제품관점의 특허지능 시스템을 위한 특허의 대상제품 인지 방법 = An Approach to Recognizing Target Products of Patents for Product-level Patent Intelligence Systems

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

A patent has its intended target products, and thus, identifying target products of patents could become a basis for product-level pa-tent intelligence systems that analyze firm’s competititive intelligence and developmental stages for multiple products. As part of de-veloping technology opportunity discovery system of Korea Institute of Science and Technology Information, this study proposes models for patent-product connection recognition. Based on the occurrences of product names in patent text, this study identifies prod-uct-IPC distribution vectors and patent-IPC distribution vectors. Then, we define patent-product connection recognition models, using similarities between pairs of patent and product IPC distributions and applying some recognition rules. As a result of performance tests, our proposed models showed a dramatic improvement in recognizing patents’ target products, compared to an existing recogni-tion model. We expect that our approach, as the initial work to computationally recognize patents’ target products, will be a corner-stone for other later product-level patent intelligence systems and studies.

국문 초록 (Abstract)

특허는 일반적으로 적용대상 제품을 지니며, 따라서 특허가 적용대상으로 삼고 있는 제품들을 인지하는 것은 다양한 제품에 대한 발전분석 및 기업간 경쟁분석과 같은 제품관점의 특허지능 시스템 개발을 위한 기반이 될 것이다. 세계 최초의 제품 기반의 특허지능 시스템인 한국과학기술정보연구원의 기술기회발굴 시스템의 일환으로, 본 연구는 특허-제품 대상관계 인지 모형을 제시한다. 본 연구는 특허문서 내에 존재하는 제품명들의 출현정보를 기반으로 제품의 IPC(International Patent Classification) 분포 벡터와 특허의 IPC 분포 벡터를 추출한 후, 제품과 특허의 IPC 분포 벡터 간의 유사도 및 판별규칙을 활용하는 특허-제품 대상관계 인지모형을 제시하고 표본특허들을 활용하여 제시된 모형들의 판별성능을 분석한다. 성능분석 결과, 제품명의 단순출현정보에 기반한 기존 특허-제품 대상관계 인지모형에 비해, 제시된 절차를 통해 개발된 네 가지 모형들의 성능이 획기적으로 높음을 파악하였다. 본 연구는 특허의 대상제품을 인지하는 모형을 최초로 제시했다는 의의를 지니며, 향후 제품수준의 특허지능 시스템에 관한 연구의 기반이 될 것이다.

참고문헌 (Reference)

1 박현석, "기업의 보유 기술 및 제품에 기반한 기술기회발굴" 대한산업공학회 40 (40): 442-450, 2014

2 Kim, Y. G., "Visualization of patent analysis for emerging technology" 34 (34): 1804-1812, 2008

3 "USPTO"

4 Fattori, M., "Text mining applied to patent mapping: a practical business case" 25 (25): 335-342, 2003

5 Lee, Y., "Technology opportunity identification customized to the technological capability of SMEs through two-stage patent analysis" 100 (100): 227-244, 2014

6 Lichtenthaler, E., "Technology intelligence processes in leading European and North American multinationals" 34 (34): 121-135, 2004

7 Li, X., "Patent citation network in nanotechnology (1976-2004)" 9 (9): 337-352, 2007

8 Yoon, B. U., "On the development and application of a self–organizing feature map–based patent map" 32 (32): 291-300, 2002

9 Yoon, B., "Morphology analysis for technology roadmapping: application of text mining" 38 (38): 51-68, 2008

10 Leydesdorff, L., "Interactive overlay maps for US patent (USPTO) data based on International Patent Classification (IPC)" 98 (98): 1583-1599, 2014

11 Yoon, J., "Identifying rapidly evolving technological trends for R&D planning using SAO-based semantic patent networks" 88 (88): 213-228, 2011

12 Nikulin, M. S., "Encyclopedia of Mathematics" 2001

13 Shibata, N., "Detecting emerging research fronts based on topological measures in citation networks of scientific publications" 28 (28): 758-775, 2008

14 Lee, H., "An ANP-based technology network for identification of core technologies: A case of telecommunication technologies" 36 (36): 894-908, 2009

15 Yoon, B., "A text-mining-based patent network: Analytical tool for high-technology trend" 15 (15): 37-50, 2004

16 Park, H., "A patent intelligence system for strategic technology planning" 40 (40): 2373-2390, 2013