는 경우에는 class나 class의 직하위 특허 분류 레벨을 사용하는 것이 바람직하다. 특허 분류는 주특허 분류(main classification)만을 사용할 수도 있지만, 부특허 분류(sub classification)를 주특허 분류와 함께 사용할 수도 있다.
산업 분류 정보는 SIC(standard industrial classification) 분류 또는 기 설정된 산업 분류일 수 있다.
다음으로, 산업 분류를 기초로 산업 분포율을 산출한다(S110). 구체적으로, 산업 분류는 SIC 분류 등의 산업 분류 집합에서 특허 분류에 연관된 것이다. 산업 분포율은 산업 분류의 개수를 산업 분류 집합에 포함된 전체 산업 분류의 개수로 나누어 산출될 수 있다. 산업별 분포율이 높으면 산업 융합 잠재력이 크고, 특정 산업에 관련 기술이 집중되면 기술 수렴도가 높게 나타난다.
다음으로, 산업 분류와 연관된 특허를 다수 포함하는 순으로 2 이상의 산업 분류를 선정한다(S120). 이때, 산업 분류를 3개 선정하는 것이 바람직하다.
다음으로, S120 단계에서 선정된 산업 분류와 연관된 특허의 개수를 기초로 기술 수렴도를 산출한다(S130). 기술 수렴도는 선정된 산업 분류와 연관된 특허수를 특허 집합에 포함된 전체 특허수로 나누어 산출될 수 있다.
다음으로, 산업 분포율 및 기술 수렴도를 기초로 이종 산업 연계 점수를 산출한다(S140). 예를 들면, 이종 산업 연계 정도는 산업 분포율에 비례하지만 기술 수렴도에 반비례하므로, 산업 분포율을 기술 수렴도로 나누어 산출될 수 있다.
다음으로, S120 단계에서 선정된 산업 분류와 연관된 특허의 개수를 기초로 기술 분포율을 산출한다(S150). 예를 들면, 제1 산업 분류에 대한 기술 분포율은 제1 대응 산업 분류와 연관된 특허수를 특허 집합에 포함된 전체 특허수로 나누어 산출될 수 있다.
다음으로, S120 단계에서 선정된 산업 분류와 연관된 특허가 포함되는 특허 분류의 개수를 기초로 기술 점유율을 산출한다(S160). 예를 들면, 기술 점유을은 산업 분류와 연관된 특허가 포함되는 특허 분류의 개수를 산업 분류와 연관될 수 있는 특허 분류의 개수로 나누어 산출될 수 있다.
다음으로, 기술 점유율 보정 계수를 참조하여 상기 기술 점유율을 정규화 처리한다(S165).
아래의 식 (7)은 기술 점유율을 정규화 처리하는 방법의 일례이다.
NTSn = TSn * Kn --- 식 (7)
(NTSn : 정규화된 기술 점유율, TSn : 기술점유율, Kn : 보정계수)
(보정 계수(Kn (n=2,3))=Kn-1*(Topn의 분석집합 중분류 특허수의 합/Top1의 중분류별 특허수의 합)*TPn
제1 대응 산업 분류의 보정계수 K1 = 1
제2 대응 산업 분류의 보정계수 K2 = K1 * ( 제2 대응 산업 분류와 연관된 특허가 포함되는 특허 분류의 개수 / 제1 대응 산업 분류와 연관될 수 있는 특허 분류의 개수) * TP2
제3 대응 산업 분류의 보정계수 K3 = K2 * ( 제3 대응 산업 분류와 연관된 특허가 포함되는 특허 분류의 개수 / 제2 대응 산업 분류와 연관될 수 있는 특허 분류의 개수) * TP3)
이때, 보정 계수는 대응 산업 분류의 순위별로 달리 적용되는 것이 바람직하다.
다음으로, 기술 분포율과 기술 점유율을 기초로 동종 산업 연계 점수를 산출한다(S170).
예를 들면, 동종 산업 연계 점수는 정규화된 기술 점유율의 평균을 산업별 분포율의 합계로 나누어 산출될 수 있다.
다음으로, 이종 산업 연계 점수 및 동종 산업 연계 점수를 이용하여 산업 연계 지수를 산출한다(S180). 예를 들면, 이종 산업 연계 점수 및 동종 산업 연계 점수의 각각의 배점을 고려하여 산업 연계 지수를 산출할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 기능 발전 지수를 산출하기 위한 특허 정보의 처리 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 먼저, 특허 집합에 포함된 특허와 연관된 특허 분류 및 상기 특허와 연관된 시간 정보를 획득한다(S200).
특허 집합은 특정한 제품, 기술, 출원인 등에 대한 정보를 포함하는 검색식을 기초로 검색 엔진으로 검색한 결과에서 노이즈를 제거한 것일 수 있다. 또한, 특허 집합은 공개 특허만으로 구성되거나, 등록 특허만으로 구성되거나, 또는 양자가 혼합되어 구성될 수 있다. 양자가 혼합되어 구성되는 경우, 등록 특허와 공개 특허에 동등한 가중치를 부여하거나, 서로 다른 가중치를 부여할 수 있다. S200 단계에서 검색식을 통하여 특허 집합을 입수할 수 있지만, 사용자 컴퓨터에 저장된 특허 데이터(특허 번호 등)를 이용하여 특허 집합을 입수할 수도 있다. 한편, 사용자가 복수의 융합 지수 산출 프로젝트를 관리하는 경우, S100 단계에서 각 프로젝트마다 이에 대응되는 하나 이상의 특허 집합을 입수할 수 있다.
시간 정보는 융합 지수를 산출하기 위한 기준일이 되는 것으로, 최선일, 출원일, 공개일 및 등록일 중 어느 하나를 포함할 수 있다. 시간 정보는 최선일 또는 출원일을 기준일로 하는 것이 바람직하며, 정확성을 위하여 우선권 주장을 고려한 최선일을 기준일로 하는 것이 더욱 바람직하다.
특허 분류는 IPC와 같은 국제 표준 특허 분류를 사용하거나, USPC 등과 같은 한 국가의 표준 특허 분류를 사용할 수 있다. 특허 분류는 특허 분류 체계에 따라, 특허 분류의 깊이를 가지며, IPC를 사용하는 경우 subclass 또는 main group 레벨(깊이)를 사용하는 것이 바람직하다. 또한, USPC를 사용하는 경우에는 class나 class의 직하위 특허 분류 레벨을 사용하는 것이 바람직하다. 특허 분류는 주특허 분류(main classification)만을 사용할 수도 있지만, 부특허 분류(sub classification)를 주특허 분류와 함께 사용할 수도 있다.
다음으로, 특허 집합에 대하여 시간 단위 및 시간 정보를 기초로 시간 단위별 특허수를 산출한다(S210). 구체적으로, 2 이상의 특허를 포함하는 특허 집합에 대하여 시간 단위(예를 들어, 연도)를 기준으로 시간 단위별 특허수를 산출한다.
다음으로, 특허 분류 및 시간 단위를 기초로 시간 단위별 신규 기술 특허수를 산출한다(S220). 구체적으로, 시간 단위별 신규 기술 특허수를 산출하기 위하여, 설정된 특허 분류 깊이를 기준으로 특허가 존재하지 않다가 특정 시점 T에서 특허가 나타나면, 이를 신규 기술이 나타난 것으로 볼 수 있다. 예를 들면, USPC class 단위 또는 IPC subclass 단위로 하여 해당 단위에 최초 특허가 나타나면 이때 신규 기술이 나타난 것으로 볼 수 있다.
다음으로, 시간 단위별 특허수 및 시간 단위별 신규 기술 특허수를 기초로 기능 점수를 산출한다(S230). 구체적으로, 시간 단위별 특허수 및 시간 단위별 신규 기술 특허수를 기초로 신규 기술 점수를 먼저 산출한다.
아래의 식 (1)은 연도별 신규 기술 점수(DFDi)를 산출하는 방법의 일례이다.
DFDi = NPi * Wp + NTi * Wt --- 식 (1)
(DFDi : i 년도의 신규 기술 점수, NPi : 연도별 특허수, Wp : 특허 가중치, NTi : 신규 기술 특허수, Wt : 기술(분류) 가중치)
한편, 기술의 진부화를 고려한 상각 계수를 이용하여 신규 기술 점수를 산출할 수 있다. 상각 계수는 기술의 생명 주기(Life Cycle)를 고려하여 시간의 진행에 따라 기술의 가치가 줄어 듦을 반영하는 것이다. 구체적으로, 식 (1)의 우변에 해당 연도의 상각 계수(상각계수 α≤1)를 곱하여 신규 기술 점수를 산출할 수 있다.
다음으로, 산출된 연도별 신규 기술 점수를 기초로 연도별 기술 누적 점수를 산출한다.
아래의 식 (2)는 연도별 기술 누적 점수(CDFDi)를 산출하는 방법의 일례이다.
CDFDi = DFD0 + DFD1 + DFD2 +…+ DFDi-1 + DFDi --- 식 (2)
(CDFDi : 연도별 기술 누적 점수, DFDi : i 년도의 신규 기술 점수)
다음으로, 연도별 기술 누적 점수(CDFDi)를 기초로 기능 점수(FS)를 산출한다.
아래의 식 (3)은 기능 점수(FS)를 산출하는 방법의 일례이다.
FS = (CDFDn - CDFDt-1)/ (CDFDn) --- 식 (3)
(FS : 기능 점수, CDFDn : 전체 n년도 기술 누적 점수, CDFDn - CDFDt-1 : t시점 이후 기술 누적 점수)
즉, 기능점수(FS)는 도 5와 같이 전체 n년도 기술 누적 점수(CDFDn)에 대비한 t시점 이후 기술 누적 점수(CDFDn - CDFDt-1)의 비율로 정의될 수 있다.
다음으로, 특허 집합에 대하여 시간 단위 및 시간 정보를 기초로 시간 단위별 누계 특허수를 산출한다(S240).
다음으로, 시간 단위별 누계 특허수와 연관된 누계 기준 시점을 산출한다(S250).
다음으로, 누계 기준 시점을 기초로 시기 점수를 산출한다(S260).
아래의 식(4)는 시기 점수(TS)를 산출하는 방법의 일례이다.
TS = ( n - k ) / ( n ) --- 식(4)
(TS : 시기 점수, n : 전체 기간 , k : k시점 까지의 기간)
예를 들면, k시점은 도 6과 같이 특허의 누적개수가 전체의 80%가 되는 시점으로 설정될 수 있다.
융합 제품의 기능 발전 정도는 제품 출시 시점과 특허의 발전 형태를 동시에 고려해야 한다. 융합 제품에 대한 주요 특허들은 일반적으로 제품 출시되기 전에 등록되며, 제품이 출시되면 등록 특허 수는 급격히 감소하는 경향을 보여 준다. 따라서, 등록 특허수의 증가는 해당 기능의 발전 잠재력이 증가함을 의미하고, 등록 특허수의 감소는 발전 잠재력이 쇠퇴함을 의미할 수 있다. 융합 제품과 연관된 특허 출원수의 최고점(peak)이 전체 누적 특허수의 특정 위치(예를 들면, 80%가 되는 위치)를 차지한다고 보는 경우, 식 (4)와 같이 시기 점수를 산출할 수 있다.
다음으로, 기능 점수 및 시기 점수를 이용하여 기능 발전 지수를 산출한다(S270).
아래의 식 (5)는 기능 발전 지수(CI1)를 산출하는 방법의 일례이다.
CI1 = FS * AFS + TS * ATS --- 식 (5)
(CI1 : 기능 발전 지수, FS : 기능 점수, AFS : 기능 점수 배점, TS : 시기 점수, ATS : 시기 점수 배점)
다시 도 2를 참조하면, S200 단계에서 획득한 특허 분류를 기초로 기능 융합 지수를 산출한다(S400). 구체적으로, 기능 융합 지수는 특허 분류를 기초로 산출된 기능 융합 점수와 서비스 점수를 이용하여 산출될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 기능 융합 지수를 산출하기 위한 특허 정보의 처리 방법을 도시한 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 먼저, 특허 집합에 포함된 특허와 연관된 특허 분류 획득한다(S300).
특허 집합은 특정한 제품, 기술, 출원인 등에 대한 정보를 포함하는 검색식을 기초로 검색 엔진으로 검색한 결과에서 노이즈를 제거한 것일 수 있다. 또한, 특허 집합은 공개 특허만으로 구성되거나, 등록 특허만으로 구성되거나, 또는 양자가 혼합되어 구성될 수 있다. 양자가 혼합되어 구성되는 경우, 등록 특허와 공개 특허에 동등한 가중치를 부여하거나, 서로 다른 가중치를 부여할 수 있다. S300 단계에서 검색식을 통하여 특허 집합을 입수할 수 있지만, 사용자 컴퓨터에 저장된 특허 데이터(특허 번호 등)를 이용하여 특허 집합을 입수할 수도 있다. 한편, 사용자가 복수의 융합 지수 산출 프로젝트를 관리하는 경우, S100 단계에서 각 프로젝트마다 이에 대응되는 하나 이상의 특허 집합을 입수할 수 있다.
특허 분류는 IPC와 같은 국제 표준 특허 분류를 사용하거나, USPC 등과 같은 한 국가의 표준 특허 분류를 사용할 수 있다. 특허 분류는 특허 분류 체계에 따라, 특허 분류의 깊이를 가지며, IPC를 사용하는 경우 subclass 또는 main group 레벨(깊이)를 사용하는 것이 바람직하다. 또한, USPC를 사용하는 경우에는 class나 class의 직하위 특허 분류 레벨을 사용하는 것이 바람직하다. 특허 분류는 주특허 분류(main classification)만을 사용할 수도 있지만, 부특허 분류(sub classification)를 주특허 분류와 함께 사용할 수도 있다.
다음으로, 하나의 특허와 연관된 적어도 하나의 특허 분류의 개수를 기초로 특허 분류 개수를 산출한다(S310).
다음으로, 특허 분류 개수에 대응하는 특허 분류 개수 가중치를 획득한다(S320).
다음으로, 특허 분류 개수 및 특허 분류 개수 가중치를 기초로 기능 융합 점수를 산출한다(S330).
아래의 식 (6)은 기능 융합 점수(FC)를 산출하는 방법의 일례이다. FC = ACS * ( WS / ∑( NCi )) * 1 - exp ( - ∑( NCi ) / 100 )
(FC : 기능 융합 점수, ACS : 기능 융합 점수의 배점, ∑( NCi ) : 특허 분류 개수에 따른 특허수의 총합, WS = ∑( NCi * Wi ) : 특허 분류 개수에 따른 특허수와 가중치의 가중합, NCi : 특허가 포함되는 USPC의 개수가 i개 이상인 특허수, Wi : 특허가 포함되는 USPC의 개수가 i개 일 때의 가중치)
다음으로, 2 이상의 서비스를 포함하는 서비스 분류 집합을 사용자 컴퓨터로 전송한다(S340).
다음으로, 서비스 분류 집합에서 선택된 서비스에 대한 정보를 포함하는 선택 정보를 사용자 컴퓨터로부터 수신한다(S350).
다음으로, 선택 정보를 기초로 서비스 점수를 산출한다(S360).
구체적으로, 선택 정보를 참조하여 선택된 서비스의 개수를 대응 서비스 정보로 취급하고, 대응 서비스 정보를 기초로 서비스 점수를 생성할 수 있다. 이때, 서비스 가중치 정보를 이용하여 서비스 점수를 생성할 수 있다.
다음으로, 기능 융합 점수 및 서비스 점수를 이용하여 기능 융합 지수를 산출한다(S370). 예를 들면, 기능 융합 점수 및 서비스 점수의 각각의 배점을 고려하여 기능 융합 지수를 산출할 수 있다.
본 발명은 제품이나 기술 또는 관련된 특허 집합에 대하여, 융합 정도의 측정, 융합성 평가, 융합 지수의 산출과 이를 이용한 서비스에 활용될 수 있다.
나아가, 본 발명은 융합 산업 발전을 체계적으로 촉진하는데 이용 가능하다.

Claims (18)

  1. 융합 지수를 산출하는 융합 지수 서비스 시스템에서 수행되는 특허 정보의 처리 방법에 있어서,
    (a) 특허 집합에 포함된 특허와 연관된 특허 분류 및 상기 특허 분류에 대응하는 산업 분류를 획득하는 단계;
    (b) 상기 산업 분류를 기초로 산업 분포율을 산출하는 단계;
    (c) 상기 산업 분류와 연관된 상기 특허를 다수 포함하는 순으로 2 이상의 상기 산업 분류를 선정하는 단계;
    (d) 상기 (c) 단계에서 선정된 상기 산업 분류와 연관된 상기 특허의 개수를 기초로 기술 수렴도를 산출하는 단계;
    (e) 상기 산업 분포율 및 상기 기술 수렴도를 기초로 이종 산업 연계 점수를 산출하는 단계;
    (f) 상기 (c) 단계에서 선정된 상기 산업 분류와 연관된 상기 특허의 개수를 기초로 기술 분포율을 산출하는 단계;
    (g) 상기 (c) 단계에서 선정된 상기 산업 분류와 연관된 상기 특허가 포함되는 상기 특허 분류의 개수를 기초로 기술 점유율을 산출하는 단계;
    (h) 상기 기술 분포율 및 상기 기술 점유율을 기초로 동종 산업 연계 점수를 산출하는 단계; 및
    (i) 상기 이종 산업 연계 점수 및 상기 동종 산업 연계 점수를 이용하여 산업 연계 지수를 산출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (g) 단계는 기술 점유율 보정 계수를 참조하여 상기 기술 점유율을 정규화 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 보정 계수는 상기 산업 분류의 순위에 따라 적용되는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 특허 분류는 상기 특허 분류가 속하는 특허 분류 체계에서 소정의 깊이에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 특허 분류는 IPC 분류를 포함하고,
    상기 특허 소정의 깊이는 subclass, main group, 또는 n dot subgroup(n은 자연수) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 특허 분류는 USPC 분류를 포함하고,
    상기 특허 소정의 깊이는 class, no dot subclass 또는 n dot subclass(n은 자연수) 중 어느 하나 인 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 특허 분류는 주특허 분류를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  8. 융합 지수를 산출하는 융합 지수 서비스 시스템에서 수행되는 특허 정보의 처리 방법에 있어서,
    (a) 특허 집합에 포함된 특허와 연관된 특허 분류 및 상기 특허와 연관된 시간 정보를 획득하는 단계;
    (b) 상기 특허 집합에 대하여 시간 단위 및 상기 시간 정보를 기초로 시간 단위별 특허수를 산출하는 단계;
    (c) 상기 특허 분류 및 상기 시간 단위를 기초로 시간 단위별 신규 기술 특허수를 산출하는 단계;
    (d) 상기 시간 단위별 특허수 및 상기 시간 단위별 신규 기술 특허수를 기초로 기능 점수를 산출하는 단계;
    (e) 상기 특허 집합에 대하여 상기 시간 단위 및 상기 시간 정보를 기초로 시간 단위별 누계 특허수를 산출하는 단계;
    (f) 상기 시간 단위별 누계 특허수와 연관된 누계 기준 시점을 산출하는 단계;
    (g) 상기 누계 기준 시점을 기초로 시기 점수를 산출하는 단계; 및
    (h) 상기 기능 점수 및 상기 시기 점수를 이용하여 기능 발전 지수를 산출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 (d) 단계는 기술의 진부화를 나타내는 상각 계수를 참조하여 기능 점수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 시간 단위는 연도 단위를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 시간 정보는 출원일, 공개일, 등록일 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 특허는 공개 특허 및 등록 특허 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 특허 분류는 상기 특허 분류가 속하는 특허 분류 체계에서 소정의 깊이에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 특허 분류는 부특허 분류 및 주특허 분류를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  15. 융합 지수를 산출하는 융합 지수 서비스 시스템에서 수행되는 특허 정보의 처리 방법에 있어서,
    (a) 특허 집합에 포함된 특허와 연관된 특허 분류 획득하는 단계;
    (b) 하나의 상기 특허와 연관된 적어도 하나의 상기 특허 분류의 개수를 기초로 특허 분류 개수를 산출하는 단계;
    (c) 상기 특허 분류 개수에 대응하는 특허 분류 개수 가중치를 획득하는 단계;
    (d) 상기 특허 분류 개수 및 상기 특허 분류 개수 가중치를 기초로 기능 융합 점수를 산출하는 단계;
    (e) 2 이상의 서비스를 포함하는 서비스 분류 집합을 상기 사용자 컴퓨터로 전송하는 단계;
    (f) 상기 서비스 분류 집합에서 선택된 상기 서비스에 대한 정보를 포함하는 선택 정보를 상기 사용자 컴퓨터로부터 수신하는 단계;
    (g) 상기 선택 정보를 기초로 상기 서비스 점수를 산출하는 단계; 및
    (h) 상기 기능 융합 점수 및 상기 서비스 점수를 이용하여 기능 융합 지수를 산출하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 (g) 단계는 서비스 가중치를 참조하여 상기 서비스 점수를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 특허 분류는 상기 특허 분류가 속하는 특허 분류 체계에서 소정의 깊이에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
  18. 제15항에 있어서,
    상기 특허 분류는 주특허 분류를 포함하는 것을 특징으로 하는 특허 정보의 처리 방법.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015225357A (ja) * 2014-05-26 2015-12-14 一郎 工藤 株式上場企業特許力成長率評価装置、株式上場企業特許力成長率評価装置の動作方法及び株式上場企業特許力成長率評価プログラム

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8938510B2 (en) 2010-04-26 2015-01-20 Bittan Inc. On-demand mailbox synchronization and migration system
KR101315177B1 (ko) * 2011-05-09 2013-10-07 한국생산기술연구원 융합 지수 요소 점수 산출을 위한 특허 정보 처리 방법
US9654436B2 (en) 2012-11-27 2017-05-16 BitTitan Inc. Systems and methods for migrating mailbox data from systems with limited or restricted remote access
WO2016138474A1 (en) * 2015-02-26 2016-09-01 Bittitan, Inc. Data migration systems and methods including archive migration
CN106033465B (zh) 2015-03-19 2019-09-17 阿里巴巴集团控股有限公司 一种信息推送方法和装置
US20220114685A1 (en) * 2017-11-27 2022-04-14 Korea Invention Promotion Association Method and system of evaluating attribution of patent content using classification information
CN108648028A (zh) * 2018-02-07 2018-10-12 深圳市华慧品牌管理有限公司 基于价格信息的服务提供方推荐装置及推荐方法
US12099572B2 (en) * 2020-04-07 2024-09-24 Technext Inc. Systems and methods to estimate rate of improvement for all technologies
WO2022211099A1 (en) * 2021-03-31 2022-10-06 Olympus Corporation Patent valuation using artificial intelligence

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090062251A (ko) * 2007-12-12 2009-06-17 (주)광개토연구소 특허 분류 기호 전처리 모듈 포함 특허 정보 시스템

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20060096432A (ko) * 2003-10-23 2006-09-11 가부시키가이샤 아이.피.비. 기업평가 장치 및 기업평가 프로그램
US7917519B2 (en) * 2005-10-26 2011-03-29 Sizatola, Llc Categorized document bases
JP2008146603A (ja) * 2006-12-13 2008-06-26 Canon Inc 文書検索装置、文書検索方法、プログラム及び記憶媒体
US8380548B2 (en) * 2007-02-15 2013-02-19 So-ling Carmen Ng Method for managing intellectual property
US7881937B2 (en) * 2007-05-31 2011-02-01 International Business Machines Corporation Method for analyzing patent claims
US20110082839A1 (en) * 2009-10-02 2011-04-07 Foundationip, Llc Generating intellectual property intelligence using a patent search engine
US9104749B2 (en) * 2011-01-12 2015-08-11 International Business Machines Corporation Semantically aggregated index in an indexer-agnostic index building system
KR101315177B1 (ko) * 2011-05-09 2013-10-07 한국생산기술연구원 융합 지수 요소 점수 산출을 위한 특허 정보 처리 방법
US20150227590A1 (en) * 2014-02-12 2015-08-13 Robert Anton Nissen Patent search and display methods and systems

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090062251A (ko) * 2007-12-12 2009-06-17 (주)광개토연구소 특허 분류 기호 전처리 모듈 포함 특허 정보 시스템

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
KANG, HEE JONG ET AL.: "A Study on Forecast of the Promising Fusion Technology by US Patent Analysis", THE KOREAN SOCIETY FOR INNOVATION MANAGEMENT & ECONOMICS, 28 December 2006 (2006-12-28), pages 95 - 98, 109 *
MINISTRY OF KNOWLEDGE ECONOMY PRESS INFORMATION: "MKE The world's first conversion index developed", MKE HOMEPAGE, 7 May 2010 (2010-05-07), pages 2, 7 - 8 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015225357A (ja) * 2014-05-26 2015-12-14 一郎 工藤 株式上場企業特許力成長率評価装置、株式上場企業特許力成長率評価装置の動作方法及び株式上場企業特許力成長率評価プログラム

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