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作者姓名(中文):陳穎靜
作者姓名(英文):Ying-Ching Chen
論文名稱(中文):雲端儲存技術之專利佈局變動與預測之研究
論文名稱(外文):A study of patent portfolios variances and forecast on cloud storage technology
指導教授姓名(中文):劉國讚
指導教授姓名(英文):Kuo-Tsan Liu
口試委員姓名(中文):郭開誠
蘇威年
口試委員姓名(英文):Kai-Chen Kuo
Wei-Nien Su
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣科技大學
系所名稱:專利研究所
學號:M10124010
出版年(民國):103
畢業學年度:102
學期:2
語文別:中文
論文頁數:103
中文關鍵詞:專利佈局技術功效矩陣圖研發預測關鍵字驗證雲端儲存迴歸模型
外文關鍵詞:patent mapforecastcloud storagepatent portfolioregression
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  技術功效矩陣是專利分析領域最常使用的專利圖表之一,其以技術發展所欲解決的課題或達成功效為一軸,另以解決課題的技術手段為另一軸所繪成的平面圖,在各交點上呈現專利密集度,是研發人員決定研發方向與專利佈局的重要參考。本文旨在研究如何快速繪製技術功效矩陣,並以不同時點的動態功效矩陣呈現,進而精準分析技術之變動,提前預測專利件數之變化。
  本文以雲端儲存內容分享為技術主題,進行以動態技術功效矩陣為核心的研究。首先針對技術主題作整體專利巨觀分析。其次,利用與該技術主題相關之專利分類號,取代原先技術功效矩陣圖當中的技術軸,以分層抽樣歸納各項技術功效繪製矩陣圖,後續在已完成之矩陣圖上輔以時間為變數,完成一系列動態式分析預測,並建立品質目標以驗證矩陣圖之準確性。最後,以線性迴歸模型,預測各申請人未來歷年專利申請件數,及矩陣圖上特定區域之未來歷年專利公開數量,藉以得到量化申請件數指標,給予企業具體化之佈局建議。
  研究結果分析可獲得如下總結:(1)美國專利分類號在電腦軟體相關技術中用於繪製技術功效矩陣特別有利,可迅速繪製技術功效矩陣圖且易於更新;(2)藉由動態矩陣圖,可瞭解技術在時間軸上發展的軌跡;(3)本文採用之繪製方法,不僅快速且準確性在七成以上;(4)可成功建立線性回歸模型,預測未來歷年專利申請件數;(5)以歷年發明人人數為自變數,預測模型之可信度高。
One of the most common used in patent intelligence analysis is the technology-function matrix, which using the functions and the technical means to be its two coordinate axes to show the density of number of patents in nodes. It is an important guidance for enterprises to evaluate the research and development direction further to propose the patent portfolios. This study aims to discuss how to approach to get a matrix quickly and expressed in different time point to accurate analysis to keep up with the variances in technology research and development, or even ahead of forecast for patent portfolio strategy.
Cloud storage for content sharing is the technical topic in this paper. And the adopted main tool is dynamic technology-function matrix. Chapter 2 defined the research boundary to get macroscopic patent analysis for the technical topic. Chapter 3 and 4 associated with the patent classification to replace the technology-axis, according to the result of stratified sampling to generalize the technical functions as a function- axis to get the matrix, and supplemented by a variable time in the completed matrix to accomplish a series of dynamic analysis and forecasting, further to establish a quality indicator to verify the accuracy of the matrix. Finally, this study forecast the number of patent applications for each applicants and the number of patent publications for specific nodes in the matrix by linear regression model. This study intent to get a quantity indicators and concrete suggestion based on the result for the enterprises.
The results are summarized as follow: (1) The use of United States patent classification for computer software technology is particularly advantageous in drawing technology-function matrix. (2) Dynamic matrices would display the trajectory of technological development in the timeline. (3) The rendering method used herein is not only quick approach, the accuracy also over 70%. (4) Successfully established linear regression model to forecast the future number of applications for patents over the years. (5) The predictive models with the amount of inventors over the years, which as independent variables have high confidence.
摘要 i
ABSTRACT ii
誌謝 iii
圖目錄 vii
表目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 技術領域簡介 3
1.2.1 雲端運算簡介 3
1.2.2 雲端資料儲存同步與分享簡介 6
1.3 文獻探討 7
1.3.1 專利分析相關文獻 7
1.3.2 雲端運算及雲端資料儲存同步與分享-技術相關文獻 9
1.3.3 國外技術或專利相關文獻10
1.4 研究方法 12
1.4.1 方法選擇 13
1.4.2 界定研究範圍13
1.5 研究流程 14
1.6 論文架構 16
第二章 雲端儲存內容分享之專利趨勢分析 17
2.1 前言 17
2.2 檢索策略 19
2.2.1 關鍵字與相關分類號界定 19
2.2.2 檢索資料庫選擇 20
2.2.3 檢索步驟 21
2.3 專利件數趨勢分析 23
2.3.1 整體歷年趨勢分析 23
2.3.2 「資料庫與檔案管理系統」之歷年趨勢分析 26
2.3.3 「網路與分散式資料處理」之歷年趨勢分析 29
2.4 專利權人分析 32
2.4.1 專利權人歷年專利分析 32
2.4.2 專利權人與技術分類之分析 36
2.5 總結 41
第三章 技術功效矩陣圖之建構及動態分析 43
3.1 前言 43
3.2 動態技術功效矩陣圖繪製方法 44
3.2.1 界定技術領域 46
3.2.2 匯整技術領域之主要功效及功效檢索式 46
3.3 「資料庫與檔案管理系統」之動態技術功效矩陣圖 49
3.3.1 第一期(2006~2009年)49
3.3.2 第二期(2010~2011年)50
3.3.3 第三期(2012年以後)51
3.4 「網路與分散式資料處理」之動態功效矩陣圖 53
3.4.1 第一期(2006~2009年)53
3.4.2 第二期(2010~2011年)56
3.4.3 第三期(2012年以後)57
3.5 動態技術功效矩陣圖與專利權人之分析 59
3.5.1 第一期(2006~2009年) 61
3.5.2 第二期(2010~2011年)63
3.5.3 第三期(2012年以後)64
3.6 解析特定區域專利權人佈局策略 66
3.6.1 資料庫及檔案存取_效率提升 66
3.6.2 電腦會議之網路數據傳輸_追蹤監控68
3.6.3 遠端網路資料存取_改善安全性 70
3.7 總結 72
第四章 準確性驗證及未來趨勢預測 73
4.1 前言73
4.2 驗證分層抽樣歸納關鍵字方法之準確性 74
4.2.1 驗證方法 74
4.2.2 抽樣結果分析 75
4.3 研發預測 78
4.3.1 方法模型 78
4.3.2 預測分析 81
4.4 特定區域件數預測 89
4.4.1 資料庫及檔案存取_效率提升-研發件數預測分析 89
4.4.2 電腦會議之網路數據傳輸_追蹤監控-研發件數預測分析 90
4.4.3 網路遠端資料存取_改善安全性-研發件數預測分析 91
4.4.4 結果分析 92
4.5 總結 94
第五章 結論與建議95
5.1 結論95
5.1.1 雲端儲存內容分享之專利趨勢整體分析結果 95
5.1.2 技術功效矩陣圖之建構與動態分析結果 96
5.1.3 驗證與未來趨勢預測結果97
5.2 未來研究方向 98
參考文獻99
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