이제 국내에서도 특허 DB의 대부분이 온라인으로 되어 그 검색이 용이해졌다. 현재 특허 DB를 제공하고 있는 곳은 7군데 가량 되며 각 기관이 보유하고 있는 특허 자료의 수록 기간과 수록 항목, 또한 검색 가능한 항목이 차이가 있으면 또한 검색 비용에서도 많은 차이를 보이고 있다. 국내 특허 정보의 검색시 번호조회와 같이 특허정보를 출원번호나 분류등의 서지사항으로 검색이 가능한 것과 권리나 기술에 관한 주제 검색의 경우와 같이 보다 복잡한 검색을 필요로 하고 전문적인 특허에 대한 지식을 필요로 하는 경우가 있다. 또한 특정 기술에 대한 최신 동향 조사는 온라인을 통하여 방대한 자료를 입수하는 것보다 관련 특허 CD-ROM을 통하여 조사하는 것이 효과적일 것이다. 따라서 본고에서는 현재 국내에서 국내 특허 DB를 검색할 수 있는 DB를 선택하여 각각의 특징 및 장단점을 비교 분석함으로써 실제 검색할 때 어떤 목적으로 어떤 결과를 원하느냐에 따라 적절한 DB의 선택에 도움을 주고자 한다.
본 논문은 특허 문서에 맞게 벡터스페이스 모델을 적용하여 특허정보 검색기를 구현한다. 기존의 상용 특허 검색 시스템의 문제점을 제시하고, 특허 문헌의 특징을 분석하여, 이를 반영한 특허 문헌 검색등의 벡터 스페이스 모델을 제시한다. 하나의 특허 문서는 서로 상이한 특성을 지닌 텍스트와 데이터의 조합으로 이루어져 있다. 따라서 이를 하나의 벡터로 표현하는 것이 용이하지 않다. 이에 대해 본 연구에서는 내용 필드들을 특성에 따라 둘 이상의 벡터로 표현하고, 수치 및 고유명 필드는 불린검색형태로 처리되는 혼합형 벡터 모델을 제안한다. 각 필드의 특징에 맞게 색인어를 추출하며, 텍스트 필드의 색인어률 벡터로 표현하는 과정에서는 잘 알려진 TF-IDF 가중치를 사용하되, 특허 문서가 IPC 특허 분류 기준에 따라 완전 분류되어 있는 문서라는 특징을 이용, 보다 정확한 가중치를 부여한다. 실험과 성능평가를 통하여 제안한 특허 모델의 유용성을 보인다.
1990년을 전후하여 온라인 특허정보의 효과적 검색을 위한 특허정보검색시스템에 대한 비교연구가 활발하였다. 인터넷 기반 특허정보 검색을 위한 사용자 인터페이스에 관한 연구가 1990년대말 시도되었다가 그 이후 10년동안 사용자 인터페이스에 관한 연구가 중단되었다. 특허정보는 제작기관, 서비스기관에 따라 동일 데이터를 다양한 방식으로 서비스된다. 본 연구는 웹기반 특허정보서비스를 제공하는 사이트의 검색 인터페이스를 비교 분석한다.
학술정보 이용자는 연구에 필요한 자료를 획득하기 위해 검색서비스를 이용한다. 대부분의 웹 이용자는 원하는 정보를 얻기 위해 수많은 검색 질의어를 생성하여 시스템에 요청하고 선별된 정보 리스트들을 탐색하고 정보획득의 최종 목적지로써 해당 정보의 상세화면으로 이동하게 된다. 마찬가지로 논문 및 특허 정보를 제공하는 학술정보서비스의 경우 이용자의 최종 목적지는 한 건의 상세 메타정보 혹은 원문이 되는데, 이 때 이용중인 정보와 유사한 다른 유형의 학술정보 및 관련 연구 분야의 연구자 제공 서비스는 이용자의 정보획득 요구를 쉽게 충족시키기 위한 필수요소이다. NDSL(국가과학기술종합정보서비스) 의 경우 동일 DB내에서의 유사문서 검색기능(논문검색에서는 유사논문 제공, 특허검색에서는 유사특허 제공)을 제공하지만 이는 이종 DB간 유사문서를 이용하고자 하는 사용자 요구사항을 만족시키지 못하는 수준이다. 본 논문에서는 논문, 특허, 연구보고서, 동향분석 자료를 포함한 학술정보 검색서비스에서 사용자 질의어와 검색엔진이 제공하는 검색 요소 및 부스팅(boosting) 기법을 이용한 이종 컨텐츠간 유사문서 리스트 및 관련 연구 분야의 연구자명 검색 서비스 기법에 대해 논한다. 이는 사용자가 원하는 학술정보를 서비스 최종 화면에서 효과적으로 제공함으로써 반복되는 검색 및 탐색의 노력을 줄일 수 있다.
특허 검색은 수많은 특허 문서 중에서 특정 해당분야의 문서 집합 내에서 검색을 수행하기 때문에 정확한 특허 분류에 크게 의존하게 된다. 이러한 특허 분류의 중요성에 덧붙여, 특허 문서의 수가 빠르게 증가하게 되면서 특허를 자동으로 분류하려는 요구가 더욱 필요하게 되었다. 특허문서는 일반문서와는 달리 구조화되어 있기 때문에 특허분류를 하기 위해서는 이러한 점이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 k-NN 방법을 이용하여 일본어 특허 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 훈련집합으로부터 유사문서를 검색할 때, 구조화되어 있는 특허 문서의 특징을 이용한다. 문서 전체가 아닌 (기존 기술), (응용 분야), (해결하고자 하는 문제), (문제를 해결하려는 방법) 등의 세분화된 요소끼리 비교하여 유사성을 계산한다. 특허 문서에는 사용자가 정의한 많은 의미 요소가 있기 때문에 먼저 이들을 군집화한 후에 이용한다. 실험 결과 제안한 방법이 특허문서를 그대로 이용하는 것보다는 74%, 특허문서에 나타난 <요약>, <청구항>, <상세한 설명>의 큰 구조 정보를 이용하는 것보다는 4%의 성능 향상을 가져왔다.
NCBI 의 GenBank 데이터베이스는 전세계에서 수집된 염기 서열 데이터들의 집합이며, 그 중 특허로 등록되어 있는 데이터들을 GenBank 특허 데이터라 부른다. 본 논문에서는 한국생명공학연구원의 유전체 사업단에서 개발해 오고 있는 웹기반 GenBank 특허 데이터 검색 시스템의 설계와 구현에 대해서 설명한다. 본 시스템은 일반 속성(attribute)을 저장하고 검색하기 위해 DBMS 를 사용하고, DNA 시퀸스 검색을 위해 BLAST를 사용한 약결합 아키텍쳐(loosely-coupled architecture)를 채택하고 있다. 즉, 일반 속성으로 저장될 수 있는 데이터들은 데이터베이스의 테이블들의 컬럼 값으로 저장하고 SQL 언어를 통해 검색할 수 있도록 하였으며, DNA 시퀸스 검색을 위해서는 BLAST 에서 제공하는 인덱스를 구축하고 BLAST 명령어를 사용하여 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 검색 결과들이 기존의 외부 특허 시스템과 연동하도록 하기 위해, 결과 분석 모듈을 구현하여 검색 결과들이 다른 웹 사이트의 데이터를 가리키도록 하였다. 마지막으로, 이러한 DNA 검색 시스템을 구현할 때에 고려해 되야 되는 이슈들을 설명한다.
최근 정보통신을 비롯한 다양한 분야에서 새로운 기술과 아이디어를 이용한 기술개발이 활발하게 이루어짐에 따라 창의적 연구결과에 따른 특허 출원도 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 특허검색 과정에서 특허와 관련된 기술문서를 동시에 검색이 용이하도록 지원하는 방식을 개발하는 것을 목적으로 한다. 특허 및 기술점보 연계 시스템은 신규 특허 문서에 대한 분류를 위해 주제별 주요용어를 추출하고 특허 문서와 유사한 기술 문서를 코사인 유사도 기법을 사용하여 유사도에 따라 기술 문서를 사용자에게 제공할 수 있도록 설계하였다.
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.
지식정보화 시대의 본격화와 함께 지식재산권, 그 중에서도 특허의 중요성이 더욱 커져가고 있다. 이에 따라 효율적인 특허정보 검색방법의 필요성이 높아지고 있지만, 기존의 특허검색 엔진은 불리언 모델을 기반으로 단어의 존재 여부만을 파악하는 방식으로 검색결과에 노이즈 데이터가 너무 많이 포함되어 특허 검색에 오랜 시간을 허비하게 만들므로 '전문검색가'들이 수동으로 찾아주고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존의 일반적 문서검색과 특허검색과의 차이점을 밝히고, 기존 특허검색의 한계성을 분석한다. 나아가 특허검색에 특화된 효과적 방법론 제안하여 검색 키워드가 각 특허 문서 내에서 차지하는 중요도와 각 문서 내에서 키워드 사이의 관계성을 파악하고 이에 대한 랭킹을 정하여 키워드와 관계성이 높은 특허가 상위에 랭크하며 노이즈 데이터를 하위에 랭크 함으로써 검색 결과에서 노이즈 데이터의 비율을 대폭 줄이는 방법을 제안한다. 마지막으로 실험을 통하여 Kipris 검색 결과와 비교함으로써 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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