Patent Research Planning

patent-research-planning

특허 조사 프로젝트의 키워드 클러스터링, 검색 전략 수립, IPC 코드 매핑을 담당하는 스킬입니다.

Pipeline Overview

이 스킬은 3단계 파이프라인의 L1 (Planning) 입니다.

L1 Planning (이 스킬)
    ↓  검색 전략, 키워드 목록, IPC 코드
L2 Search (patent-search-collect)
    ↓  수집된 특허 데이터 (Excel/JSON)
L3 Analysis (patent-analysis-viz)
    ↓  분류, 트렌드 분석, 시각화 대시보드

L1을 충분히 수행해야 L2에서 불필요한 API 호출을 줄이고 L3 결과의 정밀도를 높일 수 있습니다.

Available MCP Tools

5-Step Workflow

Step 1. 연구 주제 파악

사용자의 연구 주제를 구체화합니다.

• 핵심 기술 도메인 확인 (예: 연구 주제의 핵심 기술 영역)
• 대상 국가/언어 범위 결정 (한국 / 해외 / 전체)
• 분석 기간 설정 (예: 2019-2024)

Step 2. 키워드 최적화

patent_keyword_optimizer 를 호출하여 초기 키워드를 정제합니다.

입력: [연구 주제 관련 초기 키워드들]
출력: {
  "korean": [한국어 최적화 키워드 목록],
  "english": [영어 최적화 키워드 목록],
  "excluded": [분석 범위 외 도메인 키워드 — 필요 시 정의]
}

Step 3. 검색 전략 수립

patent_search_planner 를 호출하여 구체적인 검색 계획을 생성합니다.

입력: 최적화된 키워드 + 연구 주제
출력: {
  "queries": [...],       // 개별 검색 쿼리 목록
  "ipc_codes": [...],     // 추천 IPC 코드
  "search_order": [...],  // 국가별 검색 순서
  "estimated_results": N  // 예상 결과 수
}

Step 4. 계획 제시

사용자에게 다음 항목을 정리해 제시합니다.

• 검색 쿼리 목록 (한국어 / 영어)
• IPC 코드 매핑
• 국가별 검색 순서
• 예상 결과 수 및 소요 시간

Step 5. 사용자 확인

계획을 확인받은 후 L2 (patent-search-collect) 로 넘어갑니다.

• 필요시 키워드 추가/제거 반영
• 범위 조정 (너무 넓으면 IPC로 좁히기, 너무 좁으면 동의어 확장)

Classification Framework

연구 주제에 맞는 분류 체계를 L1 단계에서 정의합니다. 이 분류 체계는 L3 분석 단계의 기준이 됩니다.

분류 축 정의

연구 주제에 적합한 분류 축을 2개 이상 정의합니다. 각 축은 상호 배타적이고 전체를 포괄하도록 설계합니다.

예시 구조:

Axis 1: [연구 주제의 처리 방식, 적용 계층, 구현 환경 등]
Axis 2: [연구 주제의 기능, 목적, 응용 분야 등]

IPC 코드 탐색 방법 (상위→하위)

1. 연구 주제의 핵심 기술 키워드로 상위 IPC 클래스 파악 (예: G06N, H04W 등)
2. 상위 코드로 검색 결과 확인 후 결과 수에 따라 하위 코드로 구체화
3. 결과가 너무 많으면 하위 서브클래스로 좁히고, 너무 적으면 상위 코드로 확장

키워드 매핑 가이드

• 각 분류 축의 카테고리별로 대표 키워드를 한국어/영어로 매핑
• 동의어, 약어, 상위/하위 개념어를 포함하여 검색 누락 최소화
• 필요 시 분석 대상 외 도메인 키워드를 제외 목록으로 정의

Tips

• 넓게 시작해서 좁히기: 처음엔 상위 IPC 코드로 시작하고, 결과가 많으면 하위 코드로 좁힘
• 하위 코드 활용: 상위 코드 검색 후 IPC 분포를 확인하면 실제 관련 하위 코드를 파악하는 데 도움이 됨
• 다국어 병행: 같은 개념도 한국어/영어 쿼리 결과가 다를 수 있으므로 병행 검색 권장