초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
산림기술 특허분류를 인공지능 기술을 활용해 자동화함으로써 비용절감과 지속활용성을 확보하고, 시각화된 산림기술 특허정보를 기업 및 국민에게 제공하는 기반을 마련하는 것이 연구의 최종목적. 1차년도 연구목표는 산림분야 기술분류 기준표 작성하고 딥러닝 모델 알고리즘을 개발하는 것.

□ 연구개발성과
검색식을 통해 12,668건, 산림분야 주요 경쟁사 특허 1,172건의 raw data를 확보하고 노이즈를 판별해 5,204건의 유효데이터를 확보함. 유효특허분석과 산림분야 전문가의 컨설팅을 통해

□ 연구의 목적 및 내용
산림기술 특허분류를 인공지능 기술을 활용해 자동화함으로써 비용절감과 지속활용성을 확보하고, 시각화된 산림기술 특허정보를 기업 및 국민에게 제공하는 기반을 마련하는 것이 연구의 최종목적. 1차년도 연구목표는 산림분야 기술분류 기준표 작성하고 딥러닝 모델 알고리즘을 개발하는 것.

□ 연구개발성과
검색식을 통해 12,668건, 산림분야 주요 경쟁사 특허 1,172건의 raw data를 확보하고 노이즈를 판별해 5,204건의 유효데이터를 확보함. 유효특허분석과 산림분야 전문가의 컨설팅을 통해 기술기준표를 작성함. 특허데이터 및 기술분류의 특성을 고려하여, 학습데이터 범위를 설정하고, BERT 모델에, Self Attention, Label Attention 및 Fusion 레이어를 추가하여 Fine-Tunning하여 특허분야에 최적화된 딥러닝 모델을 개발함. Extreme Multi-label Classification에서 SOTA를 달성한 AttentionXML과 LAHA 모델을 사용하여 클래스를 분류하고 성능을 비교하여 본 사업의 기술분류에 가장 적합한 모델로 AttentionXML을 선정. 사람이 분류한 데이터 3,000건을 Training Set으로 설정하여 학습한 모델을 기반으로, 나머지 10,840건을 자동으로 분류하였음. 정확도는 F1 스코어 기준 71%를 달성함.

□ 연구개발성과의 활용계획 (기대효과)
기존의 특허정보분석은 특허데이터가 업데이트되지 않기 때문에 특정 시점에만 정보의 가치가 높고 그 이후로는 활용성이 저하됨. 산림기술 특허분류를 인공지능 기술을 활용해 자동화하고 시각화된 산림기술 특허정보를 기업 및 국민에게 제공할 수 있음. 개발한 산림분야 기술분류 딥러닝 모델의 고도화를 2차년도에서 계획함. 2차년도는 최소 2차원 이상의 기술분류 학습 데이터 세트를 생성하여 특허의 입체적인 기술분류가 가능하도록 하고, 산림청 관련 기술분야의 특징에 따른 사전 데이터를 전처리 프로세스에 추가하여 딥러닝 모델의 정확도 개선을 추진할 계획.

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 4
• 목차 ... 5
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 연구수행내용 및 성과 ... 7
• 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 11
• 3-1. 목표 ... 11
• 3-2. 목표 달성여부 ... 11
• 3-3. 관련 분야 기여도 ... 12
• 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 13
• 붙임. 참고문헌 ... 16
• 끝페이지 ... 17