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.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김우주
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수5
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2021
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
최근 과학 기술의 급격한 발전 양상과 더불어, 기술 혁신을 기반으로 현대 사회는 광범위한 분야에서 유례없는 변동성을 보이고 있다. 실제로, 글로벌 연구 개발 지출의 총량은 지속적으로 우상향하고 있는 추세이며, 이는 글로벌 과학 기술 연구개발의 성장세와 이에 대한 두터운 기대를 한 눈에 보여준다. 이러한 상황에서 과학 기술의 급격한 발전을 이해하고 그에 발맞추어 기술적 진보를 이룩하기 위해서는 기술혁신을 명확히 파악할 수 있는 자료가 필요한데, 그에 해당하는 것이 바로 특허 문서이다. 특허 문서는 다양한 기술의 시계열적 변동에 대한 정보를 담고 있으며, 이러한 특허 문서를 이해한다면 특정 기술의 성장과 쇠퇴를 파악할 수 있고, 향후 어떠한 기술이 새롭게 출현할 것인지에 대한 예측 또한 가능할 것으로 판단된다.
이에 본 연구에서는, 특허 문서 데이터를 활용하여 미래 기술 수요를 추적하고 예측하며, 이를 기반으로 미래 특허 문서를 생성하는 방법론을 제안한다. 본 연구의 연구 프로세스는 다음과 같다. (1) 특허 문서로부터 시계열적 정보를 파악하기에 적합한 비지도 학습 기반 토픽 추출 모형인 Dynamic Topic Models(Blei, 2006)를 활용하여 기술적 수요의 변동성을 파악한다. (2) Dynamic Topic Models로부터 도출된 과거 기술적 수요 데이터에 시계열 예측 모형인 Vector Auto-Regression(VAR)을 접목하여 미래 기술 수요를 예측한다. (3) VAR을 통해 도출된 미래 기술 수요를 활용하여 미래 시점 Bag-of-words를 생성한다. (4) Markov Chain Model을 활용하여 미래 시점 Bag-of-words 내 단어들의 순서를 결정한다. (5) 마지막으로, 미래 시점 Bag-of-words는 Self-Attention 기반 문서 생성 모델의 입력 값으로 활용되고, 이를 통해 미래 특허 문서를 생성한다. 이러한 과정을 통해 자동화된 방식으로 미래 기술 수요를 예측하고 특허 문서를 생성할 수만 있다면, 기업과 정부 등의 다양한 주체는 발빠르게 기술적 수요를 식별할 수 있을 뿐만 아니라, 효율적이며 효과적인 방식으로 미래 기술관련 특허를 생성할 수 있을 것이라 판단된다.
이에 본 연구에서는, 특허 문서 데이터를 활용하여 미래 기술 수요를 추적하고 예측하며, 이를 기반으로 미래 특허 문서를 생성하는 방법론을 제안한다. 본 연구의 연구 프로세스는 다음과 같다. (1) 특허 문서로부터 시계열적 정보를 파악하기에 적합한 비지도 학습 기반 토픽 추출 모형인 Dynamic Topic Models(Blei, 2006)를 활용하여 기술적 수요의 변동성을 파악한다. (2) Dynamic Topic Models로부터 도출된 과거 기술적 수요 데이터에 시계열 예측 모형인 Vector Auto-Regression(VAR)을 접목하여 미래 기술 수요를 예측한다. (3) VAR을 통해 도출된 미래 기술 수요를 활용하여 미래 시점 Bag-of-words를 생성한다. (4) Markov Chain Model을 활용하여 미래 시점 Bag-of-words 내 단어들의 순서를 결정한다. (5) 마지막으로, 미래 시점 Bag-of-words는 Self-Attention 기반 문서 생성 모델의 입력 값으로 활용되고, 이를 통해 미래 특허 문서를 생성한다. 이러한 과정을 통해 자동화된 방식으로 미래 기술 수요를 예측하고 특허 문서를 생성할 수만 있다면, 기업과 정부 등의 다양한 주체는 발빠르게 기술적 수요를 식별할 수 있을 뿐만 아니라, 효율적이며 효과적인 방식으로 미래 기술관련 특허를 생성할 수 있을 것이라 판단된다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
최근 본 자료
댓글(0)
0