거대언어모형 기반 특허 데이터로 기술 트렌드 추출

Large language model–assisted patent analytics for technology trend extraction

연구 내용

특허 텍스트를 거대언어모형과 토픽 모델링으로 분석하여 기술 주제와 트렌드를 추출하는 연구

특허 데이터의 텍스트에서 기술 주제를 구조화하기 위해 BERTopic 등 토픽 모델링과 거대언어모형 기반 분석 절차를 적용합니다. 고객서비스 산업과 디지털 전환 영역에서는 대규모 국제 특허를 대상으로 주요 토픽을 도출하고 연도별 변화 양상을 추적합니다. 또한 자연가스 기술의 미래 트렌드를 같은 접근으로 분석하여, 기후변화 대응 관점에서 기술 방향성을 요약합니다. 이 과정에서 특허 텍스트의 정제·표준화와 주제 모델의 해석 가능성을 확보하는 데 연구 집중점이 있습니다.

관련 프로젝트

0건

연구 흐름

초기에는 고객서비스 산업 특허를 대상으로 BERTopic 기반 토픽 모델링을 적용하여 주요 기술 주제를 분류하고 연도별 빈도 변화를 정리하는 방식으로 방법론을 정립했습니다. 이후 동일 계열의 특허 텍스트 분석 프레임을 기후변화 대응 관련 자연가스 기술로 확장하여 미래 트렌드 관점의 해석을 수행했습니다. 최근에는 도출된 토픽의 시간적 구조를 활용해 기술 변화의 신호를 탐지하고, 후속 연구개발 및 정책 논의에서 활용 가능한 요약 체계를 갖추는 흐름으로 진행하고 있습니다.

활용 가능성

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

LLM 기반 특허 주제지도 생성
기술 트렌드 조기 탐지
산업별 경쟁기술 포트폴리오 분석
서비스 디지털 전환 기술 분류체계
특허 데이터 기반 연구개발 로드맵
신규 기술 기회영역 발굴
규제·시장 변화 반영 기술 위험 분석
자연가스 감축 대응 기술 시나리오 도출
특허 텍스트 정제 및 표준화 파이프라인
기술사업화 전략 지원 대시보드