A Study on Technology Monitoring Methodology Using a Transformer-based Model and Explainable AI(XAI)

본 연구는 한국어 Transformer 기반 언어모델인 KoBERT와 설명가능한 인공지능(XAI) 기법인 LIME을 결합한 기술모니터링 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 특허 데이터의 발명의 명칭과 요약을 활용하여 등록‧거절을 분류하고 LIME을 통해 주요 키워드를 도출하여 기술변화를 정밀하게 파악하는 것을 목표로 한다. 자율주행기술 분야를 사례로, 실험을 위해 윕스온에서 데이터를 수집하고 학습 과정에서 데이터 불균형 문제의 완화를 위해 Focal Loss를 적용했으며 실험 결과 전체 정확도는 약 80%로 나타났다. 하지만, 거절 분류 성능이 상대적으로 낮았으며 이는 발명의 명칭과 요약이 특허의 등록‧거절을 결정하는 기술적 차별점을 충분히 반영하기 어려운 한계점이 확인되었다. 한편, 출원연도를 기준으로 총 3개 구간으로 구분하여 분석한 결과, 최근 사회 및 인프라와 연계된 자율주행기술이 개발되고 있음을 확인하였다. 향후 연구에서는 거절 특허의 분류 성능 개선과 다양한 기술 분야를 대상으로 한 연구를 통해 범용성을 높일 예정이다.