인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
This study proposes an analysis framework based on the SAO (Subject, Action, Object) structure to efficiently extract technical information from Korean patent documents. Traditional patent analysis has required substantial time and effort due to the vast amount of data and complex sentence structures, with existing SAO extraction tools primarily focused on English. However, considering the increasing number of Korean patents filed with the Korean Intellectual Property Office and the leading role of Korean companies in technological advancements, there is a need for an SAO structure tailored specifically to the Korean language. To address the challenges posed by the syntactic flexibility and contextual dependencies of Korean sentences, this study employs a hybrid approach that combines machine learning models with rule-based and statistical methods. Additionally, the effectiveness of the proposed methodology is validated through comparisons with bilingual models that leverage the strengths of English SAO extraction techniques to enhance Korean patent analysis. The findings of this study are expected to contribute to the development of Korean patent analysis tools, supporting domestic researchers and companies in advancing technological innovation and strengthening global competitiveness.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092780801
