기계독해는(Machine reading comprehension) 사용자 질의와 관련된 문서를 기계가 이해한 후 정답을 추론하는 인공지능 자연어처리 태스크를 말하며, 이러한 기계독해는 챗봇과 같은 자동상담 서비스에 활용될 수 있다. 최근 자연어처리 분야에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 BERT 언어모델은 대용량의 데이터를 pre-training 한 후에 각 자연어처리 태스크에 대해 fine-tuning하여 학습된 모델로 추론함으로써 문제를 해결하는 방식이다. 본 논문에서는 BERT기반 특허상담 기계독해 태스크를 위해 특허상담 데이터 셋을 구축하고 그 구축 방법을 소개하며, patent 코퍼스를 pre-training한 Patent-BERT 모델과 특허상담 모델학습에 적합한 언어처리 알고리즘을 추가함으로써 특허상담 기계독해 태스크의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허상담 질의에 대한 정답 결정에서 성능이 향상됨을 보였다.
본 연구에서는 기술문서의 인용 정보를 기반으로 직접인용과 간접인용을 고려하여 핵심 문서를 선별하였고 선별된 문서 간의 인용네트워크 트리(citation network tree)를 생성하여 기술진화 경로를 추출하고자 하였다. 활용 예시로 OLED(유기발광다이오드) 분야 특허데이터를 분석하여 핵심문서를 선별한 후 문서간 인용관계 트리 계보도를 생성하였고, 그 중 OLED 원천기술이 어떤 기술진화 경로를 통해 반도체 관련 기술로 전이되었는지 분석하였다. 다른 한편으로 그래핀(graphene) 분야 논문의 인용관계 트리 분석을 통하여 간접인용을 고려한 가중치 계산방법이 직접인용만을 고려한 피인용 회수 계산법보다 현실을 더 잘 반영함을 고찰하였다.
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝을 활용하여 특허와 뉴스 기사 분석을 통해 블록체인 기술 동향을 탐색하고 사회적 관심을 파악하여 블록체인 정책의제를 제안하는 것이다. 이를 위해 국내 블록체인 특허 요약문 327건과 온라인 뉴스기사 전문 5,941건을 수집하고 전처리 과정을 거쳐 LDA 토픽모델링 방법을 사용하여 특허 토픽 12개와 뉴스 토픽 19개를 추출하였다. 특허 분석을 통해 인증과 거래 관련 토픽이 높은 비중을 차지하였다. 뉴스 기사 분석 결과, 사회적 관심은 암호화폐에 치중되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과와 의제설정이론에 근거하여 블록체인 관련 정책의제를 도출하였다. 본 연구는 대용량 텍스트 문서 분석의 자동화된 기법을 활용하여 분석을 효율적·객관적으로 수행하였으며, 블록체인 기술 동향과 사회적 관심도를 파악한 실증된 기초 분석 자료를 기반으로 정책의제를 제안하였다. 본 연구에서 제시된 정책의제는 향후 정책 결정과정에의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 언어학적 데이터로부터 자동으로 온톨로지를 생성하기 위한 모델을 제안하고 이를 구현한다. 모델 제안을 위해 온톨로지의 기본 구성 요소인 개념과 관계를 정의하고 이러한 개념과 관계 객체를 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. WordNet을 이용하여 개념을 자동으로 추출하고, 추출된 개념들간의 관계는 한국어의 구문적 특성을 이용하여 관계의 기본 형태를 정의하고 이를 기반으로 관계를 추출한다. 본 논문은 특허문서에서 전기통신기술문서를 대상으로 구현했으며, 제안된 알고리즘을 다른 영역으로 확장하여 이를 검증할 것이다.
최근 들어 인터넷 보급과 확산, 그리고 국제 교류가 심화됨에 따라 사람들이 단일언어의 장벽을 뛰어넘어 다른 언어 정보에 대한 수요가 급증하고 있는 추세이다. 또한 의사소통 방법도 기존의 면대면 대화나 편지 등으로부터 메신저, 이메일, 핸드폰 등으로 다양화되면서 자동 통/번역 기술을 통한 의사소통 및 타 언어 정보의 획득이 가능해지고 있으며 자동 통/번역 기술 또한 크게 각광받고 있다. 이에 대비하여 각국에서는 자동번역 기술을 국가주도 하에 경쟁적으로 진행하고 있으며, 그 응용도 웹 문서, 특허문서, 구어체 등으로 다양화되고 있다. 본 고에서는 자동번역 기술의 동향 및 국내외 응용사례를 소개하고 향후 자동번역 기술 개발의 방향을 점검해보고자 한다.
우주 산업은 세계적으로 잠재력이 높은 산업 분야로 여겨지지만, 국내에서는 아직 글로벌 시장에 비해 비교적 관심이 저조한 실정이다. 국내에서도 최근 위성산업은 전통적인 정부 주도의 산업에서 벗어난 민간 주도의 '뉴스페이스(New Space)' 패러다임에 관심을 기울이고 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 국내 위성산업 관련 민간 기업의 시장 진입 전략을 결정하는 데 도움이 될 수 있는 미래의 신호를 탐색하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 미래신호 이론과 Keyword Portfolio Map 등의 이론적 배경을 활용하여, 키워드 성장률과 키워드 등장 빈도 등을 바탕으로 특허 문서 데이터 내 키워드 잠재력을 분석한다. 또한, 뉴스 데이터를 추가로 수집하여 미래신호를 각각 first symptom, early information으로 구분하였다. 이는 해당 키워드가 특허문서 이외에 어떻게 실질적인 잠재력을 드러내는지에 대한 해석적 지표로 활용된다. 본 연구는 미래신호 탐색을 위한 데이터 수집과 분석 과정을 수록하였고, 키워드 맵의 시각화 자료를 통해 어떤 형태로 활용될 수 있는지 구체적으로 시각화함으로써 수집된 문서의 각각의 키워드가 약신호에서 강신호로 발전하는 과정을 추적하는 일련의 과정을 수록하였다. 본 연구의 과정은 기존 미래신호에 관한 연구의 방법론적인 기여와 활용 범위의 확장에 기여할 수 있고, 결과물은 위성 산업에서의 신산업 기획 및 연구 방향성 수립에 기여할 수 있다.
근래에는 특히 정보통신 분야와 관련된 표준화 활동이 강화되고 있고, 여기에 표준화와 상충되는 성격을 갖고 있는 지적재산권과의 조화 문제가 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 표준화기구들은 표준화와 지적재산권의 조화를 위하여 지적재산권정책을 마련해 두고 있다. 이러한 지적재산권정책의 한 부문으로서 본 논문은 ITU의 저작권정책 수립 동향을 분석한 것이다. ITU 저작권정책 수립의 동기가 된 것은 매우 특정적인 기술 분야의 사건으로 말미암은 것으로서 ITU의 표준기술문서인 권고안에 컴퓨터프로그램의 소스코드를 공개할 수 밖에 없는 상황에 따른 것이다. 이에 대하여 특허권과 저작권의 근본적인 특성 차이로 인한 논란 가운데에서도 현재는 ITU의 특허정책의 기조에 맞춰진 독립적인 저작권정책을 수립하는 활동을 진행시키고 있다. 본 논문은 저작권정책의 수립을 놓고 논의되었던 여러 가지 의견들을 종합.분석함으로써 특허정책과는 다른 저작권정책이 갖는 특수성에 대하여 이해하고, 결과적으로 현재 작성되어 계속 검토되고 있는 저작권정책 초안의 내용을 분석하여 소개한다.
본 연구는 Organic Light-Emitting Diodes(OLEDs) 산업의 하위기술 분야를 도출하여 특허 동향을 분석하고 각 하위기술 분야별 기술 가치, 독창성, 다양성을 분석한다. 특허 자료 수집을 위해 OLED 기술과 관련된 국제 특허 분류(International Patent Classification) 집합을 정의하고, 이를 활용해 2005년부터 2017년까지 출원된 OLED 연관 특허를 수집하였다. 이어서 토픽모델을 이용하여 대량의 특허 문서를 12가지 주요 기술로 구분하고 각 기술에 대한 동향을 조사하였다. 그중 터치 센서, 모듈, 이미지 처리, 회로 구동 관련 특허는 증가 추세를 보였으나 가상 현실, 사용자 인터페이스 관련 특허는 최근 감소하였고, 박막 트랜지스터, 지문 인식, 광학필름 관련 특허는 지속적인 추세를 보였다. 이후 각 기술 그룹에 포함된 특허의 전방 인용 수, 독창성, 다양성을 조사하여 기술적 가치를 비교하였다. 결과로부터 전방 인용 수, 독창성, 다양성이 높은 이미지 처리기술, UI/UX, 모듈 기술, 점착 기술 분야가 상대적으로 높은 기술적 가치를 보여주었다. 본 연구를 통해 기업의 기술 전략 수립과정에서 활용 가치가 높은 정보를 제공한다.
자율주행자동차는 자동차 스스로가 도로 위의 상황을 분석하고 판단하여 움직이는 인공지능과 자동차가 결합된 형태이다. 자율주행자동차에 대한 연구결과가 최근 언론을 통해 공개가 되고 있으며, 선두기업으로 구글이 평가받고 있다. 기술경영에서 기업의 연구개발방향 파악 및 개발전략수립을 위해 다양한 정보를 포함하고 있는 특허정보의 활용은 좋은 대안으로 평가받고 있다. 본 논문에서는 구글의 자율주행자동차에 대한 집중연구방향 파악 및 기술개발전략수립을 위해 구글의 자율주행자동차 관련 특허문서를 대상으로 문헌의 질적 측면을 평가할 수 있는 인용정보를 이용하여 사회네트워크분석 기반의 연구집중도 분석을 수행한다. 분석결과, 구글에서는 하드웨어 분야에 대한 기술이 미흡하여 최근까지 하드웨어 제어부분에 대한 기술개발에 집중한 것을 확인할 수 있으며, 현재 이 기술에 대하여 상당한 성과를 이룬 것으로 파악된다. 후발 기업에서는 향후 표준화를 대비하여 구글과의 공동연구를 진행하는 것이 필요할 것으로 예상된다.
빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 문서의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서 웹 문서를 자동으로 수집하는 웹 크롤러의 중요성이 더욱 커지고 있다. 하지만, 기존 크롤러들은 일부 사이트에서 수집된 웹 문서에 포함된 URL만을 기반으로 웹 문서를 수집하기 때문에 사이트 전체 웹 문서를 수집할 수 없는 문제를 가진다. 또한, 수집된 웹 문서에 대한 정보를 효율적으로 관리하지 못하기 때문에 중복된 웹 문서를 수집하는 문제를 가진다. 그래서 본 논문에서는 웹 사이트의 RSS와 Google Search API를 통해 기존 웹 크롤러의 문제를 해결하고 RMI와 NIO을 활용해 서버와 클라이언트간 네트워크 연결을 최소화해 빠른 크롤링 기능을 제공하는 분산형 웹 크롤러를 제안한다. 또한, 제안하는 웹 크롤러는 웹 문서를 구성하는 태그들에 대한 키워드 유사도 비교를 통해, 분석에 활용되는 중요 콘텐츠만을 자동 추출하는 기능을 제공한다. 마지막으로, 기존 웹 크롤러와 제안하는 크롤러의 성능 평가 결과를 통해 제안하는 웹 크롤러의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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