[요약]

제1장 연구의 개요

□ (연구배경) AI와 지식재산(IP) 데이터의 결합을 통한 산업 혁신 가속화
   ○ 최근 기업 혁신 성과의 요체인 특허, 상표 등 지식재산 데이터를 활용하여 산업혁신을 가속화하려는 노력이 활발하게 진행
   ○ 머신러닝(ML), 대규모 언어모델(LLM) 등 AI 기술과 지식재산 데이터를 접목, 기존 연구와 차별되는 독창적 연구 성과 창출 가능

       할 것으로 기대

□ (연구목적) AI와 지식재산 데이터를 결합하여 경제산업연구에 적용할 방법론 개발 및 구현
   ○ 우선적으로 최근 개발되고 있는 AI 모델(머신러닝 및 딥러닝)에 지식재산 데이터의 적용 가능성을 탐색
   ○ 단계적인 AI 모델 개발 로드맵을 통해 경제산업연구 방법을 고도화
      - (1차) 특허수명예측
      - (2차) 특허 분쟁가능성 예측
      - (3차) IP 경제성 분석모형 개발

제2장 특허-산업-상표 연계 DB 기반 마련

□ 지식재산(특허, 상표) 및 산업(기업, 산업, 경기, 무역 등) 관련 데이터를 수집･정제하여 자체 GPU 서버에 탑재
   ○ (지식재산 데이터) 특허 1억건, 상표 0.17억건
      - (국내) 1871~2024년 특허 548만건, 1950~2024년 상표 507만건
      - (해외) 1835~2024년 특허

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