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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 224 - 230 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2024.34.3.224
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글로벌 기술시장의 트렌드는 빠르게 변하고 있다. 이러한 상황에서 정부, 기업, 그리고 연구기관 등은 기술패권 강화와 미래 먹거리 확보를 위해 과학기술 경쟁력을 강화시키고자 노력하고 있다. 그중 특허는 기술적 경쟁우위를 파악하는 데 활용될 수 있는 데이터이다. 특허는 기술에 대한 권리 확보를 위해 필요한 문서로, 다양한 형태로 분석되어 기술 개발전략을 설정하는 데 도움을 준다. 출원된 특허는 심사과정을 통해 등록된 이후 법적 권리를 부여받을 수 있다. 하지만 다양한 문제로 인해 등록까지 많은 시간과 비용이 소모되는 문제가 있다. 따라서 본 논문은 특허 등록 예측을 위한 모델을 제안한다. 본 논문의 목적은 대규모 언어모델을 통해 특허의 텍스트를 벡터로 변환하고, 벡터 공간에서의 이웃 정보를 추출하며, 이를 활용한 특허 등록 예측모델을 제안하는 것이다. 실험은 2,482,033건의 미국 특허를 활용하였다. 실험 결과, 제안된 방법의 정확도와 F1-score는 최대 0.843과 0.908로 측정됐다. 따라서 제안된 방법은 특허 등록에 대한 특징을 추출하는 데 적합한 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (21)
참고문헌 신청
M. E. Porter, “Technology and competitive advantage,” Journal of business strategy, vol. 5, no. 3, pp. 60-78, 1985.
K. Debackere, M. Luwel and R. Veugelers, “Can technology lead to a competitive advantage? A case study of Flanders using European patent data,” Scientometrics, vol. 44, pp. 379-400, 1999.
D. Rotolo, D. Hicks and B. R. Martin, “What is an emerging technology?,” Research policy, vol. 44, no. 10, pp. 1827-1843, 2015.
P. Érdi, K. Makovi, Z. Somogyvári, K. Strandburg, J. Tobochnik, P. Volf and L. Zalányi, “Prediction of emerging technologies based on analysis of the US patent citation network,” Scientometrics, vol. 95, pp. 225-242, 2013.
T. San Kim and S. Y. Sohn, “Machine-learning-based deep semantic analysis approach for forecasting new technology convergence,” Technological Forecasting and Social Change, vol. 157, 120095, 2020.
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