Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2018.07a
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- Pages.540-541
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- 2018
Performance Comparison of Patent Classification Using Machine Learning Models
기계학습을 이용한 특허 분류의 성능 비교에 대한 연구
- Lee, Juhyun (Dept. of Industrial Management Engineering, Korea University) ;
- Kang, Jiho (Dept. of Industrial Management Engineering, Korea University) ;
- Park, Ahram (Dept. of Industrial Management Engineering, Korea University) ;
-
Park, Sangsung
(Graduate School of Management of Technology, Korea University)
;
- Jang, Dongsik (Dept. of Industrial Management Engineering, Korea University)
- 이주현 (고려대학교 산업경영공학과) ;
- 강지호 (고려대학교 산업경영공학과) ;
- 박아람 (고려대학교 산업경영공학과) ;
-
박상성
(고려대학교 기술경영전문대학원)
;
- 장동식 (고려대학교 산업경영공학과)
- Published : 2018.07.13
Abstract
최근 특허분석의 중요성이 부각되고 있다. 특허분석을 위해 검색된 특허 중 노이즈 특허를 분류하는 작업은 많은 시간과 비용을 요구한다. 본 논문에서는 효율적인 특허분석을 위한 노이즈 특허 분류 성능의 비교를 진행한다. 그리고 비교한 결과를 통해 노이즈 특허 분류에 최적의 모형을 찾는 것을 목표로 한다. 듀얼 카메라 특허 603건을 이용하여 실제 실험을 실시한 결과, 나이브 베이지안 분류 모형의 분류 성능이 가장 우수하였다.