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특허당 피인용수 ( CPP )
정의 : (분석대상 특허의 연도별 피인용수 합 / 분석대상 년도 총 특허의 합)
수식 : CPP = Sum(C(1~n)) / Sum(P(1~n)) : (1~n) => 1년 부터 n년까지
CPP는 분석기준에 따라 국가별 피인용지수, 주요출원인별 피인용지수, 특정기술별 피인용지수 등 여러 분야로 분석을 응용할 수 있다.
국가별 CPP : 국가별로 각각의 CPP 를 구해 이를 비교 분석한다.
출원인별 CPP : 출원인별로 각각의 CPP를 구해 이를 비교분석한다.
특정기술별 CPP : 기술분류별로 각각의 CPP를 구해 이를 비교 분석한다.
...
어떤 방향으로 분석을 하느냐에 따라 다양한 CPP값들을 구할 수 있다.
개요 : CPP는 관심의 대상 주체가 산출하는 특허기술의 평균적인 질적수준이 어느정도인가를 보여 준다 그러나 양적인 측면을 포함하고 있지 않으므로 양적으로 특허가 많다고 하여 CPP값이 꼭 높은 것은 아니다.
피인용수가 높다는 것은 특허가 후발 출원인이 얼마나 많은 인용을 하여 특허들 출원하였느냐, 즉 얼마나 많이 인용되었는가를 나타내는 지표 이므로 한건의 특허라도 CPP값은 상당히 높을 수 있다.
국가별 CPP를 보면 가장 많은 출원을 한 국가의 CPP 값에 거의 근접하게 전체 CPP가 결정될 가능성이 높으며 소수의 특허를 출원한 국가의 경우 CPP값은 객관적인 기준이 될 수 없고 어느정도(랭킹 1~5위) 많은 출원을 하였을 경우에만 의미를 가질 수 도 있어 이의 적용 분석에는 신중하여야 한다.
정의 : (분석대상 특허의 연도별 피인용수 합 / 분석대상 년도 총 특허의 합)
수식 : CPP = Sum(C(1~n)) / Sum(P(1~n)) : (1~n) => 1년 부터 n년까지
CPP는 분석기준에 따라 국가별 피인용지수, 주요출원인별 피인용지수, 특정기술별 피인용지수 등 여러 분야로 분석을 응용할 수 있다.
국가별 CPP : 국가별로 각각의 CPP 를 구해 이를 비교 분석한다.
출원인별 CPP : 출원인별로 각각의 CPP를 구해 이를 비교분석한다.
특정기술별 CPP : 기술분류별로 각각의 CPP를 구해 이를 비교 분석한다.
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어떤 방향으로 분석을 하느냐에 따라 다양한 CPP값들을 구할 수 있다.
개요 : CPP는 관심의 대상 주체가 산출하는 특허기술의 평균적인 질적수준이 어느정도인가를 보여 준다 그러나 양적인 측면을 포함하고 있지 않으므로 양적으로 특허가 많다고 하여 CPP값이 꼭 높은 것은 아니다.
피인용수가 높다는 것은 특허가 후발 출원인이 얼마나 많은 인용을 하여 특허들 출원하였느냐, 즉 얼마나 많이 인용되었는가를 나타내는 지표 이므로 한건의 특허라도 CPP값은 상당히 높을 수 있다.
국가별 CPP를 보면 가장 많은 출원을 한 국가의 CPP 값에 거의 근접하게 전체 CPP가 결정될 가능성이 높으며 소수의 특허를 출원한 국가의 경우 CPP값은 객관적인 기준이 될 수 없고 어느정도(랭킹 1~5위) 많은 출원을 하였을 경우에만 의미를 가질 수 도 있어 이의 적용 분석에는 신중하여야 한다.
특허분석을 위한 특허분석에서 이미출원 공개된 특허들에 대한 검색작업은 가장 중요하고도 기초적인 분야이며 이에 대한 전문 지식은 활발히 시도는 되고 있으나 무었이 맞고 틀리고를 논할 수 있는 단계는 아니다.
검색의 목적은 원하는 특허들을 분석을 위해 찾아내는 일이다.
1. 검색의 목적이 어느 하나라도 감과할 수 없는 분석이라 하면 검색 키워드를 광범위 하게 작성하여 어느 하나의 특허라도 소중히 빠뜨리지 말고 검색대상에 포함 시켜야 한다.
이렇게 할 경우 검색되어 나오는 쿼리자체의 광범위로 인하여 자칫 원하지 않는 결과물이 과도하게 검색되어 나오는 경우가 대부분이다.
2.검색의 목적이 흐름 및 방향에 대한 것이라면 광범위 보다는 기본적으로 들어가야 할 키워드들을 중심으로 간결하게 작성 하는 방법이 있으나 자칫 중요한 특허가 검색에 포함되지 않고 제외 되는 경우가 발생한다.
두가지를 모두 만족하는 쿼리식이 훌륭한 쿼리식이나 이에 대해서 둘 다를 만족시키기는 사실상 쉽지 않은 경우가 대부분이다.
언어학에서 모든 텍스트는 의미를 가지고 있다라는 대 전제를 볼때 중요 키워드들을 중심으로 걸러져 나오는 특허들이야 말로 부다 문제에 접근해 있다고 볼 수 있으며 어느 하나의 키워드만을 통해 걸러져 나오는 특허는 보다 덜 중요 할 수 있다. 하지만 이 또한 간과 할 수 없기에 두개의 쿼리식을 복합적으로 활용하는 것이 그래도 정확히 분석의 대상이 되는 DATA들을 셀렉트 하는 방법이 될 것이다.
(중요 핵심키워드그룹) or (((단순키워드) or (단순키워드) or.....) and (핵심키워드))
검색의 목적은 원하는 특허들을 분석을 위해 찾아내는 일이다.
1. 검색의 목적이 어느 하나라도 감과할 수 없는 분석이라 하면 검색 키워드를 광범위 하게 작성하여 어느 하나의 특허라도 소중히 빠뜨리지 말고 검색대상에 포함 시켜야 한다.
이렇게 할 경우 검색되어 나오는 쿼리자체의 광범위로 인하여 자칫 원하지 않는 결과물이 과도하게 검색되어 나오는 경우가 대부분이다.
2.검색의 목적이 흐름 및 방향에 대한 것이라면 광범위 보다는 기본적으로 들어가야 할 키워드들을 중심으로 간결하게 작성 하는 방법이 있으나 자칫 중요한 특허가 검색에 포함되지 않고 제외 되는 경우가 발생한다.
두가지를 모두 만족하는 쿼리식이 훌륭한 쿼리식이나 이에 대해서 둘 다를 만족시키기는 사실상 쉽지 않은 경우가 대부분이다.
언어학에서 모든 텍스트는 의미를 가지고 있다라는 대 전제를 볼때 중요 키워드들을 중심으로 걸러져 나오는 특허들이야 말로 부다 문제에 접근해 있다고 볼 수 있으며 어느 하나의 키워드만을 통해 걸러져 나오는 특허는 보다 덜 중요 할 수 있다. 하지만 이 또한 간과 할 수 없기에 두개의 쿼리식을 복합적으로 활용하는 것이 그래도 정확히 분석의 대상이 되는 DATA들을 셀렉트 하는 방법이 될 것이다.
(중요 핵심키워드그룹) or (((단순키워드) or (단순키워드) or.....) and (핵심키워드))
기술로드맵 작성을 위한 특허분석 방법론에 대하 자료로
한국특허정보원이 2005년 발간한 자료 입니다.
특허분석기법에 대한 자세한 해설과 이에 대한 장/단점이 나열되어 있고 특허분석을 업으로 하는 분이라면 두고두고 참조해도 부족함이 없는 자료라고 생각합니다.
기술로드맵.pdf한국특허정보원이 2005년 발간한 자료 입니다.
특허분석기법에 대한 자세한 해설과 이에 대한 장/단점이 나열되어 있고 특허분석을 업으로 하는 분이라면 두고두고 참조해도 부족함이 없는 자료라고 생각합니다.
특허정보분석을 위한 기본 중 MS Access 를 이용한 DATA 처리는 분석업무 자체를 쉽게 하여준다. DATA 의 손쉬운 처리로 인해 보다 분석업무에 시간을 할애 할 수 있으며 유연한 분석결과를 얻을 수 있다.
액세스를 사용하기 위해서는 MS Office 제품군중 Access 를 설치해야 하며 MS Access 는 Table 의 생성 및 Query 약간의 프로그램을 할 수 있도록 제공되고 있다.
Table 은 칼럼들로 이루어져 있고 분석시 기준이 되는 Field 들을 칼럼이라고 부른다.
분석시 사용되는 주요 칼럼은 출원번호, 출원일, 공개번호, 공개일, 등록번호, 등록일, 특허의명칭, IPC, 출원인명칭 등이 있으며 이를 기준으로 DATA를 입맛에 맞게 조작하게 된다.
통상 한건의 동일 출원에 대해서 공개시점과 등록시점이 다른 두개의 DATA가 존재하게 된다(등록건의 경우) 이 경우 어떤 DATA 하나는 삭제 해야할 필요를 가진다. 통상적으로 정량 분석의 경우는 공개된 건을 중심으로 분석을 수행하게 되고, 정성분석의 경우는 등록된건을 기준으로 분석을 하게 되는데... 이에 어떤 규정지어지는 원칙은 없다.
1. 정량분석의 경우 DATA는 공개 등록 된 2건의 동일 출원의 경우 최초공개된 건의 공개일을 기준으로 DATA를 정리한다.
2. 동일출원에 대해 여러번 공개된 건의 경우도 존재하게 되는데 이 경우 공개시점마다 다른 특허로 볼 것인가 아니면 하나의 특허로 볼 것인가 에 대해서는 통상적으로 최초 공개된 건을 기준으로 나머지 공개건은 무시한다.(경우에 따라 다르다)
3. 동일한 내용으로 보이나 출원번호가 다른경우가 존재하는데 이 경우는 출원번호가 다르므로 통상적으로는 다른특허로 분류한다 하지만 이런건들 자체가 분석에 심각한 영향을 미칠정도의 미묘한 DATA의 경우 청구1항을 기준으로 동일내용의 경우 최초출원 특허만을 남겨놓고 나머지 출원건에 대해서는 무시할 수 있다(경우에 따라 다름)
4. 동일특허의 한국 및 기타국가 출원건의 경우(즉 동일특허의 해외출원 또는 PCT출원) 각각의 특허를 독립적인 특허로 본다. 통상 검색시 중요특허로 인정되는 특허들(키워드 범위내에 명백히 출원명세서를 작성한 경우)은 하나의 특허가 여러국가에 걸쳐 검색되어 다수의 Record로 나타나는 경우가 많다. 실질적으로 출원번호 및 국가 명세서내용이 다를 수 있으므로 다른 출원으로 보는 것이 맞다.
액세스를 사용하기 위해서는 MS Office 제품군중 Access 를 설치해야 하며 MS Access 는 Table 의 생성 및 Query 약간의 프로그램을 할 수 있도록 제공되고 있다.
Table 은 칼럼들로 이루어져 있고 분석시 기준이 되는 Field 들을 칼럼이라고 부른다.
분석시 사용되는 주요 칼럼은 출원번호, 출원일, 공개번호, 공개일, 등록번호, 등록일, 특허의명칭, IPC, 출원인명칭 등이 있으며 이를 기준으로 DATA를 입맛에 맞게 조작하게 된다.
통상 한건의 동일 출원에 대해서 공개시점과 등록시점이 다른 두개의 DATA가 존재하게 된다(등록건의 경우) 이 경우 어떤 DATA 하나는 삭제 해야할 필요를 가진다. 통상적으로 정량 분석의 경우는 공개된 건을 중심으로 분석을 수행하게 되고, 정성분석의 경우는 등록된건을 기준으로 분석을 하게 되는데... 이에 어떤 규정지어지는 원칙은 없다.
1. 정량분석의 경우 DATA는 공개 등록 된 2건의 동일 출원의 경우 최초공개된 건의 공개일을 기준으로 DATA를 정리한다.
2. 동일출원에 대해 여러번 공개된 건의 경우도 존재하게 되는데 이 경우 공개시점마다 다른 특허로 볼 것인가 아니면 하나의 특허로 볼 것인가 에 대해서는 통상적으로 최초 공개된 건을 기준으로 나머지 공개건은 무시한다.(경우에 따라 다르다)
3. 동일한 내용으로 보이나 출원번호가 다른경우가 존재하는데 이 경우는 출원번호가 다르므로 통상적으로는 다른특허로 분류한다 하지만 이런건들 자체가 분석에 심각한 영향을 미칠정도의 미묘한 DATA의 경우 청구1항을 기준으로 동일내용의 경우 최초출원 특허만을 남겨놓고 나머지 출원건에 대해서는 무시할 수 있다(경우에 따라 다름)
4. 동일특허의 한국 및 기타국가 출원건의 경우(즉 동일특허의 해외출원 또는 PCT출원) 각각의 특허를 독립적인 특허로 본다. 통상 검색시 중요특허로 인정되는 특허들(키워드 범위내에 명백히 출원명세서를 작성한 경우)은 하나의 특허가 여러국가에 걸쳐 검색되어 다수의 Record로 나타나는 경우가 많다. 실질적으로 출원번호 및 국가 명세서내용이 다를 수 있으므로 다른 출원으로 보는 것이 맞다.
