양방향 LSTM기반 시계열 특허 동향 예측 연구

최승완; 김광수; 곽수영

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최승완 (Saeron S&I) 김광수 (Hanbat National University) 곽수영 (Hanbat National University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제26권 제4호

발행연도: 2022.12

수록면: 22 - 29 (8page)

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2022

양방향 LSTM기반 시계열 특허 동향 예측 연구

최승완 , 김광수 , 곽수영 전기전자학회논문지 2022.12 학술저널

2020

양방향 LSTM을 이용한 시계열 특허출원 예측에 관한 고찰

최승완 制御計測工學科 2020.01 학위논문

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특정 분야의 특허출원수는 기술의 수명주기 및 산업의 활성화 정도와 밀접한 관계를 가지고 있다. 따라서 사전에 사업을 준비하는 기업들과 미래 유망 기술을 초기 단계에서 선발하여 투자하고자 하는 정부 기관들은 미래의 특허 출원수 예측에 대해 큰 관심을 가지고 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터에 적합한 RNN의 기법 중 하나인 양방향 LSTM 기법을 이용하여 기존 예측 방법들보다 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 5개 분야의 대한민국 특허 출원 데이터에 대해서 제안된 방법은 기존에 사용되던 확산 모델 중 하나인 Bass 모델과 비교하여 평균 절대 백분율 오차(MAPE)의 값이 약 16퍼센트 향상된 결과를 보여준다.

#Patent analysis #Forecasting emerging technology #Deep learning #Bidirectional LSTM Neural Network #Bass Model

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