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특허평가시스템
(Korea Patent Evaluation & Grading)

K-PEG 3.0 특허평가시스템 소개
  • K-PEG3.0 특허평가시스템은 평가시점에서 특허권이 유지되고 있는 한국, 미국, 일본의 등록특허에 대하여 객관적인 평가서비스를 제공하기 위하여 설계되었습니다.
  • K-PEG 특허평가시스템은 한국특허정보원 특허정보진흥센터가 국내최초로 개발한 독자적인 평가모델로 고객의 무형자산을 객관적으로 평가하고, 스마트한 경영전략을 지원합니다.
  • 딥러닝(Deep learning)과 데이터마이닝 기법을 적용하여 특허유지율과 관련된 평가항목을 도출하고, 특허생존율에 대한 통계적 확률값을 계산해서 특허생존지수(PSI) 및 평가등급을 부여합니다.
  • 기업의 특허경영에 보탬이 되고자, 특허의 질적평가를 통한 우수특허 선별과 특허기술의 활용확산을 목적으로 설계되었습니다.

* 딥러닝 (Deep learning) 이란?
딥러닝(Deep Learning) 또는 뉴럴네트워크(Deep Neural Network)는 인간의 사고방식을 모형화한 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태이며, 최근 한국에서 바둑으로 유명해진 구글의 AlphaGo와 IBM의 Watson 등으로 대표됩니다.

K-PEG 3.0 특허평가시스템 특징
  • 대량의 특허를 빠른 시간내에 선별평가 할 수 있습니다.
  • 데이터마이닝 기법을 이용하여 평가대상 기술과 관련성이 높은 기술분야를 추출하고, 인공지능(딥러닝: Deep Learning)을 적용하여 특허평가결과 예측의 정확도를 향상시키도록 설계되었습니다.
  • K-PEG1.0의 전문가평가방식, K-PEG2.0의 딥러닝을 이용한 수명예측의 장점을 최대한 흡수하여 다양한 정보를 제공하고, 평가대상국 [일본]을 추가하여, 한국, 미국, 일본 3개국의 등록특허를 객관적으로 평가할 수 있습니다.
  • 전문가의 의견을 반영한, 권리성, 기술성, 상업성 점수와, OECD에서 개발한 PQI지수 및 각 평가항목에 대한 상대적 점수를 같이 제공함으로써, 사용자가 평가결과를 재가공하거나 특허를 다양한 각도에서 해석할 수 있습니다.
  • 특허전문가를 위하여, 유사특허군의 정량분석 등이 추가된 전문가형(professional) 보고서를 제공함니다.
  • 신속한 특허평가를 위하여 매주 단위로 신규등록특허와 소멸된 특허를 반영하여 현재 특허권이 유지되고 있는 전체 특허에 대하여 재평가를 실시하고 있습니다.
K-PEG 3.0 특허평가시스템 원리
  • 생존확률이 높은 특허를 가치 있는 특허로 규정하였습니다. (Pakes-1986, Pakes and Schankerman-1984, Lanjouw, Pakes and Putnam-1998, Svensson-2012)
  • 특허를 유지함으로써 얻는 효용과 유지비용의 경제적 측면을 고려하여 특허권자가 가치있는 특허를 계속 유지한다는 가설을 근거로 이와 관련된 평가요소를 도출하고, 통계적인 방식으로 관련성이 높은 특허군내에서 상대적인 평가가 가능하도록 만들어진 평가시스템입니다.
  • 평가결과에 대한 신뢰성을 높이기 위하여 확률적 지수형태로 스코링하고, 기술분야별로 평가모델을 설계하였습니다.
특허평가시스템 원리
특허평가시스템 원리
특허평가시스템 구축배경 및 활용분야
특허평가시스템
  • 본 평가시스템은 특허의 유지·포기 등의 의사결정과 특허의 미래 소멸시점을 예측하여 특허전략수립에 적합하도록 설계되었습니다.
  • 기존 평가방식의 주관적 견해를 최대한 배제하고, 빠른 평가 처리속도와 저렴한 평가비용으로 누구나 쉽게 이용할 수 있도록 하였습니다.
  • 신규등록특허와 소멸특허정보를 매주 제공하여 기업 및 공공기관의 사업화 등 경제적 측면에서 효과적으로 사용할 수 있도록 하였습니다.
  • 평가인자의 중복성과 불합리성을 개선하여 보다 객관적이고 정확하게 평가하도록 설계하였습니다.
  • 대량 보유 특허의 질적평가를 통하여 한국, 미국과 일본의 높은 특허등록유지비용을 절감하고 경쟁사 특허의 질적수준을 평가할 수 있습니다.
특허평가시스템