• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.77-84
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• 2016

In general statistical analysis, we need to make a normal assumption. If this assumption is not satisfied, we cannot expect a good result of statistical data analysis. Most of statistical methods processing the outlier and noise also need to the assumption. But the assumption is not satisfied in big data because of its large volume and heterogeneity. So we propose a methodology based on box-plot and data smoothing for controling outlier and noise in big data analysis. The proposed methodology is not dependent upon the normal assumption. In addition, we select patent documents as target domain of big data because patent big data analysis is a important issue in management of technology. We analyze patent documents using big data learning methods for technology analysis. The collected patent data from patent databases on the world are preprocessed and analyzed by text mining and statistics. But the most researches about patent big data analysis did not consider the outlier and noise problem. This problem decreases the accuracy of prediction and increases the variance of parameter estimation. In this paper, we check the existence of the outlier and noise in patent big data. To know whether the outlier is or not in the patent big data, we use box-plot and smoothing visualization. We use the patent documents related to three dimensional printing technology to illustrate how the proposed methodology can be used for finding the existence of noise in the searched patent big data.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.251-257
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• 2018

빅데이터의 활용은 비즈니스 가치를 높이는데 필수요소가 됨에 따라 빅데이터 시장의 규모가 점점 더 커지고 있다. 이에 따라 빅데이터 시장을 선점하기 위해서는 경쟁력 있는 특허를 선점하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 빅데이터 특허의 동향을 분석하기 위하여 영문 키워드 네트워크 기반 특허분석을 수행하였다. 분석 절차는 빅데이터 수집 및 전처리, 네트워크 구성, 네트워크 분석으로 구성되어 있다. 연구 결과는 다음과 같다. 빅데이터 특허 대다수는 예측 등을 위한 데이터 처리를 위한 특허이며, analysis, process, information, data, prediction, server, service, construction 키워드가 연결정도 중심성 및 매개 중심성이 높았다. 본 연구의 분석결과는 향후 빅데이터 특허 출원 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 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.

• 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.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.351-357
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• 2021

4차 산업혁명의 기술의 패러다임 전환기를 맞이하여 빅데이터 활용방안에 대한 관심이 대두되고 있는 시점에 특히 기업의 무형자산의 비중이 증가함에 따라 특허빅데이터의 활용방안에 대한 관심이 증대되고 있다. 특허 데이터는 정량적인 정보 외에 제목, 초록, 청구항 등의 비정형 텍스트와 인용 및 피인용 관계, 도면, 기술 분류 등 다양한 정보를 포함하고 있어 다양성의 측면에서도 빅데이터로 간주되어 특허 데이터에 대한 체계적인 관리에서부터 처리활용이 중요하다고 판단 된다. 이에 본 연구에서는 혁신특허전략 프레임워크의 체계적인 운영과 함께 기업의 근원적인 경쟁력 강화를 추진하여 강경쟁우위 확보를 추진하고자 특허빅데이터의 활용방안을 A사의 사례를 중심으로 제안하고, 이의 타당성을 검증하고 시사점을 제안하고자 한다. 이를 통해 특허빅데이터의 활용에 대한 인식을 제고하고, 기업의 전사전략, 사업전략, 기능전략과 연계한 특허빅테이터의 활용방안을 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권9호
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• pp.169-175
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• 2014

모바일 SNS, 스마트 기기의 급성장과 ICT(통신기술) 패러다임의 변화는 라이프 스타일의 변화와 함께 데이터가 폭발적으로 증가하는 결과를 초래하였다. 한편, 대용량의 데이터의사용은 비용이나 기술적 측면에서 많은 어려움을 초래하였다. 그러나, 빅데이터는 하둡과 같은 효율적인 빅데이터 처리 플랫폼 기술의 등장으로 주목을 받기 시작하였다. 본 논문에서는 주요 시장 국의 특허 분석을 통해 빅데이터 플랫폼 연구 및 개발 동향을 살펴보고자 한다. 특히, 2010년 12월을 기준으로 4개국에 출원 및 등록되어 있는 2,568건을 대상으로 분석을 진행하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.15-31
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• 2023

In this study, we propose a novel approach to analyze big data related to patents in the field of smart factories, utilizing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling method and the generative artificial intelligence technology, ChatGPT. Our method includes extracting valuable insights from a large data-set of associated patents using LDA to identify latent topics and their corresponding patent documents. Additionally, we validate the suitability of the topics generated using generative AI technology and review the results with domain experts. We also employ the powerful big data analysis tool, KNIME, to preprocess and visualize the patent data, facilitating a better understanding of the global patent landscape and enabling a comparative analysis with the domestic patent environment. In order to explore quantitative and qualitative comparative advantages at this juncture, we have selected six indicators for conducting a quantitative analysis. Consequently, our approach allows us to explore the distinctive characteristics and investment directions of individual countries in the context of research and development and commercialization, based on a global-scale patent analysis in the field of smart factories. We anticipate that our findings, based on the analysis of global patent data in the field of smart factories, will serve as vital guidance for determining individual countries' directions in research and development investment. Furthermore, we propose a novel utilization of GhatGPT as a tool for validating the suitability of selected topics for policy makers who must choose topics across various scientific and technological domains.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.66-67
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• 2014

본 연구에서는 특허분석을 실시하여 빅데이터 분야의 기술 경쟁력을 분석하였다. 분석 결과 미국의 특허 활동이 가장 활발하며, 최근 들어 특허 출원 및 등록 특허수가 크게 증가한 것으로 나타났다. 하지만 미국의 특허 활동은 양적 측면에 치우쳐 있는 것으로 판단되는데, 왕성한 특허활동에도 불구하고 인용도 및 영향력지수는 오히려 하락한 것으로 나타났기 때문이다. 한국은 일본, 중국, 캐나다 등과 더불어 비교적 활발한 특허활동을 전개 중이나, 미국과 마찬가지로 양적 측면에 치우쳐 있어 향후 양질의 기술 확보를 위한 노력을 기울여야 할 것으로 사료된다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제15권4호
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• pp.289-294
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• 2013

Due to sudden transition to intellectual society corresponding with fast technology progress, companies and nations need to focus on development and guarantee of intellectual property. The possession of intellectual property has been the important factor of competition power. In this paper we developed the efficient patent search process with big data analysis tool R. This patent search process consists of 5 steps. We result that at first this process obtain the core patent search key words and search the target patents through search formula using the combination of above patent search key words.

• 전자공학회논문지
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• 제51권7호
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• pp.149-154
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• 2014

현대 데이터 컴퓨팅의 발전은 그래픽 기능의 향상을 이끌고 데이터 디스플레이를 위한 많은 가능성을 가지고 있다. 시각화는 방대한 양의 데이터에서 중요한 정보를 나타내줄 뿐만 아니라 복잡한 분석 방식에 효율적임이 증명되었다. 빅 데이터 분석과 발견은 컴퓨터 그래픽과 시각화 커뮤니티에서 새로운 연구 기회로 제시되고 있다. 본 논문에서는 주요 시장 국의 특허 분석을 통해 빅 데이터의 시각화 기술 개발 동향을 살펴보고자 한다. 특히, 2012년 11월을 기준으로 4개국에 출원 및 등록되어 있는 160건을 대상으로 분석을 진행하였다. 분석결과에 따르면 텍스트 클러스터링, 2D 시각화 분야의 기술개발이 중요하며 이에 대한 시급한 개발을 지향할 필요가 있다. 특히, 국내에서 다양한 스마트 디바이스의 증가와 소셜 네트워크 사용 증대로 인해 빅 데이터 입체 시각화 기술 개발이 매우 시급함을 알 수 있다.