해석가능 인공지능을 활용한 바이오화학 기술의 비즈니스 잠재성 평가

Q: 이 논문에서 정의한 특허수명이란 무엇인가?

특허수명은 특허의 등록공보가 공개된 시점을 시작 시점으로 정의하며, 특허권이 말소되었음을 의미하는 H class 행정 이벤트가 발생한 시점을 종료 시점으로 정의한다. 이는 특허의 비즈니스 가치와 높은 상관관계를 가지는 지표로 활용된다.

Q: 바이오화학 기술의 비즈니스 잠재성에 영향을 미치는 주요 요인은 무엇인가?

연구 결과, 비즈니스 대상 지역의 규모, 기술 개발에 투입된 인적 자원의 규모, 비즈니스 관련 이해관계자의 규모, 그리고 특허를 통해 보호받을 수 있는 기술 범위 등이 바이오화학 기술의 비즈니스 잠재성에 유의미한 영향을 미친다. 특히 출원인의 수와 특허의 Family 특허수가 중요한 요인으로 나타났다.

이지호; 이승현; 손은수; 윤장혁; 이재민

doi:10.7232/JKIIE.2023.49.3.223

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이지호 (건국대학교) 이승현 (건국대학교) 손은수 (한국과학기술정보연구원) 윤장혁 (건국대학교) 이재민 (한국과학기술정보연구원)

저널정보: 대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제49권 제3호

발행연도: 2023.6

수록면: 223 - 236 (14page)

DOI: 10.7232/JKIIE.2023.49.3.223

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Since the fossil fuel-based industry significantly contributes to air pollution and climate change, better living through fossil fuel has come at a cost. In this connection, Bio-based chemical technologies based on reusable biomass such as cells or other living things are receiving great attraction. But at the same time, they are considered as high-risk investments that require a long-term effort to be adopted by businesses. Therefore, building on a common academic consensus that there is a strong correlation between patent lifetime and business potential, this study proposes a machine learning model to predict the lifetime of bio-based chemical technologies. To this end, CAS (Chemical Abstract Service) patent database and PATSTAT (Worldwide Patent Statistical Database) are used to identify global bio-based chemical technology patents. The proposed model identifies bio-based chemical technologies that have high business potential with an accuracy of 81%. Further, the application of an explainable AI algorithm to the model found that the geographical scope of technologies and the size of stakeholders of a business significantly influence the business potential of bio-based chemical technologies. Our research results can be used for the investment and management process for bio-based chemical technologies with high business potential.

#Business potential #Patent lifetime #Technology management #Machine learning #Explainable AI

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