특허 시각화

Patent visualisation

특허 시각화는 정보 시각화의 응용이다.특허 건수가 꾸준히 늘고 있어 기업들이 지식재산을 전략의 일환으로 고려할 수밖에 없다.[1][2]특허맵핑과 마찬가지로 특허 포트폴리오를 신속하게 보기 위해 특허 시각화가 사용된다.

특허 시각화 전용 소프트웨어는 2000년부터 등장하기 시작했는데, 예를 들어, Aurigin의 Aureka(현재 Thomson Reuters가 소유하고 있다).[3]Questel,[4] PatSnap, Extentcloud, Reloccura, Extremat iNSIG Pro와 같은 많은 특허 및 포트폴리오 분석 플랫폼은 주제 맵,[6] 우선 순위 맵, IP 풍경 보고서 [7]등을 만들어 특허 문서 내의 특정 데이터를 시각화할 수 있는 옵션을 제공한다.[5]소프트웨어는 특허를 인포그래픽이나 맵으로 변환하여 분석가가 "데이터에 대한 통찰력을 얻고 결론을 도출할 수 있도록 한다.[8]'특허정보학'이라고도 하며,[9] '특허문서를 1대1로 작업할 때 보기 어려운 관계와 추세를 발견하기 위해 특허정보를 분석하는 과학'이다.[citation needed]

특허에는 정형 데이터(출판 번호 등)와 비정형 텍스트(제목, 추상, 청구 및 시각 정보 등)가 포함된다.정형 데이터는 데이터 마이닝에 의해 처리되고 비정형 데이터는 텍스트 마이닝으로 처리된다.[10]

데이터 마이닝

구조화된 정보를 처리하는 주요 단계는 1980년대 후반에 등장한 데이터 마이닝이다.[11]데이터 마이닝에는 통계, 인공지능, 머신러닝이 포함된다.[12]특허 데이터 마이닝은 특허 문서의 구조화된 데이터에서 정보를 추출한다.[13]이러한 구조화된 데이터는 위치, 날짜 또는 상태와 같은 서지학 분야다.

구조화된 필드

구조화된 데이터 설명 비즈니스 인텔리전스 사용
데이터 특허에는 우선순위, 출판자료, 발행일자 등 식별자료가 포함된다.
  • 우선 순위 데이터는 첫 번째 응용 프로그램, 해당 날짜 및 우선 순위 국가에 할당된 우선 순위 번호를 다시 그룹화한다.
  • 출판 데이터는 특허가 발행될 때 부여된 출판번호와 발행일로부터 18개월 후를 포괄한다.
  • 발행일은 특허가 부여된 자료로 통상 특허청에 따라 채운 후 3.5년이 지난 시점이다.
 날짜와 위치 필드를 교차하는 것은 시간과 공간의 기술에 대한 세계적인 비전을 제공한다.
피할당인 특허권 양도인은 단체 또는 개인 - 특허권의 소유자. 이 분야는 환경의 주요 행위자 순위를 제공할 수 있으므로 잠재적 경쟁자나 파트너를 시각화할 수 있다.
발명가 발명가들은 발명품/특허를 개발한다. 발명가의 분야가 배정자 분야와 결합하면 소셜네트워크를 만들어 현장 전문가를 따라갈 수 있는 방법을 제공할 수 있다.
분류 그 분류는 유사한 기술을 가진 발명품들을 재정립할 수 있다.가장 일반적으로 사용되는 것은 국제특허분류(IPC)이다.그러나, 예를 들어 유럽특허청은 ECLA에 프레임을 씌웠다. 주제별로 특허를 그룹화하면 말뭉치의 개요와 연구된 기술의 잠재적인 응용이 제공된다.
상태 법적 상태는 신청이 접수, 승인 또는 거부되었는지 여부를 나타낸다. 특허 가족 및 법적 지위 검색은 소송과 경쟁적 지능을 위해 매우 중요하다.

이점

데이터 마이닝은 경쟁업체의 파일링 패턴 연구를 가능하게 하고, 특정 기술 영역 내에 주요 특허 파일러를 위치시킨다.이 접근방식은 경쟁업체의 환경, 움직임 및 혁신 동향을 감시하는 데 도움이 될 수 있으며 기술 상태를 거시적으로 파악할 수 있다.

텍스트 마이닝

원리

텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 문서를 검색하는 데 사용된다.[14][15]이 기술은 인터넷 상에서 널리 사용되고 있으며, 생물정보학의 성공과 지적재산권 환경에서 사용되고 있다.[16]

텍스트 마이닝은 말뭉치에서 단어 재발에 대한 통계적 분석에 기초한다.[17]알고리즘은 제목, 요약, 주장에서 단어와 표현을 추출하여 선언에 의해 수집한다.그리고 "그리고"와 "만약"은 비정보적인 단어를 포함하는 것으로 분류되어 스톱워드 목록에 저장된다.정지목록은 정확한 분석을 위해 전문화될 수 있다.다음으로, 알고리즘은 특허 말뭉치의 빈도와 이 단어를 포함하는 문서 빈도에 따라 단어들의 무게를 기준으로 순위를 정한다.각 단어의 점수는 다음과 같은 공식을 사용하여 계산한다.[18][19]

여러 문서에서 자주 사용되는 단어는 몇몇 특허에서 자주 사용되는 단어보다 무게가 덜 나간다.최소 가중치 이하의 단어는 제거되어 관련 단어 또는 설명자의 목록을 남긴다.각 특허는 선택된 문서에서 발견된 설명자와 연관되어 있다.또한, 군집화 과정에서 이들 서술자는 하위 집합으로 사용되는데, 여기서 특허가 재편성되거나, 예를 들어 국제특허분류(International Patent Classifications)의 키워드와 같이 미리 정해진 범주에 특허를 배치하기 위한 태그로 사용된다.

네 개의 텍스트 부분은 텍스트 마이닝으로 처리할 수 있다.

  • 제목
  • 추상적
  • 클레임
  • 특허 전문

소프트웨어는 서로 다른 조합을 제공하지만 제목, 추상, 청구권이 일반적으로 가장 많이 사용되어 간섭과 관련성 사이에서 좋은 균형을 제공한다.

이점

텍스트 마이닝은 검색 범위를 좁히거나 특허 말뭉치를 신속하게 평가하는 데 사용될 수 있다.예를 들어, 쿼리가 관련 없는 문서를 생성하는 경우, 다단계 클러스터링 계층은 쿼리를 삭제하고 검색을 세분화하기 위해 해당 문서를 식별한다.텍스트 마이닝은 또한 가능한 매핑을 위해 말뭉치에 특정한 내부 분류법을 만드는 데 사용될 수 있다.

시각화

추가정보:특허지도

특허 분석과 정보 도구를 연계하면 부가가치가 높은 시각화를 통해 환경에 대한 개요를 제공한다.특허는 정형정보와 비정형정보를 포함하고 있기 때문에 시각화는 두 가지 범주로 나뉜다.구조화된 데이터는 거시적 지도와 통계 분석에서 데이터 마이닝으로 렌더링할 수 있다.구조화되지 않은 정보는 클라우드, 클러스터 맵, 2D 키워드 맵과 같이 표시될 수 있다.

데이터 마이닝 시각화

시각화 사진 설명 비즈니스 인텔리전스 사용
행렬 관리도 사진 그리드에서 다차원 데이터 세트를 요약하는 데 사용되는 그래픽 관리자 데이터 비교
위치 지도 사진 지리적 영역에 겹쳐진 데이터 값을 사용하여 매핑
  • 공간 패턴
  • 혁신적인 관할 구역 찾기
막대 차트 사진 직사각형 막대가 표시된 값과 비례하여 숫자 비교에 유용한 그래프. 데이터 진화
선 그래프 사진 두 모수가 어떻게 관련되고 어떻게 달라지는지 요약하는 데 사용되는 그래프. 데이터 진화 및 관계
파이 차트 사진 비율을 나타내기 위해 섹션으로 나뉜 원형 차트. 데이터 비교
버블 차트 사진 Magic Quadrant 차트와 유사한 시각화를 가능하게 하는 3축 2D 차트.
  • 시장만기
  • 경쟁분석
  • 라이센스 기회

텍스트 마이닝 시각화

시각화 설명 비즈니스 인텔리전스 사용
트리 리스트 계층 목록
  • 관련성 평가
  • 분류학
  • 개념관계
태그 구름 개념의 전체 텍스트.각 단어의 크기는 말뭉치의 빈도에 의해 결정된다.
  • 관련성 평가
  • 트리 목록보다 더 시각적임
2D 키워드 맵[20] 일반적으로 윤곽선 및 색상을 사용하여 릴리스를 정량적으로 표현한 단층 지도.지도상의 거리는 테마 간의 차이에 비례한다.[13]
  • 테마파크의 풍경화
  • SOM과의 유사성 비전
  • 경쟁업체 모니터링
문서 세트 연결의 양적 및 정성적 표현을 포함하는 2D 계층적 클러스터 맵(일반적으로 정량화된 셀과 색상을 사용함)주제 셀의 크기는 전체 문서 집합과 관련된 주제별 특허 수를 나타낼 수 있다.주제 셀 내부의 밀도와 분포는 주제 및 강도와 관련된 문서 수에 비례할 수 있다.
  • 테마파크의 풍경화
  • 경쟁업체 또는 기술 공간 모니터링
  • 정의된 특허 세트의 동향 파악
텍스트는 논리 그룹화 및 하위 그룹으로 분해된 다음 비례 원 호를 통해 해당 그룹의 탐색 가능한 계층 구조로 표시된다.
  • 테마파크의 풍경화
  • 기술 공간 모니터링
  • 대화형 탐색 및 세분화

데이터 마이닝과 텍스트 마이닝 모두를 위한 시각화

시각화 매핑은 텍스트 마이닝과 데이터 마이닝 결과에 모두 사용할 수 있다.

시각화 사진 설명 비즈니스 인텔리전스 사용
트리 맵 사진 계층 구조의 시각화.데이터 세트의 각 데이터 항목 또는 행은 선택한 파라미터에 비례하는 사각형으로 표시된다.
  • 계층적 주제의 경관 비전
  • 주제별 경쟁자 또는 기술 포지셔닝
네트워크 맵 사진 네트워크 다이어그램에서 실체는 노드 및 링크 다이어그램의 형태로 서로 연결된다.
  • 관계 비전
  • 유사한 경쟁업체 또는 기술 모니터링
인용 지도 사진 인용지도에서는 인용일을 x축에 시각화하고 각 개별 인용문은 y축에 기입한다.강력한 수직선은 출원일을 나타내며, 특허가 인용되는 인용구와는 반대로 특허에 의해 인용되는 인용구들을 보여준다.
  • 인용 이력 및 밀도에 대한 정성적 및 정량적 견해

사용하다

특허 출원 가능한 시각화 강조 사항:[21][22]

현장 적용:[24][22]

참고 항목

참조

  1. ^ [1][데드링크]
  2. ^ 케빈 G. 리벳, 데이비드 클라인 "지적 재산의 새로운 가치 발견", 하버드 비즈니스 리뷰 (2000년 1월 ~ 2월)
  3. ^ "Thomson Reuters Aureka Intellectual Property". Archived from the original on 4 February 2013.
  4. ^ "Patent Analysis, Mapping, and Visualization Tools - PIUG Space - Global Site".
  5. ^ "Patent iNSIGHT Pro". Archived from the original on 2014-02-21. Retrieved 2014-02-07.
  6. ^ 비교 토픽 맵을 이용한 특허 포트폴리오 분석 실시
  7. ^ Graphene Technology Insight 보고서
  8. ^ Daniel A Keim et IEEE Computer Society, "정보 시각화와 시각 데이터 마이닝", IEEE ON VISION 및 컴퓨터 그래픽 8: 1-8.
  9. ^ 앤서니 J. 트리페 "애국주의자들:툴에 대한 과제," 세계 특허 정보 25, n°3(2003년 9월): 211-221.
  10. ^ Laura Ruotsalainen, "기술 및 경쟁 인텔리전스를 위한 데이터 마이닝 도구" VTT Research Notes 2451(2008년 10월)
  11. ^ [2] 2010년 6월 12일 웨이백머신에 보관
  12. ^ "How Data Mining is Evolving".
  13. ^ a b 성주, 윤병운, 박용태 공원은 "새로운 기술 기회를 발견하기 위한 접근방법:키워드 기반 특허맵 접근방식" Technovation 29, n°6 (주인): 481-497.
  14. ^ [3] 2010년 10월 17일 웨이백머신에 보관
  15. ^ Bonino, Dario; Ciaramella, Alberto; Corno, Fulvio (2010). "Review of the state-of-the-art in patent information and forthcoming evolutions in intelligent patent informatics". World Patent Information. 32: 30–38. doi:10.1016/j.wpi.2009.05.008.
  16. ^ Sholom Weiss and al, Text Mining : 비정형 정보 분석을 위한 예측 방법, 1er ed. (2004년 봄)
  17. ^ 앙투안 블랜차드 "La cartographie des brevets" La Recherche n°398 (2006) : 82-83
  18. ^ Gerard Salton et Christopher Buckley, "자동 텍스트 검색에서 기간 가중치 접근법," Information Processing & Management 24, n°5 (1988): 513-523.
  19. ^ Y Kim, J Suh, et Park, "신흥 기술에 대한 특허 분석의 시각화," 응용 프로그램 34, 3번 (4, 2008): 1804–1812.
  20. ^ "Newsmap". Archived from the original on July 8, 2010. Retrieved April 28, 2017.
  21. ^ 미야케·M·무네·Y·히메노·K. "전략지식재산 포트폴리오 관리:'기술 열 지도'를 이용한 기술 평가, 노무라 연구소(NRI) 논문, n°83, (2004년 12월)
  22. ^ a b Charles Boulakia "특허 매핑" 웨이백 머신에 2011-03-13 보관
  23. ^ 리처드 시모어, "플래티넘 그룹 금속 특허 분석 및 매핑", 플래티넘 메탈 리뷰 52, n°4 (10, 2008): 231-240.
  24. ^ Susan E Cullen, "도토리부터 참나무까지: 특허감사가 혁신의 잠재력을 최대한 발휘하도록 돕는 방법" IP Value 2010 - 이사회실을 위한 국제 가이드: 26-30