딥뉴럴네트워크 기반의 지식재산 거래가능성 평가모형 = A deep neural network based intellectual property transferability evaluation model
저자
발행사항
서울 : 건국대학교 대학원, 2017
학위논문사항
학위논문(석사)-- 건국대학교 대학원 : 산업공학과 2017. 8
발행연도
2017
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
60 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 윤장혁
소장기관
경제 패러다임이 지식 기반 경제로 전환되면서 지식재산은 기업들의 경쟁적 우위를 확보하기 위한 수단으로 주목받고 있으며, 지식 재산의 경제적 가치를 반영하는 자산인 특허는 기업의 핵심전략에 활용되고 있다. 최근 기업들은 급변하는 시장 트랜드와 다양한 고객 요구들을 수용하기 위해 보유 기술들뿐만 아니라 기업 외부의 기술들을 탐색하여 활용하고 있으며, 그 중 외부 기술 확보 활동은 특허 거래의 형태로 나타난다. 이와 관련하여, 존재하는 대량의 특허들 중 우수한 특허를 판별해내기 위한 특허 평가 연구들이 다양하게 진행되어왔으며, 기존 연구들은 주로 기술적으로 우수한 특허, 생존 확률이 높은 특허 등에 중점을 두고 연구가 진행되었다. 하지만, 기업들이 특허 거래를 통해 필요 기술을 확보하고 비즈니스를 유지 및 확장한다는 점에서 특허의 거래 가능성을 평가하는 것은 매우 중요함에도 불구하고 이와 관련된 연구들은 미흡한 실정이다. 또한, 일부 평가 방법들의 경우 특정 국가의 특허들만을 활용할 수 있거나 최신 특허들을 활용할 수 없다는 한계점이 존재하며, 적은 수의 특허 혹은 특정 영역의 특허들을 분석에 활용하였다는 아쉬움이 존재한다. 따라서 본 연구는 대량의 특허 데이터에 딥뉴럴네트워크를 적용하여 특허의 거래 가능성을 평가하는 모형을 제안하였다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 1) 온라인 상의 특허 데이터를 수집하여 특허 데이터베이스를 구축한 후, 2) 특허 거래 가능성 평가에 활용할 특허 지표들을 정의하고, 3) 딥뉴럴네트워크를 활용하여 특허거래 평가모형을 학습시킨 후, 4) 구축한 평가모형의 성능을 평가한다. 본 연구는 지식재산의 거래 가능성을 정량적으로 평가하는 기초 연구로서 의의를 가지며, 중소 기업의 R&D 활동을 지원하기 위하여 국가적으로 제공하는 특허평가 시스템에 통합될 수 있을 뿐만 아니라, 기업이 거래 가능성이 높은 외부기술을 탐색하는 프로세스의 효율을 높이기 위하여 활용할 수 있다.
더보기Intellectual property is attracting much attention as a vehicle to secure competitive advantages for the firms in knowledge-based economies. Patents, a typical type of intellectual property, have been considered as a valuable resource that contains not only economic value but also firms’ core strategies. Recent firms therefore have explored and exploited external and internal resources, such as patents, to cope with market trends and customer needs as well as expand their business. In particular, exploiting external technologies can appear in the form of patent transfer. In this regard, a number of patent-based studies have been conducted to evaluate the value of massive patents and identify valuable ones, and they have focused mostly on the excellence and viability of patents. Although the potential of patent trading is a very important factor of patent evaluation in terms of realizing business values, little attention has been paid to the patent’s potential transferability. In addition, some of the methods has limitations in that they cannot be applied to the patents without citations and the latest patents. Therefore, this research suggests a model to evaluate the tradability of patents based on deep neural network. Our approach consists of 1) constructing a patent database from online patent data, 2) defining and extracting patent indicators as the factors affecting patent transferability, 3) training patent tradability evaluation models by applying deep neural network, and 4) validating the performance of the evaluation models. This research has the contribution as a basic study that quantifies the process of patent transferability evaluation. This study can be incorporated into a patent evaluation system to analyze national R&D activities of small and medium-sized enterprises. Finally, the proposed method will increase the efficiency of the process where a target firm explores new external technologies with business potential.
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