patent-analysis-viz

# patent-analysis-viz

수집된 특허 데이터를 분류 체계에 따라 분류하고, 트렌드를 분석하며, 정적/인터랙티브 시각화 대시보드를 생성하는 스킬입니다.

이 스킬은 3단계 파이프라인의 **L3 (Analysis)** 단계입니다.

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## CRITICAL: Standard Analysis Script

이 스킬은 `scripts/analyze_patents.py` 표준 분석 스크립트를 포함합니다. patent-analyzer 에이전트는 반드시 이 스크립트를 사용하여 분석을 수행해야 합니다.

### 스크립트 참조 및 실행

스크립트는 이 스킬의 상대경로에 위치합니다:

```
scripts/analyze_patents.py
```

**실행 방법:**
```bash
python scripts/analyze_patents.py --config output/classification_config.json
```

**Step 1. 상대경로로 실행** (최우선)
스킬이 로드된 컨텍스트에서 상대경로 `scripts/analyze_patents.py`를 직접 참조하여 실행합니다.

**Step 2. 상대경로 실패 시 Glob 폴백**
Glob: `**/patent-analysis-viz/scripts/analyze_patents.py`

**Step 3. Glob도 실패 시 확장 탐색**
Glob: `**/analyze_patents.py`

**절대 금지**: 스크립트를 찾지 못했을 때 자체적으로 Python 코드를 작성하지 마세요.
반드시 에러를 보고하고 사용자에게 경로 확인을 요청하세요.

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## Pipeline

```
Config Generation
  ↓  classification_config.json 생성 (에이전트의 역할)
Load Data
  ↓  Excel 특허 데이터 읽기 (단일/병합)
Classify (IPC → keyword → Other)
  ↓  분류 축 레이블 부여
Analyze (5 types)
  ↓  분포, 교차표, 연도별 트렌드, 화이트스페이스, 기관 랭킹
Visualize
  ↓  Matplotlib 8 PNG + Plotly HTML 대시보드
Export
  ↓  Excel 6시트 + Markdown 보고서
Verify
  ↓  11개 필수 출력물 검증
```

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## Classification Config Schema

에이전트는 연구 계획(L1)에서 도출한 분류 체계를 JSON 형식으로 작성합니다.

```json
{
  "metadata": {
    "title": "연구 주제 특허 분석",
    "dashboard_title": "연구 주제 특허 분석 대시보드",
    "period": "2020-2026",
    "analysis_date": "2026년 3월"
  },
  "input": {
    "file": "output/deduplicated_patents.xlsx"
  },
  "output": {
    "dir": "output",
    "viz_dir": "output/visualizations"
  },
  "year_range": [2020, 2027],
  "classification": {
    "axis1": {
      "name": "기술 유형",
      "other_label": "기타",
      "order": ["Category A", "Category B", "기타"],
      "colors": {"Category A": "#1E88E5", "기타": "#95A5A6"},
      "ipc_map": {"Category A": ["G06N", "G06F"]},
      "keywords": {"Category A": ["keyword1", "keyword2"]}
    },
    "axis2": {
      "name": "적용 분야",
      "other_label": "기타",
      "order": ["Domain X", "Domain Y", "기타"],
      "colors": {"Domain X": "#1565C0", "기타": "#95A5A6"},
      "ipc_map": {},
      "keywords": {"Domain X": ["keyword3"]}
    }
  }
}
```

### Config 필드 설명

| 필드 | 필수 | 설명 |
|------|:----:|------|
| `metadata.title` | O | 보고서 제목 |
| `metadata.dashboard_title` | O | 대시보드 제목 |
| `metadata.period` | - | 분석 기간 텍스트 |
| `metadata.analysis_date` | - | 분석 일자 |
| `input.file` | O | 입력 Excel 파일 경로 |
| `output.dir` | - | 출력 디렉토리 (기본값: `output`) |
| `output.viz_dir` | - | 시각화 디렉토리 (기본값: `output/visualizations`) |
| `year_range` | - | [시작연도, 끝연도+1] (기본값: [2020, 2027]) |
| `classification.axis1` | O | 분류 축 1 설정 |
| `classification.axis2` | O | 분류 축 2 설정 |

### 축(axis) 설정 필드

| 필드 | 필수 | 설명 |
|------|:----:|------|
| `name` | O | 축 이름 (예: "기술 유형") |
| `other_label` | - | 미분류 레이블 (기본값: "기타") |
| `order` | O | 카테고리 정렬 순서 배열 |
| `colors` | O | 카테고리별 HEX 색상 맵 |
| `ipc_map` | - | 카테고리별 IPC 코드 접두사 배열 |
| `keywords` | - | 카테고리별 키워드 배열 |

---

## Classification Logic

분류는 IPC 우선 → 키워드 폴백 → "Other" 순서로 양 축 모두 동일하게 적용됩니다.

```
for each patent:
    for each axis:
        category = match_ipc(ipcNumber, axis.ipc_map)
                   or match_keywords(title + abstract, axis.keywords)
                   or axis.other_label
```

키워드 매칭은 점수 기반 — 가장 많은 키워드가 매칭된 카테고리가 선택됩니다.

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## 5 Analysis Types

1. **Distribution** — 각 분류 축별 카테고리 건수 비율
2. **Cross-tabulation** — 축 1 × 축 2 교차표 히트맵
3. **Yearly Trends** — 연도별 카테고리별 출원 추이
4. **White Space** — 저밀도 (축1, 축2) 조합 식별 (임계값: 25% 분위수)
5. **Institutional Ranking** — Top 20 출원인 × 주력 기술축 분포

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## Mandatory Output (FIXED — 파일명 변경 금지)

```
output/
├── classification_config.json          # 분류 설정 (에이전트 생성)
├── deduplicated_patents.xlsx           # 입력 데이터 (병합 시)
├── patent_analysis_report.xlsx         # Excel 보고서 (6 시트)
│   ├── Sheet: All_Patents
│   ├── Sheet: Distribution
│   ├── Sheet: Cross_Tabulation
│   ├── Sheet: Yearly_Trends
│   ├── Sheet: White_Space
│   └── Sheet: Top_Institutions
├── patent_classification_summary.md    # Markdown 요약 (7 섹션)
└── visualizations/
    ├── axis1_distribution.png          # 축 1 파이차트
    ├── axis2_distribution.png          # 축 2 수평 바차트
    ├── cross_tabulation_heatmap.png    # 축 1 × 축 2 히트맵
    ├── yearly_trend.png               # 연도별 카테고리 추이
    ├── white_space_analysis.png        # 화이트스페이스 (★ 표시)
    ├── top_institutions.png            # 상위 20 누적 바차트
    ├── institution_by_category.png     # 상위 10 그룹 바차트
    ├── combined_dashboard.png          # 3×3 종합 대시보드
    └── patent_dashboard.html           # 인터랙티브 대시보드
```

**11개 파일이 모두 생성되어야 분석 완료로 간주합니다.**