融合指数を算出する融合指数サービスシステムで行われる特許情報の処理方法において、a特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類及び前記特許分類に対応する産業分類を取得する段階と、b前記産業分類を基に産業分布率を算出する段階と、c前記産業分類と関連のある前記特許を多数含む順に2以上の前記産業分類を選定する段階と、d前記c段階で選定された前記産業分類と関連のある前記特許の箇数を基に技術収斂度を算出する段階と、e前記産業分布率及び前記技術収斂度を基に異種産業連係点数を算出する段階と、f前記c段階で選定された前記産業分類と関連のある前記特許の箇数を基に技術分布率を算出する段階と、g前記c段階で選定された前記産業分類と関連のある前記特許が含まれる前記特許分類の箇数を基に技術占有率を算出する段階と、h前記技術分布率及び前記技術占有率を基に同種産業連係点数を算出する段階と、i前記異種産業連係点数及び前記同種産業連係点数を利用して産業連係指数を算出する段階と、を有することを特徴とする特許情報の処理方法。前記g段階は、技術占有率補正係数を参照して前記技術占有率を正規化処理する段階を有することを特徴とする、請求項1に記載の特許情報の処理方法。前記補正係数は、前記産業分類の順位により適用されることを特徴とする、請求項2に記載の特許情報の処理方法。前記特許分類は、前記特許分類が属する特許分類体系において所定の深さにより決定されることを特徴とする、請求項1に記載の特許情報の処理方法。前記特許分類はIPC分類を含み、前記特許所定の深さは、subclass、maingroup、或いは、ndotsubgroupnは自然数のうちいずれか一つであることを特徴とする、請求項4に記載の特許情報の処理方法。前記特許分類はUSPC分類を含み、前記特許所定の深さは、class、nodotsubclass、或いは、ndotsubclassnは自然数のうちいずれか一つであることを特徴とする、請求項4に記載の特許情報の処理方法。前記特許分類は、主特許分類を有することを特徴とする、請求項4に記載の特許情報の処理方法。融合指数を算出する融合指数サービスシステムで行われる特許情報の処理方法において、a特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類及び前記特許と関連のある時間情報を取得する段階と、b前記特許集合に対して時間単位及び前記時間情報を基に時間単位別特許数を算出する段階と、c前記特許分類及び前記時間単位を基に時間単位別新規技術特許数を算出する段階と、d前記時間単位別特許数及び前記時間単位別新規技術特許数を基に機能点数を算出する段階と、e前記特許集合に対して前記時間単位及び前記時間情報を基に時間単位別累計特許数を算出する段階と、f前記時間単位別累計特許数と関連のある累計基準時点を算出する段階と、g前記累計基準時点を基に時期点数を算出する段階と、h前記機能点数及び前記時期点数を利用して機能発展指数を算出する段階と、を有することを特徴とする特許情報の処理方法。前記d段階は、技術の陳腐化を示す償却係数を参照して機能点数を算出する段階を有することを特徴とする、請求項8に記載の特許情報の処理方法。前記時間単位は、年度単位を有することを特徴とする、請求項8に記載の特許情報の処理方法。前記時間情報は、出願日、公開日、登録日のうち少なくとも一つを有することを特徴とする、請求項8に記載の特許情報の処理方法。前記特許は、公開特許及び登録特許のうち少なくとも一つを有することを特徴とする、請求項8に記載の特許情報の処理方法。前記特許分類は、前記特許分類が属する特許分類体系において所定の深さにより決定されるのを特徴とする、請求項8に記載の特許情報の処理方法。前記特許分類は、副特許分類及び主特許分類を有することを特徴とする、請求項8に記載の特許情報の処理方法。融合指数を算出する融合指数サービスシステムで行われる特許情報の処理方法において、a特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類を取得する段階と、b一つの前記特許と関連のある少なくとも一つの前記特許分類の箇数を基に特許分類箇数を算出する段階と、c前記特許分類箇数に対応する特許分類箇数加重値を取得する段階と、d前記特許分類箇数及び前記特許分類箇数加重値を基に機能融合点数を算出する段階と、e2以上のサービスを含むサービス分類集合を前記使用者コンピュータに送信する段階と、f前記サービス分類集合から選択された前記サービスに対する情報を含む選択情報を前記使用者コンピュータから受信する段階と、g前記選択情報を基に前記サービス点数を算出する段階と、h前記機能融合点数及び前記サービス点数を利用して機能融合指数を算出する段階と、を有することを特徴とする特許情報の処理方法。前記g段階は、サービス加重値を参照して前記サービス点数を算出する段階を有することを特徴とする、請求項15に記載の特許情報の処理方法。前記特許分類は、前記特許分類が属する特許分類体系において所定の深さにより決定されるのを特徴とする、請求項15に記載の特許情報の処理方法。前記特許分類は主特許分類を有することを特徴とする、請求項15に記載の特許情報の処理方法。本発明が解決しようとする技術的課題は、客観的な融合指数を算出するために特許情報の処理方法を提供することにある。具体的には、融合指数を成す機能発展指数、機能融合指数、産業連係指数を算出するための特許情報の処理方法を提供することにある。融合指数を算出する融合指数サービスシステムで行われる特許情報の処理方法において、a特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類及び前記特許分類に対応する産業分類を取得する段階と、b前記産業分類を基に産業分布率を算出する段階と、c前記産業分類と関連のある前記特許を多数含む順に2以上の前記産業分類を選定する段階と、d前記c段階で選定された前記産業分類と関連のある前記特許の箇数を基に技術収斂度を算出する段階と、e前記産業分布率及び前記技術収斂度を基に異種産業連係点数を算出する段階と、f前記c段階で選定された前記産業分類と関連のある前記特許の箇数を基に技術分布率を算出する段階と、g前記c段階で選定された前記産業分類と関連のある前記特許が含まれる前記特許分類の箇数を基に技術占有率を算出する段階と、h前記技術分布率及び前記技術占有率を基に同種産業連係点数を算出する段階と、i前記異種産業連係点数及び前記同種産業連係点数を利用して産業連係指数を算出する段階と、を有することを特徴とする。前記g段階は、技術占有率補正係数を参照して前記技術占有率を正規化処理する段階を有することができる。前記補正係数は、前記産業分類の順位により適用することができる。前記特許分類は、前記特許分類が属する特許分類体系における所定の深さにより決定することができる。前記特許分類はIPC分類を含み、前記特許所定の深さは、subclass、maingroup、或いは、ndotsubgroupnは自然数のうちいずれか一つであることを特徴とする特許情報の処理方法である。前記特許分類はUSPC分類を含み、前記特許所定の深さは、class、nodotsubclass、或いは、ndotsubclassnは自然数のうちいずれか一つである。前記特許分類は主特許分類を含むことができる。融合指数を算出する融合指数サービスシステムで行われる特許情報の処理方法において、a特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類及び前記特許と関連のある時間情報を取得する段階と、b前記特許集合に対し時間単位及び前記時間情報を基に時間単位別特許数を算出する段階と、c前記特許分類及び前記時間単位を基に時間単位別新規技術特許数を算出する段階と、d前記時間単位別特許数及び前記時間単位別新規技術特許数を基に機能点数を算出する段階と、e前記特許集合に対して前記時間単位及び前記時間情報を基に時間単位別累計特許数を算出する段階と、f前記時間単位別累計特許数と関連のある累計基準時点を算出する段階と、g前記累計基準時点を基に時期点数を算出する段階と、h前記機能点数及び前記時期点数を利用して機能発展指数を算出する段階と、を有することを特徴とする。前記d段階は、技術の陳腐化を示す償却係数を参照して機能点数を算出する段階を有することができる。前記時間単位は、年度単位を含むことができる。前記時間情報は、出願日、公開日、登録日のうち少なくとも一つを含むことができる。前記特許は、公開特許及び登録特許のうち少なくとも一つを含むことができる。前記特許分類は、前記特許分類が属する特許分類体系における所定の深さによって決定することができる。前記特許分類は副特許分類及び主特許分類を含むことができる。融合指数を算出する融合指数サービスシステムで行われる特許情報の処理方法において、a特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類を取得する段階と、b一つの前記特許と関連のある少なくとも一つの前記特許分類の箇数を基に特許分類箇数を算出する段階と、c前記特許分類箇数に対応する特許分類箇数加重値を取得する段階と、d前記特許分類箇数及び前記特許分類箇数加重値を基に機能融合点数を算出する段階と、e2以上のサービスを含むサービス分類集合を前記使用者コンピュータに送信する段階と、f前記サービス分類集合から選択された前記サービスに対する情報を含む選択情報を前記使用者コンピュータから受信する段階と、g前記選択情報を基に前記サービス点数を算出する段階と、h前記機能融合点数及び前記サービス点数を利用して機能融合指数を算出する段階と、を有することを特徴とする。前記g段階は、サービス加重値を参照して前記サービス点数を算出する段階を有することができる。前記特許分類は、前記特許分類が属する特許分類体系における所定の深さによって決定することができる。前記特許分類は、主特許分類を含むことができる。本発明による融合指数算出方法は次のような効果がある。第一に、本発明による融合指数算出のための特許情報の処理方法は、客観的なデータである特許データを使用してシステム的に融合指数を算出するため、客観的かつ妥当な融合指数を算出することができる。第二に、本発明による融合指数算出のための特許情報の処理方法を活用すれば、製品、産業、企業及び技術などとの間の融合指数を体系的に素早く算出することができる。以下、添付された図面を参照し、本発明による融合指数サービスシステム1000の望ましい実施形態について具体的に説明する。図1は、本発明の実施形態による融合指数に含まれる細部融合指数及び下位要素点数の関係を示す構造図である。図1を参照すると、融合指数は、機能発展指数、機能融合指数及び産業連係指数の3つの細部融合指数から成る。また、機能発展指数は機能点数及び時期点数を基に算出され、機能融合指数は機能融合点数及びサービス点数を基に算出され、産業連係指数は異種産業連係点数及び同種産業連係点数を基に算出される。以下、3つの細部融合指数を算出する融合指数サービスシステム1000について具体的に説明する。図2は本発明の実施形態による産業連係指数を算出するための特許情報の処理方法を示すフローチャートである。図2を参照すると、特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類及び特許分類に対応する産業分類を取得するS100。特許集合は、特定の製品、技術、出願人などに関する情報を含む検索式を基に検索エンジンで検索した結果からノイズを除去したものもあり得る。また、特許集合は公開特許だけで構成されるか、登録特許だけで構成されるか、或いは、両者が混合して構成されることがある。両者が混合して構成される場合、登録特許と公開特許に同等な加重値を与えるか、互いに異なる加重値を与えることができる。S100段階で検索式を通じて特許集合を入手できるが、使用者コンピュータに保存された特許データ特許番号などを利用して特許集合を入手することもできる。一方、使用者が複数の融合指数算出プロジェクトを管理する場合、S100段階で各プロジェクトごとに、これに対応する一つ以上の特許集合を入手することができる。特許分類は、IPCのような国際標準特許分類を使用したり、USPCなどのようなある国の標準特許分類を使用したりすることができる。特許分類は特許分類体系による特許分類の深さを有し、IPCを使用する場合、subclass、或いはmaingroupレベル深さを使用することが望ましい。また、USPCを使用する場合は、classやclassの直下位特許分類レベルを使用することが望ましい。特許分類は、主特許分類mainclassificationだけを使用することもできるが、副特許分類subclassificationを主特許分類と共に使用することもできる。産業分類情報は、SICStandardindustrialclassification分類、或いは既に設定された産業分類もあり得る。次に、産業分類を基に産業分布率を算出するS110。具体的には、産業分類はSIC分類などの産業分類集合において特許分類に関連付けられたものである。産業分布率は、産業分類の箇数を、産業分類集合に含まれる全体産業分類の箇数で割って算出することができる。産業別分布率が高ければ産業融合潜在力が大きく、特定産業に関連技術が集中すれば技術収斂度が高くなる。次に、産業分類と関連のある特許を多数含む順に2以上の産業分類を選定するS120。この時、産業分類を3つ選定することが望ましい。次に、S120段階で選定された産業分類と関連のある特許の箇数を基に技術収斂度を算出するS130。技術収斂度は選定された産業分類と関連のある特許数を特許集合に含まれる全体特許数で割って算出することができる。次に、産業分布率及び技術収斂度を基に異種産業連係点数を算出するS140。例えば、異種産業連係の度合いは、産業分布率に比例するが、技術収斂度に反比例するため、産業分布率を技術収斂度で割って算出することができる。次に、S120段階で選定された産業分類と関連のある特許の箇数を基に技術分布率を算出するS150。例えば、第1産業分類に対する技術分布率は、第1対応産業分類と関連のある特許数を特許集合に含まれる全体特許数で割って算出することができる。次に、S120段階で選定された産業分類と関連のある特許が含まれる特許分類の箇数を基に技術占有率を算出するS160。例えば、技術占有率は産業分類と関連のある特許が含まれる特許分類の箇数を産業分類と関連付けられる特許分類の箇数で割って算出することができる。次に、技術占有率補正係数を参照して前記技術占有率を正規化処理するS165。下記の式7は、技術占有率を正規化処理する方法の一例である。NTSn=TSnKn式7NTSn:正規化された技術占有率、TSn:技術占有率、Kn:補正係数補正係数Knn=2、3=Kn-1Topnの分析集合中分類特許数の和/Top1の中分類別特許数の和TPn第1対応産業分類の補正係数K1=1第2対応産業分類の補正係数K2=K1第2対応産業分類と関連のある特許が含まれる特許分類の箇数/第1対応産業分類と関連付けられる特許分類の箇数TP2第3対応産業分類の補正係数K3=K2第3対応産業分類と関連のある特許が含まれる特許分類の箇数/第2対応産業分類と関連付けられる特許分類の箇数TP3この時、補正係数は対応産業分類の順位別に異なるように適用されることが望ましい。次に、技術分布率と技術占有率を基に同種産業連係点数を算出するS170。例えば、同種産業連係点数は正規化された技術占有率の平均を産業別分布率の合計で割って算出することができる。次に、異種産業連係点数及び同種産業連係点数を利用して産業連係指数を算出するS180。例えば、異種産業連係点数及び同種産業連係点数の各々の配点を考慮して産業連係指数を算出することができる。図3は本発明の実施形態による機能発展指数を算出するための特許情報の処理方法を示すフローチャートである。図3を参照すると、先ず、特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類及び前記特許と関連のある時間情報を取得するS200。特許集合は、特定の製品、技術、出願人などに関する情報を含む検索式を基に検索エンジンで検索した結果からノイズを除去したものもあり得る。また、特許集合は公開特許だけで構成されるか、登録特許だけで構成されるか、或いは、両者が混合して構成されることがある。両者が混合して構成される場合、登録特許と公開特許に同等な加重値を与えるか、互いに異なる加重値を与えることができる。S200段階で検索式を通じて特許集合を入手できるが、使用者コンピュータに保存された特許データ特許番号などを利用して特許集合を入手することもできる。一方、使用者が複数の融合指数算出プロジェクトを管理する場合、S100段階で各プロジェクトごとに、これに対応する一つ以上の特許集合を入手することができる。時間情報は、融合指数を算出するための基準日となるもので、最先日、出願日、公開日及び登録日のうち、いずれか一つを有することができる。時間情報は、最先日、或いは出願日を基準日とすることが望ましく、正確性のために優先権の主張を考慮した最先日を基準日にすることがより望ましい。特許分類は、IPCのような国際標準特許分類を使用したり、USPCなどのようなある国の標準特許分類を使用したりすることができる。特許分類は特許分類体系による特許分類の深さを有し、IPCを使用する場合、subclass、或いはmaingroupレベル深さを使用することが望ましい。また、USPCを使用する場合は、classやclassの直下位特許分類レベルを使用することが望ましい。特許分類は、主特許分類mainclassificationだけを使用することもできるが、副特許分類subclassificationを主特許分類と共に使用することもできる。次に、特許集合に対して時間単位及び時間情報を基に時間単位別特許数を算出するS210。具体的には、2以上の特許を含む特許集合に対して時間単位例えば、年度を基準として時間単位別特許数を算出する。次に、特許分類及び時間単位を基に時間単位別新規技術特許数を算出するS220。具体的には、時間単位別新規技術特許数を算出するにあたって、設定された特許分類の深さを基準に特許が存在しなくとも、特定時点Tで特許が現れれば、これを新規技術が現れたと判断することができる。例えば、USPCclass単位、或いはIPCSubclass単位にして、当該単位に最初の特許が現れれば、この時、新規技術が現れたと判断することができる。次に、時間単位別特許数及び時間単位別新規技術特許数を基に機能点数を算出するS230。具体的には、時間単位別特許数及び時間単位別新規技術特許数を基に新規技術点数を先に算出する。下記の式1は年度別新規技術点数DFDiを算出する方法の一例である。DFDi=NPiWpNTiWt式1DFDi:i年度の新規技術点数、NPi:年度別特許数、Wp:特許加重値、NTi:新規技術特許数、Wt:技術分類加重値一方、技術の陳腐化を考慮した償却係数を利用して新規技術点数を算出することができる。償却係数は、技術のライフサイクルLifeCycleを考慮して時間の進行によって技術の価値が減るということを反映する。具体的には、式1の右辺に当該年度の償却係数償却係数α≦1を積算して新規技術点数を算出することができる。次に、算出された年度別新規技術点数を基に年度別技術累積点数を算出する。下記の式2は年度別技術累積点数CDFDiを算出する方法の一例である。CDFDi=DFD0DFD1DFD2...DFDi-1DFDi式2CDFDi:年度別技術累積点数、DFDi:i年度の新規技術点数次に、年度別技術累積点数CDFDiを基に機能点数FSを算出する。下記の式3は機能点数FSを算出する方法の一例である。FS=CDFDn-CDFDt-1/CDFDn式3FS:機能点数、CDFDn:全体n年度技術累積点数、CDFDn-CDFDt-1:t時点以降の技術累積点数即ち、機能点数FSは、図5のように全体n年度技術累積点数CDFDnに占めるt時点以降の技術累積点数CDFDn-CDFDt-1の割合として定義することができる。次に、特許集合に対して時間単位及び時間情報を基に時間単位別累計特許数を算出するS240。次に、時間単位別累計特許数と関連のある累計基準時点を算出するS250。次に、累計基準時点を基に時期点数を算出するS260。下記の式4は、時期点数TSを算出する方法の一例である。TS=n-k/n式4TS:時期点数、n:全体期間、k:k時点までの期間例えば、k時点は、図6のように特許の累積箇数が全体の80になる時点に設定することができる。融合製品の機能発展の度合いは、製品発売時点と特許の発展形態を同時に考慮しなければならない。融合製品に対する主要特許は一般的に、製品が発売される前に登録され、製品が発売されると登録特許数は急激に減少する傾向がある。従って、登録特許数の増加は当該機能の発展潜在力が増加することを意味し、登録特許数の減少は発展潜在力が衰退することを意味することもある。融合製品と関連のある特許出願数の最高点peakが全体累積特許数の特定位置例えば、80になる位置を占めると判断した場合、式4のように時期点数を算出することができる。次に、機能点数及び時期点数を利用して機能発展指数を算出するS270。下記の式5は機能発展指数CI1を算出する方法の一例である。CI1=FSAFSTSATS式5CI1:機能発展指数、FS:機能点数、AFS:機能点数配点、TS:時期点数、ATS:時期点数配点また図2を参照すると、S200段階で取得した特許分類を基に機能融合指数を算出するS400。具体的には、機能融合指数は特許分類を基に算出された機能融合点数とサービス点数を利用して算出することができる。図4は、本発明の実施形態による機能融合指数を算出するための特許情報の処理方法を示すフローチャートである。図4を参照すると、先ず特許集合に含まれる特許と関連のある特許分類取得するS300。特許集合は、特定の製品、技術、出願人などに関する情報を含む検索式を基に検索エンジンで検索した結果からノイズを除去したものもあり得る。また、特許集合は公開特許だけで構成されるか、登録特許だけで構成されるか、或いは、両者が混合して構成されることがある。両者が混合して構成される場合、登録特許と公開特許に同等な加重値を与えるか、互いに異なる加重値を与えることができる。S300段階で検索式を通じて特許集合を入手できるが、使用者コンピュータに保存された特許データ特許番号などを利用して特許集合を入手することもできる。一方、使用者が複数の融合指数算出プロジェクトを管理する場合、S100段階で各プロジェクトごとに、これに対応する一つ以上の特許集合を入手することができる。特許分類は、IPCのような国際標準特許分類を使用したり、USPCなどのようなある国の標準特許分類を使用したりすることができる。特許分類は特許分類体系による特許分類の深さを有し、IPCを使用する場合、subclass、或いはmaingroupレベル深さを使用することが望ましい。また、USPCを使用する場合は、classやclassの直下位特許分類レベルを使用することが望ましい。特許分類は、主特許分類mainclassificationだけを使用することもできるが、副特許分類subclassificationを主特許分類と共に使用することもできる。次に、一つの特許と関連のある少なくとも一つの特許分類の箇数を基に特許分類箇数を算出するS310。次に、特許分類箇数に対応する特許分類箇数加重値を取得するS320。次に、特許分類箇数及び特許分類箇数加重値を基に機能融合点数を算出するS330。下記の式6は機能融合点数FCを算出する方法の一例である。FC=ACSWS/ΣNCi1-exp-ΣNCi/100式6FC:機能融合点数、ACS:機能融合点数の配点、ΣNCi:特許分類箇数による特許数の総合、WS=ΣNCiWi:特許分類箇数による特許数と加重値の加重和、NCi:特許が含まれるUSPCの箇数がi箇以上の特許数、Wi:特許が含まれるUSPCの箇数がi箇の時の加重値次に、2以上のサービスを含むサービス分類集合を使用者コンピュータに送信するS340。次に、サービス分類集合から選択されたサービスに対する情報を含む選択情報を使用者コンピュータから受信するS350。次に、選択情報を基にサービス点数を算出するS360。具体的には、選択情報を参照して選択されたサービスの箇数を対応サービス情報として扱い、対応サービス情報を基にサービス点数を生成することができる。この時、サービス加重値情報を利用してサービス点数を生成することができる。次に、機能融合点数及びサービス点数を利用して機能融合指数を算出するS370。例えば、機能融合点数及びサービス点数の各々の配点を考慮して機能融合指数を算出することができる。