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특허 빅데이터 DNA
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256쪽 | | 173*230*20mm
ISBN-10 : 1187059471
ISBN-13 : 9791187059479
특허 빅데이터 DNA 중고
저자 김지은,정부용,김대중 | 출판사 끌리는책
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2019년 4월 5일 출간
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책 소개

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특허 빅데이터, 글로벌 기업의 경영전략을 바꾼다!
특허 빅데이터의 탄생과 역사,
특허 네트워크 분석과 시각화,
특허 빅데이터를 통해 기업의 혁신전략을 엿보다! 특허 경영의 시대?
2011년부터 7년 동안이나 계속된 애플과 삼성의 스마트폰 디자인 및 특허 침해 소송은 제1차 소송에 이어, 제2차 소송까지 전 세계 기업들의 이목을 집중시켰다.
2018년, 미국 등록 특허가 1천만 건을 돌파했다. 1790년 7월 31일 제1호 등록특허 이후, 228년 만의 일이다. 최근 30년(1988~2016) 동안 발행된 특허공보가 그 이전 150년 동안의 총합에 이른 것으로 보면 앞으로 등록 특허 수는 더욱 더 빠르게 늘어날 전망이다. 미국에서 특허 제도가 도입된 지 230여 년, 전 세계적으로 1년에 약 3백만 건이 출원되고 있다.
이 책은 특허에 대한 일반적인 소개서가 아니다. 산업 디자이너, 변리사, 기술경영 전문가가 쓴 특허에 관한 통계, 분석, 그리고 활용에 대한 연구 결과물이다. 3인의 전문가는 특허의 탄생과 역사, 특허가 어떻게 만들어지고 어떤 가치를 가지는지, 특허 빅데이터를 분석할 수 있는 도구(Tool)는 무엇이 있는지, 분석 도구 각각의 장단점과 시각화 분석 시 중점적으로 살펴보아야 할 것에 대해 다루고 있다. 또한 특허 빅데이터를 통해 주요 글로벌 기업들의 특허 관리 전략과 미래 주력 상품을 예측할 수 있는 방법까지 언급하고 있다.

저자소개

저자 : 김지은
한양대학교 기술경영전문대학원 교수이다. KAIST 산업디자인학과를 졸업하고 프랑스 Arts et Metiers ParisTech에서 감성공학으로 석사 및 박사 학위를 받았다. 이후 영국왕립예술대학 Leverhulme Research Fellow로 재직하였다. 디자인기술경영, 기술-디자인 융합방법론, IP분석기반 디자인전략 관련 산학 및 연구 활동을 활발하게 하고 있다.

저자 : 정부용
대한민국 변리사이며, 특허청 상표디자인심사국 사무관으로 재직하고 있다. KAIST 산업디자인학과를 졸업하고, 동 대학원에서 「핸드헬드 기기에서 두 손 조작을 통한 포인팅과 문자입력에 관한 연구」로 석사학위를 받았다. 2003년 ㈜팀인터페이스(TeamInterface)에서 UI 디자이너로, 2010년부터 특허법인 플러스에서 기계분야 변리사로 활동하였다.
주요 공동저서로 「Design Rights. Functionality and Scope of Protection」(edited by Christopher V. Carani, 김지훈, 정부용 외, Wolters Kluwer, 2017)이 있다.

저자 : 김대중
한양대학교 기술경영전문대학원 석사과정을 마치고, 동 대학 박사과정으로 ‘디자인주도혁신 vs 기술주도혁신에 대한 IP기반 정량적 평가방법’에 대한 연구를 수행하고 있다. 주요 연구 실적으로 「디자인-기술인용 특허정보를 활용한 애플사의 디자인권 전략도출」(지식재산연구, 2017)이 있으며, 빅데이터 기반 시각화 및 네트워크 분석 강의와 컨설팅 활동을 하고 있다.

목차

들어가는 말

Data: 특허 빅데이터의 탄생

1장 왜 특허 빅데이터에 주목하는가
230년 축적의 시간
특허, 살아있는 생명체
오픈 데이터로서 특허의 가치

2장 특허 빅데이터 다큐멘터리
1836, 특허청구범위Claim가 포함된 특허공보
1790, 미국 특허제도의 시작
다시 1836, 미국 특허청 대화재와 특허 넘버링
1947, 미국 특허 인용문헌의 기록
1946, 한국의 특허 제도와 오픈 데이터

3장 데이터로서 특허공보 이해하기
특허공보는 무엇인가
복잡해 보이는 특허공보 쉽게 읽기
애플 특허소송은 드릴 비트의 나비효과?
디자인과 상표는 특허와 어떻게 다른가
청구항, “Legally, Less is More!”

Network: 특허 네트워크 분석과 시각화
크 분석과 시각화
4장 특허 빅데이터 분석시대의 서막
최적의 시각화 도구를 찾아서
뜻밖의 만남, Microsoft Livelabs Pivot
분석의 속도에 ‘속도’를 더하다
타임라인Timeline과 파노라믹 뷰포인트Panoramic Viewpoint

5장 데이터 차원에 따른 시각화
데이터를 바라보는 방식 I: 1차원
데이터를 바라보는 방식 II: 2차원
관계성 특허 데이터 시각화: 네트워크

6장 특허 네트워크에서 숨은 의미 찾기
축적Stack되고 연결Link되는 인용정보의 가치
집중적이고 밀도 높은 분석: 애플 디자인특허의 인용 네트워크
데이터의 흐름, 인용정보의 시각화
기업 인수합병M&A과 특허 매입의 네트워크
게피Gephi로 특허 네트워크를 현상現像하다

7장 게피, 특허 네트워크를 그리다
데이터 수집에서 네트워크 시각화까지 4단계 실전 분석
네트워크 시각화 도구 활용하기

Analytics & AI: 특허 빅데이터로 풀어낸 혁신전략 사례

8장 혁신제품 개발과 예측
다이슨Dyson, 제품개발 영감은 어디서 왔을까?
사운드 기술의 강자 보스BOSE가 만드는 인덕션은?
어도비Adobe의 디자인기업 M&A를 통한 혁신 창출

9장 경쟁기업의 차별화된 혁신 활동
구글과 애플의 혁신 활동은 어떤 차이가 있을까?
애플 혁신조직의 성장판: KENEDICT의 발명자 네트워크
삼성전자와 LG전자, 비슷하면서 다른 제품 라인업 전략

10장 특허 빅데이터, 인공지능의 날개를 달다
인공지능의 첫 번째 스파링 상대는 상표?
네이밍 매터스Naming Matters, 상표 검색의 민주화
심판·소송 분야의 인공지능 르네상스
세계지식재산기구와 특허청의 인공지능 프로젝트

맺는 말
미주 & 참고도서
감사의 글

책 속으로

인터넷과 모바일 통신의 발달로 국가 간 경계가 허물어지고, 기술 융복합이 활발해지면서 이루어낸 엄청난 성과라고 할 수 있다. 기술 수준을 고려하지 않고 단순 수치만 놓고 비교하더라도 그 규모와 속도를 실감할 수 있다. 대부분의 빅데이터는 크다고는 할 ...

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인터넷과 모바일 통신의 발달로 국가 간 경계가 허물어지고, 기술 융복합이 활발해지면서 이루어낸 엄청난 성과라고 할 수 있다. 기술 수준을 고려하지 않고 단순 수치만 놓고 비교하더라도 그 규모와 속도를 실감할 수 있다. 대부분의 빅데이터는 크다고는 할 수 있지만 기간이 짧은 경우가 많은데, 특허 빅데이터는 장기간 축적된 자료이기 때문에 더 큰 가치가 있다._16p

국내 지식재산권 무료 검색 서비스인 키프리스를 이용한 검색 건수는 2014년 2,800만 건에서 2018년 5,492만 건으로 증가하였으며. 누적 검색 건수(1996~2018)는 4.9억 건을 돌파하였다. 특허 검색 서비스에서도 데이터의 양과 질적인 차원에서 다양한 활용이 기대된다. 향후, 사용자들이 입력한 검색정보와 방문횟수 등은 기술 흐름을 파악하기 위한 로그 기록으로 활용될 가능성이 충분하다._18p

우리나라는 60여 년이 지난 2006년에서야 특허공보에 선행문헌을 수록하기 시작하였다. 인용문헌 DB는 인공지능 기술에 힘입어 빅데이터로서 엄청난 잠재적인 가치를 지니고 있는데 미국은 약 70년, 우리나라는 약 10년 간의 인용문헌 빅데이터를 보유하고 있는 셈이다._38p

음악이나 소설과 같은 저작물에 관한 저작권은 음악의 일부만 모방하여도 저작권 침해에 해당할 수 있다. 그러나 특허에 있어서는 저작권 침해판단과는 다른 나름의 룰이 확립되어 있다. 원칙적으로 청구항에 기재된 구성요소들을 모두 포함하고 있는 경우에 특허침해가 성립된다. 그래서 등록특허공보의 청구항에 나열된 구성요소들 중 일부를 생략하거나 일부를 다른 구성으로 바꾸어 실시하는 경우에는 원칙적으로 특허침해라고 간주하지 않는다._64p

애플의 아이폰이 우리에게 준 교훈은 분명했다. 새로운 콘텐츠를 담으려면 새로운 도구가 필요하고, 새로운 도구가 새로운 콘텐츠를 만들어낸다. 특허 빅데이터 분석의 미래도 그러할 것이다._97p

특허의 관계성은 동종 기술로 경쟁하고 있는 기업들의 관계, 동종 특허를 발명한 발명자들의 연결, 지역기반 기술의 관계 등 다양하다. 이중 특허문헌 인용?피인용 정보는 대표적인 관계성 데이터로 특허의 질적인 품질 결정에 중요한 역할을 한다._106p

독자적으로 개발한 브랜드와 제품을 시장에 내놓았다고 하더라도 이미 다른 사람이 먼저 등록한 권리가 있다면 선의나 고의성 여부와 상관없이 특허 소송에 휘말릴 가능성이 높다. 지식재산권 위험요소를 줄이기 위해서는 연구개발 단계에서부터 방대한 특허와 상표 데이터베이스를 반드시 검색해야 하는 시대가 도래한 것이다._109p

기업 혁신은 때로는 외부 스타트업의 인수합병이나 특허매입을 통해서 이루어진다. 스타트업의 유연한 조직특성으로 인해 탄생한 혁신적인 아이디어는 제품 또는 서비스의 실제 양산이나 마케팅을 위해서 보다 조직화된 대기업에게 매각되어 오픈 이노베이션을 촉진한다. 이미 외국 기업들은 글로벌 경쟁의 주도권을 선점하기 위하여 상당한 비율의 특허를 적극적으로 매입하고 있다._120p

되짚어보면, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 괄목할 만한 기술적 지원에 힘입어 기존에는 전혀 보지 못했던 분석이 가능해졌다. 이제 관건은 쉽게 접근하여 즉시 활용할 수 있는 특허 빅데이터가 있는지와 적절한 분석 도구가 있는지에 달려 있다. 나아가 그것을 보고 숨겨진 패턴과 현상을 해독해낼 수 있는 분석자의 안목이 매우 중요하다._128p

다이슨은 2021년을 목표로 전기차 시장 진출을 선언하였다. 비행기 날개의 기류제어 원리를 적용한 ‘에어 멀티플라이어’ 혁신, 시속 640km로 공기를 분사하여 손을 건조하는 ‘에어 블레이드’, 업계 최고 수준의 모터의 회전력과 배터리 기술을 기반으로 한 ‘다이슨 무선 진공청소’는 다이슨이 전기차 시장의 후발 주자임에도 불구하고 미국 테슬라 등 쟁쟁한 경쟁자들을 위협하기에 충분하다._154p

과거 자체기술에 의존한 내부 R&D 집약 투자에서 벗어나 적극적으로 스타트업에게 파트너십 기회를 제공하고 인수합병을 통하여 새로운 기회를 포착?추구하고자 하는 보스의 기업가적 활동이다. 보스의 활발한 인수합병과 기술획득 과정은 향후 특허 네트워크 맵에도 큰 변화를 가져올 것이다. 신규 발명자들과 기존 핵심인력들의 협업구조, 축적된 사운드 기술과 시너지를 낼 혁신 특허들의 연결을 기대해본다._168~169p

구글은 오픈소스 방식으로 다수의 개발자들이 참여하며, 고르게 분산된 수평적인 조직 구조를 갖추고 있을 것이라는 예측이 가능하다. 실제 구글은 소규모의 팀 단위 협력을 통해 자유로운 분위기를 유도하고, 아이디어의 확산과 변형에 유리한 환경을 마련하기 위해 노력하고 있다. 반면 애플은 스티브 잡스뿐만 아니라 조나단 아이브가 주도해온 애플의 디자인팀들과 하드웨어/소프트웨어 분야의 핵심 리더들이 두드러지게 눈에 띤다._189p

특정 기간의 발명자 네트워크를 구분하여 시각화할 수 있다면 연도별 기업의 혁신조직을 각각의 이미지로 표현할 수 있게 된다. 타임라인에 따라 발명자 네트워크를 추적해보면 종래에는 접근하지 못했던 방식으로 기업의 혁신활동을 복기해볼 수 있는 기회가 열리게 된다._190p

시장 선점을 독점적인 지위로 유지하기 위해서는 특허?상표?디자인과 같은 IP 포트폴리오를 전략적으로 활용할 필요가 있다. IP 포트폴리오에는 기업이 추구하는 제품 또는 서비스 개발 전략이 퍼즐과 같이 흩어져 있다. 어떤 제품을 시장에 내놓아 수요자들에게 각인시키기 위해서는 상표가, 제품의 기능을 구현하기 위해서는 특허가, 심미적인 감성을 충족시키기 위해서는 디자인이 통합적으로 활용되어야 한다. 특정 제품의 개발을 전후하여 IP 포트폴리오가 구축되며, 이들 퍼즐들을 모아 보면 겉으로 드러나지 않았던 제품 라인업 전략의 단서를 만나볼 수 있다._199p

애플은 인터넷 서비스 인프라가 취약하여 상표공보 조회가 어렵거나 지리적으로 접근성이 떨어지는 트리니타드 토바고, 자메이카, 리히텐슈타인 등의 국가를 전략적 제1국 출원국으로 선정하는 치밀함을 보여주었다. 이러한 출원 전략을 모르는 기업들은 자사의 상표를 출원하면서 경쟁사들에게 브랜드 전략을 그대로 제공하는 셈이다._200p

특허와 디자인은 상표처럼 실제 사용을 요구하지는 않는다. 즉시 제품화되지 않더라도, 신제품 개발이 이루어지는 제품 또는 서비스에 대한 출원이 지속적으로 진행된다. 따라서 경쟁사의 기술특허와 디자인특허를 분석하면, 아직 상품화되지 않고 잠재된 제품 라인업의 향방을 예측할 수 있다._201p

디자인과 기술경영 측면에서 경쟁기업의 디자인 IP포트폴리오 분석을 통해 제품 라인업 전략의 변화를 정량적으로 파악할 수 있었다. 사후적 고찰이기는 하나, 아직 양산되지 않은 제품군에 대한 사전 탐지 가능성도 확인하였다. 아울러 빅데이터 시각화 분석 도구인 태블로를 이용하여 기존에는 파악하기 어려웠던 패턴 등을 보다 쉽게 통찰할 수 있었다. 특허 빅데이터를 효과적으로 탐색할 수 있는 분석 도구는 보다 풍부한 상상의 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다._211p

특허는 양산해낼 수 있는 기술과 관련이 높은 반면, 상표권은 마케팅과 밀접하게 연결되어 있어 사업화나 브랜드 구축에 영향을 끼친다. 시장 진입 초기에는 새로운 영역의 제품을 선보이거나 기존 제품의 품질과 기능을 개선시켜 제품 혁신을 추진하므로 특허와 디자인의 활용 비중이 높다. 그러나 브랜드의 가치가 커짐에 따라 상표권의 가치도 함께 증가하여 지식자산의 가치 전이가 발생한다._219p

이제 상표 검색은 네이밍 단계에서부터 선택이 아닌 필수 절차가 되었다. 또한 경쟁 부문에서 어떠한 상표들이 포진되어 있는가를 파악하고, 어떠한 상표가 소비자에게 어필하는지를 분석하면 네이밍의 단서를 찾을 수도 있다. 네이밍 단계에서부터 상표조사를 실행하면 타인의 선등록상표와 유사한 이름들은 적절히 필터링할 수 있어 불필요한 에너지를 낭비하지 않아도 된다._220p

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출판사 서평

특허에도 빅데이터가 있다 특허는 지속적인 혁신 활동이 가능하도록 경제적 이익을 취할 기회를 마련해주고, 경쟁자들의 모방적인 상업 활동에 대해서는 침해를 금지하고 손해배상을 청구할 수 있는 강력한 권한을 줌으로써 시장에서의 리드 타임을 확보하도록 돕는...

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특허에도 빅데이터가 있다
특허는 지속적인 혁신 활동이 가능하도록 경제적 이익을 취할 기회를 마련해주고, 경쟁자들의 모방적인 상업 활동에 대해서는 침해를 금지하고 손해배상을 청구할 수 있는 강력한 권한을 줌으로써 시장에서의 리드 타임을 확보하도록 돕는다.
우리는 특허 빅데이터를 통해 특허의 변화무쌍한 특징을 엿볼 수 있을 뿐만 아니라 빅데이터 속 숨겨진 의미를 직관적으로 찾아 전달하고, 데이터를 보는 사람들의 흥미를 유발시켜 다양한 의사결정을 하는 데 도움받을 수 있다. 특히, 최근 빅데이터 시각화 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 시각화 전용 프로그램인 태블로뿐만 아니라 게피와 같은 무료 소프트웨어로 데이터를 효과적으로 분석할 수도 있다.

특허 빅데이터에 숨은 글로벌 기업들의 기술경영 전략은?
이 책에는 특허 빅데이터 분석을 통해 찾아낸 애플, 구글, 다이슨, 어도비, 보스, 삼성전자, LG전자 등 글로벌 혁신 기업의 조직구조, 신제품 개발 로드맵, 브랜드 관리 전략 등의 사례와 그에 대한 설명을 다양하게 수록했다. 대표적인 내용은,
- 구글과 애플의 발명자 네트워크에서 찾아낸 혁신 조직의 차이
- 삼성전자-LG전자의 디자인권 비교를 통한 차기 제품 개발 전략
- 날개 없는 선풍기로 유명한 다이슨(Dyson)이 전기차 사업에 나설 수 있는 이유
- 사운드기술의 강자 보스(BOSE)가 새롭게 시도하는 차세대 제품 예측
- 어도비(ADOBE)의 디자인기업 인수합병에 숨은 전략 등이다.
위 사례를 통해 우리는 특허 빅데이터가 글로벌 기업들의 미래경영 전략을 예측할 수 있는 강력한 도구가 되고 있는 것을 알 수 있다. 그래서 이 책이 글로벌 기술경영에 관심 있는 경영자, 전략적 리서치를 배우고 싶은 기획자와 디자이너, 빅데이터와 인공지능 분야에 입문하고자 하는 지식재산권 업계 실무자, 지식재산권 정보 서비스 개발자, 정부기관 담당자 등 특허 빅데이터에 관심 있는 모든 분들에게 실무적인 도움과 창의적인 자극을 줄 수 있을 것으로 기대하고 있다.

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