대규모 한국어 언어모델을 이용한 기술사업화 문서 분석 및 추천 연구

Large-Scale Korean Language Models for Technology Commercialization Document Mining and Recommendation

연구 내용

한국 기술사업화 문서에 대한 대규모 한국어 언어모델 기반 표현을 학습하고 추천으로 연결하는 연구

기술사업화 관련 한국어 문서를 대상으로 대규모 언어모델을 학습해 문서의 의미 표현을 구성하고, 이를 기반으로 추천 및 매칭 작업을 수행하는 연구를 수행합니다. 문서의 장문성과 도메인 특성을 반영하기 위해 자연어 표현을 임베딩하고, 사업화 맥락에서 관련 문서를 탐색할 수 있도록 학습 목표를 설계합니다. 또한 대규모 말뭉치와 서비스 규모를 고려한 추천 구조를 구성하여, 기술-수요 또는 기술-기업 간 관계를 데이터 기반으로 제시하는 방향으로 확장합니다. 실제 서비스 환경에서 적용 가능한 파이프라인 중심으로 연구를 진행합니다.

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연구 흐름

초기 연구는 기술사업화 문서의 특성을 반영해 한국어 기술 언어에 적합한 표현 학습 필요성을 정리하고, 대규모 언어모델을 도입해 문서 단위의 의미를 구성하는 데 집중되었습니다. 이후 문서 표현을 추천과 연결하기 위해 문서 간 유사도 및 관계 추정 절차를 확장하고, 대규모 데이터에서의 성능과 안정성을 점검했습니다. 최근에는 다목적 추천 관점에서 입력 범위를 확장하고, 기술사업화 문서의 활용 시나리오에 맞춘 검색·추천 구성을 통합하는 연구를 수행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

기술사업화 문서 의미 검색
기술-수요 매칭 추천
기술-기업 적합도 평가
사업화 관련 자동 분류
장문 문서 임베딩 기반 추천
서비스 규모 확장형 추천 파이프라인
사업화 키워드 및 개체 추출
문서 클러스터링 기반 탐색
기업 니즈 기반 추천 로직
기술 투자 검토 보조