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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임현근 (배재대학교) 김재윤 (배재대학교) 정회경 (배재대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제22권 제8호
발행연도
2018.8
수록면
1,049 - 1,054 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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유사 특허를 검색하는 방법으로 기존에는 키워드 검색 방법을 사용하고 최근에는 머신러닝을 활용한 자동분류 방법을 사용하고 있다. 키워드 검색은 데이터 정제를 통해 정형화된 데이터 분석 방법으로 단문일 경우 검색에서는 정확도는 높지만 문서와 같이 여러 단어로 이루어진 장문일 경우 문장에 내포된 의미 분석을 할 수 없었다. 의미 분석단계에서의 자동 분류 방법은 비정형 데이터 분석 방법으로 여러 단어로 이루어진 문장을 분류하는데 사용되고 있다. 그 동안 두 가지 방법을 결합하여 유사 문서 검색을 하려는 시도가 있었지만 비정형 데이터와 정형 데이터의 동시 사용에는 분석하는 방법이 다르기 때문에 동시 적용에는 알고리즘 상의 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 문서에서 함축된 키워드를 검출하고 잠재 의미 분석(LDA) 방식을 사용하여 사람이 개입하지 않고 문서를 효율적으로 자동분류하고 유사 특허를 검색할 수 있는 방법을 연구하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시스템 구성
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (7)

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