KPAS소개

KPAS(Kibo Patent Appraisal System)란?

KPAS는 매매를 통한 가치 실현 가능성이 높은 특허를 변별하기 위해 특허 자체의 특성이 반영된 내재적 지표와 특허가 속한 외부환경의 특성이 반영된 외재적 지표를 활용하여 딥뉴럴네트워크(Deep Neural Network) 기반으로 특허를 평가하는 기술보증기금 특허등급산출 시스템입니다.

딥뉴럴네트워크(Deep Neural Network)

딥뉴럴네트워크란?

KPAS는 딥뉴럴네트워크(Deep Neural Network)를 기반으로 특허를 평가하는 기술보증기금 고유의 특허등급산출 시스템입니다.
딥뉴럴네트워크(Deep Neural Network) 또는 딥러닝(Deep Learning)은 인간의 사고방식을 모형화한 알고리즘으로 인공신경망의 발전된 형태이며, 최근 애플의 Siri, 구글의 AlphaGo, IBM의 Watson 등으로 대표됩니다.

평가모형

특허평가모형 학습 프로세스란?

KPAS는 국내특허 DB의 특허거래 데이터를 활용하여 권리 이전이 발생한 특허와
권리 이전이 발생하지 않은 특허들을 수집하여 Training set, Validation set을 구축한 후,
딥뉴럴네트워크(Deep Neural Network)를 활용하여 특허평가모형을 구축하였습니다.

특허평가지표

KPAS는 평가대상 특허의 고유 특징으로 특허의 서지 및 텍스트 상에 있는 정보를 통계적으로 정리한 내재적 지표와 특허가 속한 기술환경 특성을 고려한 외재적 지표를 추출한 후, 요인분석을 실시하여 특허평가등급 산출에 필요한 투입변수로 활용하고 있습니다.

특허평가등급

KPAS에서 산출한 특허평가등급은 stanine 9등급 체계를 활용하고 있습니다.
국내 등록특허 전체를 특허평가모형을 통해 각 특허별로 기술이전 가능성 확률값을 산출한 후 stanine 9등급에 해당하는 백분위를 기준으로 특허 등급을 부여하고 있습니다.

주요평가요소

KPAS에서 활용하고 있는 black box modeling 기법인 DNN(deep learning network)의 특성상 평가결과를 도출하는 프로세스를 수학적 또는 구조적으로 명확하게 정의하기 어렵습니다.
실제로, KPAS에 투입변수로 활용되는 요인들은 독립적으로 결과에 영향을 미치는 것이 아닌 복수개의 요인들의 복합적인 관계가 평가결과에 영향을 미칩니다.

공지사항

- 17-09-05 특허평가시스템 홈페이지를 오픈하였습니다.

- 17-09-05 홈페이지 문의사항 안내

개별특허등급 평가하기

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