특허 소송에서 빅데이터 분석의 활용

전우찬 서울대학교 기술과법센터 2021 Law & technology Vol.17 No.2

우리나라에서 빅데이터 분석 기술과 특허 소송에서 활용 가능한 지식재산 서비스 또는 법률 서비스 사이의 격차를 줄이기 위한 방안을 제안하였다. 지식재산 서비스에서 국내 기업은 해외 기업과 비교하여 데이터의 양과 질적인 측면에서 열세에 있으므로 국내의 지식재산 서비스를 제공하는 기업들은 데이터에 대한 정보처리 기술을 고도화하여 경쟁력을 확보할 필요가 있다. 또한 특허 빅데이터 분석 기법에 관한 다양한 연구를 활용할 수 있는 알고리즘과 데이터를 오픈소스 방식으로 공개할 수 있는 플랫폼을 제공하여 연구결과의 활용성을 강화할 필요가 있다. 지식재산 서비스의 활용도를 높이기 위해서는 데이터와 알고리즘에 대한 객관성과 투명성이 확보되어야 할 것이다. 법률 서비스에서는 법률산업 선진화와 신성장 동력 발굴 차원에서 리걸테크 산업을 육성하기 위한 산업투자 및 기반 확충에 나서야 한다. 또한 적정한 수준의 비식별화가 이루어진 판결문에 대해서는 연구자들이 손쉽게 접근할 수 있는 데이터베이스 구축이 필요하다. 우리나라는 영미법과 달리 디스커버리 제도가 존재하지 않고 기본적으로 성문법주의를 채택하고 있는 점을 감안하여 판결문 검색을 위한 공공 서비스 등 우리나라 제도에 필요한 부분에 집중할 필요가 있다. 현행 변호사법에 따라 비변호사가 빅데이터 분석 기술을 활용하여 유상으로 고객들을 상대로 법률사무를 취급하는 것은 금지된다. 그러나 변호사법 제109조 제1호의 궁극적인 목적이 일반 국민을 보호하기 위한 것임을 고려했을 때 적어도 알고리즘의 투명성과 데이터의 객관성이 확보되는 것을 전제로 변호사가 아닌 개인 또는 기업이 빅데이터 분석 기술을 활용해 법률 서비스를 제공하는 것을 일부 허용할 필요가 있으며 변리사 법에 의한 규제도 마찬가지의 고민이 필요하다. In Korea, a plan to reduce the gap between big data analytics technology and IP services or legal services that can be used in patent litigation was proposed. In IP services, domestic companies are inferior in terms of data volume and quality compared to foreign companies, so domestic companies that provide IP services need to enhance information processing technology for data to secure competitiveness. In addition, it is necessary to enhance the utilization of research results by providing a platform to disclose algorithms and data in an open-source manner that can utilize various research on patent big data analytics techniques. In order to increase the utilization of IP services, objectivity and transparency in data and algorithms will need to be secured. In legal services, industrial investment and infrastructure expansion to foster the legal tech industry must be initiated in order to advance the legal industry and discover new growth engines. In addition, it is necessary to establish a database that researchers can easily access for judgments that have been de-identified at an appropriate level. Considering that unlike the Anglo-American law, Korea does not have a Discovery system and basically adopts written law, it is necessary to focus on what is needed for the Korean system, such as public services to search for retrieving judgments. Under the current Lawyer Act, non-lawyers are prohibited from using big data analytics technology to deal with legal affairs with clients for a fee. However, considering that the ultimate purpose of Article 109 (1) of the Attorney-At-Law Act is to protect the general public, it is necessary to allow individuals or companies other than lawyers use big data analytics technology to provide legal services on the premise that at least transparency of algorithms and objectivity of data are secured. In addition the same needs to be considered for regulation under the Patent Attorneys Act.

베이지안 텍스트 마이닝과 시각화를 이용한 특허 빅데이터 분석

전성해(Sunghae Jun) 한국지능시스템학회 2020 한국지능시스템학회논문지 Vol.30 No.2

데이터의 크기와 다양화는 빅데이터의 대표적인 특성이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 대용량 데이터에 비하여 빅데이터는 문자, 숫자, 그림 등 다양한 데이터 원천이 비정형 형태로 저장되어 있다. 특허문서도 매우 방대한 크기를 가지며 하나의 특허문서는 발명자의 이름, 출원 날짜, 발명의 명칭, 기술 요약, 청구항, 도면 등 다양한 형태의 데이터로 이루어진다. 발명자에게 일정기간 동안 등록된 특허기술에 대한 배타적인 권리를 인정하는 특허제도의 특성으로 인하여 개발된 기술에 대한 많은 정보는 특허문서에 포함되어 있다. 따라서 특허 빅데이터 분석은 기술을 이해하기 위하여 반드시 필요한 과정이다. 본 연구에서는 특허 빅데이터의 분석을 위한 통합적 분석 방법을 제안한다. 제안 방법은 텍스트 마이닝과 베이지안 추론을 결합하여 특허 빅데이터의 전처리 과정부터 분석 및 활용까지의 전 과정에 대한 방법을 연구한다. 베이지안 시각화 및 베이지안 회귀분석을 결합하여 새로운 특허 빅데이터를 분석한다. 제안 방법의 성능평가를 위하여 본 연구에서는 인공지능 기술 관련 특허문서를 수집하고 분석에 이용한다. The volume and variety are typical characteristics of big data. Compared to the large amount of data stored in relational databases, big data is stored by various data types such as texts, numbers, and pictures with unstructured data form. Patent document data also has a very large size and a patent document consists of various types of data such as the inventor"s name, application date, name of the invention, technical summary, claims, and drawings. Due to the nature of the patent system which grants the inventors exclusive rights to patent technology registered for a certain period of time, much information about the developed technology is contained in the patent document. Therefore, patent big data analysis is an essential process for understanding technology. This study proposes an integrated analysis method for analyzing patent big data. The proposed method combines text mining and Bayesian inference to study the whole process from preprocessing to analysis and utilization of patent big data. We analyze the patent big data by newly combining Bayesian visualization and Bayesian regression. To show the performance evaluation of the proposed method, we collects patent documents related to artificial intelligence technology and uses them for analysis.

통계적 모델링을 통한 특허소송 위험요인 탐색에 관한 연구

박상성(Sangsung Park) 한국지능시스템학회 2020 한국지능시스템학회논문지 Vol.30 No.6

최근 대외 무역상황 악화 및 국가 간의 기술경쟁 심화로 인하여 기술자립의 중요성이 높아지고 있다. 효과적인 기술자립을 위해서는 핵심기술을 포함한 특허의 확보가 필수적이다. 글로벌 기업의 특허 포트폴리오 전략, NPE 출현 등은 특정 기술 분야에서 핵심적인 역할을 수행하는 특허에 대해 소송을 야기한다. 특허소송은 제품 또는 서비스 공급, R&D에 악영향을 주어 기술자립을 저해한다. 특허소송을 사전에 파악하고 예방하기 위하여 기업들은 다양한 방법을 활용한다. 그중 정량적 소송 예측모형은 특허 빅데이터에 기반하여 도출된 결과에 대해 객관성이 담보된다. 또한, 시간 및 비용을 절감할 수 있어 효율적인 소송 예측 및 R&D 전략 수립이 가능하다. 기존의 정량적 소송 예측모형들은 특허의 다양한 정보를 활용하였으나, 데이터의 수집 시점을 기준으로 모형을 구축한다. 따라서 수집시점 이후에 소송이 발생할 수 있는 특허 즉, 중도절단 데이터를 모형 구축에 반영하지 못한다. 본 연구에서는 생존분석을 통해 중도절단 데이터를 포함하고 특허소송에 영향을 주는 요인을 정량적으로 탐색한다. 실험방법으로는 수집된 특허 빅데이터에 Cox 비례위험모형을 구축하여 소송 위험요인을 탐색한다. 데이터는 인공지능 기술 관련 특허 중 USPTO에 등록된 것이다. 실험결과로써 IPC 코드 수, 패밀리 국가 수, 청구항 수, 기술이전 여부, 출원 후 등록까지 소요 시간이 소송 위험률을 높이는 인자로 도출되었다. The importance of technology independence is increasing due to the recent deterioration of the foreign trade situation and intensification of technological competition between countries. It is essential to secure patents including core technologies for effective technology independence. Global companies" patent portfolio strategies and the emergence of NPEs promote litigation against patents that play a key role in specific technology fields. Patent litigation hinders technology independence by adversely affecting product or service supply and R&D. Companies use a variety of methods to identify and prevent patent litigation in advance. Among them, the quantitative litigation prediction model ensures objectivity for the results derived based on patent big data. In addition, time and cost can be saved, enabling efficient litigation prediction and R&D strategy establishment. Existing quantitative litigation prediction models used various information of patents, but models are constructed based on the time of data collection. Therefore, patents that may cause litigation after the point of collection, that is, Censored data, cannot be reflected in model construction. This study includes censored data through survival analysis and quantitatively explores factors that influence patent litigation. As an experimental method, a Cox propotional hazards model is constructed from the collected patent big data to search for litigation hazard factors. The data is registered with the USPTO among patents related to artificial intelligence technology. As a result of the experiment, the number of IPC codes, the number of family countries, the number of registered claims, technology transfer status, and time required from application to registration were derived as factors that increase the litigation hazard ratio.

특허분석을 위한 빅 데이터학습

전성해(Sunghae Jun) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.5

빅 데이터는 여러 분야에서 다양한 개념으로 사용된다. 예를 들어, 컴퓨터학과 사회학에서 빅 데이터에 대한 접근방법에 차이가 있지만, 데이터분석 관점에서는 공통적인 부분을 갖는다. 즉, 공학이든 사회과학이든 빅 데이터에 대한 분석은 반드시 필요하다. 통계학과 기계학습은 빅 데이터의 분석을 위한 대표적인 분석도구이다. 본 논문에서는 빅 데이터분석을 위한 학습도구에 대하여 알아보고 검색된 빅 데이터 원천에서부터 분석을 거쳐 최종적으로 분석결과를 사용하는 전체과정에 대하여 효율적인 빅 데이터학습 절차에 대하여 제안한다. 특히, 대표적인 빅 데이터 구조를 갖고 있는 특허문서에 대하여 빅 데이터학습을 적용하여 특허분석을 수행하고 이 결과를 기술예측에 적용하는 방법에 대하여 연구한다. 제안방법에 대한 실제적용을 위하여 전 세계 특허청으로부터 빅 데이터 관련 특허문서를 검색하여 텍스트 마이닝의 전처리와 통계학의 다중선형회귀분석을 이용한 구체적인 빅 데이터학습에 대한 사례연구를 수행하였다. Big data issue has been considered in diverse fields. Also, big data learning has been required in all areas such as engineering and social science. Statistics and machine learning algorithms are representative tools for big data learning. In this paper, we study learning tools for big data and propose an efficient methodology for big data learning via legacy data to practical application. We apply our big data learning to patent analysis, because patent is one of big data. Also, we use patent analysis result for technology forecasting. To illustrate how the proposed methodology could be applied in real domain, we will retrieve patents related to big data from patent databases in the world. Using searched patent data, we perform a case study by text mining preprocessing and multiple linear regression of statistics.

키워드 네트워크 분석을 이용한 빅데이터 특허 분석

최주철 한국융합학회 2018 한국융합학회논문지 Vol.9 No.2

빅데이터의 활용은 비즈니스 가치를 높이는데 필수요소가 됨에 따라 빅데이터 시장의 규모가 점점 더 커지고 있다. 이에 따라 빅데이터 시장을 선점하기 위해서는 경쟁력 있는 특허를 선점하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 빅데이터 특허의 동향을 분석하기 위하여 영문 키워드 네트워크 기반 특허분석을 수행하였다. 분석 절차는 빅데이터 수집 및 전처리, 네트워크 구성, 네트워크 분석으로 구성되어 있다. 연구 결과는 다음과 같다. 빅데이터 특허 대다수는 예측 등을 위한 데이터 처리를 위한 특허이며, analysis, process, information, data, prediction, server, service, construction 키워드가 연결정도 중심성 및 매개 중심성이 높았다. 본 연구의 분석결과는 향후 빅데이터 특허 출원 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다. As the use of big data is necessary for increasing business value, the size of the big data market is getting bigger. Accordingly, it is important to apply competitive patents in order to gain the big data market. In this study, we conducted the patent analysis based keyword network to analyze the trend of big data patents. The analysis procedure consists of big data collection and preprocessing, network construction, and network analysis. The results of the study are as follows. Most of big data patents are related to data processing and analysis, and the keywords with high degree centrality and between centrality are “analysis”, “process”, “information”, “data”, “prediction”, “server”, “service”, and “construction”. we expect that the results of this study will offer useful information in applying big data patent.

빅데이터 기반의 특허 분석 시스템의 설계 및 구현

신정훈 한국정보과학회 2017 데이타베이스 연구 Vol.33 No.1

Today, the interest in intellectual property rights is growing, and the importance of patents, which is one of the intellectual property rights, is emphasized. In the case of a patent, it contains a lot of technical information like a paper, and it is possible to obtain useful information such as prior research and technology trends through patent analysis. However, patents have a large amount of data and it is difficult to collect patent data for the entire world that is continuously generated. In addition, there is a problem that patent data is difficult to process and analyze because the format of patent data provided for each country is different, and semi-structured and unstructured data are included. Therefore, in this paper, a big data-based patent analysis system is proposed to analyze patent data efficiently. The proposed system makes different formats of patent data into a common format by utilizing a big data technology and provides an environment to easily analyze the patent data. 오늘날 지식재산권에 대한 관심이 증가하고 있으며, 특히 대표적인 지식재산권 중 하나인 특허에 대한 중요성이 강조되고 있다. 특허의 경우 논문과 같이 전문적인 정보를 많이 포함하고 있어 특허 분석을 통해 선행 연구와 기술 동향과 같은 유용한 정보를 얻을 수 있다. 하지만 특허는 데이터양도 많고 지속해서 생성되는 전 세계 특허 데이터에 대한 수집이 어렵다. 또한, 국가별로 제공하는 특허 데이터의 형식이 다르고 반정형(Semi-Structured)이나 비정형(Unstructured)의 데이터를 포함하고 있어 특허 데이터 처리 및 분석이 어렵다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 빅데이터 기술을 활용하여 특허 데이터를 수집하고 각기 다른 형식의 특허 데이터를 공통된 형식으로 변환함으로써 특허 데이터 분석을 효율적으로 할 수 있는 빅데이터 기반의 특허 분석 시스템을 제안한다.

추론모델 기반 성과지표 네트워크를 이용한 특허 빅데이터 시각화에 관한 연구

박상성 한국지능시스템학회 2020 한국지능시스템학회논문지 Vol.30 No.1

특허는 빠르게 생성되며 축적된 양이 방대하고 다양한 형태의 정보를 포함하는 빅데이터이다. 특허 빅데이터의 정성분석은많은 시간과 비용이 소모된다. 또한, 전문가 기반 특허 분석은 전문가 의견에 편향된 결과가 도출될 수 있다. 이를 개선하기위해 데이터 기반 특허 분석이 필요하다. 그리고 특허에 존재하는 많은 질적 지표 및 텍스트 정보를 사용할 필요가 있다. 따라서 본 논문은 추론모델을 통해 특허의 텍스트 정보와 특허의 질적 성과지표와의 관계를 파악하기 위한 모델을 제안한다. 추론모델의 변수 중요도를 통해 성과지표와 특허의 서지정보 간의 관계를 도출한다. 도출된 특허의 성과지표와 서지정보의관계를 활용하여 네트워크 분석을 실시하며 이를 시각화하여 분석 결과를 가시성 높게 제공한다. 제안된 방법을 사용하면, 특정 기술의 비전문가도 분석 결과를 통해 특허 빅데이터의 내용을 쉽게 파악하는 것이 가능할 것으로 기대된다. 제안된방법은 스마트 카 특허를 사용하여 실제 적용 가능성을 검토하였다. 실험을 통해 성과지표와 텍스트 정보 간의 관계를추론하고 시각화하는 것이 가능하였다.

혁신특허전략 프레임워크의 체계적 운영 및 경쟁우위확보를 위한 특허빅테이터 활용방안에 관한 연구

김현아,차완규 국제문화기술진흥원 2021 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.7 No.2

At the time when interest in the use of big data is rising in the face of the technological paradigm shift of the 4th industrial revolution, interest in the use of patented big data is increasing, especially as the proportion of intangible assets of companies increases. In addition to quantitative information, patent data contains various information such as unstructured text such as title, abstract, claim, citation and citation relations, drawings, and technology classification. It is judged that the use of treatment is important. Therefore, in this study, in order to systematically operate the innovative patent strategy framework and to secure a competitive advantage by strengthening the fundamental technological competitiveness of the company, we propose a method of using patent big data centering on the case of Company A, and verify its validity. I would like to suggest some implications. Through this, it is intended to raise awareness of the use of patent big data, and to suggest ways to use patent big data in connection with the company's company-wide strategy, business strategy, and functional strategy. 4차 산업혁명의 기술의 패러다임 전환기를 맞이하여 빅데이터 활용방안에 대한 관심이 대두되고 있는 시점에 특히 기업의 무형자산의 비중이 증가함에 따라 특허빅데이터의 활용방안에 대한 관심이 증대되고 있다. 특허 데이터는 정량적인 정보 외에 제목, 초록, 청구항 등의 비정형 텍스트와 인용 및 피인용 관계, 도면, 기술 분류 등 다양한 정보를 포함하고 있어 다양성의 측면에서도 빅데이터로 간주되어 특허 데이터에 대한 체계적인 관리에서부터 처리 활용이 중요하다고 판단 된다. .이에 본 연구에서는 혁신특허전략 프레임워크의 체계적인 운영과 함께 기업의 근원적인 경쟁력 강화를 추진하여 강경쟁우위 확보를 추진하고자 특허빅데이터의 활용방안을 A사의 사례를 중심으로 제안하고, 이의 타당성을 검증하고 시사점을 제안하고자 한다. 이를 통해 특허빅데이터의 활용에 대한 인식을 제고하고, 기업의 전사전략, 사업전략, 기능전략과 연계한 특허빅테이터의 활용방안을 제시하고자 한다.

통계적 텍스트 마이닝을 이용한 빅 데이터 전처리

전성해(Sunghae Jun) 한국지능시스템학회 2015 한국지능시스템학회논문지 Vol.25 No.5

빅 데이터는 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 예를 들어, 컴퓨터학과 사회학에서 빅 데이터에 대한 서로간의 접근방법에 대한 차이는 있겠지만 빅 데이터의 분석을 통한 활용 측면에서는 공통적인 부분을 갖는다. 따라서 대부분의 분야에서 빅 데이터에 대한 의미 있는 분석과 활용은 필요하게 된다. 통계학과 기계학습은 빅 데이터의 분석을 위한 다양한 방법론을 제공한다. 본 논문에서는 빅 데이터분석 과정에 대하여 알아보고 수집된 빅데이터의 원천에서부터 분석을 거쳐 최종적으로 분석결과를 활용하는 전체 과정을 위한 효율적인 빅 데이터 분석방법에 대하여 연구한다. 특히, 빅 데이터의 특성을 갖는 여러 데이터 중 하나인 특허문서 데이터에 대하여 빅데이터분석을 적용하여 효과적인 특허분석을 수행하고 이 결과를 연구개발 기획에 적용하는 방법론에 대하여 제안한다. 제안방법에 대한 실제적용을 위하여 전 세계 특허데이터베이스로부터 실제 기업의 전체 출원, 등록 특허문서를 수집, 분석하고 연구개발 업무에 활용하는 전 과정에 대한 사례연구를 수행하였다. Big data has been used in diverse areas. For example, in computer science and sociology, there is a difference in their issues to approach big data, but they have same usage to analyze big data and imply the analysis result. So the meaningful analysis and implication of big data are needed in most areas. Statistics and machine learning provide various methods for big data analysis. In this paper, we study a process for big data analysis, and propose an efficient methodology of entire process from collecting big data to implying the result of big data analysis. In addition, patent documents have the characteristics of big data, we propose an approach to apply big data analysis to patent data, and imply the result of patent big data to build R&D strategy. To illustrate how to use our proposed methodology for real problem, we perform a case study using applied and registered patent documents retrieved from the patent databases in the world.

베이즈 요인 기반의 선형모형과 키워드네트워크를 이용한 특허 빅데이터 분석

최성용,전성해 한국지능시스템학회 2022 한국지능시스템학회논문지 Vol.32 No.5

크기와 다양성의 특성을 갖는 빅데이터는 텍스트와 숫자뿐만 아니라 그림, 동영상, 센서 데이터 등 다양한 형태로 이루어진다. 특히, 웹, 보고서, 기사, 특허, 논문 등 텍스트 문서는 빅데이터의 상당 부분을 차지한다. 본 논문에서는 텍스트 빅데이터인 특허문서를 분석하기 위한 통계적 방법을 제안한다. 특허 빅데이터는 영과잉의 희소성 문제로 인하여 모형구축에어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 베이즈 요인을 이용하여 최적의모형을 선택하고 모형에 포함된 키워드를 이용한 시각화를 수행하는 방법을 연구하고 이를통하여 특허 키워드 간의 기술 연관관계를 구축한다. 제안 방법의 성능평가를 위하여 특허데이터베이스로부터 실제 특허문서를 검색하고 분석하는 실험을 수행한다. 최종적으로 실험결과를 통하여 제안 방법의 실제 적용 가능성을 보이고 본 논문의 타당성을 확인한다.