반도체 특허 심사 진행 상태 및 부품별 비율

<5> 부품별 상위 키워드 1개에 대한
3사의 5개년 심사진행상태 추이

1. 코드

예시

setwd('C:/Users/dnjs1/Downloads/Rr/')


rate<- function(x, y, z){
  b<-x %>% filter(grepl(y, 출원일자))
  a<-intersect(x %>% filter(grepl(y, 출원일자)), x %>% filter(grepl(z, 심사진행상태)))
  
  return(nrow(a)/nrow(b))
}



# display(crystal) 키워드 최근 5년(2022 ~ 2018) 심사진행상태 추이
# 등록결정=1, 거절결정=2, 포기=3, 취하=4
crys_lg<-read.csv("crys_lg.csv", header = T)
crys_sam<-read.csv("crys_sam.csv", header = T)
crys_sk<-read.csv("crys_sk.csv", header = T)

# 결측치 제거
crys_lg <- crys_lg[!(crys_lg$심사진행상태 == "" ), ]
crys_sam <- crys_sam[!(crys_sam$심사진행상태 == "" ), ]
crys_sk <- crys_sk[!(crys_sk$심사진행상태 == "" ), ]


# 등록결정
crys_l_2022_1<-rate(crys_lg, 2022, '등록결정')
crys_l_2021_1<-rate(crys_lg, 2021, '등록결정')
crys_l_2020_1<-rate(crys_lg, 2020, '등록결정')
crys_l_2019_1<-rate(crys_lg, 2019, '등록결정')
crys_l_2018_1<-rate(crys_lg, 2018, '등록결정')

#거절결정
crys_l_2022_2<-rate(crys_lg, 2022, '거절결정')
crys_l_2021_2<-rate(crys_lg, 2021, '거절결정')
crys_l_2020_2<-rate(crys_lg, 2020, '거절결정')
crys_l_2019_2<-rate(crys_lg, 2019, '거절결정')
crys_l_2018_2<-rate(crys_lg, 2018, '거절결정')

# 포기
crys_l_2022_3<-rate(crys_lg, 2022, '포기')
crys_l_2021_3<-rate(crys_lg, 2021, '포기')
crys_l_2020_3<-rate(crys_lg, 2020, '포기')
crys_l_2019_3<-rate(crys_lg, 2019, '포기')
crys_l_2018_3<-rate(crys_lg, 2018, '포기')

# 취하
crys_l_2022_4<-rate(crys_lg, 2022, '취하')
crys_l_2021_4<-rate(crys_lg, 2021, '취하')
crys_l_2020_4<-rate(crys_lg, 2020, '취하')
crys_l_2019_4<-rate(crys_lg, 2019, '취하')
crys_l_2018_4<-rate(crys_lg, 2018, '취하')

crys_l<-data.frame('심사진행상태'=c('등록결정','등록결정','등록결정','등록결정','등록결정','거절결정', '거절결정', '거절결정', '거절결정', '거절결정','포기','포기','포기','포기','포기','취하','취하','취하','취하','취하'),
                   '연도'=c(2022,2021,2020,2019,2018,2022,2021,2020,2019,2018,2022,2021,2020,2019,2018,2022,2021,2020,2019,2018),
                   '비율'= c(crys_l_2022_1,crys_l_2021_1,crys_l_2020_1,crys_l_2019_1,crys_l_2018_1,crys_l_2022_2,crys_l_2021_2,crys_l_2020_2,crys_l_2019_2,crys_l_2018_2,crys_l_2022_3,crys_l_2021_3,crys_l_2020_3,crys_l_2019_3,crys_l_2018_3,crys_l_2022_4,crys_l_2021_4,crys_l_2020_4,crys_l_2019_4,crys_l_2018_4))

그래프 코드

win.graph(15,10)
g1 <- ggplot(data=crys_l, aes(x=연도,y=비율,group=심사진행상태,color=심사진행상태))+ geom_line(size=1.3) + geom_point(size=4) +
 geom_point(size=2.5, color='#FFFFFF') + labs(title='LG crystal 관련 특허 최근 5년 심사진행상태')

2. 3사 crystal 관련 특허

display 관련 공통 최상위 키워드 ‘crystal’ 에 대한
3사의 5개년(2022 ~ 2018) 심사진행상태 추이

3. 3사 oled 관련 특허

led 관련 공통 최상위 키워드 ‘oled’ 에 대한
3사의 5개년(2022 ~ 2018) 심사진행상태 추이

4. 3사 sram 관련 특허

ram 관련 공통 최상위 키워드 ‘sram’ 에 대한
3사의 5개년(2022 ~ 2018) 심사진행상태 추이

5. 3사 panel 관련 특허

transistor 관련 공통 최상위 키워드 ‘panel’ 에 대한
3사의 5개년(2022 ~ 2018) 심사진행상태 추이

<6> 특허 심사 진행 상태

1. 코드

예시

#데이터 불러오기 및 전처리
display_lg <- read.csv("C:/Users/dnjs1/Downloads/Rr/display(LG).csv", header=T)
display_lg <- display_lg[!(display_lg$심사진행상태 == ""), ]
display_lg$심사진행상태 <- gsub("\\(.*?\\)","",display_lg$심사진행상태)
#등록결정/거절결정/포기/취하(심사미청구)/기타=원결정유지

display_lg$심사진행상태 <- substr(display_lg$심사진행상태, 1, 5)
display_lg$심사진행상태 <- str_trim(display_lg$심사진행상태)

#각 항목별 개수 파악 (등록결정=1, 거절결정=2, 포기=3, 취하=4, 기타=5(원결정유지) )
display_lg_1 <- nrow(display_lg[display_lg$심사진행상태 == "등록결정",])
display_lg_1 <- nrow(display_lg[display_lg$심사진행상태 == "등록결정",])
display_lg_2 <- nrow(display_lg[display_lg$심사진행상태 == "거절결정",])
display_lg_3 <- nrow(display_lg[display_lg$심사진행상태 == "포기",])
display_lg_4 <- nrow(display_lg[display_lg$심사진행상태 == "취하",])
display_lg_5 <- nrow(display_lg[display_lg$심사진행상태 == "원결정유지",])
display_lg <- nrow(display_lg)

#lg사 display 관련 특허건 개수
display_lg #39209 #lg사 display 관련 특허 건 수
display_lg_1 #26915 #lg사 display 관련 특허 중 등록결정 건 개수 (재심사 후 등록결정건 포함)
display_lg_2 #2996 #lg사 display 관련 특허 중 거절결정 건 개수(거절결정 후 재심사중인 건 포함)
display_lg_3 #54 #lg사 display 관련 특허 중 포기(미납) 건 개수
display_lg_4 #8755 #lg사 display 관련 특허 중 취하(심사미청구) 건 개수
display_lg_5 #422 #lg사 display 관련 특허 중 원결정유지 건 개수

#lg사 display 관련 특허건 비율
display_lg_1_per <- display_lg_1 / display_lg 
display_lg_2_per <- display_lg_2 / display_lg
display_lg_3_per <- display_lg_3 / display_lg 
display_lg_4_per <- display_lg_4 / display_lg 
display_lg_5_per <- display_lg_5 / display_lg #원결정유지건은 제외
display_lg_1_per #0.6864495
display_lg_2_per #0.07641103
display_lg_3_per #0.001377235
display_lg_4_per #0.2232906

#lg사 display 관련 특허건
display_lg <- data.frame("심사진행상태"=c("등록결정","거절결정","포기","취하"),
                         "비율"=c(display_lg_1_per,display_lg_2_per,display_lg_3_per,display_lg_4_per))

그래프 코드

d_l = ggplot(display_lg, aes(x=심사진행상태, y=비율, fill=심사진행상태))+
       geom_bar(mapping=aes(fill=심사진행상태),stat = "identity")+
       geom_label(aes(label=round(비율,3),nudge_y = 1.1)) +
       labs(title = "LG사 display 관련 특허건 비율")

2. LG

3. SAMSUNG

4. SK

5. 특허 심사진행 상태 비율

<7> 최근 5개년
기업별 반도체 특허 심사진행상태 비율

1. 코드

예시

rm(list=ls()) 
setwd("C:/Users/dnjs1/Downloads/Rr/")

##LG Display
#데이터 불러오기 및 전처리
display_lg <- read.csv("display(LG).csv", header=T)
display_lg <- display_lg[!(display_lg$심사진행상태 == ""), ]
display_lg$심사진행상태 <- gsub("\\(.*?\\)","",display_lg$심사진행상태)
#등록결정/거절결정/포기/취하(심사미청구)/기타=원결정유지

display_lg$심사진행상태 <- substr(display_lg$심사진행상태, 1, 5)
display_lg$심사진행상태 <- str_trim(display_lg$심사진행상태)

#nrow 빼기
#각 항목별로 분류 (등록결정=1, 거절결정=2, 포기=3, 취하=4, 기타=5(원결정유지) )
display_lg_1 <- display_lg[display_lg$심사진행상태 == "등록결정",]
display_lg_2 <- display_lg[display_lg$심사진행상태 == "거절결정",]
display_lg_3 <- display_lg[display_lg$심사진행상태 == "포기",]
display_lg_4 <- display_lg[display_lg$심사진행상태 == "취하",]
display_lg_5 <- display_lg[display_lg$심사진행상태 == "원결정유지",]

#lg display 1등록결정 특허의 연도별 추세 
display_lg_1 <- display_lg[display_lg$심사진행상태 == "등록결정",]
display_lg_1 <- display_lg_1[,3:4] #연도부분만 남기기
#출원일자에서 앞의 4글자만 남기고 지우기
display_lg_1$출원일자 <- substr(display_lg_1$출원일자, 1, 4)
display_lg_1_18 <- nrow(display_lg_1[display_lg_1$출원일자 == "2018",])
display_lg_1_19 <- nrow(display_lg_1[display_lg_1$출원일자 == "2019",])
display_lg_1_20 <- nrow(display_lg_1[display_lg_1$출원일자 == "2020",])
display_lg_1_21 <- nrow(display_lg_1[display_lg_1$출원일자 == "2021",])
display_lg_1_22 <- nrow(display_lg_1[display_lg_1$출원일자 == "2022",])
display_lg_1_18 #291
display_lg_1_19 #163
display_lg_1_20 #146
display_lg_1_21 #52
display_lg_1_22 #45

#해당 연도의 총 특허 수
display_lg$출원일자 <- substr(display_lg$출원일자, 1, 4)
display_lg_18 <- nrow(display_lg[display_lg$출원일자 == "2018",])
display_lg_19 <- nrow(display_lg[display_lg$출원일자 == "2019",])
display_lg_20 <- nrow(display_lg[display_lg$출원일자 == "2020",])
display_lg_21 <- nrow(display_lg[display_lg$출원일자 == "2021",])
display_lg_22 <- nrow(display_lg[display_lg$출원일자 == "2022",])
display_lg_18 #389
display_lg_19 #196
display_lg_20 #155
display_lg_21 #59
display_lg_22 #51

#lg사 display 관련 특허건 비율
#1 등록결정
dis_lg_1_18_per <- display_lg_1_18/display_lg_18
dis_lg_1_19_per <- display_lg_1_19/display_lg_19
dis_lg_1_20_per <- display_lg_1_20/display_lg_20
dis_lg_1_21_per <- display_lg_1_21/display_lg_21
dis_lg_1_22_per <- display_lg_1_22/display_lg_22
dis_lg_1_18_per
dis_lg_1_19_per
dis_lg_1_20_per
dis_lg_1_21_per
dis_lg_1_22_per

그래프 코드

#lg사 display 관련 특허건
display_lg__ <- data.frame("심사진행상태"=c("등록결정","등록결정","등록결정","등록결정","등록결정"),
                           "연도"=c("2018","2019","2020","2021","2022"),
                           "비율"=c(dis_lg_1_18_per,dis_lg_1_19_per,dis_lg_1_20_per,dis_lg_1_21_per,dis_lg_1_22_per
                                  ))
display_lg__


##그래프


d_l = ggplot(data=display_lg__, aes(x=연도,y=비율,group=심사진행상태,color=심사진행상태))+
  geom_line(size=1.3)+
  geom_point(size=4)+
  geom_point(size=2.5,color='#FFFFFF')+
  scale_y_break(c(0.225, 0.725)) +
  labs(title = "최근 5개년 LG사 display 관련 특허 심사진행상태 비율")

2. LG

3. Samsung

4. SK

<8> 기업별 반도체별 비율

1. 코드

예시

##Display
#데이터 불러오기 및 전처리
display_lg <- read.csv("C:/Users/dnjs1/Downloads/Rr/display(LG).csv", header=T)
display_lg <- nrow(display_lg)
display_samsung <- read.csv("C:/Users/dnjs1/Downloads/Rr/display_samsung.csv", header=T)
display_samsung <- nrow(display_samsung)
display_sk <- read.csv("C:/Users/dnjs1/Downloads/Rr/skdisplay.csv", header=T, fileEncoding="euc-kr")
display_sk <- nrow(display_sk)
display_all <- sum(display_lg,display_samsung,display_sk)
#비율
display_lg <- display_lg/display_all
display_samsung <- display_samsung/display_all
display_sk <- display_sk/display_all

display <- data.frame("기업"=c("LG","SAMSUNG","SK"),
                      "퍼센트"=c(display_lg*100,display_samsung*100,display_sk*100))

그래프 코드

dis = ggplot(display, aes(x = '', y = 퍼센트, fill = 기업)) +
       geom_bar(width=0.5, stat = "identity", color="white") +
       coord_polar("y",start=1)+
       geom_text(aes(label = paste0(round(퍼센트,2),"%")),
                 position = position_stack(vjust = 0.5))+
       theme_void()+
       labs(title = "Display 관련 특허 내 각 기업 비율")

2. 각 부품별 기업 특허 개수 비율

Display : SAMSUNG > LG > SK
RAM : SAMSUNG > SK > LG
LED : SAMSUNG > LG > SK
Transistor : SAMSUNG > LG > SK

3. 각 기업별 반도체 특허 개수 비율

LG : display(93.67%) > transistor(3.67%) > led(2.52%) > ram(0.14%)
Samsung : display(89.71%) > transistor(7.02%) > led(2.67%) > ram(0.6%)
SK : transistor(53.43%) > ram(19.89%) > display(17.94%) > led(8.74%)

기업별 반도체 특허 시각화 및 분석

Statistics Network Analysis

조사방법론2 2조
가천대학교 응용통계학과
김민형, 박민지, 이건영, 이승민

2022-12-13

<5> 부품별 상위 키워드 1개에 대한
3사의 5개년 심사진행상태 추이

1. 코드

2. 3사 crystal 관련 특허

3. 3사 oled 관련 특허

4. 3사 sram 관련 특허

5. 3사 panel 관련 특허

<6> 특허 심사 진행 상태

1. 코드

2. LG

3. SAMSUNG

4. SK

5. 특허 심사진행 상태 비율

<7> 최근 5개년
기업별 반도체 특허 심사진행상태 비율

1. 코드

2. LG

3. Samsung

4. SK

<8> 기업별 반도체별 비율

1. 코드

2. 각 부품별 기업 특허 개수 비율

3. 각 기업별 반도체 특허 개수 비율

기업별 반도체 특허 시각화 및 분석

Statistics Network Analysis

조사방법론2 2조 가천대학교 응용통계학과 김민형, 박민지, 이건영, 이승민

2022-12-13

<5> 부품별 상위 키워드 1개에 대한 3사의 5개년 심사진행상태 추이

1. 코드

2. 3사 crystal 관련 특허

3. 3사 oled 관련 특허

4. 3사 sram 관련 특허

5. 3사 panel 관련 특허

<6> 특허 심사 진행 상태

1. 코드

2. LG

3. SAMSUNG

4. SK

5. 특허 심사진행 상태 비율

<7> 최근 5개년 기업별 반도체 특허 심사진행상태 비율

1. 코드

2. LG

3. Samsung

4. SK

<8> 기업별 반도체별 비율

1. 코드

2. 각 부품별 기업 특허 개수 비율

3. 각 기업별 반도체 특허 개수 비율

조사방법론2 2조
가천대학교 응용통계학과
김민형, 박민지, 이건영, 이승민

<5> 부품별 상위 키워드 1개에 대한
3사의 5개년 심사진행상태 추이

<7> 최근 5개년
기업별 반도체 특허 심사진행상태 비율