기술구조네트워크를 활용한 비정형 특허데이터 분석 방법론

Abstract

특허정보는 신뢰할 수 있는 정보원천으로써 기업의 지속적인 기술 경쟁력을 유지하기 위한 필수적인 도구로서 활용되어 왔다. 특히 데이터분석 기술의 발달로 특허 텍스트마이닝을 통해 특허의 텍스트에서 의미있는 기술키워드를 추출하는 기법들이 개발되어 왔다. 특히 추출한 기술키워드를 네트워크 형태로 구축하여 이를 기술 인텔리전스에 활용할 수 있는 특허 키워드 네트워크 분석기법이 활발히 연구되어 왔다. 그러나 키워드기반의 네트워크 분석 기법은 키워드간의 관계를 정확히 규정할 수 없다는 한계가 존재한다. 오직 특허 문서 내 동시 출현하는(Co-appearance) 키워드를 파악하므로, 기술키워드간 방향성이 존재하지 않는다. 따라서 해당 방식은 두 기술키워드간 관계가 있음을 짐작 할 수 있으나, 구체적으로 서로 어떻게 영향을 미치는지 알 수 없는 한계가 존재한다. 기존의 키워드 빈도수 기반 네트워크의 한계점을 극복하고자 본 연구에서는 전치사기반의 의미론적 분석 기법을 제안하고, 이를 특허 분석에 활용할 수 있는 TRT 기반 키워드 네트워크에 적용한다. 특허문서의 경우 기술적 키워드로 구성된 경우가 많고 비교적 명확하게 내용을 서술되어 있으므로, 키워드의 관계만 잘 설정된다면 기술의 구조와 특성을 파악하는데 매우 유용한 정보원으로 활용될 수 있다. 또한 특허문서에는 대부분의 명사가 기술키워드와 연관되어 있으며, 전치사는 일반적인 의미로 문장 속에서 기술키워드의 연결관계를 나타낸다. 따라서 상이한 두 개의 기술키워드가 특정 전치사로 연결될 때, 해당 전치사의 한정된 의미에 따라 두 기술키워드의 관계를 해석할 수 있다. 본 연구에서는 첫째, 특허문서에서 기술키워드와 이들을 연결하기 위해 주로 활용되는 13개의 전치사를 추출하고 검증하였다. 둘째, 각 전치사가 기술키워드를 어떠한 목적으로 연결해 주는지를 분석하여 5가지 기술관계 – 검증하여 포함&활용, 목적, 효과, 구동과정, 유사- 를 도출하였다. 셋째, 이러한 관계를 명시한 TRT 기반의 키워드 네트워크를 제시하고 해당 네트워크가 기술동향분석, 유사기술도출, 신기술아이디어 창출에 어떻게 응용될 수 있을지 서술한다. 본 분석방법론의 개발을 위해 전기자동차 사례를 활용하였으며, 본 사례분석을 통해 제시된 방법의 유용성과 적용가능성을 검토하였다. 본 연구결과물은 단순히 키워드간 관계로 특허문서를 분석하던 기존 방법론에서 한 단계 더 나아간 진보한 특허분석 방법론을 제시하고 있다. 또한 실무적으로 본 연구결과는 특허문서로부터 보다 정확한 정보분석을 가능하게 하여 키워드에 기반한 분석들의 정확도를 향상시켜주는데 기여할 것으로 판단된다.