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다국적 언어 특허검색 및 분류를 위한 첨단학습 알고리즘

전문가 제언: ○ 지금까지 다국적 언어 특허검색을 위한 대부분의 학습 알고리즘(algorithm)은 1개 국어의 기반을 두고 있어 다른 나라 언어로 된 문헌검색에 많은 불편이 있어 왔으나 실험중인 핵심표준상관분석(KCCA)은 특성공간이라 정의되는 핵심에 두 변수간의 선형관련의 결합을 시키는 방법으로 고무적 결과를 이룩하고 있다.

– 또한 다국적 언어 문서분류를 위한 학습 알고리즘이 지원벡터 기계인 SVM에 기반을 두고 연구되고 있다. 특히 KCCA와 SVM의 하나의 특수결합인 SVM＿2K는 다국적 언어나 단일 국어 테스트컬렉션을 위한 다른 학습 알고리즘보다 더 좋은 결과를 성취하였다.

○ 위에서 살펴본 바와 같이, 다국적 언어 특허검색 및 분류를 위한 효과적 알고리즘으로 일본은 KCCA와 SVM＿2K를 개발하여 실험하고 있다.

– 지적재산의 지식기반경제에서의 중요성을 감안할 때 향후 정보 분석 및 분류기법은 계속 연구 개발될 것이며 우리나라의 경우 일본의 사례를 비교 검토하여 보다 첨단의 알고리즘 개발이 필요하다고 생각한다.