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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전성해 (청주대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제30권 제2호
발행연도
2020.4
수록면
154 - 160 (7page)
DOI
10.5391/JKIIS.2020.30.2.154

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데이터의 크기와 다양화는 빅데이터의 대표적인 특성이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 대용량 데이터에 비하여 빅데이터는 문자, 숫자, 그림 등 다양한 데이터 원천이 비정형 형태로 저장되어 있다. 특허문서도 매우 방대한 크기를 가지며 하나의 특허문서는 발명자의 이름, 출원 날짜, 발명의 명칭, 기술 요약, 청구항, 도면 등 다양한 형태의 데이터로 이루어진다. 발명자에게 일정기간 동안 등록된 특허기술에 대한 배타적인 권리를 인정하는 특허제도의 특성으로 인하여 개발된 기술에 대한 많은 정보는 특허문서에 포함되어 있다. 따라서 특허 빅데이터 분석은 기술을 이해하기 위하여 반드시 필요한 과정이다. 본 연구에서는 특허 빅데이터의 분석을 위한 통합적 분석 방법을 제안한다. 제안 방법은 텍스트 마이닝과 베이지안 추론을 결합하여 특허 빅데이터의 전처리 과정부터 분석 및 활용까지의 전 과정에 대한 방법을 연구한다. 베이지안 시각화 및 베이지안 회귀분석을 결합하여 새로운 특허 빅데이터를 분석한다. 제안 방법의 성능평가를 위하여 본 연구에서는 인공지능 기술 관련 특허문서를 수집하고 분석에 이용한다.
#특허 빅데이터 #베이지안 네트워크 #베이지안 시각화 #텍스트 마이닝 #베이지안 회귀분석 #Patent big data #Bayesian networks #Bayesian visualization #Text mining #Bayesian regression

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 특허 빅데이터 분석
3. 특허 빅데이터 분석을 위한 베이지안 텍스트 마이닝
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, Third Edition, Waltham, MA, Morgan Kaufmann, 2012. google schola S. Jun, “A Big Data Learning for Patent Analysis,” Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 23, no. 5, pp. 406-411, 2013. google schola S. Park, S. Lee, and S. Jun, “Patent Big Data Analysis using Fuzzy Learning,” International Journal of Fuzzy Systems, vol. 19, Iss. 4, pp 1158?1167, 2017. google schola D. Hunt, L. Nguyen, and M. Rodgers, Patent Searching Tools & Techniques, Hoboken, NJ, Wiley, 2007. google schola A. T. Roper, S. W. Cunningham, A. L. Porter, T. W. Mason, F. A. Rossini, and J. Banks, Forecasting and Management of Technology, Hoboken, NJ, John Wiley & Sons, 2011. google schola

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