| 1 |
1
특정 주제에 관한 유망기술의 선정에 필요한 유망기술 자료가 저장되어 있는 데이터베이스를 선정하고, 선정된 유망기술 자료에 대해 1차 클러스터링과 통계적 필터링을 통한 2차 클러스터링을 수행하여 제1 유망기술 후보군을 추출하는 계량적 유망기술 추출부;상기 특정 주제에 관한 기술 동향 정보를 제공하는 사이트에서, 이슈 기술에 관한 기사 중 전문가들에 의해 20회 이상으로 클릭된 기사로부터 키워드를 추출해, 클릭수가 일정 기준 클릭수 40회보다 상위에 해당하는 키워드의 이슈 기술을 제2 유망기술 후보군으로 추출하는 집단지성 유망기술 추출부; 및상기 제1 유망기술 후보군과 상기 제2 유망기술 후보군의 유사도를 분석하여, 유사도가 일정 기준 80% 이상으로 높은 유망기술을 최종 유망기술로 결정하는 유망기술 결정부;를 포함하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 시스템
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서,상기 집단지성 유망기술 추출부는, 상기 특정 주제에 관한 기술 동향 정보 중 현재를 기준으로 일정 기간 이내에 해당하는 최근에 이슈가 되는 자료를 데이터베이스화 하고, 상기 전문가들이 접속하는 기술 동향 정보 제공 사이트에서 주 단위 또는 월 단위로 특정 주제별로 기사를 분류하고 분야별로 이슈 기술들을 도출하여 목록화 하며, 목록화 된 이슈 기술에 관한 기사 중 전문가들에 의해 20회 이상으로 클릭된 기사의 제목이나 내용에서 키워드를 추출해, 클릭수에 따라 집단지성 순위(Ranking)를 설정한 후, 설정된 집단지성 순위에 근거해 일정 기준 클릭수 40회보다 상위에 해당하는 키워드의 이슈 기술을 제2 유망기술 후보군으로 추출하는 것을 특징으로 하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 시스템
|
| 3 |
3
제 1 항에 있어서,상기 계량적 유망기술 추출부는, 상기 선정한 데이터베이스가 문헌 데이터베이스인 경우 고인용 선정에 의한 유망기술 자료의 선별을 수행하고, 상기 선정한 데이터베이스가 특허 데이터베이스인 경우 특허활용 통합지수의 선정에 의한 유망기술 자료의 선별을 수행하는 것을 특징으로 하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 시스템
|
| 4 |
4
제 3 항에 있어서,상기 계량적 유망기술 추출부는, 상기 특허활용 통합지수에 대해 "특허기술 타인용 빈도지수(CFI) + 피인용 지수(CCR)"에 의해 산출하고, 상기 피인용 지수(CCR)는 "특정주체의 특정기술 분야의 피인용수/해당 연구주체의 특정기술 분야의 특허건수"에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 시스템
|
| 5 |
5
제 1 항에 있어서,상기 계량적 유망기술 추출부는, 동시인용 분석 또는 서지 결합법을 이용하여 상기 1차 클러스터링을 수행하고, 동시단어 분석을 이용하여 상기 2차 클러스터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 시스템
|
| 6 |
6
제 1 항에 있어서,상기 집단지성 유망기술 추출부는, 상기 전문가들이 접속하는 기술 동향 정보 제공 사이트에서 주 단위 또는 월 단위로 특정 주제별로 지식을 분류하고 분야별로 이슈 기술들을 도출하여 목록화 하며, 목록화 된 이슈 기술에 관한 지식 중 전문가들에 의해 1부터 k까지의 사용자가 클릭한 i번째 지식을 다음 수학식 8에 따라 산출하고, i번째 지식에 대해 클릭한 사용자가 많아지면 많아질수록 가 선형적으로 증가하게 되어, 클릭(선택)된 지식의 양이 커지게 되며, 잘못 선택된 지식의 비율이 갈수록 적어지는 것을 특징으로 하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 시스템
|
| 7 |
7
제 1 항에 있어서,상기 집단지성 유망기술 추출부는, 상기 제1 유망기술 후보군을 대표하는 제1 이미지와, 상기 제2 유망기술 후보군을 대표하는 제2 이미지 각각에 대해, 프레임당 각 픽셀의 색상 값들을 0 내지 255 값들의 그레이(gray) 값으로 전환하여, 하나의 프레임에서 각 픽셀에 대한 그레이 값의 분포도를 나타내는 제1 및 제2 히스토그램을 각각 생성하고, 제1 히스토그램 값들의 총합이 1이 되도록 또한 제2 히스토그램 값들의 총합이 1이 되도록 픽셀의 개수로 나누어 정규화(Normalization)하며, 바타차리야 계수를 이용하여 다음 수학식9에 따라 제1 히스토그램과 제2 히스토그램의 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 시스템
|
| 8 |
8
(a) 특정 주제에 관한 유망기술의 선별에 필요한 유망기술 자료가 저장되어 있는 데이터베이스를 선정하고, 선정된 유망기술 자료에 대해 1차 클러스터링과 통계적 필터링을 통한 2차 클러스터링을 수행하여 제1 유망기술 후보군을 추출하는 계량적 유망기술 추출 단계;(b) 상기 특정 주제에 관한 기술 동향 정보를 제공하는 사이트에서, 이슈 기술에 관한 기사 중 전문가들에 의해 20회 이상으로 클릭된 기사로부터 키워드를 추출해, 클릭수가 일정 기준 클릭수 40회보다 상위에 해당하는 키워드의 이슈 기술을 제2 유망기술 후보군으로 추출하는 집단지성 유망기술 추출 단계; 및(c) 상기 제1 유망기술 후보군과 상기 제2 유망기술 후보군의 유사도를 분석하여, 유사도가 일정 기준 80% 이상으로 높은 유망기술을 최종 유망기술로 결정하는 유망기술 결정 단계;를 포함하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 방법
|
| 9 |
9
제 8 항에 있어서,상기 (b) 집단지성 유망기술 추출 단계는, 상기 특정 주제에 관한 기술 동향 정보 중 현재를 기준으로 일정 기간 이내에 해당하는 최근에 이슈가 되는 자료를 데이터베이스화 하고, 상기 전문가들이 접속하는 기술 동향 정보 제공 사이트에서 주 단위 또는 월 단위로 특정 주제별로 기사를 분류하고 분야별로 이슈 기술들을 도출하여 목록화 하며, 목록화 된 이슈 기술에 관한 기사 중 전문가들에 의해 20회 이상으로 클릭된 기사의 제목이나 내용에서 키워드를 추출해, 클릭수에 따라 집단지성 순위(Ranking)를 설정한 후, 설정된 집단지성 순위에 근거해 일정 기준 클릭수 40회보다 상위에 해당하는 키워드의 이슈 기술을 제2 유망기술 후보군으로 추출하는 것을 특징으로 하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 방법
|
| 10 |
10
제 8 항에 있어서,상기 (a) 계량적 유망기술 추출 단계는, 상기 선정한 데이터베이스가 문헌 데이터베이스인 경우 고인용 선정에 의한 유망기술 자료의 선별을 수행하고, 상기 선정한 데이터베이스가 특허 데이터베이스인 경우 특허활용 통합지수의 선정에 의한 유망기술 자료의 선별을 수행하는 것을 특징으로 하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 방법
|
| 11 |
11
제 10 항에 있어서,상기 (a) 계량적 유망기술 추출 단계는, 상기 특허활용 통합지수에 대해 "특허기술 타인용 빈도지수(CFI) + 피인용 지수(CCR)"에 의해 산출하고, 상기 피인용 지수(CCR)는 "특정주체의 특정기술 분야의 피인용수/해당 연구주체의 특정기술 분야의 특허건수"에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 방법
|
| 12 |
12
제 8 항에 있어서,상기 (a) 계량적 유망기술 추출 단계는, 동시인용 분석 또는 서지 결합법을 이용하여 상기 1차 클러스터링을 수행하고, 동시단어 분석을 이용하여 상기 2차 클러스터링을 수행하는 것을 특징으로 하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 방법
|
| 13 |
13
제 8 항에 있어서,상기 (b) 집단지성 유망기술 추출 단계는, 상기 전문가들이 접속하는 기술 동향 정보 제공 사이트에서 주 단위 또는 월 단위로 특정 주제별로 지식을 분류하고 분야별로 이슈 기술들을 도출하여 목록화 하며, 목록화 된 이슈 기술에 관한 지식 중 전문가들에 의해 1부터 k까지의 사용자가 클릭한 i번째 지식을 다음 수학식 8에 따라 산출하고, i번째 지식에 대해 클릭한 사용자가 많아지면 많아질수록 가 선형적으로 증가하게 되어, 클릭(선택)된 지식의 양이 커지게 되며, 잘못 선택된 지식의 비율이 갈수록 적어지는 것을 특징으로 하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 방법
|
| 14 |
14
제 8 항에 있어서,상기 (b) 집단지성 유망기술 추출 단계는, 상기 제1 유망기술 후보군을 대표하는 제1 이미지와, 상기 제2 유망기술 후보군을 대표하는 제2 이미지 각각에 대해, 프레임당 각 픽셀의 색상 값들을 0 내지 255 값들의 그레이(gray) 값으로 전환하여, 하나의 프레임에서 각 픽셀에 대한 그레이 값의 분포도를 나타내는 제1 및 제2 히스토그램을 각각 생성하고, 제1 히스토그램 값들의 총합이 1이 되도록 또한 제2 히스토그램 값들의 총합이 1이 되도록 픽셀의 개수로 나누어 정규화(Normalization)하며, 바타차리야 계수를 이용하여 다음 수학식9에 따라 제1 히스토그램과 제2 히스토그램의 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하는 집단지성을 활용한 하이브리드형 유망기술 추출 방법
|
