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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
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
듀이십진분류법(DDC)은 문헌분류체계로 도서관에서 뿐만 아니라 인터넷자원을 분류하는 기반으로 사용되고 있는데, 이는 DDC가 주기적이며 지속적인 용어 확장을 통해 최신성과 실용성을 유지하기 때문이다. 반면, 한국십진분류법(KDC)은 비정기적인 개정 주기로, 용어의 최신성과 실용성이 떨어진다. KDC가 도서관뿐만 아니라 인터넷자원 분류에도 활용 가능하기 위해서는 실용적인 분류 항목명이 반영되어야 한다. 본 연구에서는 인터넷 자원의 디렉토리 분류체계와 KDC에서 사용하고 있는 분류항목명을 비교 분석하고 KDC에 추가할만한 분류항목명을 확장 제안하였다. 네이버, 야후, 교보문고, 아마존의 디렉토리 분류체계에서 음식문화 분야의 용어를 분석하였으며, 다른 분류체계를 참조하여 KDC로의 적용 방안을 제안하였다. KDC에 추가적인 분류항목명이 필요한 분야는 식품위생, 음료기술, 식품공학, 식품과 음료, 식사 및 식탁차림, 주방, 식당 공간이었으며 부족한 항목명은 음식 관련 용어 및 한식 관련 요리명이 주를 이루었다. 본 연구를 통해 KDC의 부족한 항목명과 적용방안을 제시함으로써 KDC가 도서관과 인터넷자원 분류에 활용될 수 있는 기반을 마련하였다.
Abstract
Library classification system is based upon academic disciplines, However, it is difficult to classify for Internet resources due to its lack of up-to-datedness and practicality. Especially, headings of Korean Decimal Classification need to reflect practical aspects and it should be also developed for classification of web based resources. The purposes of this study are to analyze the structures of directory classifications in Internet resources and to suggest additional headings of KDC as a practical library classification as well as a classification system for internet resources. Directory classification systems of Naver, Yahoo, Kyobo Internet book store, Amazon were selected and their food and culture subjects were analyzed for this study. The headings of KDC were compared to them and new possible headings were suggested with reference of NDC and DDC in the area of food and culture. This study provided a way of developing KDC for a classification system for Internet resources as well as library materials.