이준석 연구실
데이터사이언스전공 이준석
이준석 연구실은 인공지능융합공학부 소속으로, 기술경영과 특허 빅데이터 분석, 그리고 머신러닝 및 자연어처리 기반의 기술 예측 연구에 특화되어 있습니다. 연구실은 4차 산업혁명 시대에 기업과 국가의 경쟁력 강화를 위해 방대한 특허 및 논문 데이터를 체계적으로 분석하고, 이를 바탕으로 미래 기술 동향과 기회를 예측하는 데 중점을 두고 있습니다.
특히, 특허문서의 IPC 코드와 인용 정보를 활용한 정량적 기술분류, 구조화된 연관맵 생성, 군집 분석 등 다양한 데이터마이닝 기법을 적용하여 기업의 기술 현황과 흐름을 심층적으로 파악하고 있습니다. 이러한 연구는 신제품 개발, 연구개발(R&D) 전략 수립, 기술 상용화 등 실제 산업 현장에서의 의사결정에 큰 도움을 주고 있습니다.
연구실은 머신러닝과 자연어처리 기술을 적극적으로 도입하여, 특허 분류, 기술 동향 예측, 기술이전 가능성 평가 등 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 소프트 보팅 기반 앙상블 모델, 비지도 학습, 어텐션 메커니즘, 임베딩 및 그래프 기반 분석 등 최신 AI 기법을 활용하여 특허 데이터의 가치를 극대화하고 있습니다.
또한, 특허 분쟁 위험 경보 시스템, 기술 상용화 모델, R&D 협력 파트너 탐색 등 실질적인 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 한국연구재단, 한국지식재산보호원 등과의 협력 프로젝트를 통해 산업적 가치를 창출하고 있으며, 다수의 논문과 특허, 수상 실적을 통해 연구의 우수성을 입증하고 있습니다.
이준석 연구실은 앞으로도 빅데이터와 인공지능을 결합한 기술경영 및 기술 예측 분야에서 선도적인 연구를 지속할 계획입니다. 이를 통해 산업 현장과 학계 모두에 실질적인 기여를 하며, 혁신적인 연구 성과를 창출해 나갈 것입니다.
기술경영 및 특허 빅데이터 분석
이준석 연구실은 기술경영과 특허 데이터를 중심으로 한 빅데이터 분석 연구에 중점을 두고 있습니다. 4차 산업혁명 시대에 기업과 국가의 경쟁력 확보를 위해서는 방대한 특허 및 논문 데이터를 효과적으로 분석하고, 이를 기반으로 기술 동향과 미래 기회를 예측하는 것이 필수적입니다. 본 연구실은 특허와 논문 데이터를 통합적으로 수집하고, 의미론적 분석 및 데이터마이닝 기법을 활용하여 핵심 기술과 세부 기술을 도출하는 방법론을 개발하고 있습니다.
특히, 특허문서의 IPC 코드와 인용 정보를 활용한 정량적 기술분류, 구조화된 연관맵 생성, 그리고 군집 분석을 통한 기술 흐름 및 전략 수립에 관한 연구를 활발히 진행하고 있습니다. 이러한 연구는 기업의 기술 현황을 체계적으로 파악하고, 신제품 개발 및 연구개발(R&D) 전략 수립에 실질적인 도움을 제공합니다. 또한, 특허 이상치 제거, 협업 필터링 기반 유사 기술 탐색 등 다양한 데이터 분석 기법을 적용하여 기술경영 분야의 혁신을 이끌고 있습니다.
이와 같은 연구는 실제 산업 현장에서의 기술 전략 수립, 특허 분쟁 위험 예측, 기술이전 및 상용화 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 연구실은 한국연구재단, 한국지식재산보호원 등과의 협력 프로젝트를 통해 실질적인 산업적 가치를 창출하고 있으며, 앞으로도 빅데이터와 인공지능을 결합한 기술경영 연구의 선도적 역할을 지속적으로 수행할 계획입니다.
머신러닝 및 자연어처리 기반 특허·기술 예측
본 연구실은 머신러닝과 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 특허 및 기술 예측 모델 개발에 주력하고 있습니다. 최근 특허 빅데이터의 양이 급증함에 따라, 전통적인 전문가 중심의 정성적 분석을 넘어, 통계적·기계학습 기반의 정량적 분석이 필수적으로 요구되고 있습니다. 연구실은 소프트 보팅 기반 앙상블 모델, 비지도 학습, 어텐션 메커니즘 등 다양한 최신 머신러닝 기법을 적용하여 특허 분류, 기술 동향 예측, 기술이전 가능성 평가 등의 연구를 수행하고 있습니다.
특히, 특허문서의 텍스트와 인용 네트워크를 결합한 임베딩, 그래프 기반 분석, 그리고 다중 임베딩 접근 방식 등 첨단 자연어처리 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이를 통해 특허 출원인의 표준화, 유사 특허 탐색, 핵심 특허 분류 등 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, 특허 도메인별로 특화된 분류 모델을 개발하여, 다양한 산업 분야에서의 기술 예측 정확도를 높이고 있습니다.
이러한 연구는 특허 분쟁 위험 경보 시스템, 기술 상용화 모델, R&D 협력 파트너 탐색 등 다양한 응용 분야로 확장되고 있습니다. 연구실은 실제 특허 데이터를 활용한 실험과 산업체와의 협력을 통해 연구 결과의 실효성을 검증하고 있으며, 앞으로도 인공지능 기반의 기술 예측 및 혁신 전략 수립 분야에서 선도적인 연구를 이어갈 예정입니다.
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Exploring Potential R&D Collaboration Partners Using Embedding of Patent Graph
이준석, 박상성, 이주현
SUSTAINABILITY, 2023
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Citationwalk: Network representation learning with scientific documents
이주현, 박상성, 이준석
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2023
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Simple and Effective Way to Disambiguate and Standardize Patent Applicants Using an Attention Mechanism With Data Augmentation
이준석, 박상성, 이주현
IEEE ACCESS, 2023
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특허분쟁 위험경보 시스템 알고리즘 개선 연구용역
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[2차년도] 기술해석을 위한 자연어처리 기반 빅데이터 분석 모델 개발
3
[1차년도] 기술해석을 위한 자연어처리 기반 빅데이터 분석 모델 개발