• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권1호
• /
• pp.33-43
• /
• 2015

최근 특허영상의 중요도가 높아지면서 특허영상 검색에 대한 연구의 필요성이 커지고 있다. 그러나 지금까지 대부분의 특허검색은 이진 영상에서 에지 특징을 추출하는 방법을 주로 사용하고 있어서 영상 전처리 과정에서 에지 검출 결과에 따라 검색 성능이 영향을 받는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 영상의 형태적 특징을 표현하는 SURF를 사용하여 특허영상의 특징을 표현하고 검색하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상에서 SURF를 계산하여 관심점과 방향을 추출하고 영역별 히스토그램을 구한다. 제안하는 방법의 우수성을 평가하기 위해서 제안하는 방법을 2000 이진 특허 영상 데이터베이스에 적용하였고, 에지 정보가 일부 손실되더라도 검색 결과가 매우 뛰어남을 보여주었다.

• 정보관리학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.61-79
• /
• 2006

본 연구는 특허 및 상표 검색 개선을 위한 방법을 제안하고자 하는 목적에서 출발하였다. 이를 위해 193일간 한국 특허정보원의 특허기술정보서비스를 이용한 17,559명의 이용자가 작성한 100,016개의 질의문에 대한 로그 데이터를 분석하였다. 개별적인 질의로그 분석 이외에, 2,202개의 복수 질의문을 이용한 탐색세션을 분석함으로써 검색 개선을 위한 추가적인 단서를 발견하였다. 분석결과에 의하면, 특허 및 상표검색은 일반적인 웹 검색의 유형과 유사한데, 특히 질의문의 길이가 짧다는 측면에서 매우 흡사하다. 그러나 특히 및 상표검색의 경우, 일반 웹 검색보다 불리언 연산자를 많이 사용하고 있었다. 복수 질의문 분석을 통해 이용자들이 질의문을 재작성하는데 도움이 될 수 있는 탐색기능을 제안할 수 있었다. 복수의 질의문으로 구성된 탐색세션을 분석한 결과, 이용자들은 질의문을 재작성하기 위하여 부연하기, 특정화하기, 일반화하기, 교체하기, 중단하기와 같은 방법을 사용하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권8호
• /
• pp.3677-3688
• /
• 2011

특허정보검색의 목적은 다양한 목적성을 지니고 있다. 일반적으로 특허정보검색은 제한된 키워드들에 의한 검색으로 이루어지며, 선행 특허권과 유사특허를 파악하기 위하여 반복적인 검색과 검토의 노력이 필요하다. 본 논문에서는 특허문서의 전체 텍스트를 분석하여 특징치를 찾아내는 내용기반 검색방법을 제안하고 검색결과를 질의문서와 유사한 문서 순으로 우선 배치하여 검색에 효율을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 즉, 제안된 알고리즘은 텍스트 분석과정을 통해 각 문서별로 특징치가 부여되고 문서 간 특징치 비교를 통해 유사문서를 찾고 문서를 랭킹하여 유사정보를 제공한다. 텍스트 분석과정은 Stop-word과정, 핵심단어 추출과정, 핵심단어 가중치 산출 과정으로 이루어진다. 실험결과에서는 정확도 측정을 실시하여 일반검색엔진과 본 논문에서 제안한 알고리즘의 검색 정확도를 비교하였다. 본 논문은 검색결과를 질의한 문서와 유사한 문서 순으로 랭킹하기 때문에 검색이용자가 검색결과 검토과정에서 유사한 문서를 먼저 검토할 수 있도록 하여 검토시간을 줄이고 검색의 효율을 높일 수 있다. 또한 특허문서 전체 텍스트를 입력받아 사용하기 때문에 특허검색에 익숙하지 않는 이용자도 검색을 쉽고 빠르게 이용할 수 있다. 그리고 내용 기반 검색이 이루어지기 때문에 키워드 및 검색 식을 이용하는 방법보다 검색범위를 넓힐 수 있어서 검색에 누락되는 데이터를 줄일 수 있는 효과를 가진다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보관리학회 1999년도 제6회 학술대회 논문집
• /
• pp.29-32
• /
• 1999

특허정보는 일반 과학기술정보와 다른 특성을 가지고 있어 정확성과 최신성이 절대적으로 필요하다. 이와 같은 특허정보의 특성을 고려하여 이용자의 정보요구를 충족시키고 효과적으로 검색할 수 있는 특허정보검색시스템 구축을 위한 기초자료로서 특허문헌구조를 고찰하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
• /
• pp.369-371
• /
• 2011

본 연구에서는 특허문서에 사용된 핵심키워드 찾아내고 추출된 핵심키워드에 가중치를 부여하여 특허데이터DB에서 질의문서와 유사한 특허기술문서를 찾고 유사도 순으로 우선 배치하여 검색에 효율을 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 제안한 알고리즘은 검색결과에 대하여 질의한 문서와 유사한 문서 순으로 랭크가 가능하기 때문에 검색의 효율을 높이는 효과를 가지고 온다.

• International Journal of Contents
• /
• 제13권2호
• /
• pp.66-74
• /
• 2017

Patent classification is becoming more critical as patent filings have been increasing over the years. Despite comprehensive studies in the area, there remain several issues in classifying patents on IPC hierarchical levels. Not only structural complexity but also shortage of patents in the lower level of the hierarchy causes the decline in classification performance. Therefore, we propose a new method of classification based on different criteria that are categories defined by the domain's experts mentioned in trend analysis reports, i.e. Patent Landscape Report (PLR). Several experiments were conducted with the purpose of identifying type of features and weighting methods that lead to the best classification performance using Support Vector Machine (SVM). Two types of features (noun and noun phrases) and five different weighting schemes (TF-idf, TF-rf, TF-icf, TF-icf-based, and TF-idcef-based) were experimented on.

• International Journal of Contents
• /
• 제13권4호
• /
• pp.70-79
• /
• 2017

Images are an important element in patents and many experts use images to analyze a patent or to check differences between patents. However, there is little research on image analysis for patents partly because image processing is an advanced technology and typically patent images consist of visual parts as well as of text and numbers. This study suggests two methods for using image processing; the Scale Invariant Feature Transform(SIFT) algorithm and Optical Character Recognition(OCR). The first method which works with SIFT uses image feature points. Through feature matching, it can be applied to calculate the similarity between documents containing these images. And in the second method, OCR is used to extract text from the images. By using numbers which are extracted from an image, it is possible to extract the corresponding related text within the text passages. Subsequently, document similarity can be calculated based on the extracted text. Through comparing the suggested methods and an existing method based only on text for calculating the similarity, the feasibility is achieved. Additionally, the correlation between both the similarity measures is low which shows that they capture different aspects of the patent content.

• 치위생과학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.9-21
• /
• 2024

Background: The purpose of this study was to utilize text network analysis and topic modeling to identify interconnected relationships among keywords present in patent information related to oral health, and subsequently extract latent topics and visualize them. By examining key keywords and specific subjects, this study sought to comprehend the technological trends in oral health-related innovations. Furthermore, it aims to serve as foundational material, suggesting directions for technological advancement in dentistry and dental hygiene. Methods: The data utilized in this study consisted of information registered over a 20-year period until July 31st, 2023, obtained from the patent information retrieval service, KIPRIS. A total of 6,865 patent titles related to keywords, such as "dentistry," "teeth," and "oral health," were collected through the searches. The research tools included a custom-designed program coded specifically for the research objectives based on Python 3.10. This program was used for keyword frequency analysis, semantic network analysis, and implementation of Latent Dirichlet Allocation for topic modeling. Results: Upon analyzing the centrality of connections among the top 50 frequently occurring words, "method," "tooth," and "manufacturing" displayed the highest centrality, while "active ingredient" had the lowest. Regarding topic modeling outcomes, the "implant" topic constituted the largest share at 22.0%, while topics concerning "devices and materials for oral health" and "toothbrushes and oral care" exhibited the lowest proportions at 5.5% each. Conclusion: Technologies concerning methods and implants are continually being researched in patents related to oral health, while there is comparatively less technological development in devices and materials for oral health. This study is expected to be a valuable resource for uncovering potential themes from a large volume of patent titles and suggesting research directions.

• 한국정보기술학회 영문논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.139-151
• /
• 2020

Entity name recognition is a part of information extraction that extracts entity names from documents and classifies the types of extracted entity names. Entity name recognition technologies are widely used in natural language processing, such as information retrieval, machine translation, and query response systems. Various deep learning-based models exist to improve entity name recognition performance, but studies that compared and analyzed these models on Korean data are insufficient. In this paper, we compare and analyze the performance of CRF, LSTM-CRF, BiLSTM-CRF, and BERT, which are actively used to identify entity names using Korean data. Also, we compare and evaluate whether embedding models, which are variously used in recent natural language processing tasks, can affect the entity name recognition model's performance improvement. As a result of experiments on patent data and Korean corpus, it was confirmed that the BiLSTM-CRF using FastText method showed the highest performance.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.895-897
• /
• 2004

문서 검색 시스템에서 특정 주지에 관한 문서를 검색하기 위한 색인어의 가중치 부여 방법으로 단순빈도와 역문헌빈도에 의한 가중치 부여 방법을 주로 이용한다 하지만 빈도 정보만을 이용한 방법은 성능 및 정확도의 향상에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 특허 문헌 검색 시스템의 검색 효율을 높이기 위해 자주 출현하는 복합명사의 재출현 양상과 복합명사의 역할변화에 따른 가중치 부여 방법을 제안한다 본 연구에서 제안한 가중치 부여 방법을 이용하여 실험한 결과 단순빈도와 역문헌빈도 정보를 이용한 방법보다 더 나은 성능을 보였다 .