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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박상성 (청주대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제30권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
482 - 487 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2020.30.6.482

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최근 대외 무역상황 악화 및 국가 간의 기술경쟁 심화로 인하여 기술자립의 중요성이 높아지고 있다. 효과적인 기술자립을 위해서는 핵심기술을 포함한 특허의 확보가 필수적이다. 글로벌 기업의 특허 포트폴리오 전략, NPE 출현 등은 특정 기술 분야에서 핵심적인 역할을 수행하는 특허에 대해 소송을 야기한다. 특허소송은 제품 또는 서비스 공급, R&D에 악영향을 주어 기술자립을 저해한다. 특허소송을 사전에 파악하고 예방하기 위하여 기업들은 다양한 방법을 활용한다. 그중 정량적 소송 예측모형은 특허 빅데이터에 기반하여 도출된 결과에 대해 객관성이 담보된다. 또한, 시간 및 비용을 절감할 수 있어 효율적인 소송 예측 및 R&D 전략 수립이 가능하다. 기존의 정량적 소송 예측모형들은 특허의 다양한 정보를 활용하였으나, 데이터의 수집 시점을 기준으로 모형을 구축한다. 따라서 수집시점 이후에 소송이 발생할 수 있는 특허 즉, 중도절단 데이터를 모형 구축에 반영하지 못한다. 본 연구에서는 생존분석을 통해 중도절단 데이터를 포함하고 특허소송에 영향을 주는 요인을 정량적으로 탐색한다. 실험방법으로는 수집된 특허 빅데이터에 Cox 비례위험모형을 구축하여 소송 위험요인을 탐색한다. 데이터는 인공지능 기술 관련 특허 중 USPTO에 등록된 것이다. 실험결과로써 IPC 코드 수, 패밀리 국가 수, 청구항 수, 기술이전 여부, 출원 후 등록까지 소요 시간이 소송 위험률을 높이는 인자로 도출되었다.
#특허소송 #생존분석 #특허 빅데이터 #IP-R& #D #Patent Litigation #Survival Analysis #Patent Bigdata

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 실험 및 결과
5. 특허소송 예방전략 제시
6. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (13)

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X. Zhang, S. Fang, C. Tang, G. Xiao, Z. Hu and L. Gao, “Study on Indicator System for Core Patent Documents Evaluation,” Proceedings of ISSI 2009 ? The 12th International Conference of the International Society for Scientometrics and Informetrics, Rio de Janeiro, Brazil, pp. 154-164, 2009. google schola Y. Kim, “The Impact of Patent Infringement Litigation on the Strategic Use of Patents,” Journal of Strategic Management, vol. 21, no. 1, pp. 93-107, Apr. 2018. google schola C. Kim, A Study on Formulating Patent Litigation Forecasting Model and Method to Process Litigation Evaluation Factors, doctoral degree, Korea Advanced Institute of Science and Technology, 2014. google schola C. V. Chien, “Predicting Patent Litigation,” Texas Law Review, vol. 90, no. 2, pp. 283-329, Dec. 2011. google schola A. G. Kim, N. W. Partee, T. J. Reynolds, and M. A. Santamaria, “Patent Litigation Risk-Scoring Model,” IEEE Systems and Information Design Symposium, 2002. google schola

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