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특허 등의 기술 데이터를 활용하여, 내부 인재에 대한 체계적인 계량화 된 평가를 수행할 수 있습니다. 특허 데이터를 사용하면 다양한 분석 메트릭을 도입할 수 있습니다.
기업 내 또는 기업 집단(그룹사 등)의 특허 발명 연구자 간의 연관 관계를 분석할 수 있습니다. 연관 관계의 대표적인 것이, 공동 발명자 네트워크입니다. 한편, 연구자 간의 인용-피인용 네트워크도 중요한 네트워크 됩니다.
핵심 내부 인재별로 그 인재의 i) 특허/논문을 인용해 가는(심사관 피인용), ii) 특허가 거절시키는 후행 특허를 보유하고 있는 경쟁사/마켓리더/밸류 체인 상의 기업/공급망 구성 기업을 분석합니다. 특히, 인용하는 후행 특허 또는 거절된 후행 특허가 매입 특허, 소송/심판 등 분쟁 특허인 경우에는 이러한 관련성 분석은 더욱 더 중요합니다. 그리고, 후행 기업과 관련성 높은 특허가 self forward citation (by examiner)가 많거나, self rejection이 많은 경우와 같이 사내 핵심 특허인 경우, 이러한 핵심 특허의 발명자는 특별한 관리가 필요할 수 있습니다. 이러한 핵심 내부 인재는 연관 기업의 영입 타겟이 될 수도 있기 때문입니다.
아래 예시는 Apple의 XR(AR+VR+MR+hologram) 분야의 특허 발명 한국계 연구자인 Choi Hyungryul의 발명 특허를 (심사관)인용해 가는 후행 특허 보유 기업에 대한 분석입니다.
자사의 제품/서비스를 구성하는 세요 요소 분야(기술/제품-부품, 소재-물질, 질병, 가공-조작, 키워드, 특허 분류 등)별로 그 분야의 국내 또는 외국의 핵심 인재를 사전에 인지할 필요가 있습니다. 특히, 그 해외 인재가, i) 경쟁사/마켓리더/밸류 체인 상의 기업/공급망 구성 기업에 있거나, ii) 대햑/연구 기관에 있거나, iii) 중소-벤처-기술 기업에 있는 경우를 구분하여 인지할 필요가 있습니다.