스마트 테크브릿지

평가프로세스

평가모형 학습 프로세스

• KPAS-Ⅰ 등급평가 시스템은 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 특허의 재산적 가치를 평가하는 모형을 구축하였습니다.

1. 평가지표추출
   전체 특허에 대해 개별특허의 고유 특징으로 특허의 서지 및 텍스트 상에 있는 정보를 통계적으로 정리한 내재적 지표와 특허가 속한 기술환경 특성을 고려한 외재적 지표를 추출하여 DB화
2. 학습대상특허구성
   전체 특허중 가치있는 특허(매매에 의한 가치실현 가능성이 높은 특허)를 판단할 수 있는 지표들을 선정하여 학습대상특허 집합을 2개 구성
3. 평가모형학습
   학습대상특허 집합을 활용하여 딥러닝을 실시 앙상블학습법을 활용하기 위해 두 개의 평가모형을 학습
4. 모형검증
   학습모형의 정확도, 재현율, 정밀도 등을 검증

평가등급 산출 프로세스

• KPAS-Ⅰ 등급평가 시스템은 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 특허의 재산적 가치를 평가하는 모형을 구축하였습니다.

1. 평가지표추출
   특허지표 DB로부터 평가대상특허에 대한 지표 값 추출
2. 평가점수산출
   두 개의 평가모형을 통해 산출한 특허평가 점수의 평균값으로 최종 평가점수 산출 (앙상블학습법)
3. 평가등급산출
   산출된 평가점수를 전체특허 평가점수와 백분위 비교하여 등급화 (국가공인시험에서 활용되는 stanine 9등급 체계 활용)