paper-summary, Monitoring Newly Adopted Technologies Using Keyword Based Analysis of Cited Patents

1 분 소요

Monitoring Newly Adopted Technologies Using Keyword Based Analysis of Cited Patents

adoption of existing technology(기존 기술의 도입?)에 대한 모니터링을 할 수 있는 방법론으로, 특허에 대해서 TF-IDF와 K-means clustering 방법을 사용하여 방법론을 구성함.
TF-IDF와 클러스터링 기법은 충분히 많은 특허 데이터로부터 특허 정보를 뽑아낼 수 있도록 사용됨.
- 그러나, 특허의 수가 적을 때는 이 방법론의 결과를 신뢰할 수 있다고 하기 어려움.
- 따라서, 수집한 patent set이 인용하는 다른 patent 정보를 함께 활용하는 방법론을 제시함.
이렇게, 기존 특허 데이터와 기존 특서 데이터가 인용한 데이터를 활용하여 분석을 수행함.
케이스 스터디에서, 무인 자동차(automated driving)가 적용되었을 때, 농기계(agricultural tractor)에 대해서 수행함.
기존의 방식(데이터가 적을 때)는 실패했지만, 데이터가 많을 때는 충분히 잘 적용되었다.
따라서, 본 방법은 patent monitoring 측면에서 데이터가 적을 때도 충분히 괜찮게 작동하는 것 같다.

데이터 수집 측면에서 타겟 특허의 수가 너무 적기 때문에, 해당 특허들이 인용한 다른 특허 데이터를 함께 사용함.
TF-IDF로 Document-Term의 매트릭스를 구성하고, 클러스터링을 수행함.
그리고 adopted new technology의 경우는 구별된 새로운 클러스터가 발생했을 때를 말하는 것 같음. 이건 약간 해석에 가까운 것 같기도 하고.
결론적으로 특허를 이용하여 특정한 패턴을 발견할 수 있다는 것을 하나의 방법론으로서 제시했다는 것이 유의미함.
1) 타겟 필드를 정하고, 2) 타겟 필드에서 필요로 하는 기능을 서술하고, 3) 대단히 뛰어난 기술은 아니지만, TF-IDF, clustering의 기법을 이용하였고, 4) 현재 방법론의 유용성을 앞서 말한 다른 기술들과의 차이점을 들어서 설명함 이렇게 구성되었다는 점에서 유용한 논문이라고 생각됨.