특허 정보 분석 방법은 문헌 계량학을 바탕으로 다른 학과의 지식과 관련 도구를 이용한다. 과거의 특허 정보 분석은 주로 특허 문헌에서 대량의 특허 정보를 수동으로 추출하고, 관련 통계 방법을 활용하고, 업계 경험과 연계하여 분석하고, 특허 문헌 뒤에 숨겨진 정보를 발굴하고, 기업 기술 혁신을 위한 의사 결정 서비스를 관리하는 것이다. 그래서 당시의 주요 분석 방법은 원문 분석법, 단순 통계 분석법, 단순 통계에 기반한 차트법, 동적 벡터법 등이었다.
1. 원문 분석.
경쟁사의 특허 설명서를 검색하고, 주의 깊게 읽고 분석하고, 경쟁사의 신제품, 신기술 개발 특징 (격차 찾기, 기술 개선, 기술 합성, 특허 기술 원리 등) 을 파악합니다.
2. 간단한 통계 분석.
특허 발명가 수, 특허 신청자 수, 특허 분류번호, 특허 문헌 수에 따라 각각 통계 분석을 진행한다. 관련 상황에 대한 통계 분석을 통해 각국의 과학 기술 진보 현황, 기술 연구 관심사 또는 핫스팟의 이전을 이해할 수 있으며, 현재 기술 발명가의 관심사와 본 기술 분야의 발전 방향을 어느 정도 찾아내 특정 기술 분야의 경쟁을 보고 가장 활발한 영역을 판단할 수 있다.
3. 코디된 통계 분석.
특허 통계에서 특허 분류 번호, 특허권자, 특허 출원일 (승인 발표일), 특허 출원국의 조합 통계를 통해 각종 통계를 얻은 후 이 통계를 분석한다.
4. 키워드 주파수 통계.
(1) 중복 특허 신청을 삭제하고 특허 항목, 요약 및 제목에서 기술 실험 개념이 포함된 키워드를 추출합니다. ② 통계 키워드 출현 빈도; (3) 독서는 확률이 높은 키워드의 논리적 조합이며 기술 개념에 대한 새로운 이해다.
5. 기술 세분화 후 재통계를 합니다.
계층 트리 원리에 따라 한 기술을 세분화하여 하위 개념을 항목별로 집계하다.
지표 변화도 및 기술 동향 및 특성 비교표.
기술 동향 및 기능 테이블은 주로 기술 분야 및 제품의 특정 기능 등 다양한 기업이 여러 해에 특허를 출원하는 기술 동향 및 특성을 반영하여 각 기업의 기술 발전 추세와 방향을 비교하는 데 사용됩니다. 주요 형식은 다음과 같습니다: 다른 연도, 다른 기술 분야의 기업 기술 개발 비교, 다른 과학 연구 주제의 비교, 다른 기업의 다른 과학 연구 주제의 비교, 다양한 요인의 회귀 분석.
벡터 동적 모델 방법.
특허 문헌은 과학기술의 수량관계를 반영할 뿐만 아니라 과학기술 발전의 방향도 함축하고 있다. 그래서 벡터의 개념으로 표현합니다. 벡터 모델 방법의 응용은 통계 동적 데이터를 벡터 모델링하여 과학 발전 추세를 평가하고 예측하는 것이다.
8. 특허 인용 분석 방법.
특허 문헌이 참고 문헌을 인용하는 현상을 분석하고, 그 양적 특징과 기억 법칙을 밝히고, 이에 따라 기술 발전 추세를 평가한다.
9. 주제 데이터 분석.
이른바' 주제 데이터 분석법' 이란 국제 발명 분류표에 특허 문헌이 분산되는 정도에 따라 한 주제 문헌의 지리적 분포와 연구 내용을 정리, 결합 및 분석하여 전 세계 혁신 활동이 가장 활발한 국가와 중점 연구의 영역을 예측하는 것이다.
둘째, 특허 정보 분석 방법의 최신 개발
컴퓨터가 보급됨에 따라 정보기술과 네트워크 기술이 발달하면서 특허 정보 분석이 수공 처리에서 컴퓨터 기반 도구로 옮겨가고 있다. 이는 특허 정보 분석에 큰 편의를 제공하며 특허 정보 분석 방법을 자동화, 인텔리전스 및 시각화로 발전시킬 수 있도록 합니다.
1. 컴퓨터 정량화 처리.
각 분야에 포함된 수백 편의 특허 문헌을 정량적으로 분석하려면 이들 특허 문헌의 신청일, 주요 분류번호, 우선신청국, 신청자, 발표번호 등 설명 항목을 검색, 필터링, 통계 및 차트로 작성해야 한다. 수작업으로 하는 것은 분명히 시간이 많이 걸리고 힘이 든다. 따라서 특허 정보 분석 데이터베이스를 구축하고 컴퓨터 분석 및 통계 방법을 사용하여 데이터베이스의 특허 문헌을 정량적으로 분석할 필요가 있다.
특허 정보 분석 데이터베이스에서 EXCEL 스프레드시트의 강력한 기능을 활용하여 각 설명자를 정렬하고, 각 연도, 국가, 회사의 특허 출원 번호를 선별한 다음, 이러한 항목을 정량적으로 집계하여 해당 분야의 특허 발전 상황을 각 방면에서 이해할 수 있는 목표 통계 차트를 작성합니다. 구체적으로 말하자면, 1 특허 출원 수의 시간 분포는 특정 기술 분야의 미래 추세를 측정할 수 있습니다. (2) 특허 문헌 기술 주제 분류, 기술 주제를 분류하고 기술 주제 분포도를 만들 수 있습니다. (3) 우선권 국가의 국내 특허 출원 수를 집계함으로써 해당 분야에서 각 국가의 기술력을 알 수 있다. (4) 각 회사가 보유한 특허의 수를 집계하면 해당 기술 분야에서 각 회사의 기술 경제력을 드러낼 수 있다. ⑤ 회사의 외국 특허 출원 상황, 두 개 이상의 국가의 특허 출원 수를 집계하여 회사의 외국 특허 출원 수 분포도를 작성하였다. ⑥ 특허 출원 건수가 다른 나라에 분포되어 다른 나라에서 직면한 경쟁자를 찾아내면 외국 회사들이 이들 국가에서 시장 경쟁 정도를 이해하는 데 도움이 된다. ⑦ 각국의 특허 출원에 대한 통계 분석은 각국 기업의 경쟁 상황을 이해하는 데 도움이 된다.
유사성 함수에 기반한 특허 정보 분석 방법.
여기서 말하는 유사성 함수에는 특허 참조에 기반한 유사성 함수와 용어 동시성을 기반으로 하는 유사성 함수, 문헌에서 용어 동시성을 기반으로 하는 유사성 함수도 유효합니다. 신뢰할 수 있는 데이터 소스는 각 문서에 일관된 색인 용어를 제공합니다. 이러한 용어는 용어 동시성에 따라 유사성 함수를 설정하는 데 사용됩니다.
SQL 질의문을 사용하면 이 함수를 쉽게 실행할 수 있습니다. 문서 간의 유사성 값을 계산한 후 강제 직접 배치 또는 자체 구성 신경망 기술을 사용하여 문서를 2D 공간에 매핑하여 문서 클러스터를 형성하여 문서 간의 관계를 탐색합니다. 힘 지향 조합법은 처음에는 모든 문서가 평면의 중심에 배치되고 문서 사이의 힘은 그들의 거리에 반비례하며 유사한 값에 비례합니다. 유사성 값이 0 보다 크면 끌림을 나타내고, 그렇지 않으면 밀어내기를 나타냅니다. 역학상의 힘의 방향은 쿨롱의 법칙에 복종한다. 안정적인 문서 맵이 형성될 때까지 이 과정을 반복합니다. 자기 조직화 신경망 기술은 유사한 행렬 동작을 가진 변수를 입력하여 직사각형 자기 조직화 신경망을 훈련시키는 것입니다. 일반적으로 새로운 자기 조직 뉴런 행렬을 사용합니다. 훈련 후 N 차원 공간에서 뉴런 연결 가중치의 밀도 분포는 훈련 벡터의 밀도 분포와 일치합니다.
일반적으로 특허 분석은 정량 분석과 정성 분석으로 나눌 수 있다.
1, 정량 분석
정량 분석은 주로 특허 문헌 외관 특징을 바탕으로 한 통계 분석이다. 즉, 특허 문헌 고유의 색인 항목을 통해 관련 문헌을 식별한 다음 관련 지표를 통계하고, 마지막으로 관련 데이터의 변화를 다른 방식으로 해석하여 동적 발전 추세에 대한 정보를 얻는 것이다.
(1) 통계 객체 및 각도
① 통계 대상은 일반적으로 특허 수를 기준으로 한다. ② 특허 분류, 특허권자, 연도, 국가에 따라 다른 각도에서 통계를 진행할 수 있다. 특허 정보를 분류할 때 각 분야의 특허 수에 따라 어떤 기술 분야의 발명 행위가 활발한지, 어떤 기술이 돌파될 것인지, 어떤 기술이 도태될 것인지를 알 수 있다. 특허 정보를 국가별로 집계하면 통계국가의 과학기술발전전략과 각 분야에서의 지위를 발견할 수 있다. 이 통계 결과는 사람들이 일정 기간 각국의 과학 연구 발전의 중점을 이해하는 데 도움이 된다. 특허권자에 따라 특허를 계산하면 특정 분야의 중요한 기술 소유자나 어느 회사가 이 분야에서 중요한 지위를 가지고 있는지 찾을 수 있다. (2) 통계의 주요 지표
① 특허 수량. 특정 기술 범주의 특허 수를 사용하여 해당 기술 분야의 기술 활동 수준을 측정할 수 있습니다. 한 회사나 특허권자가 수년 동안 신청한 특허의 수는 기술 활동의 발생, 발전 과정 및 발전 추세를 반영한다. 특허의 수는 각기 다른 시기, 분야별 기술 활동의 산출량을 비교하고 공업재산권 보호를 구하려는 의도를 비교하는 데 사용될 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 특허, 특허, 특허, 특허, 특허, 특허) ② 같은 가족의 특허 수. 발명된 특허족의 수는 회사의 특허 출원 분야의 폭을 반영하고 이 발명의 잠재적 가치를 반영한다. 번역과 특수법 지원 비용으로 외국에서 특허를 신청하는 것이 자기 나라보다 훨씬 비싸기 때문이다. 회사가 가장 상업적인 가치로 인정받는 발명품들만이 미래 투자와 제품 수출에 대한 독점권을 보호하기 위해 여러 나라에서 특허를 출원할 것이다. ③ 특허 인용 수. 하나의 특허가 후속 특허에 의해 인용되는 횟수는 이 특허의 중요성을 반영할 수 있다. 중요한 특허는 대량의 개선된 특허를 수반하고, 이 중요한 특허는 개선된 특허에 의해 반복적으로 인용되기 때문이다. 인용문은 특허 간의 관계를 밝혀내고, 서로 다른 기술에 해당하는 특허 네트워크를 추적하고, 서로 다른 기술 교차지점의 특허를 찾는 데 사용할 수 있다. 아쉽게도 중국의 특허 데이터베이스는 특허가 인용된 수량을 제공할 수 없어서 아쉽다. ④ 특허 성장률. 특허 증가율은 시간이 지남에 따라 특허 수가 증가하는 비율을 측정하여 기술 혁신이 시간에 따라 증가하는지 느려지는지 여부를 알 수 있습니다. 예를 들어 특허 분기 성장률은 한 분기 기업이 획득한 특허 수를 지난 분기에 획득한 특허 수와 비교한 것으로, 이번 분기에 획득한 특허 수가 지난 분기에 비해 증감한 비율을 계산한 것이다. 특허 연간 성장률은 전년도에 비해 특허 성장의 백분율로, 지난 한 해 동안 기술 활동의 변화를 측정하는 데 사용된다. ⑤ 과학적 상관 관계. 과학 관련성 측정 특허 (주제 특허) 는 과학 논문이나 연구 보고서의 수를 인용하여 특허 기술과 최첨단 과학 연구의 관계를 측정한다. 과학적 관련성의 값은 산업 의존성을 가지고 있습니다. 기계 업계의 과학적 관련성 평균은 0 에 가깝지만 하이테크 생화학 산업의 과학적 관련성 평균은 15 에 달할 수 있습니다. ⑥ 기술 수명주기. 기술 수명 주기는 기업 특허 출원 문서의 속표지가 특허 기술을 인용한 평균 연한을 측정한다. 따라서 기술 수명주기는 최신 특허와 최초 특허 사이의 기간으로 해석될 수 있습니다. 기술 수명 주기가 짧다면 상대적으로 새로운 기술을 개발하기 위해 노력하고 있으며, 이 기술의 발전과 혁신은 매우 빠릅니다. 기술 수명 주기는 업종에 의존적이며, 비교적 인기 있는 업계 기술주기는 전자가 약 3-4 년, 약 8-9 년, 조선 15 년과 같이 비교적 짧다. ⑦ 특허 효율. 특허 효율성은 특정 R&D 지출로 생성된 특허 수량 산출을 측정하여 기업이 예정된 시간 동안 특허 수량 산출의 과학 연구 능력과 비용 효율성을 평가하는 데 사용됩니다. 특허가 많이 발생할수록 특허 효율성이 높을수록 기업의 기술 연구 개발 능력이 강해진다. (8) 특허 시행률. 특허 시행률이 효과적으로 시행될 수 있는지, 기술 혁신을 가져올 수 있을지는 아직 시행되지 않은 특허 기술에 대해서는 미지수이다. 일반적으로 발명 특허의 시행은 하나의 발전 과정을 거쳐야 하는데, 발전이 항상 성공하는 것은 아니다. 많은 발명 특허 기술은 기존 기술 조건 하에서 해결할 수 없는 기술적 어려움이나 원하는 효과를 얻을 수 없기 때문에 중도에 포기하거나 결국 포기해야 한다. 발명 특허의 시행은 기술 성능, 경제적 이익, 사회적 이익, 시장 요인, 산업 발전과 생산 능력, 거시환경, 산업화 위험 등에서 측정할 수 있다. 특허 시행률이 높을수록 기술 발전과 혁신에 대한 특허의 기여도가 커질수록 기술 발전과의 결합이 더욱 가까워진다. 중국의 특허 시행률은 30% 정도밖에 되지 않아 유럽과 일본의 수준보다 훨씬 낮다. ⑨ 산업 표준화 지수. 업계 간 수평 비교에서 업계 간 차이는 업계 간 특허 지표 값 비교에 어려움을 초래하므로 업계 표준화 지표를 사용해야 합니다. 산업 표준화 지수 값은 기업의 지수 값을 해당 기업이 있는 업계의 지수 평균으로 나누어 얻은 것이다. 예를 들어, 화학업계에는 30 개 기업이 있으며, 그 과학관련도의 평균은 3.7 이다. 그렇다면 각 화학공업 기업의 과학관련도의 표준지표값은 각 기업의 과학관련도의 지표값을 3.7 로 나누어야 한다. 이를 통해 업종별 다양한 영향을 제거하여 각 업종에서 가장 잘 수행하는 기업을 찾을 수 있습니다.
(3) 통계의 주요 내용
① 특허 기술의 시간 분포에 관한 연구. 즉, 시간을 가로축으로, 특허 출원량 (또는 승인량) 을 세로축으로 하여 일반적으로 특허량의 변화에 따라 추세를 예측하는 것이다. 어떤 기술이든 생산, 발전, 성숙, 노화의 과정이 있다. 예년 특허 출원량과 특허 인용량의 변화는 이 기술의 발전 추세와 활동 기간을 결정하고 과학 연구 프로젝트와 기술 개발 등 중대한 의사결정을 위한 근거를 제공한다. 서로 다른 기술 분야 특허의 시간 분포를 비교 연구하면 일정 기간 동안 어떤 기술 분야가 활발하고 어떤 기술 분야가 정체되어 있는지 확인할 수 있다. ② 특허 기술의 공간 분포에 관한 연구. 서로 다른 회사와 기업의 특허 수를 비교해 기술 수준과 실력을 반영할 수 있다는 것이다. 공간 분포는 일반적으로 경쟁사를 식별하고 기술 전략을 분석하는 데 사용됩니다. 특허권자에 따라 특정 기술 범주의 특허 신청을 집계함으로써 어떤 기술이 다른 회사나 기업에 분포되어 있는지, 어느 회사나 기업이 이 분야에 더 많이 투자하고, 특허 활동이 활발하고, 기술 수준이 앞선다는 것을 알 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 특허, 특허, 특허, 특허, 특허, 특허, 특허, 특허) 서로 다른 기술 범주의 특허 빈도를 통계함으로써 회사의 가장 활발한 분야, 즉 회사 발전의 중점 분야를 알 수 있다. 또한 특허의 동족 특허를 검색하면 이러한 특허 출원의 지리적 분포를 파악하여 상업적 가치를 판단하고 회사의 기술 수출의 중점 영역을 이해할 수 있습니다. 또한 기술 도입을 위한 근거를 제공하여 제품이 상대방의 보호구역을 피하도록 정보를 제공할 수 있다.
(4) 측정 기술 개발의 여러 단계에 대한 통계 매개 변수.
기술 성장률 V: 그 중 A: 발명 특허 출원 (또는 승인) 수 답: 발명 특허 출원 누적 수 (또는 승인 누적 수) 는 5 년으로 거슬러 올라갑니다. 몇 년 동안의 연속 계산 끝에 V 의 가치가 증가하여 이 기술이 싹이 트거나 성장기에 있다는 것을 알 수 있다. 기술 성숙도 계수 α:. 그 중 A 는 위와 같고, B 는 그해 실용 신안 특허 출원 (또는 승인) 수이다. 몇 년 동안의 지속적인 계산 끝에 알파 값이 낮아져 기술의 성숙도를 반영했다. 기술 노화 계수 β:. 여기서 A 와 B 는 위와 같고, C 는 해당 연도의 외관 디자인 특허 또는 상표에 대한 신청 (또는 승인) 수입니다. 몇 년간의 지속적인 계산 끝에 베타 값이 점점 커지고 있다는 것은 이 기술이 시대에 뒤떨어지고 있다는 것을 보여준다. 신기술 특성 계수 n: n = υ 2+α 2. 여기서 υ는 기술 성장률이고, α는 기술 성숙도 계수이다. 그것은 기술의 신흥이나 노화를 반영하는 종합 지수이다. N 값이 클수록 신기술의 특성이 강해져 발전 가능성이 더 높다는 것을 알 수 있다. 2. 정성 분석
정성 분석은 기술 분석이라고도 하며 특허의 기술 함량이나' 품질' 에 따라 특허를 식별하고 특허의 기술적 특징에 따라 관련 특허를 병합하여 질서 있게 한다. 특허 문헌 외관 특성에만 의존하는 통계 분석과 크게 다르다. 정성 분석은 일반적으로 기술 추세, 기업 추세 및 특정 권리에 대한 정보를 얻는 데 사용됩니다. 우리는 발명의 목적, 원리, 재료, 구조, 방법의 다섯 가지 측면에서 중요한 특허의 내용을 고려하고 중요한 특허를 그 유사점과 차이점에 따라 분류할 수 있다. 특허 내용이 원칙에 기반을 두고 있다면, 이 기술은 아직 성숙하지 않은 것이다. 특허 내용이 목적의 다양성에 초점을 맞추고 있다면 이 기술은 이미 실용화된 것이다. 또한 특허 내용 목록에 따라 특정 기술 분야의 각 대기업의 특허를 분석하면 각 회사의 기술적 특징과 발전 초점을 알 수 있습니다. 기술 내용의 유사점과 차이점에 따라 관련 특허를 특허 그룹으로 나누고, 한 회사가 보유한 다른 특허 그룹 또는 다른 기간 특허 그룹의 변화를 분석하여 기술 또는 제품 개발 과정에서 주요 문제, 향후 발전 추세 및 적용 추세, 다른 기술과의 관계를 분석하고 예측합니다.
기술의 구체적인 내용과 관련되어 있기 때문에 정성 분석의 업무는 무겁고 복잡하다. 정량 분석인지 정성 분석인지에 대해서는 해결해야 할 문제와 파악해야 할 특허 데이터에 달려 있다. 사실, 종종 정성 분석과 정량 분석을 결합해야 좋은 결과를 얻을 수 있다. 예를 들어, 우리는 먼저 정량 분석 (특허 출원 또는 승인된 수량은 기술 활동 수준을 반영할 수 있음) 을 통해 어떤 회사가 특정 기술 분야에서 기술적 우위를 가지고 있는지 확인할 수 있습니다. 기술 분야의 중요한 특허 (후속 특허에 의해 인용된 수량은 특허의 중요성을 반영함) 를 파악한 다음 이들 회사의 중요한 특허에 대한 정성 분석을 할 수 있습니다.
특허 정보의 정량 분석과 정성 분석은 양적 변화와 내부 질적 변화를 통해 기술의 발전 상황과 추세를 반영한다. 양자는 차이가 있을 뿐만 아니라, 필연적인 연결도 있다. 수량의 분류는 품질을 기반으로 해야 하고, 품질의 표현은 수량을 통과해야 한다. 그래서 실제 업무에서 양자를 결합하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있다.