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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김성원 (경상국립대학교) 유동희 (경상국립대학교) 이수원 (경상국립대학교)
저널정보
한국지식재산연구원 지식재산연구 지식재산연구 제19권 제2호
발행연도
2024.6
수록면
117 - 141 (25page)

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특허를 출원하거나 출원된 특허에 대한 심사를 수행하려면 특허와 비특허 문헌을 모두 포함하는 선행기술 검색을 수행하는 것이 필수적이다. 특허문헌과 달리 비특허문헌은 표준화되어 있지 않고 통일된 검색 시스템이 없기 때문에 특허와 비특허를 별도로 검색해야 하며, 특히 비특허 문헌의 경우 검색 과정이 까다롭다. 이를 극복하기 위해 특허 문헌에 사용되는 분류 방법을 비특허 문헌에도 적용하여 특허 문헌 검색과 동일한 방식으로 작동하는 검색 시스템을 구축할 것을 제안한다. 이 제안에는 비특허 문헌에 특허 분류 코드를 추천하거나 자동으로 할당하는 머신 러닝 기법의 적용이 포함되어 있다. 한 예로, 머신러닝 알고리즘을 사용하여 학술 논문에 국제특허분류 코드를 자동으로 할당하는 프로세스를 검토했다. 텍스트 유사도 알고리즘과 텍스트 분류 알고리즘을 활용하는 방법을 살펴본 결과, 특허 문헌 텍스트 마이닝을 통한 비특허 문헌의 자동 분류가 효과적이며 추가 연구가 필요하다는 의견이 제시되었다. 특허 분류로 코딩된 비특허 문헌 데이터베이스를 구축하면 특허 문헌과 비특허 문헌 모두에 대해 통일된 분류 체계로 검색할 수 있어 보다 효율적인 선행기술 검색 프로세스가 가능할 것으로 예상된다.
#Patent Literature #Non-Patent Literature #Text Mining #Automatic Classification #Text Similarity #Text Classification #특허문헌 #비특허문헌 #텍스트 마이닝 #자동분류 #텍스트 유사도 #텍스트 분류

목차

ABSTRACT
국문초록
1. 서론
2. 연구 설계
3. 비특허문헌의 자동분류 방법
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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