KR101995011B1 - 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법, 그 방법을 수행하는 시스템 및 그 방법이 수행되는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 - Google Patents
구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법, 그 방법을 수행하는 시스템 및 그 방법이 수행되는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식 모델을 활용하여 특허를 평가하는 방법은, (a) 구조방정식을 이용하여 소정의 평가요소를 가지는 하나 이상의 평가 모델을 생성하는 단계, (b) 평가 대상 특허로부터 특허 정보를 획득하는 단계, (c) 상기 (a) 단계에서 생성된 하나 이상의 평가 모델 중에서 상기 평가 대상 특허에 대응되는 평가 모델을 선정하는 단계 및 (d) 상기 (b)단계에서 획득한 특허 정보 및 상기 (c)단계에서 선정된 평가 모델로부터 상기 평가 대상 특허의 평가 결과를 생성하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
Description
본 발명은 구조방정식 모델을 활용하여 특허를 평가하는 방법, 그 방법을 수행하는 시스템 및 그 방법이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 관한 것이다.
더욱 구체적으로는 구조방정식 모델을 이용하여 복수의 특허 평가 지표들을 통계학적 방법으로 처리하여 특허의 등급을 평가하는 방법 그 방법을 수행하는 시스템 및 그 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 관한 것이다.
지식 기반 및 글로벌 경제 사회에서는 토지나 자본 등과 같은 유형 자산 보다는 특허, 상표, 디자인, 저작물 등과 같은 무형 지식재산이 국가나 기업 경쟁력의 핵심 요소로 등장하고 있다. 그 중에서도 특허는 무형 자산의 대표적인 지식재산으로 개인과 기업 및 국가의 기술 수준과 혁신 역량을 측정하는데 있어 객관적인 척도로 중요하게 활용되고 있다.
특허권은 새로운 기술적 방향에 대하여 일정 기간 동안 그 발명의 독점적 실시권을 갖고 배타적 지배권을 행사할 수 있기 때문에 특허는 기업의 수익 창출과 안정적인 사업 운영을 위하여 매우 중요하다.
한편, 특허는 출원 후 심사를 거쳐 등록이 되면 출원일로부터 20년까지 독점배타적 지위를 유지할 수 있지만, 특허 유지료를 납부해야 독점배타적 지위가 유지된다.
따라서, 보유 특허가 많은 기업은 특허 유지료에 부담을 갖게 되어 일부 기업은 특허를 출원일로부터 20년이 되기 전에 특허의 권리를 포기하게 된다. 이때, 포기 대상 특허를 선정하기 위해 특허에 대한 평가가 선행되어야 한다. 특허에 대한 평가의 기술가치평가는 시장접근법, 수익접근법, 원가접근법으로 구분될 수 있다.
시장접근법은 대상기술과 동일 또는 유사한 기술이 활성시장에서 거래된 가치에 근거하여 비교 분석을 통하여 상대적인 가치를 산정하는 방법이며, 수익접근법은 대상기술의 경제적 수명기간 동안 기술사업화로 인하여 발생될 경제적 이익을 적정 할인율로 적용하여 현재 가치로 환산하는 방법이다. 마지막으로 원가접근법은, 대상기술을 개발하는데 투입된 비용을 기초로 기술의 가치를 산정하거나 대체의 경제 원리에 기초를 두고 동일한 경제적 효익을 가지고 있는 기술을 개발하거나 구입하는 원가를 추정하여 가치를 산정하는 방법이다.
한편, 기술가치평가는 평가대상기술의 기술성, 권리성, 시장성, 사업성으로 구분하여 해당 전문가들이 기술과 시장 과점의 자료를 조사 및 분석하여 주관적인 평가 의견을 제시하고, 취합된 전문가들의 의견에 따라 최종 가치를 산정하기 때문에 상당히 오랜 시간과 많은 비용이 필요하였다.
이러한 기술가치평가에 소요되는 시간 및 비용을 줄이기 위해 기업에서는 전문가들을 대신해 기업의 특허 담당자의 주관적인 판단에 따라 포기 대상 특허를 선별하는 경우가 많았다.
이에 대한 해결 책으로 특허의 가치를 시스템적으로 평가하는 서비스가 많이 도입되고 있다.
그러나, 종래의 특허 평가 서비스 및 관련 시스템들은 사용자가 현장에서 요구하는 정도의 신뢰도를 보이기에는 부족한 점이 있다.
따라서 본 발명에서는 주관적인 판단이 배제되고, 특허의 질적 수준을 객관적으로 판단할 수 있는 신뢰성이 향상된 평가 방법 및 시스템을 제안한다.
본 발명은 구조방정식 모델이 적용된 특허 등급 평가 모델 생성 방법을 제공한다.
또한, 본 발명은 구조방정식 모델이 적용된 특허 등급 평가 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 구조방정식 모델이 적용된 특허 등급 평가 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 제공한다.
본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법은, (a) 구조방정식을 이용하여 소정의 평가요소를 가지는 하나 이상의 평가 모델을 생성하는 단계, (b) 평가 대상 특허로부터 특허 정보를 획득하는 단계, (c) 상기 (a) 단계에서 생성된 하나 이상의 평가 모델 중에서 상기 평가 대상 특허에 대응되는 평가 모델을 선정하는 단계 및 (d) 상기 (b) 단계에서 획득한 특허 정보를 활용하여 상기 (c) 단계에서 선정된 평가 모델로부터 상기 평가 대상 특허의 평가 결과를 생성하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 (a) 단계에서 구조방정식을 이용하여 생성되는 하나 이상의 평가 모델은, 특허의 기술분야 및 평가 지표에 따라 서로 다를 수 있다.
상기 평가 지표는, 권리성 지표, 또는 기술성 지표 또는 활용성 지표 중의 적어도 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 (a) 단계는, 각 기술분야별 특허 전문가를 대상으로 수행한 개별 평가요소들의 중요도에 대한 평가 설문 결과를 입력 받는 단계, 상기 개별 평가요소들의 중요도에 대한 평가 설문 결과에 대하여 각각의 개별 평가요소별 내용타당성 검증(Content Validity ratio)을 수행하는 내용타당성 검증 단계, 상기 내용타당성 검증 단계가 수행된 평가 설문 결과에 대하여 각각의 개별 평가요소별 신뢰도 검증(Reliability)을 수행하는 신뢰도 검증 단계, 상기 신뢰도 검증 단계가 수행된 평가 설문 결과에 대하여 각각의 개별 평가요소별 합의도와 수렴도를 검증하는 합의도 및 수렴도 검증 단계, 상기 평가 지표 각각에 대응되는 설문 문항 중에서 내용타당성, 신뢰도, 합의도 및 수렴도가 검증된 평가요소들을 최종 평가요소로 설정하는 최종 평가요소 생성 단계 및 상기 최종 평가요소 생성 단계에서 설정된 최종 평가요소들 각각의 영향도 지수를 설정하는 영향도 지수 설정 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 최종 평가요소 및 영향도 지수는, 기술분야 및 평가 지표에 따라 서로 다를 수 있다.
상기 영향도 지수 설정 단계는, 상기 최종 평가요소들 중 어느 하나의 평가요소의 영향도 지수를 1로 설정하고, 상기 1로 설정된 어느 하나의 평가요소의 영향도 지수를 기준으로, 나머지 최종 평가요소를 상대적인 영향도 지수를 설정할 수 있다.
상기 (c) 단계는, 상기 평가 대상 특허의 기술분야를 기반으로 상기 하나 이상의 평가 모델 중에서 상기 평가 대상 특허에 대응되는 평가 모델을 선정할 수 있다.
상기 (d) 단계에서 생성되는 상기 평가 대상 특허에 대한 평가 결과는 상기 평가 대상 특허에 대해 평가 지표 각각에 대응되는 점수를 합하여 종합적인 점수로 생성되는 제1 방법 또는, 평가 지표(권리성, 기술성, 활용성) 각각에 대응되는 평가 점수가 생성되는 제2 방법 중 어느 하나 이상의 방법으로 생성될 수 있다.
상기 제1 방법으로 생성되는 상기 평가 대상 특허의 종합적인 점수를 기반으로 하여 상기 평가 대상 특허의 평가 등급을 산정하는 평가 등급 산정 단계를 더 포함하여 구성될 수 있다.
상기 평가 등급 산정 단계는, 상기 평가 대상 특허의 기술분야에 해당하는 복수개의 특허 각각에 대해 상기 제1 방법으로 복수개의 특허 각각에 대응되는 종합적인 점수를 산출하고, 산출된 복수개의 특허 각각에 대응되는 종합적인 점수를 오름차순으로 정렬하고, 소정의 비율에 따라 등급을 나눈 후, 상기 평가 대상 특허의 종합적인 점수가 상기 소정의 비율에 따라 나눠진 등급의 어느 부분에 위치하는지에 따라 평가 대상 특허의 평가 등급을 산정할 수 있다.
한편, 본 발명은, 본 발명의 실시 에에 따른 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식을 활용한 특허 평가 시스템은, 특허 평가 모델을 생성하는 특허 평가 모델 생성 엔진, 상기 특허 평가 모델 생성 엔진에서 생성된 특허 평가 모델이 저장되어 있는 특허 평가 모델 DB, 평가 대상 특허의 특허 정보를 획득하는 평가 대상 특허 정보 획득 엔진 및 상기 평가 대상 특허 정보 획득 엔진에서 획득한 평가 대상 특허의 특허 정보와 상기 특허 평가 모델 DB에 저장되어 있는 특허 평가 모델을 기반으로 특허 평가 결과를 생성하는 특허 평가 결과 생성 엔진을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 특허 평가 모델 생성 엔진은, 구조방정식 모델을 이용하여 기술분야 및 평가 지표에 따라 서로 다른 하나 이상의 특허 평가 모델을 생성할 수 있다.
상기 평가 지표는 권리성 지표 또는 기술성 지표 또는 활용성 지표 중의 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 특허 평가 모델 생성 엔진은, 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과를 입력 받는 평가요소 사전 평가 결과 입력부, 상기 입력 받은 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과에 대해 내용타당성 검증을 수행하는 내용타당성 검증 모듈, 상기 내용타당성 검증이 수행된 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과에 대해 신뢰도 검증을 수행하는 신뢰도 검증 모듈, 상기 신뢰도 검증이 수행된 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과에 대해 합의도 및 수렴도 검증을 수행하는 합의도 및 수렴도 검증 모듈, 상기 내용타당성 검증 모듈, 신뢰도 검증 모듈, 합의도 및 수렴도 검증 모듈의 검증 결과를 기반으로 최종 평가요소를 설정하는 최종 평가요소 설정 모듈 및 상기 최종 평가요소 각각의 영향도 지수를 설정하는 영향도 지수 설정 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과는, 각 기술분야별 특허 전문가에게 특허 평가요소 별 설문조사를 수행한 결과로부터 생성되는 정보일 수 있다.
상기 영향도 지수 설정 모듈은, 상기 최종 평가요소 중 어느 하나의 평가요소의 영향도 지수를 1로 설정하고, 상기 1로 설정된 어느 하나의 평가요소를 기준으로, 나머지 최종 평가요소들의 영향도 지수를 상대적으로 설정할 수 있다.
상기 평가 대상 특허 정보 획득 엔진은, 특허 DB로부터 상기 평가 대상 특허의 특허 정보를 획득하고, 상기 평가 대상 특허의 특허 정보는, 상기 평가 대상 특허의 기술분야, 출원정보, 심사정보, 등록정보, 특허권정보, 심판정보를 포함하여 구성될 수 있다.
상기 특허 평가 결과 생성 엔진은, 상기 평가 대상 특허에 대해 평가 지표 각각에 대응되는 점수를 합하여 종합적인 점수를 생성하는 제1 방법 또는 평가 지표(권리성, 기술성, 활용성)각각에 대응되는 평가 점수를 생성하는 제2 방법 중 어느 하나 이상의 방법으로 특허 정보를 생성할 수 있다.
상기 제1 방법으로 생성되는 종합적인 점수를 기반으로 상기 평가 대상 특허의 평가 등급을 산정하는 특허 평가 등급 산정부를 더 포함하여 구성될 수 있다.
상기 특허 평가 등급 산정부는, 상기 특허 평가 결과 생성 엔진에서 제1 방법으로 산출된 상기 평가 대상 특허의 기술분야에 해당하는 복수개의 특허 각각에 대응되는 종합적인 점수를 오름차순으로 정렬하고, 소정의 비율에 따라 등급을 나눈 후, 상기 평가 대상 특허의 종합적인 점수가 상기 소정의 비율에 따라 나눠진 등급의 어느 부분에 위치하는지에 따라 상기 평가 대상 특허의 등급을 산정할 수 있다.
본 발명은 대량의 특허를 객관적인 평가 기준으로 저렴하고 신속하게 평가함으로써 특허권의 연차 등록 유지 여부에 관한 의사 결정에 기여할 수 있다.
또한, 하나의 특허에 대하여 권리성, 기술성 및 활용성 각각의 평가 지표에 대응되는 평가 정보를 생성함으로써, 각 평가 지표 별 특허 평가정보를 산정할 수 있다.
또한, 기술분야별로도 특허 평가정보를 생성함으로써 해당 기술분야에서의 당해 특허들의 특허경쟁력을 분석함으로써, 당해 특허들의 해당 기술분야에서의 위상을 점검하고, 당해 특허들의 유지/관리 의사결정에 도움을 주고, 또한 해당 기술분야를 선도하는 기업을 분석할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 (a) 단계에 대한 세부적인 순서도이다.
도 3은 다양한 평가 모델을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 (a) 단계에 대한 세부적인 순서도이다.
도 3은 다양한 평가 모델을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 시스템의 구성도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면부호를 붙였다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예컨대, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 본원 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 “~의 단계"는 "~를 위한 단계"를 의미하지 않는다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
1. 구조방정식 모델링
본 발명에서는 특허를 평가함에 있어서, 구조방정식 모델링 기법을 적용하였다. 구조방정식 모델링의 특징은 요인분석(영향도 분석)과 경로분석(특허평가의 절차)을 처리할 수 있는 특징을 가진다. 본 발명에서는 도 3에 도시하는 것과 같이, 각 평가요소의 영향도 지수를 분석하고, 각 평가요소가 연결되는 경로분석이 적용되었다.
2. 본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식을 활용한 특허 평가 방법.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식을 활용한 특허 평가 방법의 순서도이다.
이하에서는 도 1을 참조하여 본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식을 활용한 특허 평가 방법을 설명한다.
본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식을 활용한 특허 평가 방법은, (a) 구조방정식을 이용하여 소정의 평가요소를 가지는 하나 이상의 평가 모델을 생성하는 단계(S100), (b) 평가 대상 특허로부터 특허 정보를 획득하는 단계(S200), (c) 상기 (a) 단계(S100)에서 생성된 하나 이상의 평가 모델 중에서 상기 평가 대상 특허에 대응되는 평가 모델을 선정하는 단계(S300), (d) 상기 (b)단계(S200)에서 획득한 특허 정보 및 상기 (c)단계(S300)에서 선정된 평가 모델을 기반으로 상기 평가 대상 특허의 평가 결과를 생성하는 단계(S400)를 포함하여 구성될 수 있다.
한편, 상기 (b)단계(S200)에서 상기 평가 대상 특허로부터 획득하는 특허 정보는, 특허 명세서 및 도면을 포함하는 출원서, 심사이력, 권리등록 후 경과 정보(행정정보) 등 한 건의 특허가 발생부터 소멸에 이르기까지 해당 특허와 관련하여 생성되는 관련 정보를 말한다. 이러한 특허 정보에는 특허의 기술분야, 출원정보, 심사정보, 등록정보, 특허권정보, 심판정보, 소송정보 등의 정보가 포함될 수 있다.
더욱 상세하게는, 상기 출원정보는, 독립항의 수, 독립청구항의 길이, 종속항의 수, 종속항의 평균 길이, 도면 수, 발명의 설명의 길이, 분할출원 및 우선권 주장 수, 해외 패밀리 수 등을 포함할 수 있다.
한편, 상기 심사정보는, IPC 수, 조기 공개여부, 우선 심사 청구 여부, 재심사 유무, 의견서 제출수, 정보제공 수, 총 피인용 수, 피인용과 출원일 차이, 선행문헌 중 논문/외국특허 수, 피인용 문헌의 논문/외국특허 수 등을 포함할 수 있고, 상기 등록정보는, 연차 등록 회수 등을 포함할 수 있다.
한편, 특허권정보는, 발명자 수, 존속기간 연장등록 결정 여부, 실시권자 수, 권리자 변동 수, 금융기관 질권 설정 수 등을 포함할 수 있다.
한편, 심판정보는, 무효 심판 수, 거절결정불복심판 수, 적극적 권리범위확인 심판 인용 수, 적극적 권리범위 확인 심판 기각/취하/각하 수, 소극적 권리범위확인 심판 기각 수, 소극적 권리범위확인 심판 인용/취하/각하 수, 정정심판 수 등을 포함할 수 있다.
2-(a) 구조방정식을 이용하여 소정의 평가요소를 가지는 하나 이상의 평가 모델을 생성하는 단계
한편, 상기 (a)단계(S100)에서 생성되는 하나 이상의 평가 모델은, 특허의 기술분야 및 평가 지표에 따라 서로 다른 평가 모델이 생성되며, 상기 평가 지표는, 평가 대상 특허가 제 3자와의 특허분쟁에서 독점배타적 지위를 유지할 수 있는 정도를 나타내는 지표(이를 '권리성'이라 명명할 수 있다), 평가 대상 특허가 기술동향과 부합하거나 선도하는 정도를 나타내는 지표(이를 '기술성'이라 명명할 수 있다.) 및 평가 대상 특허가 비즈니스에 활용되는 정도 및 활용 가능성을 나타내는 지표(이를 '활용성'이라 명명할 수 있다)를 포함하여 설정될 수 있다. 이 단계는, 상기 권리성, 기술성, 활용성이라고 예시한 각 지표별 평가모델에서 최종적으로 사용되는 평가요소를 결정하여 평가모델을 생성하는 단계이다. 다만, 권리성, 기술성 및 활용성 지표는 해당 단어의 의미만을 지칭하는 지표로 한정되지 않으며, 해당 지표와 유사한 방법으로 사용되는 지표에도 적용될 수 있다.
한편, 도 2는 본 발명의 (a) 단계(S100)에 대한 세부적인 순서도이다.
본 발명의 상기 (a) 단계(S100)의 핵심은 특허를 평가함에 있어서 사용될 최종 평가요소를 생성하는 것이다. 특허 평가를 위한 최종 평가요소는, 권리성, 기술성, 활용성이라는 평가 지표를 산출함에 있어서 사용될 수 있는 다양한 특허 정보들 중에서 최종적으로 사용될 특허 정보를 선정하는 단계이다.
도 2를 참조하여 (a) 단계(S100)를 설명하면, 본 발명의 (a) 단계(S100)는, (1)각 기술분야별 특허 전문가를 대상으로 각각의 특허 정보들의 중요도에 대한 평가 설문을 수행하는 단계(S110), (2)상기 각각의 특허 정보들의 중요도에 대한 평가 설문 결과에 대하여 각각의 특허 정보 별 내용타당성 검증(Content Validity ratio)을 수행하는 내용타당성 검증 단계(S120), (3)상기 내용타당성 검증 단계(S120)가 수행된 평가 설문 결과에 대하여 신뢰도 검증(Reliability)을 수행하는 신뢰도 검증 단계(S130), (4)상기 신뢰도 검증 단계(S130)가 수행된 평가 설문 결과에 대한 합의도와 수렴도 검증을 수행하는 합의도 및 수렴도 검증 단계(S140), (5)상기 평가 지표 각각에 대응되는 평가 설문 결과에 대해서 내용타당성, 신뢰도, 합의도 및 수렴도가 모두 검증된 특허 정보들을 최종 평가요소로 설정하는 최종 평가요소 생성 단계(S150) 및 (6)상기 최종 평가요소 생성 단계에서 설정된 최종 평가요소들 각각의 영향도 지수를 설정하는 영향도 지수 설정 단계(S160)를 포함하여 구성될 수 있다. 한편, 상기 최종 평가요소 및 영향도 지수는 특허의 기술분야 및 특허의 평가 지표에 따라 서로 다를 수 있다.
2-(a)-(1). 설문 수행 단계(평가요소 선행평가 계량화 단계)
설문 수행단계(S110)는 특허평가를 위한 개별 평가요소들(특허 정보)의 중요도를 평가하는 단계이다. 본 발명에서는 개별 평가요소들 각각에 대한 특허관련 전문가들의 설문 평가 결과를 활용한다. 다만, 본 발명은 전문가들이 수행하는 설문과정(인간 수행과정: human activity)보다는 최종 평가요소를 도출하기 위하여 평가요소들 각각에 대하여 선행평가의 과정을 거친다는 점을 주요 기술사상으로 채택하고 있음을 밝혀둔다.
아래 표 1은, 상기 평가 지표에 대응되는 최종 평가요소를 선택하기 위한 설문 문항의 일부를 나타낸 예시이다.
한편, 상기 표1과 같은 설문 문항을 평가 지표(권리성, 기술성, 활용성) 각각에 대하여 각 기술분야별 특허 전문가 집단에 설문을 진행하여 개별 평가요소들 의 중요도를 선행 평가하여 계량화한다. 예시로 든 것과 같이 5점 척도 계량화를 진행할 수 있으며，점수 척도는 5 점 척도에만 국한되는 것은 아니다.
그리고 설문 결과에 대하여 내용타당성(Content Validity) 검증(CVR : Content validity Ratio), 신뢰도(Reliability) 검증, 합의도 및 수렴도 검증을 수행할 수 있다.
2-(a)-(2). 평가요소 내용타당성 검증 단계
보다 구체적으로, 상기 내용타당성 검증 단계(S120)는 각 설문문항별 설문결과에 대하여 각각의 CVR을 계산하고，해당 설문문항의 계산된 CVR 값이, 아래 표 2의 Lawshe(1975)에서 제시한 것과 같은 설문 응답자 수 별 최소 CVR 값을 만족하는지를 검사하여，불만족하는 설문문항에 대응하는 특허 정보는 평가요소에서 제외한다. n
(* C. H. Lawshe, "A quantitative approach to content validity" , Personnel psychology Vol.28, 1975)
2-(a)-(3). 평가요소 신뢰도 검증 단계
한편, 상기 신뢰도 검증 단계(S130)는, 동일한 개념을 여러 문항으로 질문하고, 항목들이 유사한 값을 갖는지를 측정하는 과정일수 있으며, 아래의 크론바흐 알파 계수 계산식으로 검증할 수 있다. 다만, 신뢰도를 검증하는 방법에 있어서, 후술하는 크론바흐 알파 계수 계산식에 의해서만이 신뢰도를 검증하는 것으로 한정하지는 않는다.
Ep2:신뢰도 계수, 
:점수 분산 
: 해당 점수 상대 오차분산
한편, 크론바흐 알파 계수는 0 내지 1의 값을 가지며, 값이 높을수록 신뢰도가 높고, 0.8~0.9의 값이면 신뢰도가 매우 높은 것으로 보며, 0.7이상이면 신뢰할만한 것으로 판단될 수 있다.
본 발명에서는, 전문가 설문의 결과로 얻어진 특정 특허 정보에 대한 설문결과(예시: 리커드 5점 척도 점수)에 대한 크론바흐 알파 계수가 0.7 이하이면, 해당 특허 정보는 평가요소에서 제외한다.
2-(a)-(4). 평가요소 합의도 및 수렴도 검증 단계
한편, 상기 합의도 및 수렴도 검증 단계(S140)는, 중앙 값, 제1 사분위(25%) 값 및 제3 사분위(75%) 값을 기반으로 아래 수식을 통해 검증할 수 있다.
Mdn : 중앙값, Q1, Q3 :각 제 1사분위(25%)와 제 3사분위(75%)의 값
한편, 수렴도는 0에 가까울수록 의견의 편차가 작은 것을 의미하고, 합의도는 1에 가까울수록 의견의 편차가 작은 것을 의미할 수 있다. 다시 말해, 수렴도는 0에 가까울수록, 합의도는 1에 가까울수록 타당할 것으로 판단될 수 있다.
본 발명에서의 적용은, 특정 특허 정보에 대한 설문의 결과로부터 계산된 수렴도가 예를 들어 0~0.5, 합의도는 0.75~ 1 사이의 것인 경우 타당한 것으로 판단한다.
2-(a)-(5). 최종 평가요소 설정 단계
한편, 상기 최종 평가요소 설정 단계(S150)는 상기 평가 지표 각각에 대해 상기 설문 항목 중에서, 내용타당성, 신뢰도, 합의도 및 수렴도가 모두 검증된 설문 문항(특허 정보)을 최종 평가요소로 설정하고, 이를 구조방정식에 대입하여 상기 최종 평가요소 별로 영향도 지수를 산출할 수 있다.
최종 평가요소 설정단계는 앞서 설명한 것과 같이, 각 특허의 평가요소들(특허 정보들)에서 평가요소 사전 평가결과(전문가 설문)-내용타당성-신뢰도-합의도 및 수렴도 검증과정을 거쳐 제외되는 것들을 제외하고 최종 평가요소로 설정하는 단계이다.
2-(a)-(6). 최종 평가요소들의 영향도 지수 산출 단계
본 발명에서는 설정된 최종 평가요소들 각각의 특허 평가에 대한 영향도 지수를 설정한다.
보다 구체적으로 상기 영향도 지수는 특허의 평가요소들 사이가 서로 독립적인지(영향도 지수=0), 아니면 어떠한 연관이 있어서 영향을 주고 받는지를 나타내는 값이다.
상기 영향도 지수를 설정하는 방법은, 스피어만 서열 상관분석 방법, 피어슨 상관 분석 방법, 편상관분석 방법, 교차분석 방법 등이 사용될 수 있다.상기 영향도 지수는, 상기 최종 평가요소 중 어느 하나의 요소를 기준(1.00)으로 설정하고, 나머지 요소들은 상기 기준으로 설정된 어느 하나의 요소에 대한 상대적인 영향도 지수로 나타낼 수 있다.
2-(b). 특허 정보 획득 단계
한편, 상기 (b) 평가 대상 특허로부터 특허 정보를 획득하는 단계(S200)는, 특허의 고유 식별번호(출원번호, 공개 번호, 등록번호 등)를 기준으로 하여 특허 DB에서 자동으로 특허 정보를 획득하거나, 사용자로부터 평가 대상 특허의 특허 정보를 입력 받을 수 있다. 획득되는 특허 정보는 특허 명세서 및 도면을 포함하는 출원서, 심사이력, 권리등록 후 경과 정보(행정정보) 등 한 건의 특허가 발생부터 소멸에 이르기까지 해당 특허와 관련하여 생성되는 관련 정보를 말한다. 이러한 특허 정보에는 특허의 기술분야, 출원정보, 심사정보, 등록정보, 특허권정보, 심판정보, 소송정보 등의 정보가 포함될 수 있다.
더욱 상세하게는, 상기 출원정보는, 독립항의 수, 독립청구항의 길이, 종속항의 수, 종속항의 평균 길이, 도면 수, 발명의 설명의 길이, 분할출원 및 우선권 주장 수, 해외 패밀리 수 등을 포함할 수 있다.
한편, 상기 심사정보는, IPC 수, 조기 공개여부, 우선 심사 청구 여부, 재심사 유무, 의견서 제출수, 정보제공 수, 총 피인용 수, 피인용의 공개일과 평가 대상 특허의 출원일 차이, 선행문헌 중 논문/외국특허 수, 피인용 문헌의 논문/외국특허 수 등을 포함할 수 있고, 상기 등록정보는, 연차 등록 회수 등을 포함할 수 있다.
한편, 특허권정보는, 발명자 수, 존속기간 연장등록 결정 여부, 실시권자 수, 권리자 변동 수, 금융기관 질권 설정 수 등을 포함할 수 있다.
한편, 심판정보는, 무효 심판 수, 거절결정불복심판 수, 적극적 권리범위확인 심판 인용 수, 적극적 권리범위 확인 심판 기각/취하/각하 수, 소극적 권리범위확인 심판 기각 수, 소극적 권리범위확인 심판 인용/취하/각하 수, 정정심판 수 등을 포함할 수 있다.
한편, 도 3은 다양한 기술분야 및 평가 지표에 따른 평가 모델을 나타낸 도면이다.
도 3을 살펴보면, 평가 모델 각각은 하나 이상의 평가요소를 가지고 각각의 평가요소에는 각각의 평가요소에 대응되는 영향도 지수가 있는 것을 확인할 수 있다.
보다 구체적으로, 전기/전자/IT 기술분야의 권리성 평가 모델은, 평가요소1,2,3,5를 가지며, 각 평가요소에 대응되는 영향도가, 평가요소1 0.69, 평가요소2 0.86, 평가요소3 1, 평가요소5 0.75인데 비해, 전기/전자/IT 기술분야의 기술성 평가 모델은 평가요소4,5,6,8을 가지며 및 각 평가요소에 대응되는 영향도 지수가, 평가요소4 0.76, 평가요소5 1, 평가요소6 0.83, 평가요소8 0.87로 평가요소 및 각 평가요소에 대응되는 영향도지수가 서로 다른 것을 확인할 수 있다. 한편, 도 3에서 권리성에 연결되어 있지 않은 평가요소들은 권리성을 평가하는 평가요소로 사용되지 않는 것을 의미할 수 있으며, 동일한 의미로, 기술성에 연결되어 있지 않은 평가요소들은 기술성을 평가하는 평가요소로 사용되지 않는 것을 의미한다.
다시 말해, 동일한 기술분야에 평가 모델이더라도, 평가 지표가 다를 경우에는 평가 모델 각각의 평가요소에 대응되는 영향도 지수는 다를 수 있다.
한편, 동일한 평가 지표에 대한 평가 모델이라도, 평가 대상 특허의 기술분야가 다를 경우, 평가 모델 각각의 평가요소에 대응되는 영향도 지수는 달라질 수 있다.
예를 들어 전기/전자/IT 기술분야의 권리성 평가 모델은, 평가요소1,2,3,5를 가지며, 각 평가요소에 대응되는 영향도 지수가, 평가요소1 0.69, 평가요소2 0.86, 평가요소3 1, 평가요소5 0.75인데 비해, 화학/바이오/재료 기술분야의 권리성 평가 모델은 평가요소1,2,3,4,5를 가지며 각 평가요소에 대응되는 영향도 지수가, 평가요소1 0.65, 평가요소2 0.52, 평가요소3 1, 평가요소4 0.82, 평가요소5 0.72로 서로 다른 것을 확인할 수 있다.
2-(c). 적용 평가모델 선정단계
한편, 상기 (c) 단계(S300)는, 예를 들어, 평가 대상 특허의 기술분야 정보를 기반으로 하나 이상의 평가 모델 중에서 상기 평가 대상 특허에 대응되는 평가 모델을 선정할 수 있다.
앞서 설명한 바, 기술분야 및 평가 지표에 따라 평가요소 및 평가요소에 대응되는 영향도 지수가 평가 모델마다 다르게 산출되므로, 평가 대상 특허에 대응되는 평가 모델을 선택하여야 정확한 평가 결과를 산출할 수 있다.
다시 말해, 평가 대상 특허의 기술분야가 전기/전자/IT인 경우, 평가 모델을 기술분야가 전기/전자/IT인 평가 모델을 선택하면, 신뢰할 수 있는 평가 점수가 산출될 수 있지만, 평가 대상 특허의 기술분야가 전기/전자/IT인데 평가 모델을 화학/바이오/재료에 대응되는 평가모델을 선택하는 경우, 평가 지표, 평가 지표를 구성하는 평가요소 및 평가요소의 영향도가 다르기 때문에 신뢰할 수 없는 평가 점수가 산출될 수 있다.
2-(d). 특허 평가 결과 생성 단계
한편, 평가 대상 특허에 대한 평가 결과 생성 단계(S400)는, 상기 평가 대상 특허에 대하여 각각의 평가 지표에 대응되는 점수를 더하여 종합적인 점수로 생성되는 제1 방법, 상기 평가 대상 특허의 평가 지표 별로 평가 점수가 생성되는 제2 방법 중 어느 하나 이상의 방법으로 생성될 수 있다.
한편, 상기 권리성, 기술성, 활용성의 지표 각각은 미리 설정된 점수 내에서 부여될 수 있다. 예를 들자면, 상기 평가 대상 특허에 대한 권리성 점수는 35점, 기술성 점수는 35점, 활용성 점수는 30점 이내에서 부여될 수 있다. 다만, 상술한 점수에 한정되지 않으며, 각 지표들의 점수의 합이 평가 점수의 최대치와 일치하면 족하다.
보다 구체적으로, 상기 제2 방법으로 산출된 특정 개별 특허의 평가결과는 권리성, 기술성, 활용성 지표 모델별 점수가 각각 33, 32, 29로 산출될 수 있으며, 이를 제1 방법으로 산출하면, 33,32,29를 합산하여 94로 산출될 수 있다.
구체적인 제2 방법에 따른 각 평가 지표별 산출결과 수식은 예를 들어, 다음과 같이 설정될 수 있다.
y=a1*x1+a2*x2+…+ai*xi
(x는 각각의 평가요소, a는 각 평가요소의 영향도 지수가 전체 영향도 지수에서 차지하는 비율, i는 자연수)
영향도 지수는 앞서 설명한 것과 같이 소정의 평가요소(기준 평가요소)의 영향도 지수를 1로 설정한 후, 나머지 평가요소들의 영향도 지수를 설정한다.
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 특허 평가 방법은 상기 제1 방법으로 생성되는 상기 평가 대상 특허의 종합적인 점수를 기반으로 하여 평가 대상 특허의 평가 등급을 산정하는 평가 등급 산정 단계를 더 포함하여 구성될 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 평가 등급 산정 단계는 특허 DB에 저장되어 있는 전체 특허에 대해서 상기 제1 방법으로 전체 특허 각각에 대응되는 종합적인 점수를 산출한 후, 상기 산출된 전체 특허 각각에 대응되는 종합적인 점수를 오름차순으로 정렬하고, 소정의 비율에 따라 등급을 나눌 수 있다.
그리고 상기 평가 대상 특허가 상기 소정의 비율로 나누어진 등급 중 어느 부분에 위치하는지에 따라 평가 대상 특허의 평가 등급을 산정할 수 있다.
예컨대, 상기 소정의 비율로 나누어진 등급은 아래 표 3과 같을 수 있다.
상기 평가 등급을 구분하는 경계 값은 퍼센티지(%)는 예를 든 것이고, 변동하여 적용할 수도 있다.
3. 본 발명의 실시 예에 따른 특허 평가 프로세스.
이하에서는 상술한 본 발명의 실시 예에 따른 특허 평가 방법을 사용하여 전기/전자/IT 분야의 특허를 평가하는 프로세스를 설명한다.
본 발명의 실시 예에 따른 특허 평가 방법을 사용하여 'A' 특허를 평가하는 프로세스는, (i) 'A' 특허의 특허 정보를 획득하는 단계, (ii) (i)에서 'A' 특허의 특허 정보와 매칭되는 평가 모델을 선정하는 단계, (iii) 상기 (i),(ii)에서 'A' 특허의 특허 정보 및 평가 모델을 기반으로 'A' 특허에 대한 특허 평가 결과를 생성하는 단계를 포함하여 구성될 수 있다.
보다 구체적으로 (i)에서 획득되는 상기 'A'특허의 특허 정보는, 특허 명세서 및 도면을 포함하는 출원서, 심사이력, 권리등록 후 경과 정보(행정정보) 등 한 건의 특허가 발생부터 소멸에 이르기까지 해당 특허와 관련하여 생성되는 관련 정보를 말한다. 이러한 특허 정보에는 특허의 기술분야, 출원정보, 심사정보, 등록정보, 특허권정보, 심판정보, 소송정보 등의 정보가 포함될 수 있다.
더욱 상세하게는, 상기 출원정보는, 독립항의 수, 독립청구항의 길이, 종속항의 수, 종속항의 평균 길이, 청구항 계열 수, 도면 수, 발명의 설명의 길이, 분할출원 및 우선권 주장 수, 해외 패밀리 수 등을 포함할 수 있다.
한편, 상기 심사정보는, IPC 수, 조기 공개여부, 우선 심사 청구 여부, 재심사 유무, 의견서 제출수, 정보제공 수, 총 피인용 수, 피인용과 출원일 차이, 선행문헌 중 논문/외국특허 수, 피인용 문헌의 논문/외국특허 수 등을 포함할 수 있고, 상기 등록정보는, 연차 등록 회수 등을 포함할 수 있다.
한편, 특허권정보는, 발명자 수, 존속기간 연장등록 결정 여부, 실시권자 수, 권리자 변동 수, 금융기관 질권 설정 수 등을 포함할 수 있다.
한편, 심판정보는, 무효 심판 수, 거절결정불복심판 수, 적극적 권리범위확인 심판 인용 수, 적극적 권리범위 확인 심판 기각/취하/각하 수, 소극적 권리범위확인 심판 기각 수, 소극적 권리범위확인 심판 인용/취하/각하 수, 정정심판 수 등을 포함할 수 있다.
한편, (ii)에서 특허 정보와 매칭되는 평가 모델을 선정하는 방법은, 상기 'A'특허의 기술분야 및 평가하고자 하는 지표에 대응되는 평가 모델을 선정하는 단계일 수 있다. 예컨대, 상기 'A' 특허가 전기/전자/IT 기술분야의 특허이고, 권리성을 평가하고 싶다면, 평가모델DB로부터 권리성 지표를 나타내는 평가 모델을 선택하고, 'A' 특허에 대해서 모든 평가 지표에 대한 종합적인 평가를 원하면, 각각의 평가 지표에 대응되는 평가 모델 모두를 선택할 수 있다.
한편, 상술한 과정으로 평가 모델까지 선정된 후, 상기 (iii)에서는 상기 (ii)에서 선택된 평가 모델 각각의 최종 평가요소에 대응되는 'A' 특허의 특허 정보를 입력할 수 있다.
한편, 아래 표 4는, 전기/전자/IT 기술분야의 권리성 지표를 나타내는 평가 모델의 평가요소 및 각 평가요소에 대한 영향도 지수를 나타낸 표이고, 표 5는, 상기 평가 모델에 대응되는 'A' 특허 정보를 나타낸 것이다.
상기 (i)에서 획득한 'A' 특허의 특허 정보 중에서, 상기 표4의 각각의 평가요소에 대응되는 표 5의 'A' 특허의 특허 정보를 입력함으로써, 상기 'A' 특허에 대한 권리성 평가 결과에 대한 점수를 획득할 수 있다.
상술한 내용은 'A'특허에 대해서 권리성 평가정보를 획득하는 프로세스에 대해서만 설명하였지만, 상술한 방식으로 'A' 특허에 대해서 기술성 및 활용성 평가결과도 획득할 수 있다.
한편, 상기 기술성 또는 활용성 평가에 사용되는 모델의 평가요소 및 영향도 지수는 상기 권리성 평가 결과를 획득할 때 사용된 모델의 평가요소 및 영향도 지수와 다를 수 있다.
한편, 상술한 방식을 사용하여 'A' 특허에 대한 평가 결과 점수가 예를 들어, 상기 권리성 평가 결과에 대한 점수가 32점이 나오고, 동일한 방식으로 기술성 평가 결과에 대한 점수 및 활용성 평가 결과에 대한 점수가 각각 34점, 25점이 나온 경우, 'A' 특허에 대한 종합적인 점수는 상기 권리성 평가 결과에 대한 점수, 기술성 평가 결과에 대한 점수 및 활용성 평가 결과에 대한 점수를 모두 합한 값인 91점일 수 있다.
한편, 'A'특허와 전체 특허 DB에 저장되어 있는 타 특허를 비교하여 'A'특허에 대한 상대적 평가를 수행할 수도 있다.
예컨대, 상기 전체 특허 DB에 저장되어 있는 전체 특허 각각에 대해 상술한 방식으로 종합적인 점수 산출하고, 산출된 전체 특허 각각에 대한 종합적인 점수를 오름차순으로 정렬하고, 소정의 비율에 따라 등급을 나눈 후, 상기 'A' 특허가 상기 소정의 비율에 따라 나눠진 등급 중 어느 위치에 대응되는지를 검출하여 'A'특허에 대한 특허 평가 등급을 부여함으로써, 'A'특허의 상대적인 평가를 수행할 수 있다.
더욱 구체적으로, 소정의 비율에 따라 나누어진 등급은 표 6과 같을 수 있다.
상기 특허등급 부여 퍼센티지(%)의 경계 값은 예를 든 것이고, 변동하여 적용할 수도 있다. 한편, 상술한 내용을 기반으로 기술분야별로 특허 등급을 생성하면, 해당 기술분야에서 당해 특허의 위상을 점검 할 수 있다. 그리고 이를 기반으로 당해 특허들의 유지 및 관리에 대한 의사결정을 기준을 제시할 수 있다.
예컨대, 'A'전자(당해 기업)에서 등록된 특허들의 평균 등급이 AA등급이고, 'B'전자에서 등록된 특허들의 평균 등급이 A등급인 경우, 'A'전자(당해 기업)의 특허들이 'B'전자의 특허들에 비해 위상이 높다고 평가할 수 있다.
한편, 상기 등급을 구분하는 퍼센티지(%)의 경계 값은 예를 든 것이고, 변동하여 적용될 수도 있다.
또 다른 활용 방안으로는 어느 한 기업의 특정 기술분야의 복수개의 특허들 각각에 대응되는 특허 평가 결과를 산출한 후, 이를 연도 별로 평균을 산출하면, 어느 한 기업의 특허 평가의 변동을 분석하는 자료로 활용될 수도 있다.
4. 본 발명의 실시 예에 따른 특허 평가 시스템.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 시스템을 나타낸 구성도이다.
본 발명의 실시 예에 따른 특허 평가 시스템(100)은, 특허 평가 모델을 생성하는 특허 평가 모델 생성 엔진(110), 상기 특허 평가 모델 생성 엔진(110)에서 생성된 특허 평가 모델이 저장되어 있는 특허 평가 모델 DB(120), 평가 대상이 되는 특허의 정보를 획득하는 평가 대상 특허 정보 획득 엔진(130), 상기 특허 정보 획득 엔진(130)에서 획득한 평가 대상이 되는 특허의 정보와 상기 특허 평가 모델 DB(120)에 저장되어 있는 특허 평가 모델을 기반으로 특허 평가 결과를 생성하는 특허 평가 결과 생성 엔진(140)을 포함하여 구성될 수 있다.
보다 구체적으로 상기 특허 평가 모델 생성 엔진(110)은 상술한 본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식을 활용한 특허 평가 방법의 (a)단계(S100)를 수행할 수 있다.
다시 말해, 상기 특허 평가 모델 생성 엔진(110)은, 구조방정식을 이용하여 특허의 기술분야 및 평가 지표에 따라 서로 다른 하나 이상의 특허 평가 모델을 생성할 수 있다. 그리고 상기 평가 지표는, 평가 대상 특허가 제 3자와의 특허분쟁에서 독점배타적 지위를 유지할 수 있는 정도를 나타내는 지표(이를 '권리성'이라 명명할 수 있다), 평가 대상 특허가 기술동향과 부합하거나 선도하는 정도를 나타내는 지표(이를 '기술성'이라 명명할 수 있다.) 및 평가 대상 특허가 비즈니스에 활용되는 정도 및 활용 가능성을 나타내는 지표(이를 '활용성'이라 명명할 수 있다.)을 포함할 수 있다.
한편, 상기 특허 평가 모델 생성 엔진(110)은, 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과를 입력 받는 평가요소 사전 평가결과 입력부(111), 상기 입력 받은 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과에 대해 내용타당성 검증을 수행하는 내용타당성 검증 모듈(112), 상기 내용타당성 검증이 수행된 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과에 대해 신뢰도 검증을 수행하는 신뢰도 검증 모듈(113), 상기 신뢰도 검증이 수행된 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과에 대해 합의도 및 수렴도 검증을 수행하는 합의도 및 수렴도 검증 모듈(114), 상기 내용타당성 검증 모듈(112), 신뢰도 검증 모듈(113), 합의도 및 수렴도 검증 모듈(114)의 검증 결과를 기반으로 최종 평가요소를 설정하는 최종 평가요소 설정 모듈(115) 및 상기 최종 평가요소 각각의 영향도 지수를 설정하는 영향도 지수 설정 모듈(116)을 포함하여 구성될 수 있다.
상기 내용타당성 검증 모듈(112)은, 상술한 본 발명의 내용타당성 검증 단계(S120)를 수행하고, 상기 신뢰도 검증 모듈(113)은 신뢰도 검증 단계(S130)를 수행하고, 합의도 및 수렴도 검증 모듈(114)은 합의도 및 수렴도 검증 단계(140)를 수행할 수 있다.
그리고 상기 최종 평가요소 설정 모듈(115) 및 상기 영향도 지수 설정 모듈(116)은 각각 상술한 본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식을 활용한 특허 평가 방법의 최종 평가요소 생성 단계(S150) 및 영향도 지수 설정 단계(S160)를 수행할 수 있다.
한편, 상기 최종 평가요소 및 영향도 지수는 특허의 기술분야 및 특허의 평가 지표에 따라 다를 수 있으며, 상기 영향도 지수는, 상기 최종 평가요소 중 어느 하나의 평가요소의 영향도 지수를 1로 설정하고, 상기 1로 설정된 어느 하나의 평가요소의 영향도 지수를 기준으로, 나머지 최종 평가요소의 영향도 지수를 상대적으로 설정할 수 있다.
한편, 상기 평가 대상 특허 정보 획득 엔진(130)은, 상기 평가 대상 특허의 출원번호, 공개번호, 등록번호 중 어느 하나 이상의 특허 번호를 기준으로 하여 소정의 특허명세서 및 도면, 그리고 관련 특허 정보들이 탑재된 특허 DB에서 검색하여 평가 대상 특허의 특허 정보를 획득하거나, 사용자로부터 평가 대상 특허의 특허 정보를 입력 받아 획득할 수 있으며, 상기 평가 대상 특허의 특허 정보는, 특허 명세서 및 도면을 포함하는 출원서, 심사이력, 권리등록 후 경과 정보(행정정보) 등 한 건의 특허가 발생부터 소멸에 이르기까지 해당 특허와 관련하여 생성되는 관련 정보를 말한다. 이러한 특허 정보에는 특허의 기술분야, 출원정보, 심사정보, 등록정보, 특허권정보, 심판정보, 소송정보 등의 정보가 포함될 수 있다.
또한, 상기 평가 대상 특허 정보 획득 엔진(130)은 개별 특허를 특허 DB에서 검색하여 특허 정보를 획득하는 대신에, 소정 특허 DB 전체의 특허들에 대하여 특허 정보를 획득하여 본 발명에서 설명하는 절차에 따라 특허 평가를 수행할 수 있다. 또한 상기 특허 DB는 소정의 기술분야별, 권리자 별로 그룹화 되어 구성될 수 있으며, 특허 정보를 획득하는 과정에서 시스템이 요구사항에 따라 소정의 기술분야별, 권리자 별로 상기 특허 DB로부터 해당 특허들을 추출하여 특허평가를 진행할 수도 있다.
예를 들어, 본 발명의 특허 DB는 소정 기간 또는 현재 시점에서의 전체 대한민국 특허 및/또는 가용한 세계 각국의 특허 명세서 및 도면, 그리고 관련 특허 정보들을 탑재하고 있을 수 있는데, (1) 소정의 개별 특허에 대하여 특허평가를 진행하는 경우, 해당 특허에 대한 특허 정보를 획득하여 본 발명의 평가모델에 입력하여 평가를 진행할 수 있으며, (2) 소정 기간의 특허에 대하여 국가별, 기업별(출원인별) 특허 그룹에 대하여 특허 정보를 상기 특허 DB로부터 추출하여, 해당 특허 그룹에 대하여 특허평가를 진행할 수 있다. 이 경우, 후술하는 것과 같이 소정의 특허 그룹에 대하여 평가 등급을 산정할 수 있으며, 특허 그룹별로 비교하는 것도 가능하다.
한편, 상기 출원정보는, 독립항의 수, 독립청구항의 길이, 종속항의 수, 종속항의 평균 길이, 청구항 계열 수, 도면 수, 발명의 설명의 길이, 분할출원 및 우선권 주장 수, 해외 패밀리 수 등을 포함할 수 있다.
한편, 상기 심사정보는, IPC 수, 조기 공개여부, 우선 심사 청구 여부, 재심사 유무, 의견서 제출수, 정보제공 수, 총 피인용 수, 피인용과 출원일 차이, 선행문헌 중 논문/외국특허 수, 피인용 문헌의 논문/외국특허 수 등을 포함할 수 있고, 상기 등록정보는, 연차 등록 회수 등을 포함할 수 있다.
한편, 특허권정보는, 발명자 수, 존속기간 연장등록 결정 여부, 실시권자 수, 권리자 변동 수, 금융기관 질권 설정 수 등을 포함할 수 있다.
한편, 심판정보는, 무효 심판 수, 거절결정불복심판 수, 적극적 권리범위확인 심판 인용 수, 적극적 권리범위 확인 심판 기각/취하/각하 수, 소극적 권리범위확인 심판 기각 수, 소극적 권리범위확인 심판 인용/취하/각하 수, 정정심판 수 등을 포함할 수 있다.
한편, 상기 특허 평가 결과 생성 엔진(140)은, 상기 평가 대상 특허에 대해 각각의 평가 지표에 대응되는 점수를 합하여 종합적인 점수로 생성되는 제1 방법, 평가 지표(권리성, 기술성, 활용성)각각에 대응되는 평가 점수가 생성되는 제2 방법 중 어느 하나 이상의 방법으로 특허 평가 결과를 생성할 수 있다
한편, 본 발명의 실시 예에 따른 특허 평가 시스템(100)은, 상기 제1 방법으로 생성되는 종합적인 점수를 기반으로 상기 평가 대상 특허의 평가 등급을 산정하는 특허 평가 등급 산정부를 더 포함하여 구성될 수 있다.
보다 구체적으로, 상기 특허 평가 등급 산정부는, 상기 특허 평가 결과 생성 엔진에서 제1 방법으로 상기 평가 대상 특허와 동일한 기술분야에 해당하는 복수개의 특허 각각에 대응되는 종합적인 점수를 기반으로 정규분포함수를 생성하는 정규분포함수 생성 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.
이와 같이 상기 평가 대상 특허의 종합적인 점수가 상기 정규분포 함수의 어느 부분에 위치하는지에 따라 평가 대상 특허의 등급을 산정할 수 있다.
한편, 상술한 내용을 기반으로 기술분야별로 특허 등급을 생성하면, 해당 기술분야에서 당해 특허의 위상을 점검 할 수 있다. 그리고 이를 기반으로 당해 특허들의 유지 및 관리에 대한 의사결정의 기준을 제시할 수 있다.
예컨대, 'A'전자(당해 기업)에서 등록된 특허들의 평균 등급이 AA등급이고, 'B'전자에서 등록된 특허들의 평균 등급이 A등급인 경우, 'A'전자(당해 기업)의 특허들이 'B'전자의 특허들에 비해 위상이 높다고 평가할 수 있다.
한편, 상기 등급을 구분하는 퍼센티지(%)의 경계 값은 예를 든 것이고, 변동하여 적용될 수도 있다.
또 다른 활용 방안으로는 어느 한 기업의 특정 기술분야의 복수개의 특허들 각각에 대응되는 특허 평가 결과를 산출한 후, 이를 연도 별로 평균을 산출하면, 어느 한 기업의 특허 평가의 변동을 분석하는 자료로 활용될 수도 있다.
한편, 본 발명은 상술한 본 발명의 실시 예에 따른 구조방정식을 활용한 특허 평가 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램 및 상기 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 포함하여 구성될 수 있다.
한편, 본 발명의 기술적 사상은 상기 실시 예에 따라 구체적으로 기술되었으나, 상기 실시 예는 그 설명을 위한 것이며, 그 제한을 위한 것이 아님을 주지해야 한다. 또한, 본 발명의 기술분야에서 당업자는 본 발명의 기술 사상의 범위 내에서 다양한 실시 예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.
100 : 특허 평가 시스템
110 : 특허평가 모델 생성 엔진
111 : 평가요소 사전 평가결과 입력부
112 : 내용타당성 검증모듈
113 : 신뢰도 검증 모듈
114 : 합의도 및 수렴도 검증 모듈
115 : 최종 평가요소 결정 모듈
116 : 영향도 지수 설정 모듈
120 : 특허 평가 모델 DB
130 : 평가 대상 특허 정보 획득 엔진
140 : 특허 평가 정보 생성 엔진
110 : 특허평가 모델 생성 엔진
111 : 평가요소 사전 평가결과 입력부
112 : 내용타당성 검증모듈
113 : 신뢰도 검증 모듈
114 : 합의도 및 수렴도 검증 모듈
115 : 최종 평가요소 결정 모듈
116 : 영향도 지수 설정 모듈
120 : 특허 평가 모델 DB
130 : 평가 대상 특허 정보 획득 엔진
140 : 특허 평가 정보 생성 엔진
Claims (21)
- 컴퓨터 장치로 구성된 특허평가 시스템에서 수행하는 특허평가 방법에 있어서,
(a) 구조방정식을 이용하여 소정의 평가요소를 가지는 하나 이상의 평가 모델을 생성하는 단계;
(b) 평가 대상 특허로부터 특허 정보를 획득하는 단계;
(c) 상기 (a) 단계에서 생성된 하나 이상의 평가 모델 중에서 상기 평가 대상 특허에 대응되는 평가 모델을 선정하는 단계; 및
(d) 상기 (b) 단계에서 획득한 특허 정보를 활용하여 상기 (c) 단계에서 선정된 평가 모델로부터 상기 평가 대상 특허의 평가 결과를 생성하는 단계;
를 포함하여구성되며,
상기 (a) 단계에서 구조방정식을 이용하여 생성되는 하나 이상의 평가 모델은, 특허의 기술분야 및 평가 지표에 따라 서로 다르고,
상기 평가 지표는, 권리성 지표 또는 기술성 지표 또는 활용성 지표 중의 적어도 어느 하나 이상을 포함하며,
상기 (a) 단계는,
각 기술분야별 특허 전문가를 대상으로 수행한 개별 평가요소들의 중요도에 대한 평가 설문 결과를 입력 받는 단계;
내용 타당성 검증 모듈에서 상기 개별 평가요소들의 중요도에 대한 평가 설문 결과에 대하여 각각의 CVR(Content Validity ratio)을 계산하고 계산된 CVR 값이 설문 응답자 수 별 최소 CVR값을 만족하는지를 검사하는 내용타당성 검증 단계;
신뢰도 검증 모듈에서 상기 내용타당성 검증 단계가 수행된 평가 설문 결과에 대하여 동일한 개념을 설문문항으로 질문하고, 항목들간 유사도를 측정하여 개별 평가요소별 신뢰도 검증(Reliability)을 수행하는 신뢰도 검증 단계;
합의도 및 수렴도 검증 모듈에서 상기 신뢰도 검증 단계가 수행된 평가 설문 결과에 대하여 의견 편차를 산출하여 개별 평가요소별 합의도와 수렴도를 검증하는 합의도 및 수렴도 검증 단계;
최종 평가요소 설정 모듈에서 상기 평가 지표 각각에 대응되는 설문 문항 중에서 내용타당성, 신뢰도, 합의도 및 수렴도가 검증된 평가요소들을 최종 평가요소로 설정하는 최종 평가요소 생성 단계; 및
영향도 지수 설정 모듈에서 상기 최종 평가요소 생성 단계에서 설정된 최종 평가요소들 각각의 영향도 지수를 설정하는 영향도 지수 설정 단계;
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법.
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 최종 평가요소 및 영향도 지수는,
기술분야 및 평가 지표에 따라 서로 다른 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 영향도 지수 설정 단계는,
상기 최종 평가요소들 중 어느 하나의 평가요소의 영향도 지수를 1로 설정하고, 상기 1로 설정된 어느 하나의 평가요소의 영향도 지수를 기준으로, 나머지 최종 평가요소의 영향도 지수를 상대적으로 설정하는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 (c) 단계는,
상기 평가 대상 특허의 기술분야를 기반으로 상기 하나 이상의 평가 모델 중에서 상기 평가 대상 특허에 대응되는 평가 모델을 선정하는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법. - 청구항 1에 있어서,
상기 (d) 단계에서 생성되는 상기 평가 대상 특허에 대한 평가 결과는
상기 평가 대상 특허에 대해 평가 지표 각각에 대응되는 점수를 합하여 종합적인 점수로 생성되는 제1 방법; 또는,
평가 지표(권리성, 기술성, 활용성) 각각에 대응되는 평가 점수가 생성되는 제2 방법;
중 어느 하나 이상의 방법으로 생성되는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법. - 청구항 8에 있어서,
상기 제1 방법으로 생성되는 상기 평가 대상 특허의 종합적인 점수를 기반으로 하여 상기 평가 대상 특허의 평가 등급을 산정하는 평가 등급 산정 단계를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법. - 청구항 9에 있어서,
상기 평가 등급 산정 단계는,
상기 평가 대상 특허의 기술분야에 해당하는 복수개의 특허 각각에 대해 상기 제1 방법으로 복수개의 특허 각각에 대응되는 종합적인 점수를 산출하고, 산출된 복수개의 특허 각각에 대응되는 종합적인 점수를 오름차순으로 정렬하고, 소정의 비율에 따라 등급을 나눈 후, 상기 평가 대상 특허의 종합적인 점수가 상기 소정의 비율에 따라 나눠진 등급의 어느 부분에 위치하는지에 따라 상기 평가 대상 특허의 평가 등급을 산정하는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법. - 청구항 1항, 청구항 5 내지 청구항 10항 중 어느 한 항에 따른 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체.
- 컴퓨터 장치로 구성된 특허평가 시스템에 있어서,
특허 평가 모델을 생성하는 특허 평가 모델 생성 모듈;
상기 특허 평가 모델 생성 모듈에서 생성된 특허 평가 모델이 저장되어 있는 특허 평가 모델 DB;
평가 대상 특허의 특허 정보를 획득하는 평가 대상 특허 정보 획득 모듈; 및
상기 평가 대상 특허 정보 획득 모듈에서 획득한 평가 대상 특허의 특허 정보와 상기 특허 평가 모델 DB에 저장되어 있는 특허 평가 모델을 기반으로 특허 평가 결과를 생성하는 특허 평가 결과 생성 모듈;
을 포함하여 구성되며,
상기 특허 평가 모델 생성 모듈은,
특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과를 입력 받는 평가요소 사전 평가 결과 입력부;
상기 입력 받은 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과에 대해 CVR(Content Validity ratio)을 계산하고, 계산된 CVR 값이 설문 응답자 수 별 최소 CVR 값을 만족하는지를 검사하는 내용타당성 검증을 수행하는 내용타당성 검증 모듈;
상기 내용타당성 검증이 수행된 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과에 대하여 동일한 개념을 설문문항으로 질문하고, 항목들간 유사도를 측정하여 신뢰도 검증을 수행하는 신뢰도 검증 모듈;
상기 신뢰도 검증이 수행된 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과에 대해 의견 편차를 산출하여 합의도 및 수렴도 검증을 수행하는 합의도 및 수렴도 검증 모듈;
상기 내용타당성 검증 모듈, 신뢰도 검증 모듈, 합의도 및 수렴도 검증 모듈의 검증 결과를 기반으로 최종 평가요소를 설정하는 최종 평가요소 설정 모듈; 및
상기 최종 평가요소 각각의 영향도 지수를 설정하는 영향도 지수 설정 모듈;
을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 시스템.
- 청구항 12에 있어서,
상기 특허 평가 모델 생성 엔진은,
구조방정식 모델을 이용하여 기술분야 및 평가 지표에 따라 서로 다른 하나 이상의 특허 평가 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 시스템. - 청구항 13에 있어서,
상기 평가 지표는, 권리성 지표 또는 기술성 지표 또는 활용성 지표 중의 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 시스템. - 삭제
- 청구항 12에 있어서,
상기 특허 평가요소별 중요도 사전 평가 결과는,
각 기술분야별 특허 전문가에게 특허 평가요소 별 설문조사를 수행한 결과로부터 생성되는 정보인 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 시스템. - 청구항 12에 있어서,
상기 영향도 지수 설정 모듈은,
상기 최종 평가요소 중 어느 하나의 평가요소의 영향도 지수를 1로 설정하고, 상기 1로 설정된 어느 하나의 평가요소의 영향도 지수를 기준으로, 나머지 최종 평가요소들의 영향도 지수를 상대적으로 설정하는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 시스템. - 청구항 12에 있어서,
상기 평가 대상 특허 정보 획득 엔진은,
특허 DB로부터 상기 평가 대상 특허의 특허 정보를 획득하고,
상기 평가 대상 특허의 특허 정보는,
상기 평가 대상 특허의 기술분야, 출원정보, 심사정보, 등록정보, 특허권정보, 심판정보를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 시스템. - 청구항 12에 있어서,
상기 특허 평가 결과 생성 엔진은,
상기 평가 대상 특허에 대해 평가 지표 각각에 대응되는 점수를 합하여 종합적인 점수를 생성하는 제1 방법; 또는
평가 지표(권리성, 기술성, 활용성)각각에 대응되는 평가 점수를 생성하는 제2 방법;
중 어느 하나 이상의 방법으로 특허 정보를 생성하는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 시스템. - 청구항 19에 있어서,
상기 제1 방법으로 생성되는 종합적인 점수를 기반으로 상기 평가 대상 특허의 평가 등급을 산정하는 특허 평가 등급 산정부를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 시스템. - 청구항 20에 있어서,
상기 특허 평가 등급 산정부는,
상기 특허 평가 결과 생성 엔진에서 제1 방법으로 산출된 상기 평가 대상 특허의 기술분야에 해당하는 복수개의 특허 각각에 대응되는 종합적인 점수를 오름차순으로 정렬하고, 소정의 비율에 따라 등급을 나눈 후, 상기 평가 대상 특허의 종합적인 점수가 상기 소정의 비율에 따라 나눠진 등급의 어느 부분에 위치하는지에 따라 상기 평가 대상 특허의 등급을 산정하는 것을 특징으로 하는 구조방정식 모델을 활용한 특허 평가 시스템.
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