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자료유형
학술저널
저자정보
박찬정 (경기대학교) 김기용 (경기대학교) 성동수 (경기대학교) 이건배 (경기대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제12권 제9호(JKIIT, Vol.12, No.9)
발행연도
2014.9
수록면
127 - 139 (13page)
DOI
10.14801/kitr.2014.12.9.127

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최근 빅데이터가 전 세계적으로 많이 연구되고 있으며, 많은 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 그 중에서 미래 산업에 대한 전망 및 유망기술을 예측하기 위하여 특허 문서를 이용하는 빅데이터 연구가 많아지고 있다. 특허 문서는 IPC 분류 코드를 이용하여 그 기술의 분석이 가능하며, 매년 출원되는 특허가 증가함에 따라 IPC를 자동으로 분류해야하는 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 기계학습을 이용한 IPC 자동분류에 관한 연구를 수행하며, 특허 문서에서 사용된 용어를 용어 사이의 친밀도를 이용하여 클러스터링한다. 실험 결과, 용어 클러스터링을 사용했을 경우, 분류 속도는 전체적으로 향상되었으며, 분류 정확도는 낮은 특징 선택 적용 비율을 적용한 구간에서 우수한 것을 알 수 있다.
#term clustering #automatic IPC classification #feature selection #SVM

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 클러스터링
Ⅳ. IPC 자동분류 절차
Ⅴ. 특허문서 분류 실험 및 결과
Ⅵ. 결론 및 향후연구 방안
References

참고문헌 (26)

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1. [학술지(정기간행물)] - Howe Doug / 2008 / Big data: The future of biocuration / Nature 455 (4) : 47 ~ 50 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Cohen, Jeffrey / 2009 / MAD skills : new analysis practices for big data / Proceedings of the VLDB Endowment 2 (2) : 1481 ~ 1492 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - McAfee Andrew and Erik Brynjolfsson / 2012 / Big data:the management revolution / Harvard Business Review 90 (10) : 60 ~ 68 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 이명진 / 2012 / 빅 데이터를 위한 고급분석 기법과 지원 기술 / Entrue Journal of Information Technology 11 (1) : 45 ~ 56 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - 김진형 / 2012 / 과학기술 문헌을 위한 빅데이터 분석 기반의 유망주체 선정 모델 / 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 18 (12) : 901 ~ 905 dbpia

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