특허의 Problem-Solution 정보를 활용한 대규모 언어모델 기반 R&D 솔루션 분석 방법

이승현; 이지호; 박서인; 이재민; 전홍우; 윤장혁

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이승현 (건국대학교) 이지호 (네오폰스) 박서인 (건국대학교) 이재민 (한국과학기술정보연구원) 전홍우 (한국과학기술정보연구원) 윤장혁 (건국대학교)

저널정보: 한국지식재산연구원 지식재산연구 지식재산연구 제19권 제3호

발행연도: 2024.9

수록면: 155 - 180 (26page)

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문제 해결을 위한 연구개발(R&D) 활동의 산출물인 특허는 Problem-Solution 정보의 집약체로 간주된다. 문제에 대한 해결방법을 탐색하기 위해 Problem-Solution 기반의 특허분석 연구가 다수 수행되었지만, 대규모 언어모델을 활용하기 위한 시도는 미흡한 실정이다. 텍스트 요약 및 생성 등 자연어 처리작업에 효과적인 대규모 언어모델을 통해 특허의 Problem-Solution 정보를 학습한다면, 이미 존재하는 R&D 솔루션을 탐색하는 것에서 나아가 주어진 문제에 적용가능한 새로운 솔루션을 생성할 수 있다. 따라서, 본 연구는 대규모 언어모델을 활용하여 새로운 R&D 솔루션을 생성 및 분석하는 방법을 제시한다. 구체적으로 1) 대량의 특허를 수집하여 데이터베이스를 구축하고, 2) 특허의 공통출원서식 텍스트로부터 Problem-Solution 정보를 추출 및 데이터셋을 구축한 후, 3) Problem-Solution 데이터셋을 활용하여 대규모 언어모델을 파인튜닝하고 R&D 솔루션을 생성한 다음, 4) R&D 솔루션을 분석하여 기술 컨셉 포트폴리오 맵을 제시한다. 본 연구는 기존의 R&D 솔루션 탐색을 넘어 대규모 언어모델을 활용하여 솔루션을 생성하고 기술 컨셉을 제시하는 새로운 방법을 제시한다. 따라서 본 연구는 R&D 분야의 문제 해결 프로세스에서 선택의 폭을 넓히고, 언어모델 기반의 R&D 혁신을 촉진하는 데 기여할 수 있다.

#Patent analysis #Problem-Solution information #R& #D solution #Large language model #Fine-tuning #특허분석 #Problem-Solution 정보 #R& #D 솔루션 #대규모 언어모델 #파인튜닝

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