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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박찬정 (경기대학교) 김기용 (경기대학교) 성동수 (경기대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제12권 제3호(JKIIT, Vol.12, No.3)
발행연도
2014.3
수록면
175 - 185 (11page)
DOI
10.14801/kiitr.2014.12.3.175

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2014

KNN을 이용한 융합기술 특허문서의 자동 IPC 분류
박찬정 ,  김기용 ,  성동수 한국정보기술학회논문지 2014.03 학술저널
기계학습을 이용한 특허문서의 다중 IPC 자동분류 방법
박찬정 전자공학과 2014.01 학위논문

2013

KNN 알고리즘을 이용한 특허문서의 다중 IPC 자동 분류
박찬정 ,  김기용 ,  성동수 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2013.06 학술대회자료

2012

기계 학습을 이용한 특허 문서의 자동 IPC 분류
박찬정 ,  성동수 ,  이건배 한국정보기술학회논문지 2012.04 학술저널

초록· 키워드

오류제보하기
국내외적으로 융합기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 융합기술을 분석하기 위하여 국제 특허분류체계인 IPC가 사용되고 있으며, 특히 IPC가 다중 분류된 특허 문서를 이용하고 있다. 이와 같이 IPC를 이용하여 융합기술을 검색, 분석하기 위하여 특허문서에 대한 빠르고 정확한 IPC 분류가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 다중 IPC 분류가 포함된 특허문서의 IPC 자동분류를 위하여 KNN 분류기를 사용하고, 이에 적합한 특징선택 방법과 비율을 비교 실험하였다. 특징선택 방법은 카이제곱 통계량, 정보이득, 상호정보량 및 본 논문에서 제안한 방법인 우세정보량을 사용하였다. 실험 결과, 특징선택 비율은 10% 이내로 사용할 경우 다수의 특징선택 방법에서 분류성능이 좋았으며, 특히 우세정보량의 경우 4% 내외의 비율로 사용할 때 다른 특징선택 방법에 비해 우수하였고, 다른 특징선택 방법에 비해 KNN 분류 속도도 빠른 것으로 나타났다.
#convergence technology #automatic IPC classification #feature selection #KNN

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 국제특허분류 체계
Ⅳ. 특징선택 및 KNN 분류기
Ⅴ. 특허문서 수집 및 실험 방법
Ⅵ. 실험 결과 및 분석
Ⅶ. 결론 및 향후연구 방안
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 황다영 / 2008 / 기술융합특성에 따른 새로운 분류체계의 제안 / 기술혁신학회지 11 (4) : 592 ~ 612 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 박천오 / 2012 / 우리나라 융합행정의 정책방향과 추진방안에 관한 연구 / 행정논총 50 (2) : 35 ~ 64 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 강희조 / 2008 / 정보기술을 이용한 재난정보통신 응용에 대한 제안 / 한국정보기술학회논문지 6 (4) : 54 ~ 59 dbpia 4. [학술지(정기간행물)] - 오남걸 / 2010 / AHP를 이용한 에너지-IT 융합기술 도출에 관한 연구 / 한국통신학회논문지B 35 (7) : 1091 ~ 1097 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 최나린 / 2012 / 우리나라 BT 융합기술 시장의 특성에 관한 실증연구 / 기술혁신학회지 15 (2) : 299 ~ 322 dbpia

이 논문의 저자 정보

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줄기세포 기반 유전자치료 기술분야 특허분석을 통한 현황분석 및 시사점 도출
최호성 ,  허정은 한국기술혁신학회 학술대회 2013 .10
특허분석을 위한 빅 데이터학습
전성해 한국지능시스템학회 논문지 2013 .10
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이경래 ,  이준석 ,  박상성 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2015 .10

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