• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1013-1021
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• 2014

정부의 입장에서 R&D 과제간의 유사도를 분석하는 것은 불필요한 예산의 낭비를 없애고, R&D 투자의 효과를 높이는데 있어서 매우 중요한 문제이다. 그 동안, 문서의 내용을 대표하는 키워드를 중심으로 두 문서간의 유사도를 분석하거나, 문장 단위로 유사도를 분석함으로써, R&D 과제의 중복 여부를 판단하기 위한 연구들이 시도되어 왔으나, 여러 가지 이유로 아직까지 그 정확도는 매우 낮은 실정이다. 이에, 본 연구는 기 수행된 R&D 관련 특허를 조사, 수집하는 정부 R&D 특허기술동향조사사업의 특허분석 DB를 활용하여 R&D 과제간의 유사도를 분석할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, 집합 이론 및 확률 이론을 기반으로 한 유사도 측정 모델을 제시하였다. 또한, 제시한 모델의 검증을 위해 156개 과제, 160,218개의 유효특허를 기반으로 유효특허기반 과제 유사도 측정 실험을 수행하고, 그 사례를 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-15
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• 2022

본 연구는 약물 연구 분야에 속하는 특허 사이에 나타나는 지식의 흐름을 살펴보고 이들 간의 영향력을 파악해보기 위해 특허데이터에서 나타나는 인용 관계를 분석하였다. 특허데이터의 수집은 Google Patents에서 진행하였다. 약물 연구와 관련된 특허 문서를 검색하여 상위 25개의 출원인을 선정하였고, 이를 바탕으로 출원인 사이에서의 인용 관계를 알아보고 각 출원인의 각 문서에 대한 피인용빈도와 순위를 활용하여 h-지수와 h-지수의 파생지표들의 값을 계산하여 비교하였다. 분석 결과를 종합하면, 'Pfizer, MIT, Abbott' 등의 출원인이 약물 연구 분야에서 영향력이 높은 출원인으로 드러났다. 5개의 계량서지학적 지표 중에서 g-지수와 hS-지수가 서로 유사한 결과를 보여주었고, 총인용빈도, 최대인용빈도, CPP의 순위를 가장 잘 반영하는 지표로 나타났다. 또한, 총인용빈도, CPP, 최대인용빈도 순으로 5개의 계량서지학적 지표와의 상관관계가 높았다. 한편, 기존의 특허 출원인의 기술적 영향력을 나타내는 것으로 알려진 지표인 CPP만으로는 정확한 비교가 어려운 경우도 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.406-408
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• 2002

컴퓨터 기술의 발전과 네트워크의 급속한 확산으로 사회전반에 걸쳐 특허, 기업뿐 아니라 교육 현장의 효율화를 지원하기 위한 분야에서도 웹이 응용되고 있다. 교육 현장에서 작성되어지고 있는 문서 중 학습 지도안 작성은 교육 정보의 체계적인 제공이 미흡하고, 많은 시간과 노력이 요구되는 활동이므로 교수 개인이 모든 교수 활동에 필요한 지도안을 작성하는데는 어려움이 있다. 이를 위해, 웹에서 정보를 공유하여 문서의 재사용성을 높일 수 있는 시스템이 필요하게 되었다. 웹에서 표준화된 XML을 이용하여 문서의 생성과 검색, 그리고 재사용이 가능하도록 제공함으로써 교수자의 다양한 요구사항을 융통성 있게 수용할 수 있다. 본 논문에서는 학습지도안 시스템을 분석하여 공통DTD(Document Type Definition)를 생성하고 공통 DTD를 통해 표준화된 XML 문서를 제공한다. 좀더 효율적인 수업을 위해 학습지도안 작성이 용이하도록 학습지도안 작성용 에디터를 제공하며, 또한 XML DOM(Document Object Model)을 이용하여 검색기에서는 구조기반, 패싯, 키워드 검색 방법을 제시하고, 등록기에서는 DOM을 이용하여 해당 데이터를 추출하고 DB에 등록한다. 이는 문서의 재사용성을 높일 수 있다. 따라서, XML을 학교 현장에서 이용함으로써 웹에서 정보의 공유를 원활히 하고, 문서 작성의 효율성을 높이고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.543-547
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• 2020

자연어 처리에서 기계번역은 가장 많이 사용되고 빠르게 발전하고 있다. 기계번역에 있어서 사람의 평가가 가장 정확하고 중요하지만 많은 시간과 비용이 발생된다. 이에 기계번역을 자동 평가하는 방법들이 많이 제안되어 사용되고 있지만, 한국어 특성을 잘 반영한 자동평가 방법은 연구되지 않고 있다. BLEU와 같은 자동평가 방법을 많이 사용하고 있지만 언어의 특성 차이로 인해 원하는 평가결과를 얻지 못하는 경우가 발생하며, 특히 특허나 논문과 같은 기술문서의 번역에서는 더 많이 발생한다. 이에 본 논문에서는 단어의 정밀도와 어순이 평가에 영향이 있는 RIBES를 가지고 특허 기계 번역에서 영어→한국어로 기계 번역된 결과물의 자동평가에 대해 사람의 평가와 유사한 결과를 얻기 위해 tokenization 과정에서 복합 형태소 분리를 통한 평가방법을 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.500-503
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• 2020

특허를 통해 기술의 권리를 정의하고 보호하는 일이 매우 중요해짐에 따라 특허 문서를 분석하는 연구 또한 중요해지고 있다. 특히 특허의 청구항을 종속항과 독립항을 구분하고, 관련된 인용을 찾아내는 일은 관련 특허들을 분석하는데 매우 중요하다. 본 연구는 최근 텍스트 분석 분야에 획기적 성능 개선을 이끈 BERT(Bidirectional Encoder Representations From Transformers) 언어 모델을 사용하고 Neural Network 의 파인 튜닝 과정을 통해 청구항의 독립과 종속을 구분하였고, 인용하는 항의 번호와 인용 문구로 이루어진 인용 패턴을 통해 종속항의 인용 항을 찾아내었다. 이 방법을 2003 년 이후의 xml 형식의 미국 특허 데이터에 사용한 결과, 정확도 99% 의 성능을 확보하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.276-277
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• 2022

기존의 특허, 저작권 등의 지적재산권은 특허청, 한국저작권위원회 등 중앙 기관에서 관리하고 있어 지적재산권을 등록하는데 많은 시간이 소요되고, 특허의 경우 특허법에 따라 같은 내용에 대한 지적재산권의 소유권에 대해 먼저 특허출원을 한 자만이 인정받을 수 있기 때문에 특허 접수 시기의 오차범위가 존재하여 정당한 발명자의 권리가 침해될 수 있다. 이를 해결하기 위해 NFT 를 기반으로 지적재산권의 소유권을 보장할 수 있는 방법에 대한 연구가 이루어졌으나, NFT 는 특성상 중복 가능하다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 NFT 를 이용하여 지적재산권의 소유권을 인증하고, 블록체인 기반의 탈중앙화 DID 에 지적재산권을 저장하여 문서의 검색 및 관리를 가능하게 하는 등 지적재산권을 보호하는 기법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.406-411
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• 2013

빅 데이터는 여러 분야에서 다양한 개념으로 사용된다. 예를 들어, 컴퓨터학과 사회학에서 빅 데이터에 대한 접근방법에 차이가 있지만, 데이터분석 관점에서는 공통적인 부분을 갖는다. 즉, 공학이든 사회과학이든 빅 데이터에 대한 분석은 반드시 필요하다. 통계학과 기계학습은 빅 데이터의 분석을 위한 대표적인 분석도구이다. 본 논문에서는 빅 데이터분석을 위한 학습도구에 대하여 알아보고 검색된 빅 데이터 원천에서부터 분석을 거쳐 최종적으로 분석결과를 사용하는 전체과정에 대하여 효율적인 빅 데이터학습 절차에 대하여 제안한다. 특히, 대표적인 빅 데이터 구조를 갖고 있는 특허문서에 대하여 빅데이터학습을 적용하여 특허분석을 수행하고 이 결과를 기술예측에 적용하는 방법에 대하여 연구한다. 제안방법에 대한 실제적용을 위하여 전 세계 특허청으로부터 빅 데이터 관련 특허문서를 검색하여 텍스트 마이닝의 전처리와 통계학의 다중선형회귀분석을 이용한 구체적인 빅 데이터학습에 대한 사례연구를 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.45-47
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• 2012

지식기반 사회가 도래하여 기술혁신이 가속화되고, 글로벌 경쟁이 심화됨에 따라 과학기술 R&D 수행에 선행기술 분석의 중요성이 증대하고 있다. 논문과 특허는 이 작업에 있어서 특허 단독으로는 학술 문헌으로 얻어진 기술 정보가 시장 관점에서 어떻게 활용될 수 있는가를 검증하는데 이용될 수 있다는 점에서 의미가 있지만 분류체계 및 데이터 특성이 다른 논문과 특허를 연계하는 연구는 또 다른 이슈와 가치를 지니며, 아직까지 국내 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 상호 주제 해석이 불가능한 논문과 특허의 분류체계를 일원화할 수 있는 매핑 테이블을 생성해서 두 유형의 문서가 상호 연계가 가능한 환경을 만들고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.767-769
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• 2019

기계독해는(Machine reading comprehension) 사용자 질의에 대한 답변이 될 수 있는 내용을 기계가 문서를 이해하여 추론하는 것을 말하며 기계독해를 이용해서 챗봇과 같은 자동상담 서비스에 활용할 수 있다. 최근 자연어처리 분야에서 많은 성능 향상을 보이고 있는 BERT모델을 기계독해 분야에 적용 할 수 있다. 본 논문에서는 특허상담 분야에서 기계독해 task 성능 향상을 위해 특허상담 코퍼스를 사용하여 사전학습(Pre-training)한 BERT모델과 특허상담 기계학습에 적합한 언어처리 기법을 추가하여 성능을 올릴 수 있는 방안을 제안하였고, 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허상담 질의에 대한 답변 결정에서 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.470-476
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• 2015

빅 데이터는 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 예를 들어, 컴퓨터학과 사회학에서 빅 데이터에 대한 서로간의 접근방법에 대한 차이는 있겠지만 빅 데이터의 분석을 통한 활용 측면에서는 공통적인 부분을 갖는다. 따라서 대부분의 분야에서 빅 데이터에 대한 의미 있는 분석과 활용은 필요하게 된다. 통계학과 기계학습은 빅 데이터의 분석을 위한 다양한 방법론을 제공한다. 본 논문에서는 빅 데이터분석 과정에 대하여 알아보고 수집된 빅데이터의 원천에서부터 분석을 거쳐 최종적으로 분석결과를 활용하는 전체 과정을 위한 효율적인 빅 데이터 분석방법에 대하여 연구한다. 특히, 빅 데이터의 특성을 갖는 여러 데이터 중 하나인 특허문서 데이터에 대하여 빅데이터분석을 적용하여 효과적인 특허분석을 수행하고 이 결과를 연구개발 기획에 적용하는 방법론에 대하여 제안한다. 제안방법에 대한 실제적용을 위하여 전 세계 특허데이터베이스로부터 실제 기업의 전체 출원, 등록 특허 문서를 수집, 분석하고 연구개발 업무에 활용하는 전 과정에 대한 사례연구를 수행하였다.