인공지능 기반 이종분류 모델 최적화 방법론 연구 용역
| KOS 유형 | 분류체계 |
|---|---|
| 관련 KOS | 한국표준산업분류 |
| 수요기관 | 한국특허전략개발원 |
| 공고기관 | 한국특허전략개발원 |
| 사업목적 | KOS 개발 |
| 사업년도 | 2025 |
| 사업기간 | 5개월 |
| 사업예산 | 50,000천원 |
| 사업ID | RFP-3-314 |
사업개요
사업명
인공지능 기반 이종분류 모델 최적화 방법론 연구 용역
(AI-based Heterogeneous Classification Model optimization methodology)
사업 세부목적
ㅇ 이종 분류체계의 개정ㆍ변동 대비 인공지능 특허 분류 모델의 효율적인 적용을 위한 방법론 개발
사업기간 및 예산
- 사업기간 : 계약체결일로부터 5개월
- 소요예산 : 50,000천원
사업내용
과업 내용
ㅇ 특허-한국표준산업분류(KSIC) AI 연계 모델 개선 방법론 연구
· KSIC 제11차 개정사항을 반영한 분류 모델 개선 방안 연구
· 분류세분, 분류통합, 명칭변경, 분류이동 등 분류 개정 유형 대응 방법론 도출
· 기존 특허-KSIC 분류 모델 최적화 및 분류 프로세스 최신화 방안 마련
ㅇ 분류 개정 대응 AI 분류 모델 구축 방법론 도출
· 분류체계 개정 시 AI 모델의 효율적 적용을 위한 모델 설계 방법 연구
· 향후 이종 분류체계 개정·변동에 대응 가능한 모델 적용 방법론 제시
ㅇ AI 분류 모델 검증 수행
· 신규 또는 세분된 분류 학습데이터 구축 및 전문가 검증 수행
· 특허 또는 기술 전문가 검토를 통한 분류 정확성 확보
ㅇ 분류 결과 정확도 검증 방안 마련
· AI 모델을 통해 분류된 특허 데이터의 정확도 검증 방법 제시
· 발주기관 협의를 통한 검증 수행 및 결과 분석
수행 방법
ㅇ 기존 특허-KSIC AI 연계 모델 및 분류체계 개정 사례 분석
ㅇ 분류 개정 유형별 대응 모델 설계 및 개선 방법론 연구
ㅇ 특허 데이터 기반 학습데이터 구축 및 모델 적용 테스트
ㅇ 외부 전문가 또는 제3기관을 통한 정확성 검증 수행
ㅇ 연구 결과 분석 및 개선 방법론 정립
주요 산출물
ㅇ 특허-KSIC AI 연계 모델 개선 방법론 연구보고서
ㅇ 분류 개정 대응 AI 분류 모델 구축 방법론
ㅇ 학습데이터 구축 및 모델 적용 결과 자료
ㅇ 분류 정확도 검증 결과 및 분석 보고서
ㅇ 사업 착수·중간·최종 보고서 및 연구 산출물 일체
(위 사업내용은 AI 요약과 연구팀 담당자의 검토를 거쳐 작성하였음)
관련정보
1. KOS 메타정보
- 한국표준산업분류(KOS_003)
2. 결과보고서
- (없음)
3. 관련 RFP
- (없음)
분류정보
| BRM | J005 | 산업·통상·중소기업>산업기술지원 |
|---|---|---|
| KDC | 502 | 잡저 |
| 323 | 산업경제 일반 | |
| DDC | 608 | Patents |
| 338 | Production | |
| ILC | vt | manufacturing; industrial production; large scale production |
| tayne | patents |