초록

이 연구에서는 특허의 인용에 영향을 미치는 주요 변수들을 토대로 특허의 피인용횟수를 예측하기 위한 모형을 제시하였다. 이를 위해 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 것으로 밝혀진 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 서지결합도, 문헌간유사도 등 5개 변수들을 토대로 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 제시된 5개 주제분야의 특허인용 예측모형의 설명력은 주제분야에 따라 58.3%~89.6%로 나타났으며, 예측변수로 사용된 5개의 독립변수 중 특허 피인용횟수에 가장 영향력이 높은 변수는 ‘문헌간유사도’로 나타났다. 또한 이 연구에서 추정된 주제분야별 예측모형을 토대로 산출한 특허 피인용횟수에 대한 예측값과 실제값을 비교한 결과 이들 예측모형은 5개 주제분야에서 모두 적합한 것으로 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to develop a prediction model of patent citation counts based on major factors which affect patent citation. To this end, we performed multiple regression analysis between the patent citation counts and five explanatory variables such as the number of pages, the number of claims, the reference-average-citation rate, the strength of bibliographic coupling, and the document similarity proved as having 5% or more standardized variances(r2) with patent citation counts, with a test dataset of U.S. patents in five subject fields. As a result, our prediction models showed 58.3% to 89.6% predictability depending on subject fields and revealed the document similarity has the highest impact on citation counts among the five predictive variables in all the subject fields. The result of comparison between the predicted citation counts and the actual ones confirmed the usefulness of the citation prediction models built for each subject field.

초록

최근 특허기술의 가치평가가 크게 강조되고 있으며, 그 평가의 수단으로 특허의 피인용횟수가 매우 유용한 척도 중의 하나로 받아들여지고 있다. 그에 따라 이 연구에서는 특허의 피인용횟수와 이에 영향을 미칠만한 형태적․기술적․개념적 요인의 17개 변수들 간의 상관관계를 미국특허를 대상으로 5개 주제분야에 걸쳐 분석하였다. 분석결과 특허의 피인용횟수와 일정 수준 이상의 상관관계, 즉 5% 이상의 설명력을 갖는 변수는 페이지 수, 청구항 수, 참고문헌 평균 피인용횟수, 기술분야 특허증감율, 서지결합도, 동시인용도 및 문헌간유사도 등 7개로 나타났다. 또한 이들 변수에 대한 분산분석 결과 7개 변수 모두 전반적으로 대부분의 주제분야 간에 있어서 평균값의 차이가 있는 것으로 나타났다.

Abstract

Recently, the valuation of patented technology has been greatly emphasized, and patent citation has been accepted as a very useful index of this technology. In this study, we performed correlation analyses between the patent citation counts and 17 explanatory variables of morphological, technological, and conceptual factors with a test dataset of U.S. patents in five subject fields. Seven variables having 5% or more standardized variances(r2) with patent citation counts were identified; number of pages, number of claims, reference-average-citation rate, patent increase/decrease rate, strength of bibliographic coupling, co-citation counts and document similarity. The result of the ANOVA test shows that the mean values of these variables vary among most subject fields.

초록

과학기술 분류표, 시소러스, 용어사전 등의 주요한 색인 및 검색 도구를 한국어, 영어, 일본어의 3개 언어로 통합 구축하고 활용할 수 있도록 다기능, 다국어 과학기술 통합 개념체계의 개발 방안을 마련하였다. 개념을 기본 단위로 시소러스 모델을 개발하였으며, 용어사전 레코드는 ISO 12620 표준에 근거하여 필수요소를 지정하였다. 또한 과학기술분야 표준분류표를 대분류 수준까지 작성하고 기존 분류표와의 매핑 테이블을 작성하여 다른 분류표를 통한 접근이 가능하도록 하였다. 시소러스, 용어사전, 분류표의 원활한 상호 연계와 운용을 위해서 통합 개념체계 모형을 설계하였다. 본 연구에서 개발한 통합 개념체계를 이용하여 원자력 분야를 대상으로 한 프로토타입 시스템을 구축하고 실제 검색 사례를 제시하였다.

Abstract