생명공학 분야에서의 특허피인용 예측에 관한 실증연구
An Empirical Study on a Patent Citation Prediction in biotechnology
- 주제(키워드) 특허 피인용도
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 최정우
- 발행년도 2012
- 학위수여년월 2012. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 바이오융합기술협동과정
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000047757
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약
바이오산업은 생명공학 기술혁신으로 다양한 산업분야로 그 영역이 확대되고 있으며, 수년 내에 생명공학기술 및 응용제품들이 일상생활에 깊숙이 자리하는 ʻ바이오경제(Bioeconomy)ʼ 시대 도래를 전망하고 있다. 특히, 정부는 바이오의약품 뿐만 아니라 바이오에너지, 바이오식품, 바이오화학, 바이오전자 등에도 대규모 R&D 투자를 하고 있음과 동시에 R&D의 성과 중 하나인 특허기술의 가치 평가, 원천/핵심기술 발굴 등에도 많은 관심을 기울이고 있다. 이러한, 특허기술의 가치평가 등에 가장 유용한 척도로서 특허의 인용도가 많이 사용되고 있다. 그러나, 특허의 인용은 공개 또는 등록된 후 일정 기간이 경과되어야 활발하게 이루어지는 특성으로 인해 최근에 출원되어 공개 또는 등록된 특허의 피인용 횟수를 제대로 파악할 수 없다는 문제점이 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 해소하고자 최근 등록된 특허의 경우에도 10년, 20년 후의 피인용 횟수를 예측할 수 있는 피인용 예측지수를 개발하고 이를 검증하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 특허의 피 인용 횟수에 영향을 미칠 수 있는 요인들 중 핵심적인 요인들이라고 판단되는 청구항 수, 기술순환주기, 패밀리 수, 초기 누적수, 초기 기울기, 초기 증가추세율 등의 요인을 선별하고, 피인용 횟수와 독립변수들간의 인과관계를 파악하기 위한 단순회귀분석을 실시하였다. 이어서, 다중회귀분석과 단계별 회귀분석을 통한 특허 피인용 예측모형을 A모형과 B모형으로 각각 구분하여 수립한 후 이들 모형으로부터 산출된 예측값과 실제값을 비교하였다. 본 연구의 예측모형은 독립변수로 청구항과 초기 기울기만을 사용하여 예측식이 간단함에도 불구하고, 선행연구보다 피인용 횟수의 예측도가 매우 높다는 것에 의의가 있다. 따라서, 본 연구의 예측모형은 최근 등록 특허의 가치평가나 핵심/원천 특허 선별의 객관적 기준으로 활용될 수 있을 것이다. 또한 R&D 성과평가에 최근 등록특허의 2~4년 이내의 피인용 횟수가 적어 이를 실질적으로 활용할 수 없었으나 본 연구의 예측값을 사용한다면 R&D 성과 평가지수로도 활용할 수 있을 것이다.
more초록/요약
Patent citation has been accepted as a very useful index of the valuation of patented technology or an important indicator of finding essential patents. However, it is difficult to value recently published patents because the patent citation needs a certain amount of time being actively cited. This study provides index to determine a valuation of recently published patents with a new prediction model counting a future patent citation. This study selects 'the number of claims', 'technical cycle time(TCT)', the number of family' in already known variables affecting the patent citation and ascertains 'the increase rate of initial citation' as a new variable, and performed correlation analyses between the patent citation and the variables with a test dataset of U.S. patents in biotechnology. This study show empirically the possibility of predicting 10 or 20 years after patent citation counts for recently published patents, especially in 2 years, with the new prediction model.
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