[예측분석] 특허 분쟁리스크 예측모델 개발 연구(2017) 논문 요약

 

 

 

Ⅰ. 서론

    - 특허분쟁 건수 크게 증가 

    - 소송비용 규모 증가 

    - 특허 보유에 따른 비용 > 특허로 인한 이익 

    - 특허분쟁 예상 기업이 가입하는 역선택 발생 

 

Ⅱ. 선행연구

    - 특허소송 확률 ∝ 보상의 크기 

    - 특허 분쟁리스크 결정요인 : 청구항 수 多, 기술범위 小 >> 소송가능성이 높음 

    - 피인용 수 多 >> 소송 가능성 높음 

    - 인용하는 건수 小 >> 새로운 분야 출원 >> 소송 확률 증가

    - 특허 소송의 원인 : 특허기술 간 불분명한 경계문제 

    - 특허 포트폴리오 특성(평균 청구항 수, 평균 IPC 수, 특허집중도 등) 연구는 부족

 

Ⅲ. 연구방법 

    3.1 분석대상 및 자료수집 

        - 2000~2015년 기간 , 심판(권리범위확인, 무효)이 청구된 특허 대상 

          *특허 침해 소송의 경우 전체의 94%는 소송 전에 심판이 진행

        - 대조군 : 1995~2015년에 등록된 특허 중 심판이 청구되지 않은 건을 random sampling으로 2.5배수를 추출

        - 특허 정보
            (출원 및 등록번호, 출원 및 등록일, 청구항수, IPC code정보, 발명자 수,
            권리이전 및 공동출원 여부 등): 특허정보원

        - 출원인이 기업일 경우 재무정보(매출액, 자산총액, 산업구분 등): 나이스 신용평가정보

        - 두 가지 이종정보를 연계하기 위해 법인번호와 출원인코드를 매칭하여 데이터 셋 생성 

        - 출원인의 특허 포트폴리오 특성 변수(보유 특허 및 상표 수, 평균 청구항 수 등)
           생성을 위해 분석대상 특허 외에 출원인이 보유한 모든 특허정보를 추가로 확보

 

    3.2 분석 방법론 및 변수 

        - 로지스틱 회귀분석(Logistic regression)을 활용

            - 종속변수가 분쟁(1) 또는 비분쟁(0)과 같은 이진 값

            - $z = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + .... + \beta_Kx_k $ 

            - $E(y) = p_x = { exp(z) \over 1+exp(z)}$

            -  cut-off point (c)를 기준으로 $ \hat{p_x} \le c $ 이면 비분쟁, 반대면 분쟁으로 분류 

            - $ \beta_0 , \beta_1 $ 에 대해 로짓변환을 하여 다음과 같이 선형으로 변환

            : $ \ln( {p_x \over 1-p_x}) = z = \beta_0 +\beta_1x_2 + \beta_2x_2 + ..... + \beta_Kx_K $ 

            - 설명변수 선택 foward stepwise selection method >> LR test

 

특허 분쟁리스크 예측모델 개발연구* - 임소진(2017)

             * 산업요인 : 각 특허 심판이 청구된 연도를 기준으로 매칭

            - 기업의 재무변수 극단 값 제외 범주변수  (categorical variable)  처리

 

특허 분쟁리스크 예측모델 개발연구 - 임소진(2017)

 

Ⅳ. 실증분석 결과 

    4.1 기초통계 및 이변량 분석 결과 

        - 특허 분쟁 발생 가능성 : 대기업 및 중견기업 출원특허 < 중소기업 및 개인 출원 특허 

        - 기업의 규모는 작으나 혁신성, 수익성, 성장성이 높은 기업이 출원한 특허가 향후 분쟁 가능성이 높음.

        - 비 분쟁 특허에 비해 분쟁 특허를 출원한 기업이 보유한 유효특허가 훨씬 적고, 이들 특허의 평균연차와 평균 청구항 수도 더 작음. 

        - 분쟁특허는 비분쟁 특허에 비해 공동출원된 비율이 높았고, 청구항 수와 발명자 수는 더 적음. 

 

    4.2 로지스틱 회귀분석 결과 

        - 공동출원여부, 소유 권 이전여부, 패밀리 국가 수는 모두 분쟁 위험을 높이는 것으로 분석

        - 기계산업은 분쟁발생 확률을 높이고, 전자와 자동차 산업은 분쟁발생 확률에 음의 영향을 주는 것으로 나타남

        - 규모가 작은 기업이 높은 수익을 내며 빠르게 성장할 때 특허분쟁 위험이 증가한다고 할 수 있음.

        - 기업이 보유한 특허들의 기술이 다각화되어 있고, 연차가 높고, 청구항 수가 많고 타 기술과의 융합정도가 높다면 분쟁 확률이 감소

        ***  z = -0.684 + 0.715 * 중소기업 dummy + 7.436 * 3년 미만 IP연차 dummy - 0.462 * IPC수 + 0.187 * 패밀리 국가 수 - 0.038 * 산업평균 자산증가율 - 0.075 * 산업평균 ROA - 0.273 * 매출액 범주 + 0.906 * 자산증가율 - 0.010 * 연구개발집중도 + 0.088 * ROA 범주 - 0.701 * 다각화지수 

$ p_x = {  1  \over  1+ exp(-z) } $

 

특허 분쟁리스크 예측모델 개발연구 - 임소진(2017)

주) ① 분쟁특허 중 분쟁으로 옳게 예측된 비율

② 비 분쟁 특허 중 비 분쟁으로 옳게 예측된 비율

③ 분쟁으로 예측한 특허 중 실제 분쟁이 일어난 확률

④ 비 분쟁으로 예측한 특허 중 실제 분쟁이 일어나지 않은 비율

⑤ 분쟁으로 예측하였으나 실제 분쟁이 발생하지 않은 비율(보험사에 기회 손실)

⑥ 비 분쟁으로 예측하였으나 분쟁이 발생한 비율(보험사에 금융 손실)

 

 

 

Ⅴ. 결론 및 시사점 

    5.1 연구 결과 및 이론적 시사점 

        - 특허의 분쟁리스크(전체 출원인)와 관련 해서, 개인이 출원한 경우 분쟁 위험이 가장 높았고, 중소기업, 대, 중견기업, 해외, 대학 및 공공 순으로 분쟁위험이 낮아짐 

        - 개별 특허의 특성 : IPC 기술분류 수가 많은 경우(넓은 기술범위) 분쟁 위험이 낮고, 해당 특허가 공동출원되고, 소유권이 이전된 경우 분쟁 위험이 높아짐

        - 기업이 속한 산업의 특성 : 산업 평균 성장성과 수익성이 높을 때 분쟁위험이 낮아짐  

        - 기업의 규모 : 규모가 작은 기업 이 높은 수익을 내며 빠르게 성장할 때 특허분쟁 위험이 증가함. 

        - 기업의 연구개발집중도는 분쟁 위험을 낮춤

        - 특허 보트폴리오 : 보유특허의 기술이 다각화(넓은 기술분야) 되어 있고, 평균 연차, 평균 청구항 수 및 평균 IPC 기술분류 수가 많을 때 분쟁 확률이 감소 : 기술역량이 높은 기 업에서 분쟁위험이 낮은 것으로 해석

 

    5.2 기업경영에 대한 실무적 시사점 

        - 특허 소송보험의 요율을 결정하는데 활용되 기 위해서는 실제 특허소송 건으로 분석을 고도화

 

 

 

 

출처 
https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002305665

특허 분쟁리스크 예측모델 개발연구