• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.347-350
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• 2019

인공지능 관련 기술의 발달로 다양한 분야에서 인공지능 활용에 대한 관심이 고조되고 있으며 전문영역에서도 기계학습 기법을 활용한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 특허청에서는 분야별 전문지식을 가진 분류담당자가 출원되는 모든 특허에 국제특허분류코드(이하 IPC) 부여 작업을 수행하고 있다. IPC 분류와 같은 전문적인 업무영역에서 딥러닝을 활용한 자동 IPC 분류 서비스를 제공하기 위해서는 기계학습을 이용하는 분류 모델에 분야별 전문지식을 직관적으로 반영하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 딥러닝 기반의 IPC 분류 모델과 전문지식이 반영된 분류별 어휘사전을 활용한 규칙기반 분류 모델을 병행하여 특허문서의 IPC분류를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.57-64
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• 2006

본 논문에서는 웹과 같은 일반적인 도메인의 영한 자동 번역기를 특허용 영한 자동번역기로 특화하는 방법에 대해 기술한다. 특허용 영한 파동번역기로의 특화는 다음과 같은 절차에 의해 이루어진다: 1) 대용량 특허 문서에 대한 언어학적 특성 분석, 2) 대용량 특허문서 대상 전문용어 추출 및 대역어 구축, 3) 기존 번역사전 대역어의 특화, 4) 특허문서 고유의 번역 패턴 추출 및 구축, 5) 언어학적 특성 분석에 따른 번역 엔진 모듈의 특화 및 개선, 6) 특화된 번역 지식 및 번역 엔진 모듈에 따른 번역률 평가. 이와 같은 절차에 의해 만들어진 특허 영한 자동 번역기는 특허 전문번역가의 평가에 의해 전분야 평균 81.03%의 번역률을 내었으며, 분야별로는 기계분야(80.54%), 전기전자분야(81.58%), 화학일반분야(79.92%), 의료위생분야(80.79%), 컴퓨터분야(82.29%)의 성능을 보였으며 계속 개선 중에 있다. 현재 본 논문에서 기술된 영한 특허 자동번역 시스템은 산업자원부의 특허지원센터에서 변리사 및 특허 심사관이 영어 전기전자분야 특허 문서를 검색할 때 한국어 번역서비스를 제공받도록 이용되고 있으며($\underline{http://www.ipac.or.kr}$), 2007년에는 전분야 특허문서에 대한 영한 자동번역 서비스를 제공할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.369-371
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• 2011

본 연구에서는 특허문서에 사용된 핵심키워드 찾아내고 추출된 핵심키워드에 가중치를 부여하여 특허데이터DB에서 질의문서와 유사한 특허기술문서를 찾고 유사도 순으로 우선 배치하여 검색에 효율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 제안한 알고리즘은 검색결과에 대하여 질의한 문서와 유사한 문서 순으로 랭크가 가능하기 때문에 검색의 효율을 높이는 효과를 가지고 온다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.522-524
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• 2023

화합물 관련 한국어 문서는 화합물 정보를 추출하여 그 용도를 발견할 수 있는 중요한 문서임에도 불구하고 자연어 처리를 위한 말뭉치의 구축이 되지 않아서 활용이 어려웠다. 이 연구에서는 최초로 한국 특허 문서에서 한국어 화합물 개체명 인식(Chemical Named Entity Recognition, CNER)을 위한 말뭉치를 구축하였다. 또한 구축된 CNER 말뭉치를 기본 모델인 Bi-LSTM과 KorBERT 사전학습 모델을 미세 조정하여 개체명 인식을 수행하였다. 한국어 CNER F1 성능은 Bi-LSTM 기반 모델이 83.71%, KoCNER 말뭉치를 활용하는 자연어 처리 기술들은 한국어 논문에 대한 화합물 개체명 인식으로 그 외연을 확대하고, 한국어로 작성된 화합물 관련 문서에서 화합물 명칭뿐만 아니라 물성, 반응 등의 개체를 추출하고 관계를 규명하는데 활용 될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.4
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• pp.1458-1467
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• 2010

Recently, imitation and infringement rights of an intellectual property are being recognized as impediments to nation's industrial growth. To prevent the huge loss which comes from theses impediments, many researchers are studying protection and efficient management of an intellectual property in various ways. Especially, the prediction of patent registration is very important part to protect and assert intellectual property rights. In this study, we propose the patent document analysis method by using text mining to predict whether the patent is registered or rejected. In the first instance, the proposed method builds the database by using the word frequencies of the rejected patent documents. And comparing the builded database with another patent documents draws the similarity value between each patent document and the database. In this study, we used k-means which is partitioning clustering algorithm to select criteria value of patent rejection. In result, we found conclusion that some patent which similar to rejected patent have strong possibility of rejection. We used U.S.A patent documents about bluetooth technology, solar battery technology and display technology for experiment data.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.8
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• pp.3677-3688
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• 2011

The patent information retrieval system can serve a variety of purposes. In general, the patent information is retrieved using limited key words. To identify earlier technology and priority rights repeated effort is needed. This study proposes a method of content-based retrieval using text mining. Using the proposed algorithm, each of the documents is invested with characteristic value. The characteristic values are used to compare similarities between query documents and database documents. Text analysis is composed of 3 steps: stop-word, keyword analysis and weighted value calculation. In the test results, the general retrieval and the proposed algorithm were compared by using accuracy measurements. As the study arranges the result documents as similarities of the query documents, the surfer can improve the efficiency by reviewing the similar documents first. Also because of being able to input the full-text of patent documents, the users unacquainted with surfing can use it easily and quickly. It can reduce the amount of displayed missing data through the use of content based retrieval instead of keyword based retrieval for extending the scope of the search.

• The Inventors News
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• no.4
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• pp.2.1-2.1
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• 2002

특허 관련 문서 `기존 종이문서` 보존해야 한다 - `무분별한 특허` 기술발전 저해

• Patent21
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• s.56
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• pp.28-30
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• 2004

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.220-222
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• 2001

최근 웹을 이용한 전자문서의 중요성이 부각되면서 대용량의 XML 문서에 대해 효율적으로 저장하고, 검색하며, 관리할 수 있는 XML, 저장관리 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. XML 응용 중에서 특허문서 관리, 소프트웨어 설계, 시스템 매뉴얼 등의 응용과 같이 수정된 기존의 문서들이 관리되어야 하는 분야에서 버전 관리 기능이 필요하다. 본 논문에서는 문서의 수정을 효율적으로 지원하는 분할모델을 이용하여 문서 수정에 따른 버저닝을 지원하는 데이터 모델을 제안하고, 버저닝을 지원하는 XML 저장관리 시스템을 설계하고 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.542-543
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• 2024

특허심사절차는 짧지 않은 과정으로 이루어져 있는데, 현재 모든 절차가 사람이 직접 관여하여 진행되고 있다. 특허심사절차의 효율적 시간 분배를 위해, 특허문서 분류 과정의 자동화 처리 필요성을 느끼게 되었다. 따라서, 본 논문에서는 해당 분류기 생성을 위한 데이터의 전처리 과정을 다루었다.