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초록·키워드
4차 산업혁명과 맞물려 다양한 신기술 출현으로, 지식재산권의 확보는 국가 및 기업의 기술 경쟁력 유지 및 신성장 동력 구축에 있어 중요성이 날로 커지고 있다. 그중 특허는 보유기업의 핵심 기술을 포함하고 있는 문서로서, 기업 가치 측정 및 경쟁 기술분야 분석에 많이 활용되고 있다. 이러한 특허분석을 효율적으로 진행하기 위해서 최신 및 상세한 기술분야를 포함한 CPC(선진특허분류)가 개발되었다. CPC는 현존하는 특허분류체계 중 가장 세분화된 코드 수를 가지고 있고, 현재까지 전 세계 6,200만 건 이상의 문헌들이 CPC로 분류되었다. 매해 신규 특허출원의 CPC 분류를 위해 전 세계 특허출원의 약 80% 이상을 차지하는 선진 5개 특허청을 중심으로 많은 예산과 인력을 투입하고 있으며, 최근 인공지능 기술을 활용한 자동화된 분류 모델에 대한 연구·개발을 추진 중에 있다.
본 연구에서는 키워드의 한계를 벗어나 문맥과 문장에 내포된 의미를 이해하는 인공지능 언어모델인 BERT 기반의 특허문헌 사전학습을 진행하여, 특허분야에서 기존 모델 대비 우수한 KorPatBERT를 생성하였다. 그리고 CPC 코드별 불균형적인 데이터 분포를 완화한 효과적인 분류 학습데이터셋 구축방안을 제안하고 생성하였다. 최종적으로 실서비스 가능한 수준의 CPC 서브클래스 및 메인그룹의 분류를 가능케 하는 모델을 생성하였고, 객관적인 평가지표를 통하여 그 실효성을 성공적으로 검증하였다. 이러한 연구를 통하여 향후 한국어 특허 기반 분류 및 자연어처리 관련 분야의 지속가능한 발전에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 키워드의 한계를 벗어나 문맥과 문장에 내포된 의미를 이해하는 인공지능 언어모델인 BERT 기반의 특허문헌 사전학습을 진행하여, 특허분야에서 기존 모델 대비 우수한 KorPatBERT를 생성하였다. 그리고 CPC 코드별 불균형적인 데이터 분포를 완화한 효과적인 분류 학습데이터셋 구축방안을 제안하고 생성하였다. 최종적으로 실서비스 가능한 수준의 CPC 서브클래스 및 메인그룹의 분류를 가능케 하는 모델을 생성하였고, 객관적인 평가지표를 통하여 그 실효성을 성공적으로 검증하였다. 이러한 연구를 통하여 향후 한국어 특허 기반 분류 및 자연어처리 관련 분야의 지속가능한 발전에 기여하고자 한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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