맞춤기술찾기

이전대상기술

주어진 문서 내의 주장과 연관된 이해관계를 자동으로 파악하는 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2020005885
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 이해관계 연관성 및 이해관계 충돌 가능성에 의해 실험 결과에 대한 해석이 편향될 수 있다는 것이 대두됨에 따라, 특정 문서의 저자가 문서 내에서 언급되지 않은 특정 기관과 가질 수 있는 이해관계 연관성 편향 가능성을 자동으로 파악하기 위해 저자 정보 및 관련된 기관 사이의 연관성 데이터베이스를 활용하는 다양한 방법 및 시스템이 개발되어 왔다. 그러나, 저자 정보를 활용하기 위해 필요한 저자의 식별자 혹은 관련 메타 정보를 파악하는 것은 어려운 일이며, 웹 문서에 대해서는 특히 어려운 일이다. 본 발명은 이러한 한계점을 극복하기 위해, 특정 문서에 대한 저자 식별자 혹은 메타 정보 없이 분석 대상이 되는 문서의 내용에 대한 언어학적 분석을 기반으로 상기 분석 대상 문서에 대한 이해관계 연관성이 예상되는 기관 및 이해관계 연관 확률을 자동으로 파악하며, 파악된 이해관계 연관성 및 관련 근거 자료를 사용자에게 제공하는 방법 및 기술에 대한 것이다.
Int. CL G06F 40/20 (2020.01.01)
CPC G06F 40/211(2013.01)G06F 40/211(2013.01)G06F 40/211(2013.01)
출원번호/일자 1020180141267 (2018.11.16)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0057208 (2020.05.26) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 10

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 박종철 대전광역시 유성구
2 양원석 대전광역시 유성구
3 김정호 대전광역시 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.11.16 수리 (Accepted) 1-1-2018-1140037-87
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
이해관계 연관성 자동 파악 방법에 있어서,사사 및 감사의 말 등을 포함하여 특정 연구가 갖는 재정 지원 관계를 파악하기 위해 활용될 수 있는 단락을 분석하며, 저자 구문 지지 지표를 통해 연구 문서 내의 문장에 포함된 구문 각각에 대한 저자의 지지 정도를 분석하며, 이해관계 연관성 지표를 통해 특정 연구 문서와 해당하는 연구 문서 내의 특정 구문에 대한 이해관계 연관성을 분석하며, 입력 문서 내 이해관계 연관성 지표를 통해 사용자가 입력한 문서 내의 문장들과 연구 문서 내의 문장과의 유사도 혹은 연관성을 분석함을 통해 입력 문서 내에 포함된 특정 문장이 특정 기관에 대해 가질 수 있는 이해관계 연관성을 파악하는 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 저자 구문 지지 지표는 하기 식을 통해 산출되는 방법:[수학식]여기서, 은 특정 기초 담화 단위에 대해 해당하는 기초 담화 단위를 포함하는 문서의 저자가 보이는 상기 저자 구문 지지 지표이며, 는 문서 내에서 저자가 사건을 언급하면서 사용한 긍정 감정 표현 횟수, 는 문서 내에서 저자가 사건을 언급하면서 사용한 부정 감정 표현 횟수, 는 문서 내에서 저자가 사건을 언급하면서 사용한 지지 및 근거 표현 횟수, 는 문서 내에서 저자가 사건을 언급하면서 사용한 반대 및 반박 표현 횟수이며, 양의 값을 갖는 의 경우 해당하는 구문에 대해 저자가 지지 의사를 보이고 있음으로 해석될 수 있으며, 음의 값을 갖는 의 경우 해당하는 구문에 대해 저자가 반대 의사를 보이고 있음으로 각각 해석될 수 있다
3 3
제 1 항에 있어서,상기 이해관계 연관성 점수는 하기 식을 통해 산출되는 방법:[수학식]여기서, 은 특정 기초 담화 단위와 특정 기관 사이의 상기 이해관계 연관성 점수이며, 은 해당하는 기초 담화 단위에 대해 해당하는 기초 담화 단위를 포함하는 문서의 저자가 보이는 상기 저자 구문 지지 지표이며, 은 해당하는 연구 문서 내에서 재정 지원 정보가 파악된 기관 집합 및 저자의 소속 기관의 합집합 내의 한 항목에서 시작하여 상기 특정 기관에서 종료하는 상기 기관 재정 지원 연관성 트리 내의 가능한 모든 경로 (이하 재정 경로) 중 독자적 재정 지원 관계에 해당하는 연결만을 따라 만들어지는 경로의 집합이며, 는 상기 재정 경로 중 부분적 재정 지원 관계에 해당하는 연결만을 따라 만들어지는 경로의 집합이며, 는 상기 재정 경로 중 상위 기관 관계에 해당하는 연결만을 따라 만들어지는 경로의 집합이며, 는 집합 내의 번째 경로의 길이이며, 는 집합 내의 번째 경로의 길이이며, 는 집합 내의 번째 경로의 길이이다
4 4
제 1 항에 있어서,상기 입력 문서 내 문장 이해관계 연관성 지표는 하기 식을 통해 산출되는 방법:[수학식]여기서, 는 입력 문서 내의 특정 문장과 특정 기관 사이의 상기 입력 문서 내 문장 이해관계 연관성 지표며, 는 해당하는 문장 내부에 포함된 기초 담화 단위들의 집합이며, 는 해당하는 집합의 번째 항목에 해당하는 기초 담화 단위에 대한 상기 최대 유사 연구 문서 내 기초 담화 단위이며, 은 해당하는 상기 최대 유사 연구 문서 내 기초 담화 단위와 해당하는 특정 기관 사이의 상기 이해관계 연관성 점수이며, 는 상기 해당하는 문장 내부에 포함된 기초 담화 단위들의 집합 중 번째 항목에 해당하는 기초 담화 단위와 에 대한 유사도이며, 는 시스템적 초기값으로 정의되는 정규화 상수(normalizing constant)이다
5 5
제 1 항에 있어서,이해관계 연관성 자동 파악 방법은연구 문서 및 문헌 말뭉치(130) 내의 모든 문서에 대해, 해당 연구 문서의 재정 지원 정보를 파악하는 재정 지원 정보 판단 단계(S310); 저자 구문 지지 지표를 활용해 상기 연구 문서의 저자가 상기 연구 문서 내 각 기초 담화 단위에 대해 지지/반대하는 지를 파악하는 연구 문서 지지 여부 판단 단계(S320);연구 문서 내 각 기초 담화 단위가 특정 재정 연관 기관 혹은 저자 연관 기관과 지지/반대 관계에 있는 지를 파악하는 연구 문서 이해관계 판단 단계(S330);사용자로부터 이해관계 판단의 대상이 되는 문서(이하 입력 문서)를 입력받는 입력 단계(S410);상기 입력 문서에 대한 담화 구조 분석을 통해 상기 입력 문서 내에 포함된 기초 담화 단위를 추출하는 전처리 단계(S420);저자 구문 지지 지표를 활용해 각 기초 담화 단위에 대해 입력 문서의 저자가 지지/반대 의사를 보이는 지를 파악하는 구문 지지 여부 판단 단계(S430);특정 연구에 대한 재정 지원 관계 분석 기반이 되는 문서 코퍼스 내에서 추출 가능한 모든 기초 담화 단위 중 상기 입력 문서 내 각 기초 담화 단위에 대해 최대 유사도를 보이는 기초 담화 단위(이하 최대 유사 연구 문서 내 기초 담화 단위)를 파악하는 연구 문서 연결 단계(S440);상기 최대 유사 연구 문서 내 기초 담화 단위 각각에 대해 추출 원본 문서인 연구 문서의 저자가 보인 지지/반대 관계와 이해관계 연관성 점수를 활용하여 상기 입력 문서 내의 각 문장에 대해 관련 가능성이 있는 기관들과의 이해관계 연관성을 파악하고, 상기 입력 문서 내 각 문장에 대해서 가장 이해관계 연관성이 높은 기관 리스트를 파악하는 구문 이해관계 연관성 판단 단계(S450);상기 입력 문서 내 각 문장에 대해 이해관계 연관성이 예상되는 기관 정보를 사용자에게 출력 제공하며, 각 기관의 이해관계 연관 정도를 사용자에게 출력 제공하며, 상기 입력 문서 내 각 문장에 대한 이해관계 연관성 파악의 분석 기반으로 활용된 기초 담화 단위 리스트를 사용자에게 출력 제공하며, 클릭 방식의 사용자 상호작용을 통해 출력 제공된 상기 기초 담화 단위 리스트 내 각 항목의 원본 출처가 되는 연구 문서 원문에 접근할 수 있도록 하는 출력 단계(S460);를 포함하는 방법
6 6
이해관계 연관성 자동 파악 시스템에 있어서,사사 및 감사의 말 등을 포함하여 특정 연구가 갖는 재정 지원 관계를 파악하기 위해 활용될 수 있는 단락을 분석하며, 저자 구문 지지 지표를 통해 연구 문서 내의 문장에 포함된 구문 각각에 대한 저자의 지지 정도를 분석하며, 이해관계 연관성 지표를 통해 특정 연구 문서와 해당하는 연구 문서 내의 특정 구문에 대한 이해관계 연관성을 분석하며, 입력 문서 내 이해관계 연관성 지표를 통해 사용자가 입력한 문서 내의 문장들과 연구 문서 내의 문장과의 유사도 혹은 연관성을 분석함을 통해 입력 문서 내에 포함된 특정 문장이 특정 기관에 대해 가질 수 있는 이해관계 연관성을 파악하는 시스템
7 7
제 6 항에 있어서,상기 저자 구문 지지 지표는 하기 식을 통해 산출되는 시스템:[수학식]여기서, 은 특정 기초 담화 단위에 대해 해당하는 기초 담화 단위를 포함하는 문서의 저자가 보이는 상기 저자 구문 지지 지표이며, 는 문서 내에서 저자가 사건을 언급하면서 사용한 긍정 감정 표현 횟수, 는 문서 내에서 저자가 사건을 언급하면서 사용한 부정 감정 표현 횟수, 는 문서 내에서 저자가 사건을 언급하면서 사용한 지지 및 근거 표현 횟수, 는 문서 내에서 저자가 사건을 언급하면서 사용한 반대 및 반박 표현 횟수이며, 양의 값을 갖는 의 경우 해당하는 구문에 대해 저자가 지지 의사를 보이고 있음으로 해석될 수 있으며, 음의 값을 갖는 의 경우 해당하는 구문에 대해 저자가 반대 의사를 보이고 있음으로 각각 해석될 수 있다
8 8
제 6 항에 있어서,상기 이해관계 연관성 점수는 하기 식을 통해 산출되는 시스템:[수학식]여기서, 은 특정 기초 담화 단위와 특정 기관 사이의 상기 이해관계 연관성 점수이며, 은 해당하는 기초 담화 단위에 대해 해당하는 기초 담화 단위를 포함하는 문서의 저자가 보이는 상기 저자 구문 지지 지표이며, 은 해당하는 연구 문서 내에서 재정 지원 정보가 파악된 기관 집합과 및 저자의 소속 기관의 합집합 내의 한 항목에서 시작하여 상기 특정 기관에서 종료하는 상기 기관 재정 지원 연관성 트리 내의 가능한 모든 경로 (이하 재정 경로) 중 독자적 재정 지원 관계에 해당하는 연결만을 따라 만들어지는 경로의 집합이며, 는 상기 재정 경로 중 부분적 재정 지원 관계에 해당하는 연결만을 따라 만들어지는 경로의 집합이며, 는 상기 재정 경로 중 상위 기관 관계에 해당하는 연결만을 따라 만들어지는 경로의 집합이며, 는 집합 내의 번째 경로의 길이이며, 는 집합 내의 번째 경로의 길이이며, 는 집합 내의 번째 경로의 길이이다
9 9
제 6 항에 있어서,상기 입력 문서 내 문장 이해관계 연관성 지표는 하기 식을 통해 산출되는 시스템:[수학식]여기서, 는 입력 문서 내의 특정 문장과 특정 기관 사이의 상기 입력 문서 내 문장 이해관계 연관성 지표며, 는 해당하는 문장 내부에 포함된 기초 담화 단위들의 집합이며, 는 해당하는 집합의 번째 항목에 해당하는 기초 담화 단위에 대한 상기 최대 유사 연구 문서 내 기초 담화 단위이며, 는 해당하는 상기 최대 유사 연구 문서 내 기초 담화 단위와 해당하는 특정 기관 사이의 상기 이해관계 연관성 점수이며, 는 상기 해당하는 문장 내부에 포함된 기초 담화 단위들의 집합 중 번째 항목에 해당하는 기초 담화 단위와 에 대한 유사도이며, 는 시스템적 초기값으로 정의되는 정규화 상수(normalizing constant)이다
10 10
제 6 항에 있어서,이해관계 연관성 자동 파악 시스템은연구 문서 처리부(110); 사용자 입력 문서 처리부(120); 연구 문서 및 문헌 코퍼스(130)를 포함하고,상기 연구 문서 처리부(110)는상기 연구 문서 및 문헌 말뭉치(130) 내의 모든 문서에 대해, 해당 연구 문서의 재정 지원 정보를 파악하는 재정 지원 정보 판단부(111); 저자 구문 지지 지표를 활용해 상기 연구 문서의 저자가 상기 연구 문서 내 각 기초 담화 단위에 대해 지지/반대하는 지를 파악하는 연구 문서 지지 여부 판단부(112);연구 문서 내 각 기초 담화 단위가 특정 재정 연관 기관 혹은 저자 연관 기관과 지지/반대 관계에 있는 지를 파악하는 연구 문서 이해관계 판단부(113);기관들에 대한 재정 지원 정보 및 상위 기관 정보를 저장하는 재정 지원 관계 데이터베이스(114);로 구성되며,상기 사용자 입력 문서 처리부(120)는사용자로부터 이해관계 판단의 대상이 되는 문서(이하 입력 문서)를 입력받는 입력부(121);상기 입력 문서에 대한 담화 구조 분석을 통해 상기 입력 문서 내에 포함된 기초 담화 단위를 추출하는 전처리부(122);저자 구문 지지 지표를 활용해 각 기초 담화 단위에 대해 입력 문서의 저자가 지지/반대 의사를 보이는 지를 파악하는 구문 지지 여부 판단부(123);특정 연구에 대한 재정 지원 관계 분석 기반이 되는 문서 코퍼스 내에서 추출 가능한 모든 기초 담화 단위 중 상기 입력 문서 내 각 기초 담화 단위에 대해 최대 유사도를 보이는 기초 담화 단위(이하 최대 유사 연구 문서 내 기초 담화 단위)를 파악하는 연구 문서 연결부(124);상기 최대 유사 연구 문서 내 기초 담화 단위 각각에 대해 추출 원본 문서인 연구 문서의 저자가 보인 지지/반대 관계와 이해관계 연관성 점수를 활용하여 상기 입력 문서 내의 각 문장에 대해 관련 가능성이 있는 기관들과의 이해관계 연관성을 파악하고, 상기 입력 문서 내 각 문장에 대해서 가장 이해관계 연관성이 높은 기관 리스트를 파악하는 구문 이해관계 연관성 판단부(125);상기 입력 문서 내 각 문장에 대해 이해관계 연관성이 예상되는 기관 정보를 사용자에게 출력 제공하며, 각 기관의 이해관계 연관 정도를 사용자에게 출력 제공하며, 상기 입력 문서 내 각 문장에 대한 이해관계 연관성 파악의 분석 기반으로 활용된 기초 담화 단위 리스트를 사용자에게 출력 제공하며, 클릭 방식의 사용자 상호작용을 통해 출력 제공된 상기 기초 담화 단위 리스트 내 각 항목의 원본 출처가 되는 연구 문서 원문에 접근할 수 있도록 하는 출력부(126);로 구성되는 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 연구개발사업 (EZBARO)(SW 스타랩)언어학적 분석 및 증거문서 자동 수집을 통한 신뢰도 분포 자동 예측 및 자동 증강(2018)