특허DB 기반의 연구과제 중복성 판정 모델

A Model for Decision of R&D Project Similarity based on Patent Database

정부 R&D 과제의 기획 시, 예산의 중복 지원을 방지하기 위해 연구 관리 전담기관, 관련 부처 및 정부 차원에서 연구 과제의 중복성을 검토하고 있다. 그러나, 기존의 유사도 분석은 신규 과제 제안서와 기존의 R&D 과제 제안서를 키워드 중심으로 비교, 검색하는 방식에 의존하고 있어, 과제명의 일부 수정, 기술상의 단순 대치 등의 경우, 유사도를 정확히 측정하지 못하는 취약점이 존재한다. 본 연구는 이러한 키워드 중심의 유사도 분석의 한계점을 개선하고자, 특허분석 정보를 활용하여 세부 기술에 대한 데이터 중심의 분석 모델을 개발하여 과제의 중복성 및 연구 유사도 검사 모델을 개발하고자 한다. 특허 정보는 정부 R&D 특허동향조사사업을 통해 공표된 자료를 기반으로 한다. 본 연구에서는 이러한 자료 들을 중심으로 신규과제가 입력되었을 때, 이와 유사도가 가장 높은 기존 과제들의 목록과, 과제간의 유사도를 계산함을 목적으로 한다. 이를 위해, 집합 이론(Set Theory) 및 확률 이론을 기반으로 한 유사도 측정 모델을 제시한다. 본 연구의 결과는 과거에 수행했던 과제와 유사하거나 중복된 과제들을 사전에 걸러냄으로써 예산의 낭비를 막고, 유사/중복 과제의 신청을 사전에 방지함으로써 R&D 과제에 대한 정부 투자의 효율을 높이는 효과가 있을 것으로 기대된다.