제 1 항에 있어서,상기 키워드 추출부는 TopSBM(Topic Models based on Stochatic Block Models), Latent Dirichlet Allocation (LDA), Latent Semantic Analysis (LSA), Non-Negative Matrix Factorization (NMF), Hierarchical Dirichlet Process (HDP), Biterm Topic Model (BTM) 중에서 어느 하나를 이용하여 상기 특허 토픽과 상기 상표 토픽을 추출할 수 있는 융합 기술 및 신규 아이템 정보 제공 장치.

제 2 항에 있어서,상기 유사도 측정부는쿨백-라이블러 발산(KL-Divergence)를 기반으로 상기 유사도를 추출하는 융합 기술 및 신규 아이템 정보 제공 장치.

제 2 항에 있어서,상기 키워드 추출부는 IPC 정보로부터 IPC 키워드를 추출하고,상기 유사도 측정부는 상기 IPC 키워드와 상기 기술 키워드의 유사도를 추출하는 융합 기술 및 신규 아이템 정보 제공 장치.

제 4 항에 있어서,상기 키워드 추출부는 KSIC의 분류 코드와 설명문에서 산업 키워드를 추출하고,상기 유사도 측정부는 상기 산업 키워드와 상기 상품 키워드의 유사도를 추출하는 융합 기술 및 신규 아이템 정보 제공 장치.

특허 공개 정보들부터 복수 개의 특허 토픽들을 추출하고, 상표권 공개 정보들부터 복수 개의 상표 토픽들을 추출하는 키워드 추출 단계; 및상기 특허 토픽들 각각에 포함된 복수 개의 기술 키워드들과 상기 상표 토픽들 각각에 포함된 복수 개의 상품 키워드들 간의 유사도를 추출하고, 상기 유사도가 높은 상기 특허 토픽과 상기 상표 토픽을 산출하는 유사도 측정 단계를 포함하는 융합 기술 및 신규 아이템 정보 제공 방법.

특허 공개 정보들부터 복수 개의 특허 토픽들을 추출하고, 상표권 공개 정보들부터 복수 개의 상표 토픽들을 추출하는 키워드 추출부; 및상기 특허 토픽들 각각에 포함된 복수 개의 기술 키워드들과 상기 상표 토픽들 각각에 포함된 복수 개의 상품 키워드들 간의 유사도를 추출하고, 상기 유사도가 높은 상기 특허 토픽과 상기 상표 토픽을 산출하는 유사도 측정부를 포함하는 융합 기술 및 신규 아이템 정보 제공 장치.

제 6 항에 있어서,상기 키워드 추출 단계는 TopSBM(Topic Models based on Stochatic Block Models), Latent Dirichlet Allocation (LDA), Latent Semantic Analysis (LSA), Non-Negative Matrix Factorization (NMF), Hierarchical Dirichlet Process (HDP), Biterm Topic Model (BTM) 중에서 어느 하나를 이용하여 상기 특허 토픽과 상기 상표 토픽을 추출하는 융합 기술 및 신규 아이템 정보 제공 방법.

제 7 항에 있어서,상기 유사도 측정 단계는 쿨백-라이블러 발산(KL-Divergence)를 기반으로 상기 유사도를 추출하는 융합 기술 및 신규 아이템 정보 제공 방법.

제 8 항에 있어서,상기 키워드 추출 단계는 IPC 정보로부터 IPC 키워드를 추출하고,상기 유사도 측정 단계는 상기 IPC 키워드와 상기 기술 키워드의 유사도를 추출하는 융합 기술 및 신규 아이템 정보 제공 방법.

제 9 항에 있어서,상기 키워드 추출 단계는 KSIC의 분류 코드와 설명문에서 산업 키워드를 추출하고,상기 유사도 측정 단계는 상기 산업 키워드와 상기 상품 키워드의 유사도를 추출하는 융합 기술 및 신규 아이템 정보 제공 방법.