딥러닝과 LDA 모델링을 통한 AI 분야 장기특허 예측

하태현; 이재민; 이창환; 고병열

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자료유형: 학술저널

저자정보: 하태현 (한국과학기술정보연구원) 이재민 (한국과학기술정보연구원) 이창환 (한국과학기술정보연구원) 고병열 (한국과학기술정보연구원)

저널정보: 정보통신정책학회 정보통신정책연구 정보통신정책연구 제28권 제1호

발행연도: 2021.1

수록면: 27 - 50 (24page)

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본 논문에서는 최근 10년간 등록된 인공지능과 기계학습 분야 특허들을 대상으로 향후 20년간 특허 권리가 유지될 장기특허를 판별, 예측하고 이들의 내용을 LDA 모델링으로 분석하여 인공지능 분야의 기술정책 방향을 제시한다. 딥러닝 모델을 통해 약 16만 건의 미국 특허청 등록 특허의 장기특허 여부를 학습하였으며, 학습된 모델을 3,281개의 인공지능과 기계학습 분야 특허들에 적용하여 장기특허로 예측되는 2,004개의 특허를 판별하였다. 도출된 2004개의 장기특허에 대한 LDA 모델링을 수행하였으며, 장기전략적으로 중요해질 6개의 주요 토픽들을 확인하였다. 또한, 기술통계치와 통계 분석을 통해 인공지능 분야 내 장기특허와 단기특허 간 차이점에 대해 알아보았으며, LDA 토픽 모델링을 통해 도출된 결과와 함께, 향후 인공지능 분야에서 고려되어야 할 정책적 함의들에 대해 종합적으로 논의하였다.

#인공지능 #기계학습 #장기특허 #딥러닝 모델 #토픽 모델링

참고문헌 (21)

참고문헌 신청

박선재 / 꽃길 걷던 IBM 인공지능, 가시밭길 접어든 이유는? / Medical Observer

이재민 / 2019 / 딥러닝 기반 글로벌 특허기술 장기전략 예측 :1~21

최재웅 / 2018 / 특허수명예측장치 및 그동작 방법

Agrawal, A. / 2018 / What is wrong with topic modeling? And how to fix it using search-based software engineering / Information and Software Technology 98:74~88

Aristodemou, L. / 2018 / The state-of-the-art on intellectual property analytics(IPA) : A literature review on artificial intelligence, machine learning and deep learning methods for analysing intellectual property(IP)data / World Patent Information 55:37~51

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하태현

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