추론모델 기반 성과지표 네트워크를 이용한 특허 빅데이터 시각화에 관한 연구
A Study on Patent Big Data Visualization Using Inference model-based Performance Indicator Network
박상성(청주대학교)
30권 1호, 74~79쪽
초록
특허는 빠르게 생성되며 축적된 양이 방대하고 다양한 형태의 정보를 포함하는 빅데이터이다. 특허 빅데이터의 정성분석은많은 시간과 비용이 소모된다. 또한, 전문가 기반 특허 분석은 전문가 의견에 편향된 결과가 도출될 수 있다. 이를 개선하기위해 데이터 기반 특허 분석이 필요하다. 그리고 특허에 존재하는 많은 질적 지표 및 텍스트 정보를 사용할 필요가 있다. 따라서 본 논문은 추론모델을 통해 특허의 텍스트 정보와 특허의 질적 성과지표와의 관계를 파악하기 위한 모델을 제안한다. 추론모델의 변수 중요도를 통해 성과지표와 특허의 서지정보 간의 관계를 도출한다. 도출된 특허의 성과지표와 서지정보의관계를 활용하여 네트워크 분석을 실시하며 이를 시각화하여 분석 결과를 가시성 높게 제공한다. 제안된 방법을 사용하면, 특정 기술의 비전문가도 분석 결과를 통해 특허 빅데이터의 내용을 쉽게 파악하는 것이 가능할 것으로 기대된다. 제안된방법은 스마트 카 특허를 사용하여 실제 적용 가능성을 검토하였다. 실험을 통해 성과지표와 텍스트 정보 간의 관계를추론하고 시각화하는 것이 가능하였다.
Abstract
Patent is a big data with a huge amount of accumulated, rapidly produced, and diverse information. Qualitative analysis of these patents is time consuming and expensive. In addition, expert-based patent analysis is likely to bias their opinions. In order to improve these, data-based patent analysis is needed. In addition, patent analysis using many qualitative indicators and text information existing in patents is required. Therefore, this paper proposes a model to grasp the relationship between text information and qualitative performance indicators of patents through inference model. The relationship between performance indicators and text information is derived through the importance of variables in the inference mdoel. Network analysis is performed by using the relationship btweeen the derived performance indicators of the patent and text information. Using the proposed method, it is expected that non-experts of specific technologies can easily grasp the contents of patent big data. The proposed method has been reviewed for applicability as a smart car patent. Through experiments, it was possible to infer and visualize the relationship between performance indicators and text information
- 발행기관:
- 한국지능시스템학회
- 분류:
- 전기공학