The patent litigation has been expanded at home and abroad and the trend is to increase its importance even more. War of Apple and Android, patent litigation between Samsung and Apple, and Kolon and DuPont for patent war that has been a major issue for its significant compensation amount, as well as the acquisition of Motorola by Google are implication that the paradigm on patent has shifted quickly. However, perception on patent in Korea has yet to have significant difference from advanced countries. Examples of such cases can be shown in the increase of patent litigation arising from domestic export companies advancing to overseas. Companies intend to export to overseas have to evaluate the disk of litigation on exporting products, but due to the lack of perception on importance thereof, they often have to withdraw by taking in losses in time and money by involving in various litigations. Following the exten-sive activities of patent troll (NPE) that attempt to gain only from patent litigation without producing any product at all, the damages have been more and more extensive. In addition, the litigation analysis has become even more difficult from expansion of litigation from major companies to small and medium enterprises, expansion of patent litigation by the right holder in multi-litigation patent and multi-litigation right holder as well as the raising of litigations through transfer. Looking into the existing studies on litigation, most of them are studies to analyze the relativity of litigation through patent indices and there are only a handful of studies that forecast actual litigation through the litigation forecasting model. Furthermore, variables used in existing studies have the focus on primary data, such as patent bibliography data, citation data and so forth, and there is almost no data on multi-litigation, transfer, and/or NPE that have high influ-ence on litigation. In addition, the patent litigation has the characteristics of significant change with the influence in accordance with time, but such important characteristics are not used in the existing variables. Looking at the algorithm aspect, the patent data has the extremity with severe skewing to a side without having any data value for its sparse characteristics, but the algorithm that reflects these characteristics well has not been applied. Furthermore, the litigation shows the tendency of occurrence under the diverse situations, but the existing studies are tend-ed toward explaining such trends by using a single model that it presented the models with sig-nificantly declining forecasting capability. This thesis reflects not only specific bibliography matters in the analysis data aspect but also in litigation right holder, multi-litigation technology group, multi-litigation patent, transfer and NPE data, and by hiring and facilitating the algorithm that reflects the c1s of patent variables, it has developed the multiple model MCPPL model and it may verify the litigation forecasting capability in several ranges.
특허분쟁은 국내외적으로 확산되고 있으며 그 중요성이 점점 더 증가하고 있는 추세이다. 애플과 안드로이드의 전쟁, 삼성과 애플의 특허소송 그리고 큰 배상금으로 이슈가 되었던 코오롱과 듀퐁사의 특허 전쟁 그리고 구글의 모트로라사의 인수 이들 모두가 특허에 대한 패러다임이 빠르게 변하고 있다는 것을 의미한다. 그러나 아직까지 국내의 특허에 대한 인식은 선진국과는 많은 차이가 나고 있는 실정이다. 그 사례로 볼 수 있는 것이 국내 수출기업이 해외로 진출 했을 때 발생되는 특허소송의 증가한다는 것을 보면 알 수가 있다. 해외로 수출을 하려는 기업들은 반드시 수출제품에 대한 분쟁 위험도를 평가해야 하지만 이것에 대한 중요성에 대한 인식부족으로 분쟁에 휘말려 막대한 금전적 시간적 손실만 보다 사업을 철수 하는 경우를 많이 볼 수가 있다. 제품을 생산하지 않고 특허소송으로만 이익을 달성하려는 patent troll(NPE)의 활동이 활발해짐에 따라 그 피해가 점차 늘어나고 있는 실정이다. 또한 분쟁이 대기업에서 중소 중견 기업으로 확대되고, 다분쟁 특허, 다분쟁 권리자에 의한 특허 소송확대, 양도를 통한 우회적인 소송의 제기 등이 분쟁분석을 더 어렵게 만들고 있다. 기존의 분쟁에 대한 연구들을 살펴보면 대부분의 연구가 특허지표를 통하여 분쟁의 연관성을 분석하는 연구가 대부분을 차지하고 있으며, 분쟁예측모델을 통하여 실제 분쟁을 예측하는 연구는 몇몇에 지나지 않고 있다. 또한 기존 연구에 사용되었던 변수들은 특허 서지데이터, 인용데이터 등의 1차원적인 자료에 초점이 맞춰져 있으며, 분쟁에 영향력이 높은 다분쟁, 양도, NPE에 대한 데이터는 거의 부재상태에 있다. 또한 특허분쟁은 시간에 따라 그 영향력이 많이 변하는 특징을 가지고 있지만 이런 중요한 특징들도 기존의 변수에는 사용되지 않고 있다. 알고리즘 측면을 보면 특허 데이터는 한쪽으로 치우침이 심한 극단성과 데이터 값이 없는 Sparse한 특징을 가지고 있음에도 불구하고 이 특징을 잘 반영시키는 알고리즘을 적용하지 못하고 있다. 또한 분쟁은 다양한 상황하에서 일어나고 있는 경향을 보이지만 기존의 연구들은 한가지 모델을 사용하여 이런 경향들을 설명하려고 하기 때문에 예측력이 많이 떨어지는 모형들을 제시했다. 본 논문은 분석데이터 측면에서 특허서지 사항 뿐만 아니라 다분쟁 권리자, 다분쟁 기술군, 다분쟁 특허, 양도 그리고 NPE 데이터를 반영하고 있으며, 특허변수의 특성을 잘 반영하는 알고리즘을 채용하고 또한 이것을 활용하여 다중모형 MCPPL 모델을 개발하였으며 분쟁예측능력을 여러 범위에서 검증을 할 수 있도록 했다.
각 장의 내용을 자세히 살펴보면 다음과 같다.
1장에서는 특허분쟁예측시스템의 필요한 배경과 특허분쟁환경이 어떻게 변하고 있는가에 대한 설명을 하였다. 2장에서는 기존의 연구의 진행방향과 기존연구의 한계점에 대해 논의를 했으며 이 한계점으로부터 특허 분쟁 예측시스템이 갖춰야 할 조건들을 데이터 관점, 알고리즘 관점 그리고 결과적인 관점에서 설명을 했다.
3장에서는 2장에서 추출된 특허 분쟁 예측시스템이 갖춰야 할 조건들을 충족시키기 위해서 Multi-Criteria Predictive Patent Litigation Model을 제시하고 이것에 대한 전체 프레임워크와 방법론을 제시하였다. 특히 제시된 방법론은 기존연구에서는 제시하지 못했던 중요변수들에 대한 확장방법과, 분쟁조건을 반영하는 다중모형 생성알고리즘에 대한 연구가 주요 내용으로 나타나 있다. 특히 다중모형 생성 알고리즘은 통해서 분쟁에 중요한 역할을 하지만 그 종류가 많고 계산하기 복잡해서 모델에 반영하지 못했던, 기술군, 권리자 정보와 같은 카테고리변수의 적합(fitting)방법을 제시하였다.
마지막으로 4장에서는 3장의 연구결과를 실제로 적용하고 만들어진 MCPPL Model의 예측력 검증에 대한 내용을 담고 있다. 여기서 실제 적용하기 위해서 미국특허청에서 400만 개에 달하는 특허 데이터를 입수하여 분석 가능한 데이터를 전처리 하였으며, 분쟁데이터를 분석하기 위해서 2003년부터 2010년가지 미국 연방법원의 분쟁소송데이터 처리하여 특허데이터와 함께 DB화 하였다. 이렇게 생성된 DB로부터 분쟁데이터 13319개와 층화 추출로 133190개의 비분쟁데이터를 추출하였다, 예측력이 우수한 모형을 만들기 위해 기술군 효과, 과거분쟁효과, 권리자 효과를 따로 나누어서 접합하였으며 시간의 영향을 고려하기 위해 모델을 시간과 과거분쟁 및 권리자의 형태에 따라 총 12개의 모형을 만들었다. 그리고 이 모형의 평가하기 위해 lift chart 및 ROC Curve이용하여 모형의 우수성과 기술군 4개, 권리자 4개로 세분화하여 검증하였다.
또한, MCPPL Model의 객관적인 우수성을 증명하기 위해서 기존의 연구결과와 비교하였으며, 그 결과 기존의 연구의 대표적인 논문인 Colleen V. Chein(2011)을 예측모형보다 우수한 결과를 나타냈으며 MCPPL에 사용된 분석변수도 기존의 변수보다 분쟁에 대한 설명력을 높여주는 변수로 분석되었다.
