빅데이터는 다양한 산업군의 혁신을 이끌며, 많은 융복합 기술의 발전을 유도했다. 기업과 연구기관은 이러한 기술 시장에서 생존하기 위해 기술을 활용한 연구 개발 전략을 활용하고 있다. 특허는 기술 시장 분석을 위해 활용되는 빅데이터 중 하나이다. 그러나 특허의 수가 증가함에 따라 효율적인 분석이 어려워지고 있다. 본 연구의 목적은 가치가 높은 특허를 선별하고, 이를 설명할 수 있는 방법을 제안하는 것이다. 이를 통해, 특허 빅데이터 중 가치가 높은 특허를 통해 선행기술 조사나 공백기술 예측 등의 심층 분석이 가능하다. 따라서 우리는 특허의 가치를 예측할 수 있는 모델을 학습한 뒤, 이를 앙상블하여 예측 성능을 향상시키고자 한다. 그리고 특허의 가치 평가에 영향을 주는 변수를 추출하고, 시각화하고자 한다. 실험은 제안된 방법의 실제 적용 가능성을 검토하기 위해 에너지 자원 관련 미국 특허 11,423건을 수집하여 진행했다. 실험 결과, 신재생 에너지와 리튬 이온 배터리 전극 표면 개선을 위한 기술의 가치가 높을 것으로 추론하는 것이 가능했다.
原文链接
分享
引用
