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특허 문헌의 유사성 평가 및 검색 연구는 특허 문헌의 효율적인 관리뿐 아니라 산업 및 기술 분야에서 효율적이고 빠른 정보 수집을 위해 중요한 주제로 다뤄지고 있다. 특히 특허 도면은 산업 기술의 발전과 혁신의 결과물을 시각적으로 표현해왔으나 지금까지 텍스트에 비해 중요하게 다뤄지지 못한 측면이 있다.
본 연구는 효과적인 특허 도면의 검색을 위해 딥러닝의 대표 모델 ResNet-50과 전통적인 컴퓨터비전 알고리즘 SIFT를 이용하여 유사성을 평가하는 연구이다. 먼저 시각적 유형의 유사성을 평가하기 위해 총 10,827개의 특허도면을 이용한 유형 분류 실험을 진행했으며 분류성능은 95%가 넘는 Accuracy를 나타냈다. 두 번째로 기술도면 5,000개를 사용하여 ResNet과 SIFT를 이용한 검색 실험을 진행하여 각 모델의 유사성을 평가하는 특징을 살펴보았다. 마지막으로 원본 데이터 50개와 원본 데이터를 다양한 형태로 증강한 데이터 4,800개를 이용하여 편집 유형별로 검색 및 매칭한 결과, ResNet은 72.54%, SIFT는 86.71%의 평균적인 매칭 결과를 나타냈다.
연구 수행 결과, 이미지 전체의 정보를 이용하여 유사도를 비교하는 ResNet-50과 달리 SIFT는 이미지 내 특징점 등 속성 정보를 이용하여 유사도를 판단하므로 시각적으로 유사한 이미지를 찾는 일에는 ResNet이, 같은 이미지를 찾는 일에는 SIFT가 더 강점이 있는 것으로 평가할 수 있다.
본 연구는 효과적인 특허 도면의 검색을 위해 딥러닝의 대표 모델 ResNet-50과 전통적인 컴퓨터비전 알고리즘 SIFT를 이용하여 유사성을 평가하는 연구이다. 먼저 시각적 유형의 유사성을 평가하기 위해 총 10,827개의 특허도면을 이용한 유형 분류 실험을 진행했으며 분류성능은 95%가 넘는 Accuracy를 나타냈다. 두 번째로 기술도면 5,000개를 사용하여 ResNet과 SIFT를 이용한 검색 실험을 진행하여 각 모델의 유사성을 평가하는 특징을 살펴보았다. 마지막으로 원본 데이터 50개와 원본 데이터를 다양한 형태로 증강한 데이터 4,800개를 이용하여 편집 유형별로 검색 및 매칭한 결과, ResNet은 72.54%, SIFT는 86.71%의 평균적인 매칭 결과를 나타냈다.
연구 수행 결과, 이미지 전체의 정보를 이용하여 유사도를 비교하는 ResNet-50과 달리 SIFT는 이미지 내 특징점 등 속성 정보를 이용하여 유사도를 판단하므로 시각적으로 유사한 이미지를 찾는 일에는 ResNet이, 같은 이미지를 찾는 일에는 SIFT가 더 강점이 있는 것으로 평가할 수 있다.
목차
ABSTRACT
국문초록
1. 서론
2. 관련 연구
3. 데이터 및 방법론
4. 실험 결과 및 분석
5. 결론
참고 문헌(References)
참고문헌 (0)
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