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      [A 2.5] 딥러닝을 활용한 특허 수명 예측 분석 = Predictive analysis of patent life using deep-learning

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      특허의 기대 수명은 특허 가치 평가에서 필수적인 추정요소 중 하나이다. 그러나 지금까지 특허 수명은 전문가의 정성적인 평가나 과거 경험에 의존해 평가되는 경우가 많았고, 특히, 이렇게 추정된 수명은 급변하는 다양한 기술환경을 반영하지 못하는 경우가 많이 있었다. 이에, 본 연구는 특허의 수명을 평가 할 수 있는 계량적인 모형을 제시한다. 1)대량의 미국 만료 특허로부터 수명과 연관된 지표를 추출하고, 2)특허 유지료 납부 데이터로부터 특허의 수명을 계산하여, 3)딥러닝을 활용해 특허 수명 예측 모형을 구축한다. 이를 통해 계량화된 특허 수명 예측 모형을 얻을 수 있으며, 특히 초기 특허에 대한 객관적인 수명평가가 가능하다.
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      특허의 기대 수명은 특허 가치 평가에서 필수적인 추정요소 중 하나이다. 그러나 지금까지 특허 수명은 전문가의 정성적인 평가나 과거 경험에 의존해 평가되는 경우가 많았고, 특히, 이렇...

      특허의 기대 수명은 특허 가치 평가에서 필수적인 추정요소 중 하나이다. 그러나 지금까지 특허 수명은 전문가의 정성적인 평가나 과거 경험에 의존해 평가되는 경우가 많았고, 특히, 이렇게 추정된 수명은 급변하는 다양한 기술환경을 반영하지 못하는 경우가 많이 있었다. 이에, 본 연구는 특허의 수명을 평가 할 수 있는 계량적인 모형을 제시한다. 1)대량의 미국 만료 특허로부터 수명과 연관된 지표를 추출하고, 2)특허 유지료 납부 데이터로부터 특허의 수명을 계산하여, 3)딥러닝을 활용해 특허 수명 예측 모형을 구축한다. 이를 통해 계량화된 특허 수명 예측 모형을 얻을 수 있으며, 특히 초기 특허에 대한 객관적인 수명평가가 가능하다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. 서론 2. Background works 3. 연구 절차 4. 결과 및 결론 5. 참고문헌
      • 1. 서론 2. Background works 3. 연구 절차 4. 결과 및 결론 5. 참고문헌
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