Bulk number search

번호의 입력은 특허 검색의 출원 번호 필드에 입력하면 됩니다. 모든 특허에는 출원 번호가 있으므로, 출원 번호 필드에 대량의 출원 번호를 OR 관계로 처리하여 입력할 수 있습니다. OR 관계의 처리는 각 번호 사이에 “OR”를 넣거나, “OR” 연산자에 대응되는 “|”를 넣으면 됩니다.

공개 번호 필드나 등록 번호 필드는 함께 사용하지 않는 것이 좋습니다.

연관 특허 검색(coming soon)

연관 특허 검색은 입력된 특허 번호에 대응되는 i) 피인용 특허, ii) 레퍼런스 특허, iii) 특허 패밀리, iv) 유사 특허(*) 등을 검색해 주는 것입니다.

연관 특허 검색의 출력 방법은 i) 웹 페이지 출력, ii) 엑셀 파일로 출력 등 2가지가 있습니다.

동일 이벤트 관련 특허 검색(coming soon)

동일 이벤트 관련 특허 검색은 입력 특허 번호와 동일한 이벤트에 함께 관련된 특허를 검색해 주는 것입니다. 이벤트에는 i) 소송, ii) 거래, iii) 표준, iv) FDA 승인, v) 국가 R&D 등이 있습니다. 특허 심판은 통상적으로 1개의 특허를 대상으로 발생하기 때문에, 동일 이벤트 관련 특허 검색에서는 제외됩니다.

동일 이벤트 관련 특허 검색의 출력 방법은 i) 웹 페이지 출력, ii) 엑셀 파일로 출력 등 2가지가 있습니다.

대량 번호 검색의 목적

대량 번호 검색의 대표적인 목적은 i) 특허 리스트 출력, ii) 네트워크 관계 파악에 있습니다.

대량 특허 리스트 출력 및 후속 업무

대량의 특허 번호를 “OR” 관계로 처리하여, 검색 엔진 등에 입력하면, 검색 엔진은 특허 리스트를 출력해 줍니다. 특허 리스트를 대상으로 다양한 후속 업무를 수행할 수 있습니다.

네트워크 분석/시각화(coming soon)

입력된 1개 특허가 n개의 다른 특허와 관련이 있을 때는 그 1개 특허와 다른 n개 특허 간에는 방사형의 트리 네트워크(tree network) 관계를 가집니다. 하지만, 1개가 아닌 m개를 입력하게 되면, m개의 특허가 각각 여러 개의 특허와 관련성을 가질 수 있기 때문에, 네트워크 관계가 됩니다.

“입력 특허셋 vs. 연관 특허셋”과 “입력 특허셋 vs. 동일 이벤트 관련 특허셋”은 네트워크 관계를 가지는 데이터셋이 됩니다. 따라서, 이들 데이터 셋으로 네트워크 분석 및 시각화를 수행할 수 있습니다. 예를 들면, 중심성 높은 특허 등을 발굴할 수 있습니다. 네트워크 분석에 대해서는 Wikipedia의 “Social network analysis” 페이지를 참고하세요.,

대량 번호 입력 방법

대량 번호의 입력 방법은 i) 검색 엔진에 입력, ii) 대량 번호 검색의 업로드 UI에 입력, iii) 엑셀 검색의 업로드 UI에 특허 번호가 포함된 엑셀 파일 어로드 등이 있습니다.

검색 엔진에 입력

검색 엔진의 특허 번호 필드(예, 출원 번호 필드)에 대량의 번호를 “OR” 관계 처리 후 입력합니다. 특허 번호 필드는 약 1만자까지 입력할 수 있습니다. 따라서, 최대한 많은 특허 번호를 입력하기를 원하는 경우, “ OR ” 대신에 “|”를 사용하기를 권장 드립니다. “OR”는 양쪽에 띄어쓰기를 해야 하므로, 띄어 쓰기를 할 필요가 없는 “|”를 사용하면 3 글자를 줄일 수 있습니다.

대량 번호 검색의 업로드 UI에 입력(coming soon)

엑셀 검색의 업로드 UI에 입력(coming soon)

대량 번호 검색 결과의 출력 방법

대량 번호 검색 결과의 출력 방법에는 i) 웹 페이지에 출력, ii) 엑셀 파일로 출력 등이 있습니다.

웹 페이지 출력

대량 특허 번호에 대한 대량 특허 검색은 웹 페이지 출력이 기본입니다.

네트워크 관계를 가지는 “입력 특허셋 vs. 연관 특허셋”과 “입력 특허셋 vs. 동일 이벤트 관련 특허셋” 데이터도 웹 페이지에 출력될 수 있습니다.(coming)

엑셀 파일로 출력(coming soon)

네트워크 관계를 가지는 “입력 특허셋 vs. 연관 특허셋”과 “입력 특허셋 vs. 동일 이벤트 관련 특허셋” 데이터는 엑셀 파일 형태로 출력되는 것이 바람직합니다.

엑셀 파일 형식의 네트워크 구조 데이터는 각종 네트워크 분석/시각화 도구(예, Cytoscape, R 패키지, Python 패키지 등)