기업과 대학교 교수 (연구자)는 산학연 협력 개발 파트너를 찾는 데에 어려움을 겪고 있음. 대부분 개인의 인맥을 활용하여서 연구 파트너를 찾는 것이 현실.

기업과 대학 연구자 간의 협력 파트너 성사는 매우 중요하므로 데이터 분석 결과를 기반으로 하여서 기업에게도, 교수에게도 적합한 연구 분야를 찾는 것이 필요하다고 생각하였음.

2. 수행기간

2020. 02. ~ 2020. 09. (진행중)

3. 연구방법

특허 데이터 추출 및 정제, 타 대학 특허데이터 크롤링, 데이터 정규화​

기업 데이터 중 업종 및 분야를 추출하고, 연구자 데이터 중 특허 데이터에서 키워드를 추출하여, 특허 데이터의 키워드에대해 TF-IDF점수를 계산하여 코사인 유사도 분석을 통해 적합한 특허 데이터를 기업에게 추천해주는 방식.

해당 큐레이팅을 위해 특허내 키워드를 뽑아내기 위한 기본적인 개념은 단어 빈도를 통한 키워드 추출을 기준으로 구상.

코사인 유사도는 두 벤터 간의 코사인 각도를 이용하여 구할 수 있는 두 벡터의 유사도를 의미. 

두 벡터의 방향이 완전히 동일한 경우에는 1의 값을 가지며, 90º의 각을 이루면 0, 180º로 반대의 방향을 가지면 -1의 값을 갖게 됨. 

즉, 결국 코사인 유사도는 -1 이상 1 이하의 값을 가지며 값이 1에 가까울수록 유사도가 높다고 판단할 수 있음. 

이를 직관적으로 이해하면 두 벡터가 가리키는 방향이 얼마나 유사한가를 의미.​

4. 활용방안

기업은 지식재산권을 확보하는데 있어 타기업과의 경쟁력 우위선점을 통해 기업 경쟁력을 강화 시킬 수 있음.