최근 지식경영에 있어 특허를 통한 지식재산권 확보는 기업 운영에 큰 영향을 주는 요소이다. 성공적인 특허 확보를 위해서, 먼저 변화하는 특허 분류 제계를 이해하고, 방대한 특허 정보 데이터를 빠르고 신속하게 특허 분류 체계에 따라 분류화 시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 머신 러닝 기술 중에서도 계층적 주의 네트워크를 활용하여 특허 자료의 초록을 학습시켜 분류를 할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 본 연구에서는 제안된 계층적 주의 네트워크의 성능을 검증하기 위해 수정된 입력데이터와 다른 워드 임베딩을 활용하여 진행하였다. 이를 통하여 특허 문서 분류에 활용하려는 계층적 주의 네트워크의 성능과 특허 문서 분류 활용화 방안을 보여주고자 한다. 본 연구의 결과는 많은 기업 지식경영에서 실용적으로 활용할 수 있도록 지식경영 연구자, 기업의 관리자 및 실무자에게 유용한 특허분류기법에 관한 이론적 실무적 활용 방안을 제시한다.
개인화 된 특허 분류 시스템은 기존의 자동 분류 및 특허 문서의 특성, 그리고 분류 체계의 개인화를 고려하여 접근해야 한다. 본 논문에서는 개인화 된 특허 분류 시스템을 구축하는데 있어 개인화된 분류 체계 및 모델의 구축, 특히 분류체계 구축에 있어서의 자동화에 초점을 두었다. 우리는 특히 분류체계 구축 자동화에 있어 특허 문서의 기존 분류체계인 IPC 및 문서 클러스터링을 활용하였다. 다음으로 이를 기반으로 한 구축 시스템 사례를 들었다. 구축 후 나타난 정성적 문제점을 분석해보고, 분석 결과를 향후 연구 방향으로 삼고자 한다.
표준특허란 표준문서의 규격을 기술적으로 구현하는 과정에서 필수적으로 적용해야 하는 특허로서, 최근 선진국은 "R&D-특허-표준화의 연계"를 강화하고 있고 글로벌 기업 또한 표준과 연계한 특허 획득에 주력하고 있다. 우리나라 또한 기술선점, 시장지배력 및 경제적 파급효과 등의 표준특허 확보의 중요성을 인식하고 있고, 정부와 정부부처의 산하 연구기관을 중심으로 표준특허 관련 법 제도 등의 관련연구가 진행되고 있다. 그러나 표준특허 분석결과만이 연구결과로 공개되고 있을 뿐, 실제로 표준특허 선별을 위한 정형화된 기법은 전무한 상태이며 분석방법론 관련연구 또한 매우 미미한 상태이다. 따라서 본 논문은 형태학적 특성에 기반을 두어 표준과 특허문서 간 유사도를 측정하고, 측정된 유사도를 분석하여 신뢰성 있게 표준특허를 선별하는 방법을 제안하고 그 적용사례를 분석한다.
본 논문은 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 2004년까지 개발하였던 웹문서 자동번역 시스템을 2006년부터 매년 도메인별로 상용화에 성공한 사례를 기술한 것이다. 상용화가 가능하였던 주요 요인 중 하나인 도메인 특화 방법을 소개하며 이 도메인 특화 방법이 시기별로 개선되어 진화되는 모습을 기술한다. 즉 2004년의 웹문서 영한 자동번역기를 2006년에 특허문서 영한 자동번역기로 특화할 때 사용한 도메인 특화 방법이 '초기 도메인 특화 방법'이라 할 수 있는데, 이 초기의 도메인 특화 방법에 번역지식 및 번역엔진 모듈의 반자동 튜닝 방법과 자동화된 평가 방법을 추가하여 2007년에 '개선된 도메인 특화 방법'을 개발하였다. 이 '개선된 도메인 특화 방법'은 2007년에 특허문서 영한 자동번역기를 기술논문 영한 자동번역기로, 2008년에 기술논문 영한 자동번역기를 IT웹신문 영한 자동번역기로, 2009년에 IT 웹신문 영한 자동번역기를 전자우편 및 기업문서 영한 자동번역기로, 그리고 2010년에 전자우편 영한 자동번역기를 메신저 영한 자동번역기로 구현할 때 사용하였으며 그 효과는 신규 도메인용 영한 번역기를 개발하는 기간을 점차적으로 줄이게 하였으며 구현 프로세스에 일관성을 제공하였다.
자질 선택은 문서 분류와 같이 않은 자질을 사용하는 지도식 기계학습에 관한 연구에서 날로 중요성이 커지고 있다. 특히 특허문서 분류와 같은 작업은 기존의 문서 분류보다도 훨씬 많은 자질과 분류 범주를 가지기 때문에 전체 문서의 특징을 드러내는 적절한 부분집합을 선택해 학습하는 것이 절실하다. 전통적인 자질선택 방법은 필터라는 방법으로서 빠르지만 임계값을 정하기가 어렵다는 문제가 있다. 한편 최근에 많이 연구되는 래퍼는 일반적으로 필터보다. 좋은 성능을 보이지만 자질의 개수가 많을수록 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 연구에서는 필터와 래퍼를 상호 보완적으로 결합하여 최적의 필터를 자동적으로 찾는 래퍼를 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법이 효과적으로 자질 집합을 선택하는 것을 확인할 수 있었다.
지적재산권이 산업의 핵심으로 자리잡음으로써 특허의 중요성이 날로 증가하고 있다. 현재 특허문서 검색을 서비스하고 있는 상용시스템의 경우 문서간의 유사도나, 질의어에 따른 순위(Ranking)가 매겨지지 않는 불리언 모델이 검색에 사용되고 있다. 본 논문에서는 유사도에 기반 한 순위화가 가능한 벡터모델기반의 특허검색시스템을 개발하고 시계분야의 시소러스를 구축하여 시계분야의 특허검색 시스템에 적용하였다. 쿼리확장의 성능을 평가하기 위해 10개의 쿼리로 실험하였고 평균 36.2%의 정확도가 향상되었다. 그리고 검색결과의 오른쪽에 시소러스를 제시함으로써 특허검색시스템을 이용하는 사용자에게 추가 질의어를 쉴게 선택할 수 있도록 하여 인터페이스 부분의 향상을 추구하였다.
본 연구는 미국 특허 문서에서 가장 최신의 정보를 추출할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위해 미국특허청 웹페이지에 직접 접속하여, HTML 문서를 파싱하는 방법을 제시하였다. 먼저 관심 있는 키워드로 검색을 한 후 50개로 이루어진 리스트가 출력되면, HTML 파싱 기법을 이용하여 여기서 직접 특허번호, 출원인, 미국 특허 클래스와 같은 주요 서지정보를 추출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 또한 미국 특허문서에서 특수하게 제공되는 선.후행 특허간의 관계를 활용해 본 특허와 후행 특허의 미국 특허 클래스를 동시에 추출 할 수 있는 알고리즘도 보여주었다. 본 연구에서 제시한 방법은 몇 가지 한계를 가지지만, 적시성.포괄성 측면에서 이미 존재하는 데이터베이스를 보완할 수 있을 것이다.
본 논문은 2005 년부터 2006 년도까지 정보통신부의 지원 하에 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 성공적으로 개발하여 현재 산업자원부 특허지원센터에서 대용량의 영어 특허문서를 대상으로 한국어 자동번역 서비스를 제공하고 있는 특허 전문 영한 번역기에 대해 기술한다. 특히 본 논문에서는 일반 도메인을 대상으로 한 기존의 영한 번역기를 제한된 도메인을 대상으로 한 영한번역기로 개량하고자 할 때, 개량하는 방법으로써 제한된 도메인에 대한 특화 절차에 대해서 기술한다. 이와 같이 특화 절차에 따라 구축된 특허 전문 영한 번역기 번역률을 특허 분야 중에 주요 5개 분야(기계, 전기전자, 화학일반, 의료위생, 컴퓨터)에 대해 특허전문번역가가 평가한 결과, 평균 82.43%가 나왔다. 또한 전기전자 분야 특허문서를 대상으로 특허 전문 영한 번역기와 일반 도메인을 대상으로 한 영한 번역기와의 번역률을 평가한 결과, 특허 전문 영한 번역기는 82.20%, 일반 도메인 대상 영한 번역기는 54.25%의 번역률을 내어, 특허에 특화된 특허 전문 영한 번역기가 특화되지 않은 일반 도메인의 영한 번역기에 비해 27.95%나 더 높은 결과를 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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