IPC 군집화 기반의 특허 Landscape에 관한 연구

김영호; 강지호; 박상성

doi:10.5391/JKIIS.2022.32.1.7

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김영호 (고려대학교) 강지호 (고려대학교) 박상성 (청주대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제32권 제1호

발행연도: 2022.2

수록면: 7 - 12 (6page)

DOI: 10.5391/JKIIS.2022.32.1.7

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지식재산권의 중요성 증대는 다양한 산업 분야에서 IP-R&D를 선택이 아닌 필수로 인식되게 하였다. IP-R&D를 수행하기 위해서는 대상 산업 분야에 대한 특허 Landscape가 선행되어야 한다. 기존의 특허 Landscape는 분석 대상 세부기술을 정성, 정량적으로 식별하고 특허 동향을 파악한다. 이중 정성적 방법은 관련 기술 전문가를 모색하는 것이 어려우며 비용이 많이 소요된다. 이러한 단점을 보완하기 위한 정량적 방법은 특허 텍스트 부분에 기계학습을 적용하여 세부기술을 식별한다. 그러나, 도출된 결과를 해석하는 것에는 여전히 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 특허 심사관이 부여한 IPC 코드에 기반하여 정량적으로 세부기술을 식별하는 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법으로 식별된 세부기술에 LSTM을 적용하여 기술 동향을 분석한다. 본 연구에서는 제안된 방법의 실제 산업 적용 가능성을 확인하기 위해 USPTO에 출원된 에너지 반도체 기술 관련 특허로 실험한다. 실험결과로, 3개의 세부기술을 식별할 수 있었으며 특허청의 산업기술-특허(IPC) 연계표를 통해 적합한 기술을 정의할 수 있었다.

#IP-RnD #Patent Landscape #Patent Big data Analysis #IPC Code #Clustering

참고문헌 (12)

참고문헌 신청

Y. Kim, S. Park, J. Lee, J. Hwang and J. Kim, IP-R&D Guide book, Korean Intellectual Property Office, 2021.

K. Kim, “Why is IP-R&D important? Success of R&D depends on IP-R&D,” Available: http://niceq.xehub.net/202005-strategy/%EC%99%9C-IP-RD%EA%B0%80-%EC%A4%91%EC%9A%94%ED%95%9C%EA%B0%80-RD%EC%9D%98-%EC%84%B1%EA%B3%B5-IP-RD%EC%97%90-%EB%8B%AC%EB%A0%B8%EB%8B%A4, 2020, [Accessed: December 2, 2021] T. Bubela, E. R. Gold, G. D. Graff, D. R. Cahoy, D. Nicol and D. Catls, “Patent landscaping for life sciences innovation: toward consistent and transparent practices,” Nature Biotechnology, vol. 31, pp. 202-206, 2013.

A. Trippe, Guidelines for Preparing Patent Landscape Reports, World Intellectual Propoerty Organization, 2015.

R. S. Norhasyima, T. M. I. Mahlia, “Advances in CO2 utilization technology: A patent landscape review,” Journal of CO2 Utilization, vol. 26, pp. 323-335, 2018.

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