딥 러닝 알고리즘을 활용한 특허 문서의 자동 기술 분류 프레임워크 개발

연구 정보

  • 참여유형: PI
  • 지원기관: 한국연구재단
  • 지원사업명: 신진연구자지원사업
  • 지원금액: 150,107,000원 (3년 총액)

연구 개요

본 연구는 국가와 기업의 전략적 R&D 기획시 필요한 대규모 특허 분석을 효율적으로 지원하기 위해,인공 신경망 기반의 기계학습 기법인 딥 러닝 (Deep Learning) 알고리즘을 활용하여 95% 이상의 분류 정확도를 내는 특허 문서의 자동 기술 분류 프레임워크 개발을 목적으로 한다.

연구 필요성

국가차원에서 R&D 기획 단계부터 과제 선정, 평가에 이르기까지 R&D 전 단계에서 특허 정보를 활용하도록 유도하고 있다. R&D 기획 단계에서 필요한 분석 데이터들이 폭발적으로 증가하여, 인력 중심의 분석에는 한계가 있다. 중소기업 등 작은 규모의 조직에서 체계적인 특허 분석의 한계로 R&D 기획의 어려움이 있다. 또한, 변리사등 전문가 중심의 특허 분석은 고비용, 저효율 문제를 발생시킨다. 따라서 R&D 기획에 필요한 대규모 특허 분석시 산업계 관점의 자동화 된 특허 문서 기술 분류 방법이 필요하다.

목적 및 내용

본 연구는 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 정확도 95% 이상을 나타내는 특허 문서의 자동 기술 분류 프레임워크 개발을 목표로 한다.

딥 러닝 기반 특허 문서의 자동 기술 분류 체계에 대한 그림은 다음과 같다.

딥 러닝 기반 특허 문서의 자동 기술 분류 체계도

연구의 최종 목표를 위한 연차별 연구의 목표 및 내용은 다음 그림과 같다.

연차별 연구 목표 및 내용

기대 효과

본 연구는 학문적 측면과 기술적/산업적 측면에서 파급효과를 기대한다.

  1. 학문적 파급효과

    • 세계 최초로 특허 문서를 산업계 관점의 기술 분류 체계로 자동 분류 하는 창의적인 연구로, 연구 결과 산출물인 알고리즘, 코드, 데이터의 공개로 후속 연구의 활발한 출현이 기대된다.
    • 딥 러닝 알고리즘과 기타 기계 학습 기법의 비교를 통해, 특허 빅 데이터 분석의 성능 비교 체계를 정립함을 또한 기대한다.
  2. 기술적/산업적 파급효과

    • 대규모 특허 데이터를 대상으로 높은 특허 분류 정확도를 목표로 하는 도전적인 연구로서, 성공적으로 수행할 경우 실용적인 특허 빅 데이터의 시스템 출현을 이끄는 핵심 연구가 될 것으로 기대한다.
    • 특허 기술 분류 자동화로 R&D 기획시 발생하는 특허 분석 비용을 획기적으로 줄일 수 있으며, 특허 검색 및 분석시 소요되는 전처리 시간이 단축될 수 있음