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다국어 언어자원 구축 및 제공 시스템
- 기술번호 : KST2014062999
- 담당센터 : 대전기술혁신센터
- 전화번호 : 042-610-2279
| 요약 | 본 발명은 다국어 전문용어 자원 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 다국어 전문용어 자원 제공 시스템은 문헌 정보 데이터베이스, 상기 문헌 정보 데이터베이스에 저장된 각 문헌의 키워드 필드를 참조하여 대역어 파일을 생성하고, 상기 대역어 파일을 트리플 구조로 만든 후 각 키워드의 속성 정보에 따라 노드로 연결하여 의미망을 생성하는 다국어 의미망 구축 장치, 사용자에 의해 검색어가 입력되면 상기 검색어에 대한 의미망을 상기 다국어 의미망 구축 장치로부터 추출하고, 상기 추출된 의미망에서 상기 검색어를 기준으로 구성 키워드간 유사도를 구하여 그 관계를 시각화 정보로 사용자에게 제공하는 다국어 전문용어 추론 장치로 구성된 것으로서, 사전이나 시소러스 등 외부 언어자원의 도입이 필요하지 않고 개별 대역파일 정보를 유사도에 따라 군집을 형성하여 다국어 전문용어 의미망을 자동으로 구축하기 때문에 구축된 언어 자원에 대해 보다 신뢰할 수 있고, 다양한 분야를 모두 반영한 언어 자원을 자동으로 구축할 수 있으며, 실제 데이터베이스의 정보 변경을 실시간으로 반영하여 다국어 전문용어의 의미망을 자동으로 갱신할 수 있는 효과가 있다. 다국어, 의미망, 전문용어, 키워드, 문헌, 시맨틱 웹, 대역어 |
|---|---|
| Int. CL | G06F 7/06 (2006.01) |
| CPC | G06F 17/30696(2013.01) G06F 17/30696(2013.01) G06F 17/30696(2013.01) |
| 출원번호/일자 | 1020080045388 (2008.05.16) |
| 출원인 | 한국과학기술정보연구원 |
| 등록번호/일자 | 10-0945495-0000 (2010.02.25) |
| 공개번호/일자 | 10-2009-0119383 (2009.11.19) 문서열기 |
| 공고번호/일자 | (20100309) 문서열기 |
| 국제출원번호/일자 | |
| 국제공개번호/일자 | |
| 우선권정보 | |
| 법적상태 | 소멸 |
| 심사진행상태 | 수리 |
| 심판사항 | |
| 구분 | 신규 |
| 원출원번호/일자 | |
| 관련 출원번호 | |
| 심사청구여부/일자 | Y (2008.05.16) |
| 심사청구항수 | 27 |
출원인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 한국과학기술정보연구원 | 대한민국 | 대전광역시 유성구 |
발명자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 정도헌 | 대한민국 | 서울특별시 중구 |
| 2 | 최희윤 | 대한민국 | 서울특별시 송파구 |
| 3 | 신기정 | 대한민국 | 서울특별시 도봉구 |
| 4 | 김환민 | 대한민국 | 서울특별시 노원구 |
| 5 | 이상환 | 대한민국 | 서울특별시 성북구 |
| 6 | 김혜선 | 대한민국 | 서울특별시 강동구 |
| 7 | 최호남 | 대한민국 | 대전광역시 유성구 |
| 8 | 예용희 | 대한민국 | 서울특별시 도봉구 |
대리인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 특허법인(유)화우 | 대한민국 | 서울특별시 강남구 테헤란로***길 **, *층 (대치동, 삼호빌딩) |
최종권리자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 한국과학기술정보연구원 | 대한민국 | 대전광역시 유성구 |
| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [특허출원]특허출원서 [Patent Application] Patent Application |
2008.05.16 | 수리 (Accepted) | 1-1-2008-0347677-51 |
| 2 | 선행기술조사의뢰서 Request for Prior Art Search |
2008.10.07 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 3 | 선행기술조사보고서 Report of Prior Art Search |
2008.11.11 | 수리 (Accepted) | 9-1-2008-0070151-93 |
| 4 | 의견제출통지서 Notification of reason for refusal |
2009.09.30 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2009-0405284-42 |
| 5 | [명세서등 보정]보정서 [Amendment to Description, etc.] Amendment |
2009.11.30 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2009-0737046-99 |
| 6 | [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서 [Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation) |
2009.11.30 | 수리 (Accepted) | 1-1-2009-0737049-25 |
| 7 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2009.12.23 | 수리 (Accepted) | 4-1-2009-5253238-15 |
| 8 | 등록결정서 Decision to grant |
2010.02.23 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2010-0076700-30 |
| 번호 | 청구항 |
|---|---|
| 1 |
1 문헌 정보 데이터베이스; 상기 문헌 정보 데이터베이스에 저장된 각 문헌의 키워드 필드를 참조하여 대역어 파일을 생성하고, 상기 대역어 파일을 트리플 구조로 만든 후 각 키워드의 속성 정보에 따라 노드로 연결하여 의미망을 생성하는 다국어 의미망 구축 장치;및 사용자에 의해 검색어가 입력되면 상기 검색어에 대한 의미망을 상기 다국어 의미망 구축 장치로부터 추출하고, 상기 추출된 의미망에서 상기 검색어를 기준으로 구성 키워드간 유사도를 구하여 그 관계를 시각화 정보로 사용자에게 제공하는 다국어 전문용어 추론 장치;를 포함하며, 상기 다국어 의미망 구축장치는, 상기 문헌 정보 데이터베이스의 키워드 필드를 참조하여 대역어 파일을 생성하는 대역어 파일 생성부; 상기 대역어 파일 생성부에서 생성된 대역어간의 관계를 트리플 구조로 생성하는 트리플 구조 생성부; 상기 트리플 구조 생성부에서 생성된 트리플 구조의 키워드에 대하여 속성 정보에 따라 노드로 연결하여 의미망을 생성하는 의미망 생성부;및 상기 의미망 생성부에서 생성된 의미망내 각 키워드에 대하여 의미 정보를 생성하여 해당 키워드와 맵핑시켜 저장하는 의미 정보 맵핑부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공 시스템 |
| 2 |
2 문헌 정보 데이터베이스; 상기 문헌 정보 데이터베이스에 저장된 각 문헌의 키워드 필드를 참조하여 대역어 파일을 생성하고, 상기 대역어 파일을 트리플 구조로 만든 후 각 키워드의 속성 정보에 따라 노드로 연결하여 의미망을 생성하는 다국어 의미망 구축 장치;및 사용자에 의해 검색어가 입력되면 상기 검색어에 대한 의미망을 상기 다국어 의미망 구축 장치로부터 추출하고, 상기 추출된 의미망에서 상기 검색어를 기준으로 구성 키워드간 유사도를 구하여 그 관계를 시각화 정보로 사용자에게 제공하는 다국어 전문용어 추론 장치;를 포함하며, 상기 다국어 전문용어 추론 장치는, 사용자에 의해 질의된 검색어에 대한 정보를 제공하는 다국어 전문용어 추론장치에 있어서, 사용자에 의해 검색어가 입력되면, 다국어 의미망 구축 장치의 데이터베이스로부터 상기 검색어를 추출하는 검색어 추출부; 상기 데이터베이스로부터 상기 검색어와 관련 속성(Property)이 있는 노드가 설정된 의미망을 추출하는 의미망 정보 추출부; 상기 의미망 정보 추출부에서 추출된 의미망에서 상기 검색어를 기준으로 각 노드간 유사도를 측정하는 유사도 측정부;및 상기 유사도 측정부에서 측정된 유사도가 상기 의미망내의 노드에 표시된 시각화 정보를 생성하여 상기 사용자에게 제공하는 시각화 정보 생성부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공 시스템 |
| 3 |
3 삭제 |
| 4 |
4 삭제 |
| 5 |
5 문헌 정보 데이터베이스에 저장된 문헌에 대한 다국어 의미망을 구축하는 다국어 의미망 구축 장치에 있어서, 상기 문헌 정보 데이터베이스의 키워드 필드를 참조하여 대역어 파일을 생성하는 대역어 파일 생성부; 상기 대역어 파일 생성부에서 생성된 대역어간의 관계를 트리플 구조로 생성하는 트리플 구조 생성부; 상기 트리플 구조 생성부에서 생성된 트리플 구조의 키워드에 대하여 속성 정보에 따라 노드로 연결하여 의미망을 생성하는 의미망 생성부;및 상기 의미망 생성부에서 생성된 의미망내 각 키워드에 대하여 의미 정보를 생성하여 해당 키워드와 맵핑시켜 저장하는 의미 정보 맵핑부; 를 포함하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 장치 |
| 6 |
6 제5항에 있어서, 상기 문헌 정보 데이터베이스의 업데이트 여부를 실시간으로 감지하여 업데이트 된 경우, 상기 대역어 파일 생성부에 대역어 파일 생성을 요청하는 문헌 정보 업데이트 감지부를 더 포함하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 장치 |
| 7 |
7 제5항에 있어서, 상기 대역어 파일 생성부에서 생성된 대역어 파일을 저장하는 대역파일정보 데이터베이스, 상기 트리플 구조 생성부에서 생성된 트리플 구조 데이터를 저장하는 트리플 데이터 데이터베이스, 각 키워드에 대하여 의미정보가 맵핑된 의미망 정보 데이터베이스를 더 포함하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 장치 |
| 8 |
8 제5항에 있어서, 상기 문헌 정보 데이터베이스에 저장된 문헌 정보를 유니코드 포맷으로 변환하여 저장하는 포맷 변환부를 더 포함하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 장치 |
| 9 |
9 제5항에 있어서, 상기 대역어 파일 생성부는 상기 문헌 정보 데이터베이스의 키워드 필드에서 다국어 키워드 쌍을 추출하여 대역어 파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 장치 |
| 10 |
10 제5항에 있어서, 상기 대역어 파일 생성부는 상기 생성된 대역어 파일에서 도메인별로 정해진 일정한 임계치 이상의 발생 빈도를 가지는 대역어 파일을 유효한 파일로 선택하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 장치 |
| 11 |
11 제5항에 있어서, 상기 트리플 구조 생성부는 시맨틱 웹의 표준기술 규칙을 이용하여 상기 대역어 파일 생성부에서 생성된 대역 키워드간의 관계를 트리플 구조로 생성하되, 언어가 다른 대역어 관계는 대칭 속성(Symmetry Property)을 부여하고, 동일한 언어의 경우는 더미 속성(Dummy Property)을 부여하여 트리플 구조를 생성하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 장치 |
| 12 |
12 제5항에 있어서, 상기 트리플 구조 생성부는 생성된 트리플 구조의 각 키워드에 고유한 URI를 부여하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 장치 |
| 13 |
13 제5항에 있어서, 상기 의미망 생성부는 상기 트리플 구조 생성부에서 생성된 대역 키워드 간의 관계에서 더미 속성(Dummy Property)을 가지는 키워드들은 동일한 개체(Instance)로 해석하고, 그 키워드를 중심으로 대칭 속성(Symmetry Property)을 가지는 키워드를 연결하여 의미망을 생성하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 장치 |
| 14 |
14 제13항에 있어서, 상기 의미망 생성부는, 더미 속성(Dummy Property)을 가져 동일한 개체(Instance)로 해석된 키워드에는 각 키워드가 가지고 있던 URI를 함께 저장하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 장치 |
| 15 |
15 제5항에 있어서, 상기 의미 정보 맵핑부는 상기 트리플 구조 생성부에서 부여된 URI를 이용하여 각 키워드의 도메인별 분류 정보를 판단하고, 그 분류 정보에서의 해당 키워드의 발생빈도 및 가중치를 포함하는 유사벡터를 구하여 각 키워드와 맵핑시켜 저장하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 장치 |
| 16 |
16 사용자에 의해 질의된 검색어에 대한 정보를 제공하는 다국어 전문용어 추론장치에 있어서, 사용자에 의해 검색어가 입력되면, 다국어 의미망 구축 장치의 데이터베이스로부터 상기 검색어를 추출하는 검색어 추출부; 상기 데이터베이스로부터 상기 검색어와 관련 속성(Property)이 있는 노드가 설정된 의미망을 추출하는 의미망 정보 추출부; 상기 의미망 정보 추출부에서 추출된 의미망에서 상기 검색어를 기준으로 각 노드간 유사도를 측정하는 유사도 측정부;및 상기 유사도 측정부에서 측정된 유사도가 상기 의미망내의 노드에 표시된 시각화 정보를 생성하여 상기 사용자에게 제공하는 시각화 정보 생성부; 를 포함하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 전문용어 추론 장치 |
| 17 |
17 사용자에 의해 질의된 검색어에 대한 정보를 제공하는 다국어 전문용어 추론장치에 있어서, 사용자에 의해 검색어가 입력되면, 다국어 의미망 구축 장치의 데이터베이스로부터 상기 검색어를 추출하는 검색어 추출부; 상기 검색어와 트리플 구조로 연결된 키워드들을 상기 데이터베이스로부터 추출하는 트리플 구조 정보 추출부; 상기 추출된 트리플 구조의 키워드를 상기 검색어를 기준으로 속성 정보에 따라 관련 노드를 연결하여 의미망을 생성하고, 상기 생성된 의미망내 각 키워드에 대하여 의미 정보를 생성하여 해당 키워드와 맵핑시키는 의미망 정보 생성부; 상기 의미망 정보 생성부에서 생성된 의미망에서 상기 검색어를 기준으로 각 노드간의 유사도를 측정하는 유사도 측정부;및 상기 유사도 측정부에서 측정된 유사도에 따라 상기 의미망내 각 노드의 위치 정보를 산출하여 시각화 정보를 생성하고, 상기 생성된 시각화 정보를 사용자에게 제공하는 시각화 정보 생성부; 를 포함하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 전문용어 추론 장치 |
| 18 |
18 제16항 또는 제17항에 있어서, 상기 유사도 측정부는 상기 검색어를 기준으로 각 노드에 있는 키워드와의 유사도를 구하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 전문용어 추론 장치 |
| 19 |
19 제16항 또는 제17항에 있어서, 상기 시각화 정보 생성부는 상기 유사도 측정부에서 측정된 키워드간 유사도값을 이용하여 최적의 의미망을 가지는 시각화 정보를 생성하여 상기 사용자에게 제공하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 전문용어 추론 장치 |
| 20 |
20 제16항 또는 제17항에 있어서, 상기 시각화 정보에는 의미망, 유사 임계치 조절키가 포함되고, 상기 시각화 정보 생성부는 상기 유사 임계치 조절키를 이용하여 임계치가 조절되는 경우, 해당 임계치를 기준으로 의미망의 규모를 제어하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 전문용어 추론 장치 |
| 21 |
21 다국어 의미망 구축 장치가 문헌 정보 데이터베이스에 저장된 문헌을 이용하여 다국어 의미망을 구축하는 방법에 있어서, (a)상기 문헌 정보 데이터베이스의 키워드 필드를 참조하여 대역어 파일을 생성하는 단계; (b)상기 생성된 대역어간의 관계를 트리플 구조로 생성하는 단계; (c)상기 생성된 트리플 구조의 대역어 간의 관계에서 더미 속성(Dummy Property)을 가지는 키워드는 동일 개체(Instance)로 해석하고, 그 키워드를 중심으로 대칭 속성(Symmetry Property)을 가지는 키워드를 연결하여 의미망을 생성하는 단계;및 (d)상기 생성된 의미망내 각 키워드의 의미 정보를 생성하여 해당 키워드와 맵핑시켜 저장하는 단계; 를 포함하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 방법 |
| 22 |
22 제21항에 있어서, 상기 문헌 정보 데이터베이스의 업데이트가 감지되는 경우, 상기 (a)단계부터 (d)단계를 수행하는 단계를 더 포함하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 방법 |
| 23 |
23 제21항에 있어서, 상기 (a)단계는, 상기 문헌 정보 데이터베이스에 저장된 각 문헌의 키워드 필드에서 키워드를 추출하는 단계; 상기 추출된 키워드가 둘 이상의 언어로 구성되어 있는 경우, 상기 추출한 키워드 간을 상호 매칭시켜 대역어 파일을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 방법 |
| 24 |
24 제21항에 있어서, 상기 (b)단계는, 상기 시맨틱 웹의 표준기술 규칙을 이용하여 언어가 다른 대역어 파일은 대칭 속성(Symmetry Property)을 부여하고, 동일한 언어를 갖는 대역어 파일은 더미 속성(Dummy Property)을 부여하여 트리플 구조를 생성하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 방법 |
| 25 |
25 제21항에 있어서, 상기 (d)단계는, 상기 트리플 구조내 각 키워드에 부여된 URI를 이용하여 분류정보를 판단하는 단계; 상기 판단된 분류정보에서 해당 키워드의 발생빈도 및 가중치를 포함하는 유사벡터를 구하여 각 키워드와 맵핑시켜 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 의미망 구축 방법 |
| 26 |
26 다국어 전문용어 추론 장치가 사용자에 의해 입력된 질의어를 검색하는 방법에 있어서, (a)사용자에 의해 검색어가 입력되면, 데이터베이스로부터 상기 검색어와 유사관계가 설정된 키워드가 포함된 의미망을 추출하는 단계; (b)상기 추출된 의미망에서 상기 검색어를 기준으로 각 노드간의 유사도를 측정하는 단계;및 (c)상기 측정된 유사도에 따라 상기 의미망내 각 노드의 위치 정보를 산출하여 시각화 정보를 생성하고, 상기 생성된 시각화 정보를 사용자에게 제공하는 단계; 를 포함하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 전문용어 추론 방법 |
| 27 |
27 다국어 전문용어 추론 장치가 사용자에 의해 입력된 질의어를 검색하는 방법에 있어서, (a)사용자에 의해 검색어가 입력되면, 데이터베이스를 검색하여 상기 검색어와 트리플 구조가 생성된 대역어를 추출하는 단계; (b)상기 추출된 대역어에 대해 상기 검색어와의 속성 정보를 이용하여 의미망을 생성하는 단계; (c)상기 생성된 의미망내 각 키워드의 의미 정보를 생성하여 해당 키워드와 맵핑시키는 단계; (d)상기 생성된 의미망에서 상기 검색어를 기준으로 각 키워드간의 유사도를 측정하는 단계;및 (e)상기 측정된 측정된 유사도에 따라 상기 의미망내 각 노드의 위치 정보를 산출하여 시각화 정보를 생성하고, 상기 생성된 시각화 정보를 사용자에게 제공하는 단계; 를 포함하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 전문용어 추론 방법 |
| 28 |
28 제27항에 있어서, 상기 (b)단계는, 상기 추출된 대역어 중에서 상기 검색어와 더미 속성(Dummy Property)을 가지는 대역어는 동일 개체(Instance)로 해석하고, 상기 검색어를 중심으로 대칭 속성(Symmetry Property)을 가지는 대역어를 연결하여 의미망을 생성하는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 전문용어 추론 방법 |
| 29 |
29 제27항에 있어서, 상기 (c)단계는, 각 키워드의 도메인별 분류 정보를 판단하고, 그 분류 정보에서의 해당 키워드의 발생빈도 및 가중치를 포함하는 유사벡터를 구하여 각 키워드와 맵핑시키는 것을 특징으로 하는 다국어 전문용어 자원 제공을 위한 다국어 전문용어 추론 방법 |
| 지정국 정보가 없습니다 |
|---|
| 패밀리정보가 없습니다 |
|---|
| 국가 R&D 정보가 없습니다. |
|---|
- 본 등록정보는 참고용으로 법적증빙자료로 사용할 수 없습니다.
- 데이터 이관에 따른 소요기간(1일)으로 인하여 등록원부와 일부 차이가 발생할 수 있으며, 일부 정보(부기, 상세 주소 등)를 제공하지 않고 있습니다.
- 법적증빙자료로 활용하시거나 더 자세한 정보를 보시려면 등록원부를 발급받아 사용하시기 바랍니다.
| 특허 등록번호 | 10-0945495-0000 |
|---|
권리란
| 표시번호 | 사항 |
|---|---|
| 1 |
출원 연월일 : 20080516 출원 번호 : 1020080045388 공고 연월일 : 20100309 공고 번호 : 특허결정(심결)연월일 : 20100223 청구범위의 항수 : 27 유별 : G06F 7/06 발명의 명칭 : 다국어 전문용어 자원 제공 시스템 및 방법 존속기간(예정)만료일 : 20180226 |
특허권자란
| 순위번호 | 사항 |
|---|---|
| 1 |
(권리자) 한국과학기술정보연구원 대전광역시 유성구... |
등록료란
| 제 1 - 3 년분 | 금 액 | 549,000 원 | 2010년 02월 26일 | 납입 |
| 제 4 년분 | 금 액 | 634,000 원 | 2013년 01월 11일 | 납입 |
| 제 5 년분 | 금 액 | 634,000 원 | 2014년 01월 02일 | 납입 |
| 제 6 년분 | 금 액 | 443,800 원 | 2015년 02월 23일 | 납입 |
| 제 7 년분 | 금 액 | 1,126,000 원 | 2016년 02월 02일 | 납입 |
| 제 8 년분 | 금 액 | 788,200 원 | 2016년 12월 28일 | 납입 |
- 본 '원본보기 서비스'는 참고용이므로, 일부 오류 및 누락이 발생할 수 있습니다.
- 정확한 서류를 확인하시려면 해당 웹사이트에서 조회하시기 바랍니다. (특허로 바로가기: http://www.patent.go.kr)
- 해당 서비스는 점검으로 인해 매주 일요일 00:00 ~ 02:00까지 이용이 중단됩니다.
| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [특허출원]특허출원서 | 2008.05.16 | 수리 (Accepted) | 1-1-2008-0347677-51 |
| 2 | 선행기술조사의뢰서 | 2008.10.07 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 3 | 선행기술조사보고서 | 2008.11.11 | 수리 (Accepted) | 9-1-2008-0070151-93 |
| 4 | 의견제출통지서 | 2009.09.30 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2009-0405284-42 |
| 5 | [명세서등 보정]보정서 | 2009.11.30 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2009-0737046-99 |
| 6 | [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서 | 2009.11.30 | 수리 (Accepted) | 1-1-2009-0737049-25 |
| 7 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2009.12.23 | 수리 (Accepted) | 4-1-2009-5253238-15 |
| 8 | 등록결정서 | 2010.02.23 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2010-0076700-30 |
| 기술번호 | KST2014062999 |
|---|---|
| 자료제공기관 | 미래기술마당 |
| 기술공급기관 | 한국과학기술정보연구원 |
| 기술명 | 다국어 언어자원 구축 및 제공 시스템 |
| 기술개요 |
본 발명은 다국어 전문용어 자원 제공 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 다국어 전문용어 자원 제공 시스템은 문헌 정보 데이터베이스, 상기 문헌 정보 데이터베이스에 저장된 각 문헌의 키워드 필드를 참조하여 대역어 파일을 생성하고, 상기 대역어 파일을 트리플 구조로 만든 후 각 키워드의 속성 정보에 따라 노드로 연결하여 의미망을 생성하는 다국어 의미망 구축 장치, 사용자에 의해 검색어가 입력되면 상기 검색어에 대한 의미망을 상기 다국어 의미망 구축 장치로부터 추출하고, 상기 추출된 의미망에서 상기 검색어를 기준으로 구성 키워드간 유사도를 구하여 그 관계를 시각화 정보로 사용자에게 제공하는 다국어 전문용어 추론 장치로 구성된 것으로서, 사전이나 시소러스 등 외부 언어자원의 도입이 필요하지 않고 개별 대역파일 정보를 유사도에 따라 군집을 형성하여 다국어 전문용어 의미망을 자동으로 구축하기 때문에 구축된 언어 자원에 대해 보다 신뢰할 수 있고, 다양한 분야를 모두 반영한 언어 자원을 자동으로 구축할 수 있으며, 실제 데이터베이스의 정보 변경을 실시간으로 반영하여 다국어 전문용어의 의미망을 자동으로 갱신할 수 있는 효과가 있다. 다국어, 의미망, 전문용어, 키워드, 문헌, 시맨틱 웹, 대역어 |
| 개발상태 | 유사환경 테스트 |
| 기술의 우수성 |
가. 기술의 우위성 1) 외부로부터 도입한 언어자원을 이용하는 경우 이용자의 질의어를 실제 구축하고 있는 데이터베이스의 내용과 의미적으로 정확히 매칭 시키는데 어려움이 있기 때문에 문헌으로부터 추출한 색인어를 시소러스의 개념어와 매칭하는 응용 연구가 필요함 2) ‘다국어 언어자원 구축 및 제공 시스템’기술은 문헌 데이터베이스로부터 자동 추출한 개별 대역 파일 정보를 유사도에 따라 군집을 형성하여 다국어 전문용어 의미망을 자동으로 구축하기 때문에, 사전이나 시소러스 등 외부 언어자원을 도입하는 기존의 방식 대비 구축된 언어 자원에 대해 보다 신뢰할 수 있음 - 또한, 실제 데이터베이스의 정보 변경을 실시간으로 반영하여 다국어 전문용어의 의미망을 자동으로 갱신할 수 있도록 구성됨 나. 기술의 경쟁력 1) 본 기술은 개별 대역파일 정보를 관련 정도에 따라 트리플 데이터 구조를 형성하고, 이렇게 형성된 다국어 전문용어 네트워크에 대해 의미 기반의 자동 추론을 할 수 있도록 하기 위한 언어자원 구축 및 제공 시스템을 제공한다는 장점이 있음 - 또한 의미 기반의 자동색인, 태깅 기술과 유사 문헌 식별기술을 정보 서비스 환경에 범용적으로 활용할 수 있고, 이기종 자원 간의 의미 매핑 기술의 기술력을 확보함으로써 지능형 정보 시스템의 응용 연구 및 서비스 고도화에 기여할 수 있음 - 이밖에도 문헌 데이터베이스로부터 자동 추출한 개별 대역파일 정보를 유사도에 따라 군집을 형성하여 다국어 전문용어 의미망을 자동으로 구축하기 때문에 구축된 언어 자원에 대해 보다 신뢰할 수 있고, 다양한 분야의 언어 자원을 자동으로 구축할 수 있으며, 실제 데이터베이스의 정보 변경을 실시간으로 반영하여 다국어 전문 용어의 의미망을 자동으로 갱신할 수 있음 |
| 응용분야 |
가. 기술의 적용 및 응용분야 1) ‘다국어 언어자원 구축 및 제공 시스템’기술은 언어자원(온톨로지, 시소러스 등) 구축 및 관리하는 기술로 시맨틱 정보 처리 및 서비스 분야와 함께 대용량 DB 처리 및 분석하는 산업 및 분야에 적용할 수 있으며, 산업 및 시장측면으로 접근하였을 때, DB솔루션 분야에 적용이 가능하며, 세부분야 중 데이터아키텍쳐 모델링 및 마스터데이터 관리, DBMS 분야에 적용될 수 있음 2) 본 기술은 최근‘빅데이터’의 관심 및 관련기술의 수요가 증가함에 따라 DB산업의 성장에 주요한 기반기술로 쓰일 가능성이 높으며, 특히 데이터 관리의 효율성을 증대시킬 수 있는 주요기술로 판단됨 - 정보통신 기술이 발전함에 따라 언어자원의 의미론/개념론적 특성을 해석하여 정보검색의 효율을 높일 수 있으며, 실제 DB의 정보 변경을 실시간으로 반영하여 다국어 전문용어의 의미망을 자동으로 갱신할 수 있다는 점에서 효율성이 높을 것으로 기대됨 |
| 시장규모 및 동향 |
가. 국내 시장규모 및 전망 1) 국내 DB산업 시장은 2011년 10조 3,829억원으로 전년 대비 10.4% 성장하였으며, 2012년에는 11조 64억원으로 전년 대비 6% 성장한 것으로 추정됨 2) DB 산업은 앞에서 살펴본 바와 같이 DB 구축, 컨설팅, 솔루션, 서비스 4개 부문의 시장으로 구분될 수 있음 - 2012년 기준 가장 높은 비중을 차지한 DB 구축 부문은 2011년 4조 2,374억원 시장을 형성한데 이어 2012년 6.5% 성장한 4조 5,120억원의 시장을 형성할 것으로 예상됨 - 다국어 언어자원 구축 및 제공 시스템과 직접적으로 연관있는 시장은 DB 구축, 컨설팅, 서비스 시장으로 최근 5년 간 두자리수 성장률을 기록한 것으로 분석되어 향후 시장 확대 및 성장에 높은 기여를 할 것으로 기대됨 3) 데이터 통합 시장은 2011년 316억원으로 전년 대비 65.6% 성장했으며, 2012년 338억원으로 2011년 대비 7.0% 성장한 것으로 추정됨. 데이터 통합 시장은 국내기업의 시장점유율이 외국계 기업에 비해 높은 분야로 2011년 시장점유율이 59.5%까지 증가되었으나 2012년에는 57.0%로 전년대비 2.5% 하락한 것으로 나타남 4) 빅데이터 환경을 적용하기 위해 클라우드, 소셜, 모바일 환경을 고려한 데이터 통합 환경이 중요해지고 있음 - 기업의 데이터 통합 환경에 대한 인식 전환이 수요로 이어지면서 국내에서도 LGCNS, 삼성 SDS 등에서 빅데이터 통합 분석 솔루션을 출시하는 등의 노력을 기울이고 있음 - 그동안 데이터 통합에 대한 인식이 전환되면서 신규 수요가 발생하고 있음. 또 이러한 시장에 부응하고자하는 공급 기업의 노력으로 데이터 통합 시장의 전망은 밝을 것으로 예상되며 2015년에 500억원 수준이 될 것으로 전망 5) 마스터데이터 관리 시장은 2011년 1,228억원으로 전년 대비 13.5% 성장하였으며, 2012년에는 1,392억원으로 2011년 대비 13.3% 성장한 것으로 추정됨. 마스터데이터 관리 시장은 외국계 기업의 시장점유율이 높은 분야이며, 2011년 시장 점유율은 84.2%에 달하였으며, 2012년에는83.7%로 소폭 낮아졌음 6) 메타데이터 시장은 2011년 425억원으로 전년 대비 101.5% 성장하였으며, 2012년에는 520억원으로 2011년 대비 22.3% 성장한 것으로 추정됨. 메타데이터 시장의 높은 성장은 모바일, 차세대 IPTV, 스마트 TV 서비스 등 웹 콘텐츠의 변화, 엔터프라이즈 메타데이터 기술, 융합 보안 분야에서 수요 급증이 주요한 요인으로 나타났음 7) 최근 데이터를 자산으로 인식하고 고품질 데이터의 활용에 대한 중요성이 형성되면서산재되어 있는 데이터를 전사차원에서 통합 관리해야 한다는 필요성이 강조되고 있음. 따라서 데이터의 효율적인 통합 관리를 위한 메타데이터의 구축은 데이터 통합 차원에서 부수적으로 수요가 지속적으로 발생할 것으로 예상되며, 2015년 700억원의 시장으로 성장할 전망임 8) 국산 DB솔루션의 국내 대규모 프로젝트 참여 기회 확대, 해외 시장 산학 동반진출, 독자 기술력확보 등이 향후 시장점유율 개선에 중요한 요소로 작용할 것으로 판단되며, 향후 국내 기업의 시장 점유율 확보가 주목되고 있음 9) DB컨설팅·솔루션 시장은 2013년 새정부 출범과 ICT 통합 부처 출범으로 IT산업의 변화가 일어날 것으로 예상되어 시장 전망을 예측하기가 어려운 실정이지만, ICT 관련 정책 확대와 빅데이터에 대한 본격적인 대응이 긍정적인 기대감으로 작용해 2015년에는 3조원을 웃도는 시장까지 확대될 전망임 나. 국외 시장규모 및 전망 1) 세계 ECM(Enterprise Contents Management) 솔루션 시장 규모는 2010년 39억 달러에서 2011년 43억 달러로 11.1% 성장했음. ECM 솔루션 시장은 글로벌 금융 위기 직후인 2009년에도 4.8% 성장했으며, 2010년에도 7.7%라는 높은 성장률을 기록함에 따라 향후 지속적인 성장세가 예상됨 2) ECM 솔루션 시장의 주요 업체로는 IBM, OpenText, EMC의 3대 업체가 있는데, 이들 3대 업체가 ECM 솔루션 시장에서 차지하는 비중은 2011년 기준 46.3%로 절반 가까이를 차지함 - 1위 업체인 IBM의 2011년 ECM 솔루션 분야 매출액은 전년대비 18.6% 증가한 8.4억 달러, 시장점유율은 19.4%임 - 2위 업체인 OpenText는 2011년 매출액이 7.4억 달러, 시장점유율이 16.9%이며, OpentText는 2010년 12.8%의 높은 성장률을 기록했으나, 2011년에는 5.6%의 성장률에 그쳐 1위 IBM과의 격차가 더욱 벌어졌음 - 3위 업체인 EMC는 2011년 매출액이 4.3억 달러로, 2010년에 이어 2011년에도 마이너스 성장을 면치 못했음 3) 이들 3대 업체 외에 Second Tier급으로 Microsoft, Oracle, Autonomy, Hyland 등이 있는데, 이들 Second Tier급 업체들은 2010년에 이어 2011년에도 가파른 성장세를 보였음. Autonomy를 제외한 나머지 3개 업체가 20%대의 성장률을 기록할만큼 빠르게 성장하고 있는데, Microsoft가 23%, Oracle이 22.5%, Hyland가 25.6%의 성장률을 기록한 것으로 나타났음 다. 시장경쟁상황 1) 국내 지식관리시스템(KMS) 시장은 신규업체의 참여가 이어지면서 경쟁이 치열해지고 있으며, 기업의 빅데이터 솔루션 도입은 아직 상대적으로 저조하지만 축적된 정보를 분석해 실시간으로 활용하는 것에 대한 중요성이 커질 것이며, 데이터 활용의 중요성이 커지는 만큼 기업들의 빅데이터 분석 솔루션 도입을 적극 검토할 것임 - 라스21·펜타시스템테크놀로지·컴트루테크놀로지 등 국내 소프트웨어(SW) 전문업체와 마이크로소프트·한국후지쯔 등 외국계 SW업체는 최근 들어 국내기업들의 KMS 구축에 대한 관심이 크게 높아지고 있다고 보고 이 시장을 공략하기 위해 새로운 솔루션을 개발하고 전담부서를 구성하는 등 적극적인 움직임을 보이고 있음 - 컴트루테크놀로지는 최근 사업 다각화의 일환으로 KMS사업에 진출한다고 밝히고 자바기반의 KMS 솔루션인 “컴트루KMS"를 자체 개발함 라. 시장진입가능성 1) 빅데이터를 활용한 서비스는 주로 DB를 기반으로 전개되고 있으며, 모바일 기반의 DB서비스 또한 DB와 연동된 애플리케이션 개발과 서비스를 통해 획기적이고도 독창적인 서비스로 제공되기에 이르렀음 - 다양한 기술을 조합한 통합 어플라이언스 제품에 대한 관심, 예측 분석에 대한 수요가 점차 증가할 것으로 예상됨 2) 본 기술과 같이 이기종 자원 간의 의미 매핑 기술을 확보하고 있는 기업은 없기 때문에 경쟁력이 있고, 빅데이터를 활용한 서비스의 수요가 증가함에 따라 본 기술의 수요 또한 증가할 것으로 예상됨 |
| 희망거래유형 | |
| 사업화적용실적 | |
| 도입시고려사항 |
| 과제고유번호 | 1345072161 |
|---|---|
| 세부과제번호 | K-08-L02-C01 |
| 연구과제명 | 국내외핵심정보부존자원화및공동활용 |
| 성과구분 | 출원 |
| 부처명 | 교육과학기술부 |
| 연구관리전문기관명 | 교육과학기술부 |
| 연구주관기관명 | 한국과학기술정보연구원 |
| 성과제출연도 | 2008 |
| 연구기간 | 200801~201212 |
| 기여율 | 1 |
| 연구개발단계명 | 기타 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
| 과제고유번호 | 1345127762 |
|---|---|
| 세부과제번호 | K-10-L01-C02 |
| 연구과제명 | 정보유통 핵심기술 연구개발 및 활용체제 강화 |
| 성과구분 | 등록 |
| 부처명 | 교육과학기술부 |
| 연구관리전문기관명 | 기초기술연구회 |
| 연구주관기관명 | 한국과학기술정보연구원 |
| 성과제출연도 | 2010 |
| 연구기간 | 200101~201112 |
| 기여율 | 1 |
| 연구개발단계명 | 개발연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
특허성과
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