KR20210028595A

KR20210028595A - 검색 키워드 추천 및 확장 방법

Info

Publication number: KR20210028595A
Application number: KR1020200113394A
Authority: KR
Inventors: 윤정호
Original assignee: 주식회사 워트인텔리전스
Priority date: 2019-09-04
Filing date: 2020-09-04
Publication date: 2021-03-12
Also published as: US20210064621A1; KR20230168992A; KR102602889B1

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 특허 문헌 검색식의 최적화 방법에 있어서, 상기 특허 문헌 검색식을 입력받는 단계; 입력받은 특허 문헌 검색식을 기설정된 검색 연산자를 기준으로 복수의 그룹으로 구분하는 단계; 구분된 각 그룹에 포함된 각 검색어별로 관련도가 높은 적어도 하나의 검색어를 제1 검색 연산자를 이용하여 추가하는 단계; 상기 적어도 하나의 검색어가 추가된 복수의 그룹을 제2 검색 연산자로 연결하여 결합함으로써 제1 최종 검색식을 생성하는 단계; 및 상기 제1 최종 검색식을 사용자에게 제공하는 단계; 를 포함할 수 있다.

Description

검색 키워드 추천 및 확장 방법{A search keyword recommendation and expension method}

본 명세서는 특허 문헌 검색식을 최적화/확장하기 위한 방법, 이를 위한 장치 및 서버를 제안한다.

선행 기술 조사, 특허 가치 평가, 특허 무효 조사 등 다양한 분야에 특허 문헌 검색 기술/시스템이 활용되고 있다. 이러한 특허 문헌 검색 기술/시스템에서 사용자가 원하는 특허 문헌을 누락없이 검색하기 위해서는(즉, 특허 문헌 검색 결과의 질을 높이기 위해서는), 양질의 특허 문헌 검색식을 작성하는 것이 매우 중요하다.

하지만, 전문적인 용어가 기반이 되는 특허 문헌 검색식을 일반인(비전문가)가 작성하기란 매우 어려운 일이다. 나아가, 전문가의 경우라도, 모든 전문 용어를 다 알 수 없고 특허 검색 연산자의 종류도 매우 다양하기 때문에, 어느 하나의 특허 문헌도 누락되지 않도록 검색하기 위한 양질의 특허 문헌 검색식을 작성하기는 매우 어려운 일이다.

이에, 특허 문헌 검색식을 전문가뿐 아니라, 일반인(비전문가)도 잘 작성할 수 있도록 하기 위한 다양한 방법이 개발되고 있으며, 종래 기술로는 한국 특허 10-1103773호가 존재한다.

본 발명은, 사용자의 입력한 특허 문헌 검색식을 마치 전문가가 작성한 것과 같은 양질의 특허 문헌 검색식으로 최적화 및 확장하여 사용자에게 제공함으로써 보다 양질의 특허 문헌 검색 서비스를 제공하고자 함이 목적이다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 특허 문헌 검색식을 확장 및 최적화하여 사용자에게 제공하므로, 사용자는 자신이 찾고자 하는 특허 문헌을 누락없이 검색할 수 있어 양질의 특허 검색 서비스를 제공받을 수 있다는 효과가 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 특허 문헌 검색식을 다양한 검색 연산자를 활용하여 최적화하므로, 사용자가 복잡한 검색 연산자를 모두 숙지할 필요가 없어 특허 문헌 검색식을 작성하는 데 소요되는 시간 및 노력 등의 비용이 절감된다는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 특허 문헌 검색식의 최적화 방법에 관한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 검색식 최적화 방법을 제공하기 위한 화면 구성 UI(User Interface)를 예시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색식 최적화 결과를 제공하기 위한 화면 구성 UI를 예시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자가 입력한 특허 문헌 검색식에 대한 최적화 및 확장 결과인 제1 및 제2 최종 검색식을 정리한 표이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 검색어 확장 기능 실시예를 예시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색식 어시스턴스 UI 실시예를 예시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색어 추천 UI 실시예를 예시한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색식 최적화 서버의 블록도이다.

이하 설명하는 기술은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 이하 설명하는 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 이하 설명하는 기술의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 이하 설명하는 기술의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 예를 들어, 'A 및/또는 B'는 'A 또는 B 중 적어도 하나'의 의미로 해석될 수 있다. 또한, '/'는 '및' 또는 '또는'으로 해석될 수 있다.

본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다.

또, 방법 또는 동작 방법을 수행함에 있어서, 상기 방법을 이루는 각 과정들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 과정들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.

본 발명은 특허 문헌 검색식 최적화 시스템/방법/서버/장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 본 발명은 특허 문헌 검색 대상 데이터 베이스의 키워드, 번역어, 전문가의 검색식 기록 정보, 및 동의어/유사어/합성어/복합어 정보를 기반으로 학습하여, 최적의 항목 필드, 검색어 및/또는 검색 연산자가 포함된 최적의/양질의 검색식을 생성하는 것을 목표/특징으로 한다.

특허, 과학 기술 문헌, 논문, 상표, 디자인 등 지식 재산과 같은 전문적인 문헌을 검색하는 사용자들은, 찾고자 하는 특허 문헌의 누락이 없이 유효율이 높은 특허 문헌 검색식을 만드는데 가장 많은 시간과 노력을 들이고 있으며, 사용자별 전문적 지식, 경험 등에 따라 사용자간 격차가 매우 큰 영역에 해당한다. 이에, 본 발명은 전문적 지식, 경험이 없이도 간단한 특허 문헌 검색식의 입력만으로 필드, 연산자 사용, 유사 키워드 추천 등을 한번에 해결할 수 있는 검색식 최적화 서비스를 제공함이 목적이며, 그 결과 사용자간 격차를 줄이고 특허 문헌 검색식의 작성 문턱을 낮출 수 있는 효과가 발생한다.

즉, 본 발명에 따르면, 누구나 간단한 특허 문헌 검색식의 입력으로 전문가가 작성한 듯한 최적의 특허 문헌 검색식을 완성할 수 있게 된다. 특히 본 발명은, 단순한 검색어/키워드의 추천이 아닌, 검색 로직에 따른 검색 연산자까지 자동 생성해주는 것이어서, 복잡한 검색 연산자를 숙지하지 않고도 실제 전문가가 작성한 것과 같은 특허 문헌 검색식의 수준을 구현할 수 있다.

이하에서 후술하는 실시예들의 실행 주체는 특허 문헌 검색식 최적화 장치 또는 서버에 해당할 수 있다. 특히, 서버는 웹을 통해 특허 문헌 검색식 최적화 서비스를 제공하는 웹 서버, 또는 어플리케이션을 통해 특허 문헌 검색식 최적화 서비스를 제공하는 어플리케이션 서버에 해당할 수 있다. 특허 문헌 검색식 최적화 장치 또는 서버는 '검색식 최적화 장치' 또는 '검색식 최적화 서버'라 각각 약칭될 수 있으며, 이하에서는 설명의 편의를 위해 실시예의 실행 주체를 '검색식 최적화 서버'를 기준으로 후술하나, 이에 한정되는 것은 아니다.

본 발명은 검색식 최적화 방법에 해당하므로, 검색식에 사용되는 기본적인 검색 연산자에 대해 아래와 같이 정의한다. 그러나, 본 발명이 적용되는 검색 연산자의 범위는 이에 제한되지 않으며, 검색에 사용되는 종래의 다양한 검색 연산자뿐만 아니라, 새로 정의된 검색 연산자도 사용될 수 있음은 물론이다.

'및(and)' 연산자는 대상 검색어들이 모두 포함되어 있는 문헌을 검색하기 위한 검색 연산자로서, 'and'의 형태로 정의될 수 있다. 따라서, A and B가 입력될 경우 A 및 B가 모두 포함된 특허 문헌이 검색될 수 있다.

'또는(or)' 연산자는 대상 검색어 중 어느 하나를 포함하고 있는 문헌을 검색하기 위한 검색 연산자로서, 'or'의 형태로 정의될 수 있다. 따라서, A or B가 입력될 경우 A 또는 B가 포함된 특허 문헌이 검색될 수 있다.

항목 필드 연산자는, 대상 검색어의 검색 범위를 특허 문헌의 특정 데이터 항목으로 지정/특정/제한하기 위한 검색 연산자로서, 데이터 항목별로 정의될 수 있다. 특허 문헌의 데이터 항목은 특허 문헌의 서지 사항/정보에 해당하는 항목으로서, 예를 들어, 발명의 명칭, 요약, 청구항, 독립항, 상세한 설명, 배경 기술, 기술 분야, 발명의 효과, 도면, 번호, 발명의 명칭, 국가, 문헌 종류, 메인 IPC(International Patent Classification), 법적 상태, 유사도, 등급, 기술 테마, 공개 번호, 등록 번호, 특허 번호, 공개일, 등록일, 등록 공고일, 출원 번호, 출원일, 우선권 번호, 최우선일, 존속 기간 만료일, 출원인, 출원인 국적, 현재 권리자, 현재 권리자 국적, 발명자, 발명자 국적, 특허 평가 등급, 권리 등급, 기술 등급, 활용 등급, 패밀리 특허 문헌, 인용 문헌, 피인용 문헌, 청구항 깊이, 청구항 단어 수, 청구항 관계, 소송 여부 및 소송 종류 등이 이에 해당할 수 있다.

괄호 연산자는 검색어 및 검색식을 그룹핑하는 기능을 수행하는 검색 연산자로서, '()'의 형태로 정의될 수 있다.

부정 연산자는 검색어가 포함되지 않은 문헌을 검색하기 위한 검색 연산자로서, 'Not'의 형태로 정의될 수 있다. 따라서, 'Not A'가 입력된 경우, A가 포함되지 않은 특허 문헌이 검색될 수 있다.

글자수 제한 연산자는 대상 검색어들 사이에 포함된 글자 수(n)를 설정하기 위한 검색 연산자이며, 'A/n' 또는 'N/n'의 형태로 정의될 수 있다. 예를 들어, 'A A/n B'가 입력된 경우, A와 B 사이에 단어가 n개 이하로 포함된 문헌이 검색될 수 있다. 다른 예로서, 'A N/n B'가 입력된 경우, 순서에 관계없이 A와 B사이에 단어가 n개 이하로 포함된 문헌이 검색될 수 있다. 전자의 경우 문헌 검색 시, A 및 B의 순서를 고려한다.

거리 연산자는 대상 검색어들 사이의 거리를 설정하기 위한 검색 연산자이며, 'near' 또는 'adj'의 형태로 정의될 수 있다. 예를 들어, 'A near B'가 입력된 경우, 순서에 관계없이 A와 B 사이가 기설정된 거리 미만으로 가깝게 포함되어 있는 문헌이 검색될 수 있다. 다른 예로서, 'A adj B'가 입력된 경우, A와 B 사이가 기설정된 거리 미만으로 가깝게 포함되어 있는 문헌이 검색될 수 있다. 후자의 경우 문헌 검색 시, A 및 B의 순서를 고려한다.

다만, 글자수 제한 연산자 및 거리 연산자는 상술한 실시예에 한정되지 않으며, 연산자에 삽입되는 숫자를 대상 검색어들 사이의 단어수, 형태소, 띄어쓰기 또는 거리로 정의될 수도 있다. 즉, 연산자는 위와 같은 형태로 정의되지만, 삽입되는 숫자에 대해서는 실시예에 따라 다양하게 설정/정의될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 특허 문헌 검색식의 최적화 방법에 관한 순서도이다.

실시예에 따라, 본 순서도에 도시된 단계 중 적어도 하나의 단계는 제외되거나, 새로운 단계가 추가될 수 있다.

도 1을 참조하면, 검색식 최적화 서버는, 우선 특허 문헌 검색식을 사용자로부터 입력받을 수 있다(S101). 여기서 입력된 특허 문헌 검색식은 사용자가 직접 타이핑으로 입력한 특허 문헌 검색식을 의미할 뿐 아니라, 본 명세서에서 제안되는 실시예/기능 중 적어도 하나를 이용하여 업데이트/편집/확장/최적화 된 특허 문헌 검색식을 포괄적으로 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 예를 들어, 본 단계에서 입력되는 특허 문헌 검색식은 본 단계를 통해 이미 확장/최적화 된 특허 문헌 검색식이 이하의 도 5 내지 7의 실시예를 통해 업데이트/편집된 특허 문헌 검색식을 포함하는 것으로 해석될 수 있다.

사용자에 의해 입력된 특허 문헌 검색식은 이후의 절차를 통해 확장 및 최적화되므로, 사용자는 입력할 특허 문헌 검색식을 공들여 작성할 필요가 없으며, 찾고자 하는 특허 문헌에 대한 가장 필수적이라고 생각되는 검색어 및 간단한 검색 연산자만을 사용하여 특허 문헌 검색식을 작성하여 입력할 수 있다.

다음으로, 검색식 최적화 서버는, 특허 문헌 검색식을 기설정된 검색 연산자를 기준으로 하여 복수의 그룹으로 구분할 수 있다(S102). 이때 복수의 그룹을 구분하기 위한 연산자는 다양한 검색 연산자로 설정될 수 있는데, 예를 들어, 항목 필드 연산자, 및(and) 연산자, 또는(or) 연산자, 괄호 연산자, 부정(Not) 연산자 중 적어도 하나에 해당할 수 있다. 그러나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 또는 서버 관리자에 의해 그룹 구분에 사용될 다양한 검색 연산자가 설정될 수 있음은 물론이다.

예를 들어, 하기와 같은 특허 문헌 검색식 입력된 경우를 가정해볼 수 있다:

예시 1) ((유기 organic) a/1 (발광 emit* 형광)) 방법 method) and (다이오드 diode)

예시 2) key:(줄기 a/1 세포) and dsc:(아토피 atopic*)

이때, 기설정된 연산자가 '및(and)'인 경우, 상기 예시들은 아래와 같이 그룹으로 구분될 수 있다.

예시 1)

- 그룹 1: (((유기 organic) a/1 (발광 emit* 형광)) 방법 method))

- 그룹 2: (다이오드 diode)

예시 2)

- 그룹 1: key:(줄기 a/1 세포)

- 그룹 2: dsc:(아토피 atopic*)

그룹을 구분하기 위한 기설정된 검색 연산자가, 항목 필드 연산자 및 '및(and)' 연산자 중 적어도 하나에 해당하는 경우, '및(and)' 연산자 중 한 쌍의 괄호 연산자 안에 포함된 '및(and)' 연산자는 그룹 구분을 위한 검색 연산자로 인식되지 않을 수 있다. 한 쌍의 괄호 안에서 '및(and)' 연산자로 묶인 검색어들은 하나의 그룹으로 그룹핑하고자 하는 것이 사용자의 의도로 봄이 타당하기 때문이다.

복수의 그룹을 구분하기 위한 연산자가 복수개 존재하는 경우, 복수의 연산자들간에는 그룹핑을 위한 우선 순위가 설정될 수 있다. 예를 들어, 제1 연산자가 제2 연산자보다 높은 우선 순위를 갖도록 설정될 수 있으며, 이 경우 검색식 최적화 서버는 제1 연산자를 기준으로 특허 문헌 검색식을 1차로 그룹핑한 뒤, 1차 그룹핑된 그룹별로 제2 연산자를 기준으로 2차 그룹핑을 수행할 수 있다.

다음으로, 검색식 최적화 서버는, 각 그룹 내의 각 검색어별 관련도가 높은 검색어를 제1 검색 연산자를 이용하여 추가할 수 있다(S103).

검색식 최적화 서버는 본 단계를 수행하기 위해, 동의어 데이터, 유의어 데이터, 번역어 데이터, 특허 문헌 텍스트 원본 데이터, 특허 문헌 텍스트의 번역본 데이터 및 검색식 기록 데이터 중 적어도 하나를 사전에 학습하고, 학습 결과를 기초로 검색어와 관련도가 높은 키워드를 추출하기 위한 모델을 구축할 수 있다. 이러한 키워드 추출 모델은 학습한 결과에 기초하여, 각 검색어의 동의어, 유의어 또는 번역어에 해당하는 키워드이거나, 각 검색어와 동일한 특허 문헌 내에 존재하거나, 상기 동일한 특허 문헌 내에서 위치가 가까운 키워드일수록 관련도를 높게 평가할 수 있다. 학습에는 다양한 머신 러닝 기술, 딥 러닝 기술이 사용될 수 있다.

검색식 최적화 서버는 이렇게 구축된 모델을 이용하여/기초로 각 검색어와 관련도가 높은 키워드를 기설정된 개수만큼 추출할 수 있으며, 추출한 키워드를 각 그룹 내의 각 검색어별로 제1 검색 연산자를 이용하여 추가할 수 있다. 제1 검색 연산자는 특허 검색 서비스를 제공하는 사업자의 정책에 의해 다양한 검색 연산자로 설정될 수 있는데, 예를 들어, '또는(or)' 연산자, 또는 '및(and)' 연산자로 설정될 수 있다. '또는(or)' 연산자를 이용하여 검색어가 추가되는 경우를 예로 들면, 제1 그룹 내에 '유기'라는 검색어가 존재하는 경우, 검색식 최적화 서버는 '유기'의 번역어인 'organic'을 관련도가 높은 키워드로서 추출할 수 있으며, 이를 '유기'와 '또는(or)' 연산자를 이용하여 연결할 수 있다. 그 결과, 제1 그룹 내에서 '유기'는 '유기 or organic'의 형태로 대체됨으로써 관련도 높은 검색어가 추가된다. 만일, 각 검색어와 관련도가 높은 키워드 중 기설정된 개수의 제한으로 인해 추출되지 않은 잔여 키워드가 존재하는 경우, 검색식 최적화 서버는 잔여 키워드를 추천 검색어로서 사용자에게 제공할 수 있다.

다음으로, 검색식 최적화 서버는 각 그룹별로 특허 문헌의 데이터 항목 중 검색을 수행할 항목을 특정하기 위한 항목 필드 연산자를 추가할 수 있다(S104). 이를 위해, 검색식 최적화 서버는 특허 문헌 텍스트 원본 데이터 및 특허 문헌 텍스트 번역본 데이터 중 적어도 하나를 데이터 항목별로 구분하여 학습함으로써 각 그룹이 검색될 확률이 가장 높은 데이터 항목을 추출하기 위한 모델을 구축할 수 있다. 이렇게 구축된 데이터 항목 추출 모델은, 검색될 확률이 가장 높은 데이터 항목을 추출할 때, 각 항목별 평균 분량을 고려할 수 있다. 보다 상세하게는, 데이터 항목 추출 모델은, 각 데이터 항목별 평균 분량을 도출하고, 도출한 각 데이터 항목 평균 분량 대비 각 데이터 항목 내에서 상기 각 그룹이 검색되는 평균 횟수를 산출함으로써 검색될 확률이 가장 높은 데이터 항목을 추출할 수 있다. 예를 들어, 청구항의 평균 분량이 5 단어이고, 발명의 상세한 설명의 평균 분량이 20 단어인 경우를 가정해볼 수 있다. 이 경우, 청구항에서 대상 검색어/그룹이 평균적으로 1번 검색되면 청구항에 대한 검색 확률은 20%(=1/5)이고, 발명의 상세한 설명에서 대상 검색어/그룹이 1번 검색되면 발명의 상세한 설명에 대한 검색 확률은 5%(=1/20)으로 각각 도출될 수 있다. 그 결과, 데이터 항목 추출 모델은 검색 확률이 더 높은 청구항을 검색될 확률이 가장 높은 데이터 항목으로서 추출하게 되는 것이다.

검색식 최적화 서버는 이렇게 구축한 모델을 기초로/이용하여 각 그룹별로 검색될 확률이 가장 높은 데이터 항목을 추출할 수 있으며, 추출한 데이터 항목에 대한 항목 필드 연산자를 각 그룹별로 추가할 수 있다.

예를 들어, 상기 예시 1)의 그룹 1의 경우, 검색식 최적화 서버는 데이터 항목 추출 모델에 그룹 1(또는 그룹 1에 포함되어 있는 검색어 중 적어도 하나)을 입력하여 가장 많이 검색되는 데이터 항목을 추출할 수 있다. 만일, 추출된 데이터 항목이 청구항인 경우, 검색식 최적화 서버는 그룹 1에 대하여 청구항에 대응되는 항목 필드 연산자인 'CLA:'를 추가할 수 있다. 그 결과, 그룹 1은 'CLA: ((유기 organic) a/1 (발광 emit* 형광)) 방법 method)'와 같은 형식으로 작성됨으로써 항목 필드 연산자가 추가될 수 있다.

만일, 예시 2와 같이 이미 항목 데이터 필드가 삽입되어 있는 그룹이 존재하는 경우, 검색식 최적화 서버는 해당 항목 데이터 필드는 모두 삭제/제외한 후 데이터 항목 추출 모델을 이용하여 새롭게 추출한 데이터 항목 필드를 추가할 수 있다.

다음으로, 검색식 최적화 서버는 항목 필드 연산자가 추가된 그룹을 제2 검색 연산자로 연결하여 하나의 검색식으로 결합함으로써 제1 최종 검색식을 생성할 수 있다(S105). 제2 검색 연산자는 특허 검색 서비스를 제공하는 사업자의 정책에 의해 다양한 검색 연산자로 설정될 수 있는데, 예를 들어, '및(and)' 연산자, 또는 '또는(or)' 연산자로 설정될 수 있다. 제2 검색 연산자가 '및(and)' 연산자가 설정된 경우를 상기 예시 1을 전제로 하여 예를 들면, '(((유기 organic) a/1 (발광 emit* 형광)) 방법 method) and (다이오드 diode)'와 같이 '및(and)' 연산자를 통해 두 그룹이 연결됨으로써 제1 최종 검색식이 완성되게 된다.

본 순서도에는 도시하지 않았으나, 만일 S104 단계의 수행 결과, 그룹별로 동일한 항목 필드 연산자가 추가되는 경우가 발생할 수 있다. 이 경우, 검색식 최적화 서버는 동일한/중복되는 항목 필드 연산자가 할당된 그룹끼리 기설정된 연산자(예를 들어, '및(and)' 또는 '또는(or)' 연산자)를 통해 연결한 후, 연결된 그룹들에 대하여 상기 동일한/중복되는 항목 필드 연산자를 추가함으로써 제1 최종 검색식을 생성할 수 있다.

예를 들어, 예시 1의 그룹 1 및 2에 새롭게 할당된 항목 필드 연산자가 'CLA:'로 공통되는 경우, 검색식 최적화 서버는 그룹 1 및 2를 '및(and)'로 연결한 뒤 'CLA:'를 추가함으로써 제1 최종 검색식을 생성할 수 있다. 그 결과, 'CLA:((((유기 organic) a/1 (발광 emit* 형광)) 방법 method) and (다이오드 diode))' 형태의 제1 최종 검색식이 생성되게 된다.

마지막으로, 검색식 최적화 서버는 생성한 제1 최종 검색식을 사용자에게 제공할 수 있다(S106).

본 순서도에는 도시하지 않았으나, 본 순서도를 진행하기 전 특허 문헌 검색식의 유효성을 검사하는 단계가 선행될 수 있다. 예를 들어, 검색식 최적화 서버는 사용자가 입력한 특허 문헌 검색식에서 괄호의 쌍이 알맞게 포함되어 있는지, 오타는 없는지 등을 선행적으로 판단하여, 사용자가 유효한 특허 문헌 검색식을 입력할 수 있도록 가이드할 수 있다.

본 순서도의 각 단계는 검색식 최적화 서버(또는 장치)의 구성 요소에 의해 수행되는 동작으로 설명될 수 있다. 예를 들어, 첫 번째 단계는 특허 문헌 검색식 입력부, 두 번째 단계는 그룹 구분부, 세 번째 단계는 검색어 추가부, 네 번째 단계는 항목 필드 연산자 추가부, 다섯 번째 단계는 제1 최종 검색식 생성부, 마지막 단계는 제1 최종 검색식 제공부에 의해 각각 수행되는 단계로 해석될 수 있다. 즉, 검색식 최적화 서버의 구성 요소는 기능적인 구성 요소들로 구분될 수 있으며, 해당 구성 요소들은 각 기능을 수행하기 위해 적어도 하나의 하드웨어/소프트웨어적인 구성 요소로 구현될 수 있으며, 예를 들어, 도 8의 블록도의 구성 요소 중 적어도 하나로 구현될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 검색식 최적화 방법을 제공하기 위한 화면 구성 UI(User Interface)를 예시한 도면이다.

도 2를 참조하면, 검색식 최적화 서버는 기본적으로 사용자에게 특허 문헌 검색식을 입력할 수 있도록 하기 위한 검색식 입력 UI/창/기능(210)을 제공할 수 있으며, 사용자는 이를 통해 특허 문헌 검색식을 입력할 수 있다. 기본적으로 검색식 최적화 서버는 사용자가 입력한 특허 문헌 검색식에 대한 검색 결과를 제공할 수 있다. 나아가, 검색식 최적화 서버는 앞서 상술한 검색식 최적화 방법에 대한 사용자 입력을 수신하기 위한 검색식 최적화 아이콘(220)을 제공할 수 있다. 사용자는 검색식 입력 UI/창/기능을 통해 기초가 되는 특허 문헌 검색식을 입력할 수 있으며, 이에 대한 최적화를 원할 경우 검색식 최적화 아이콘(220)을 클릭/선택/터치(230)함으로써 특허 문헌 검색식에 대한 최적화를 검색식 최적화 서버에 명령/지시할 수 있다.

검색식 최적화 서버는 사용자의 검색식 최적화 명령/지시를 수신하면, 검색식 입력 UI/창/기능(210)에 입력된 특허 문헌 검색식을 기초로 도 1에서 제안된 방법에 따라 최적화를 수행할 수 있다.

특허 문헌 검색식을 최적화하는 동안, 검색식 최적화 서버는 검색식을 최적화 진행 중임을 나타내는 그래픽 UI(240)를 사용자에게 제공함으로써 최적화가 진행되는 동안 사용자의 대기를 유도할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색식 최적화 결과를 제공하기 위한 화면 구성 UI를 예시한 도면이다.

도 3을 참조하면, 검색식 최적화 서버는 사용자가 입력한 특허 문헌 검색식을 최적화 한 결과인 제1 최종 검색식(310-1)을 사용자에게 제공할 수 있다.

나아가, 검색식 최적화 서버는 사용자가 입력한 특허 문헌 검색식을 확장한 결과인 제2 최종 검색식(310-2)도 제1 최종 검색식(310-1)과 함께 제공할 수 있다. 사용자는 검색식의 기본적인/전체적인 틀은 유지한 채, 검색어만 확장하고 싶은 경우가 있을 수 있다. 이러한 사용자의 요구를 만족시키기 위해, 본 발명의 검색식 최적화 서버는 사용자가 입력한 특허 문헌 검색식의 전체적인 틀은 유지한 채, 검색어에 대한 확장만 수행한 결과인 제2 최종 검색식(310-2)을 제공할 수도 있다. 이 경우, 검색식 최적화 서버는 도 1의 S101 내지 S103 단계를 수행함으로써 각 그룹 내의 각 검색어에 대한 확장을 수행하고, 각 그룹을 제2 검색 연산자로 연결하여 결합함으로써 제2 최종 검색식(310-2)을 생성할 수 있다.

검색식 최적화 서버는 최적화 및 확장 결과인 제1 및 제2 최종 검색식을 동시에 제공(310)할 수 있으며, 두 최종 검색식들(310-1, 310-2) 중 사용자가 하나를 선택할 수 있도록 하기 위한 선택 기능을 제공할 수 있다. 사용자는 제공되는 제1 및 제2 최종 검색식(310-1, 310-2) 중 검색에 사용하고자 하는 어느 하나의 최종 검색식에 대한 선택 입력을 수행할 수 있으며, 검색식 최적화 서버는 사용자의 선택 입력이 수신된 최종 검색식에 대한 검색을 수행할 수 있다.

본 명세서에서는 설명의 편의를 위해 제1 및 제2 최종 검색식을 구분하여 설명하였으나 각 용어의 숫자에 의미가 한정되는 것은 아니며, 설명의 편의 및 실시예의 설명 순서에 따라 제1 최종 검색식은 제2 최종 검색식으로, 제2 최종 검색식은 제1 최종 검색식으로 지칭 및 설명될 수 있음은 물론이다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 사용자가 입력한 특허 문헌 검색식에 대한 최적화 및 확장 결과인 제1 및 제2 최종 검색식을 정리한 표이다.

도 4를 참조하면, 제1 최종 검색식의 경우 모두 항목 필드 연산자가 삽입되는 형태로 생성됨을 알 수 있으며, 제2 최종 검색식의 경우 사용자가 입력한 특허 문헌 검색식의 틀을 유지한 상태로 검색어가 확장되는 형태로 생성되는 것을 확인할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 검색어 확장 기능 실시예를 예시한 도면이다.

도 5를 참조하면, 검색식 최적화 서버는 사용자가 직접 확장할 검색어를 선택할 수 있도록 하기 위한 검색어 확장 기능을 제공할 수 있다.

보다 상세하게는, 검색식 최적화 서버는 사용자로부터 특허 문헌 검색식을 입력받을 수 있고, 이를 복수의 그룹으로 구분할 수 있다. 이에 대한 설명은, 앞서 도 1을 참조하여 상술한 S101 및 S102 단계에 대한 설명으로 대체될 수 있다.

검색식 최적화 서버는 복수의 그룹으로 구분한 결과를 알림창 형태(510)로 사용자에게 제공할 수 있으며(본 도면의 경우 Group1 및 Group2), 사용자가 검색어/검색식 확장을 수행하고자 하는 그룹을 선택 입력할 수 있도록 하기 위한 그룹 선택 기능을 제공할 수 있다. 이 경우, 사용자는 확장하고자 하는 그룹을 선택할 수 있고, 검색식최적화 서버는 선택된 그룹의 창을 활성화 표시(본 도면의 경우 Group1의 창)함으로써 사용자에게 확장 대상 그룹에 대한 정보를 제공할 수 있다.

검색식 최적화 서버는 키워드 추출 모델을 이용하여 각 그룹별 관련도가 높은 키워드를 추출할 수 있다. 검색식 최적화 서버는, 사용자의 그룹 선택 입력에 따라 선택된 그룹에 대한 키워드를 제공할 수 있다. 이때, 검색식 최적화 서버는, 본 도면에 도시한 바와 같이, 사용자가 선택 입력할 수 있도록 각 키워드를 아이콘 형태로 제공(520)할 수 있다. 검색식 최적화 서버는 키워드 아이콘에 대한 사용자의 선택 입력이 수신되면 선택된 키워드 아이콘을 활성화할 수 있으며, 활성화된 키워드에 대한 정보를 활성화 된 그룹의 창 하단에 표시(530)할 수 있다. 이때 검색식 최적화 서버는 선택된 키워드 전체에 대한 해지/해제를 명령할 수 있는 기능 아이콘을 활성화된 키워드 표시와 함께 그룹의 창 하단에 표시(530)할 수 있다.

검색식 최적화 서버는 선택된 키워드의 그룹 추가 수행 명령을 사용자로부터 입력받기 위한 '선택단어 검색어에 추가' 기능 아이콘(540)을 제공할 수 있으며, 이(540)에 대한 사용자 입력을 수신하면 현재 활성화 중인 키워드를 대응되는(혹은 현재 활성화 표시된) 그룹에 검색어로서 추가함으로써 특허 문헌 검색식을 생성할 수 있다.

사용자는 본 실시예를 반복적으로 수행함으로써 특허 문헌 검색식을 확장/최적화할 수 있으며, 자신이 만족하는 수준까지 특허 문헌 검색식을 지속적으로 업데이트하여 양질의 특허 문헌 검색식을 완성할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색식 어시스턴스 UI 실시예를 예시한 도면이다.

검색식 최적화 서버는, 사용자로부터 검색어만 입력받으면 이를 이용하여 자동으로 최종 검색식을 완성해주는 검색식 어시스턴스 UI(600)를 제공할 수 있다. 특히, 검색식 어시스턴스 UI(600)는 입력된 검색어들간의 위치 관계를 이용하여 최종 검색식을 완성할 수 있다.

일 실시예로서 검색식 어시스턴스 UI(600)는, 본 도면에 도시한 바와 같이, 복수의 검색어들이 입력되는 입력창이 복수의 행 및 열로 구성된 표 형태(610)로 구성될 수 있다. 검색식 어시스턴스 UI(600)에 입력된 검색어는 다른 검색어와의 위치 관계에 따라 기설정된 검색 연산자를 통해 연결될 수 있다.

예를 들어, 검색식 최적화 서버는, 검색식 어시스턴스 UI(600)에 입력된 검색어들에 대해 1차적으로 행 방향으로 연결하여 간이 검색식을 완성할 수 있다. 다음으로, 검색식 최적화 서버는, 각 행별로 완성된 간이 검색식에 대하여 2차적으로 열 방향으로 연결하여 최종 검색식을 완성할 수 있다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며, 1차적으로 열 방향으로 연결한 뒤, 2차적으로 행 방향으로 연결할 수도 있다.

연결은 기설정된 검색 연산자를 통해 수행될 수 있는데, 행 방향으로는 '또는(or)' 및 괄호 연산자를 통해 수행될 수 있으며, 열 방향으로는 '및(and)' 연산자를 통해 수행될 수 있다. 보다 구체적으로, 검색식 최적화 서버는 행 방향으로 입력된 검색어들을 '또는(or)' 연산자로 연결한 뒤 괄호 연산자로 그룹핑함으로써 간이 검색식을 완성할 수 있으며, 행 방향으로 완성된 각 간이 검색식에 대해 열 방향으로 '및(and)' 연산자를 이용하여 연결함으로써 최종 검색식을 완성할 수 있다.

그러나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않으며, 행, 열, 대각선 방향 등 다양한 방향별로 다양한 검색 연산자들이 설정될 수 있음은 물론이다.

이외에도, 검색식 최적화 서버는 기본적인 검색 연산자를 선택 입력할 수 있도록 이들에 대한 선택 아이콘(620)을 본 도면과 같이 제공할 수 있으며(본 도면의 경우 '및(and)', '또는(or)', '부정(not)' 연산자에 대한 아이콘 제공), 사용자는 검색어뿐 아니라 이들(620)에 대한 선택 입력을 수행함으로써 특허 문헌 검색식을 보다 세밀하게 생성/편집할 수 있다.

검색식 어시스턴스 UI(600)는 사용자 입력에 따라 현재까지 완성된 특허 문헌 검색식에 대한 미리보기 기능(630)을 제공할 수 있으며, 미리보기 기능(630)에서 제공 중인 특허 문헌 검색식과 동일한 검색식의 생성을 지시/명령하기 위한 검색식 생성 기능(640)을 제공할 수 있다. 사용자는 미리보기 기능(630)을 통해 현재까지 완성된 특허 문헌 검색식을 확인할 수 있으며, 완성이 되었다고 판단되면 검색식 생성 기능(640)을 선택하여 최종 특허 문헌 검색식을 완성할 수 있다.

이러한 본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자의 단순한 검색어 입력만으로도 쉽게 특허 문헌 검색식이 완성되므로, 사용자가 검색 연산자를 모두 숙지할 필요가 없으며 복잡한 특허 문헌 검색식 작성에 들어가는 시간 및 노력이 크게 절감된다는 효과를 갖는다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색어 추천 UI 실시예를 예시한 도면이다.

검색식 최적화 서버는, 사용자에게 검색어를 추천하기 위한 검색어 추천 UI를 제공할 수 있다. 앞서 상술한 실시예서처럼, 검색식 최적화 서버는 사용자가 입력한 특허 문헌 검색식에 대해 직접 최적화를 수행할 수도 있으나, 사용자가 검색어를 입력하면 이에 대해 확장 가능한 다양한 키워드(730)를 추천하는 방식으로 최적화를 수행할 수 있다.

검색식 최적화 서버는 사용자로부터 검색어 추천 UI를 통해 검색어를 입력받고(710), 키워드 추출 모델을 이용하여 입력받은 검색어와 관련도가 높은 적어도 하나의 키워드(730)를 추출할 수 있다. 나아가, 검색식 최적화 서버는 추출한 키워드(730)를 사용자에게 추천 검색어로서 제공할 수 있다. 이때, 검색식 최적화 서버는 추출 키워드(730)를 입력받은 검색어와의 관련도에 따라 복수의 뎁스(depth)/레벨(720)로 구분하여 추천 검색어로서 제공할 수 있다.

예를 들어, 추출한 키워드(730)가 입력된 검색어의 동의어 또는 번역어에 해당하는 경우 해당 키워드(730)는 제1 뎁스/레벨로(본 도면에 예시), 추출한 키워드(730)가 검색어의 유사어 또는 복합어에 해당하는 경우 해당 키워드(730)는 제2 뎁스/레벨로, 추출한 키워드(730)가 유사어 또는 복합어의 확장 키워드에 해당하는 경우 해당 키워드(730)는 제3 뎁스/레벨로 각각 제공될 수 있다. 이때, 제3 뎁스/레벨의 키워드는, 앞서 상술한 키워드 추출 모델을 이용해 유사어 또는 복합어와 관련도가 높은 키워드를 추출함으로써 도출될 수 있다.

즉, 검색식 최적화 서버는 사용자가 입력한 검색어에 대하여 관련도에 따라 뎁스/레벨(720)을 구분하고, 구분된 뎁스/레벨(720)에 따라 단계적으로 검색어(730)를 추천할 수 있다. 너무 많은 검색어(730)가 한 번에 추천되는 경우 사용자는 어떤 검색어를 선택해야 할지 혼란스러울 수 있다. 따라서, 본 발명은 관련도에 따라 추천 검색어(730)를 단계적으로 제공함으로써 사용자가 보다 쉽고 효율적으로 검색어를 차용할 수 있도록 돕는다.

검색식 최적화 서버는 검색어 추천 UI를 통해 추천된 검색어(730)를 이용하여 바로 특허 문헌 검색식을 작성할 수 있도록 하기 위한 특허 문헌 검색식 작성 기능을 제공할 수 있다. 이를 위해, 검색어 추천 UI 내에서, 추천 검색어(730) 및 검색 연산자가 사용자에 의해 선택 가능한 아이콘 형태로 제공될 수 있으며, 작성 중인 특허 문헌 검색식에 대한 미리보기 기능 역시 제공될 수 있다. 따라서, 사용자는 검색어 추천 UI를 통해 추천된 검색어(730)와 검색 연산자를 선택함으로써 바로 특허 문헌 검색식을 작성할 수 있으며, 미리보기 기능을 통해 현재까지 작성된 특허 문헌 검색식을 바로 확인할 수 있다.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색식 최적화 서버의 블록도이다.

도 8을 참조하면, 검색식 최적화 서버는 프로세서(810), 메모리 유닛(820) 및 통신 유닛(830)을 포함할 수 있다. 각 구성 요소는 적어도 하나의 하드웨어/소프트웨어적인 구성 요소를 통해 구현될 수 있다.

메모리 유닛(820)은, 비디오, 오디오, 사진, 동영상, 애플리케이션, 파일 등 다양한 디지털 데이터를 저장할 수 있다. 메모리 유닛(820)은 플래시 메모리, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive) 등의 다양한 디지털 데이터 저장 공간을 나타낸다.

통신 유닛(830)은 디바이스 외부와 다양한 프로토콜을 사용하여 통신을 수행, 데이터를 송신/수신할 수 있다. 통신 유닛(830)은 유선 또는 무선으로 외부 네트워크에 접속하여, 디지털 데이터를 송신/수신할 수 있다.

프로세서(810)는 메모리 유닛(820)에 저장된 다양한 애플리케이션을 실행하고, 데이터를 프로세싱할 수 있다. 또한, 프로세서(810)는 본 명세서에서 설명된 실시예를 수행하기 위해 적어도 하나의 유닛을 제어할 수도 있다. 따라서, 프로세서(810)는 검색식 최적화 서버로 대체되어 설명될 수 있다. 프로세서(810)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), AP(Application Processor), AP(Application Processor) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 적어도 하나 포함하여 구성될 수 있다.

본 블록도에 관한 설명은 검색식 최적화 장치에도 동일하게 적용될 수 있다.

본 발명에 따른 실시예는 다양한 수단, 예를 들어, 하드웨어, 펌웨어(firmware), 소프트웨어 또는 그것들의 결합 등에 의해 구현될 수 있다. 하드웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 하나 또는 그 이상의 ASICs(application specific integrated circuits), DSPs(digital signal processors), DSPDs(digital signal processing devices), PLDs(programmable logic devices), FPGAs(field programmable gate arrays), 프로세서, 콘트롤러, 마이크로 콘트롤러, 마이크로 프로세서 등에 의해 구현될 수 있다.

또한, 펌웨어나 소프트웨어에 의한 구현의 경우, 본 발명의 일 실시예는 이상에서 설명된 기능 또는 동작들을 수행하는 모듈, 절차, 함수 등의 형태로 구현되어, 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(Magnetic Media), CD-ROM(Compact Disk Read Only Memory), DVD(Digital Video Disk)와 같은 광 기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

아울러, 본 발명에 따른 장치나 단말은 하나 이상의 프로세서로 하여금 앞서 설명한 기능들과 프로세스를 수행하도록 하는 명령에 의하여 구동될 수 있다. 예를 들어 그러한 명령으로는, 예컨대 JavaScript나 ECMAScript 명령 등의 스크립트 명령과 같은 해석되는 명령이나 실행 가능한 코드 혹은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장되는 기타의 명령이 포함될 수 있다. 나아가 본 발명에 따른 장치는 서버 팜(Server Farm)과 같이 네트워크에 걸쳐서 분산형으로 구현될 수 있으며, 혹은 단일의 컴퓨터 장치에서 구현될 수도 있다.

또한, 본 발명에 따른 장치에 탑재되고 본 발명에 따른 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램(프로그램, 소프트웨어, 소프트웨어 어플리케이션, 스크립트 혹은 코드로도 알려져 있음)은 컴파일 되거나 해석된 언어나 선험적 혹은 절차적 언어를 포함하는 프로그래밍 언어의 어떠한 형태로도 작성될 수 있으며, 독립형 프로그램이나 모듈, 컴포넌트, 서브루틴 혹은 컴퓨터 환경에서 사용하기에 적합한 다른 유닛을 포함하여 어떠한 형태로도 전개될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 파일 시스템의 파일에 반드시 대응하는 것은 아니다. 프로그램은 요청된 프로그램에 제공되는 단일 파일 내에, 혹은 다중의 상호 작용하는 파일(예컨대, 하나 이상의 모듈, 하위 프로그램 혹은 코드의 일부를 저장하는 파일) 내에, 혹은 다른 프로그램이나 데이터를 보유하는 파일의 일부(예컨대, 마크업 언어 문서 내에 저장되는 하나 이상의 스크립트) 내에 저장될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 하나의 사이트에 위치하거나 복수의 사이트에 걸쳐서 분산되어 통신 네트워크에 의해 상호 접속된 다중 컴퓨터나 하나의 컴퓨터 상에서 실행되도록 전개될 수 있다.

설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시예들을 병합하여 새로운 실시예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 또한, 본 발명은 상술한 바와 같이 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상술한 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.

또한, 이상에서는 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 명세서는 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구 범위에서 청구하는 요지를 벗어남이 없이 당해 명세서가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 명세서의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

810: 프로세서
820: 메모리 유닛
830: 통신 유닛

Claims

특허 문헌 검색식의 최적화 방법에 있어서,
상기 특허 문헌 검색식을 입력받는 단계;
입력받은 특허 문헌 검색식을 기설정된 검색 연산자를 기준으로 복수의 그룹으로 구분하는 단계;
구분된 각 그룹에 포함된 각 검색어별로 관련도가 높은 적어도 하나의 검색어를 제1 검색 연산자를 이용하여 추가하는 단계;
상기 적어도 하나의 검색어가 추가된 복수의 그룹을 제2 검색 연산자로 연결하여 결합함으로써 제1 최종 검색식을 생성하는 단계; 및
상기 제1 최종 검색식을 사용자에게 제공하는 단계; 를 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제1 연산자는 '또는(or)' 연산자 또는 '및(and)' 연산자, 그리고 상기 제2 연산자는, 상기 '및(and)' 연산자 또는 상기 '또는(or)' 연산자인, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 기설정된 검색 연산자는,
상기 항목 필드 연산자, '및(and)' 연산자, '또는(or)' 연산자, 괄호 연산자, 부정(Not) 연산자 중 적어도 하나에 해당하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 3 항에 있어서,
상기 기설정된 검색 연산자는,
상기 '및(and)' 연산자 중 한 쌍의 괄호 연산자() 안에 포함된 '및(and) 연산자는 제외되는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 1 항에 있어서,
동의어 데이터, 유의어 데이터, 번역어 데이터, 특허 문헌 텍스트 원본 데이터, 상기 특허 문헌 텍스트의 번역본 데이터 및 검색식 기록 데이터 중 적어도 하나를 학습하여 상기 각 검색어와 관련도가 높은 키워드를 추출하기 위한 모델을 구축하는 단계; 를 더 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 관련도는,
상기 각 검색어의 동의어, 유의어 또는 번역어에 해당하는 키워드이거나,
상기 각 검색어와 동일한 특허 문헌 내에 존재할수록, 상기 동일한 특허 문헌 내에서 위치가 가까운 키워드일수록 높게 평가되는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 검색어를 추가하는 단계는,
상기 구축된 모델을 기초로 상기 각 검색어와 관련도가 높은 키워드를 기설정된 개수만큼 추출하는 단계; 및
상기 추출한 키워드를 상기 적어도 하나의 검색어로서 추가하는 단계; 를 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 각 검색어와 관련도가 높은 키워드 중 상기 기설정된 개수의 제한으로 인해 추출되지 않은 잔여 키워드가 존재하는 경우,
상기 잔여 키워드를 추천 검색어로서 상기 사용자에게 제공하는 단계; 를 더 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 사용자로부터 검색어를 입력받는 단계;
상기 구축된 모델을 이용하여 상기 검색어와 관련도가 높은 적어도 하나의 키워드를 추출하는 단계; 및
상기 추출한 키워드를 추천 검색어로서 상기 사용자에게 제공하는 단계; 를 더 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 9 항에 있어서,
상기 추출한 키워드를 상기 사용자에게 제공하는 단계는,
상기 추출한 키워드를 상기 입력받은 검색어와의 관련도에 따라 복수의 뎁스(depth)로 구분하여 상기 추천 검색어로서 제공하는 단계; 인, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 10 항에 있어서,
상기 복수의 뎁스는,
상기 추출한 키워드가 상기 검색어의 동의어 또는 번역어에 해당하는, 제1 뎁스, 및
상기 추출한 키워드가 상기 검색어의 유사어 또는 복합어에 해당하는, 제2 뎁스를 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제1 검색 연산자를 이용하여 추가한 후, 각 그룹별로 특허 문헌의 데이터 항목 중 검색을 수행할 항목을 특정하기 위한 항목 필드 연산자를 추가하는 단계;
상기 항목 필드 연산자가 추가된 복수의 그룹을 상기 제2 검색 연산자로 연결하여 결합함으로써 제2 최종 검색식을 생성하는 단계; 및
상기 제2 최종 검색식을 사용자에게 제공하는 단계; 를 더 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 12 항에 있어서,
특허 문헌 텍스트 원본 데이터 및 특허 문헌 텍스트 번역본 데이터 중 적어도 하나를 상기 데이터 항목별로 구분하여 학습함으로써 상기 각 그룹이 검색될 확률이 가장 높은 데이터 항목을 추출하기 위한 모델을 구축하는 단계; 를 더 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 데이터 항목은,
발명의 명칭, 요약, 청구항, 독립항, 상세한 설명, 배경 기술, 기술 분야, 발명의 효과 및 도면 중 적어도 하나를 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 항목 필드 연산자를 추가하는 단계는,
상기 구축된 모델을 기초로 상기 각 그룹별로 검색될 확률이 가장 높은 데이터 항목을 추출하는 단계;
상기 각 그룹별로 추출한 데이터 항목에 대한 항목 필드 연산자를 상기 각 그룹별로 추가하는 단계; 를 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 15 항에 있어서,
상기 각 그룹별로 검색될 확률이 가장 높은 데이터 항목을 추출하는 단계는,
각 데이터 항목별 평균 분량을 도출하는 단계;
도출한 각 데이터 항목 평균 분량 대비 상기 각 데이터 항목 내에서 상기 각 그룹이 검색되는 평균 횟수를 산출함으로써 상기 검색될 확률이 가장 높은 데이터 항목을 추출하는 단계; 를 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 12 항에 있어서,
상기 복수의 그룹 중 상기 항목 필드 연산자가 중복되는 그룹들이 존재하는 경우, 상기 항목 필드 연산자를 추가하는 단계는,
동일한 항목 필드 연산자를 갖는 그룹끼리 기설정된 검색 연산자로 연결하는 단계; 및
상기 연결된 그룹에 대하여 상기 동일한 항목 필드 연산자를 추가하는 단계; 를 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 12 항에 있어서,
상기 그룹 구분 결과, 상기 구분된 각 그룹에 적어도 하나의 항목 필드 연산자가 포함되어 있는 경우, 상기 관련도가 높은 적어도 하나의 검색어를 추가하는 단계는,
상기 적어도 하나의 항목 필드 연산자를 제거한 후 상기 적어도 하나의 검색어를 추가하는 단계; 인, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 사용자로부터 복수의 검색어들을 입력받고, 입력받은 검색어들의 위치 관계를 이용하여 최종 검색식을 완성하는 검색식 어시스턴스 UI(User Interface)를 제공하는 단계; 를 더 포함하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 19 항에 있어서,
상기 검색식 어시스턴스 UI는,
상기 복수의 검색어들이 입력되는 입력창을 복수의 행 및 열로 구성된 표 포맷으로 제공하는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 20 항에 있어서,
상기 검색식 어시스턴스 UI는,
상기 입력받은 검색어들에 대해 행 방향으로 연결하여 간이 검색식을 완성한 뒤, 각 행별로 완성된 간이 검색식에 대하여 열 방향으로 연결하여 상기 최종 검색식을 완성하는 UI인, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
제 21 항에 있어서,
상기 간이 검색식은, 상기 행 방향으로 입력된 검색어들에 대해, '또는(or)' 연산자로 연결한 뒤 괄호 연산자로 그룹핑됨으로써 완성되며,
상기 최종 검색식은 상기 행 방향으로 완성된 각 간이 검색식에 대해 열 방향으로 '및(and)' 연산자를 이용하여 연결함으로써 완성되는, 특허 문헌 검색식의 최적화 방법.
특허 문헌 검색식을 최적화하는 웹 서버에 있어서,
적어도 하나의 통신 프로토콜을 이용하여 데이터를 송수신하는, 통신 유닛;
상기 데이터를 저장하는, 메모리 유닛;
상기 통신 유닛 및 상기 메모리 유닛을 제어하는, 프로세서; 를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 특허 문헌 검색식을 입력받고,
입력받은 특허 문헌 검색식을 기설정된 검색 연산자를 기준으로 복수의 그룹으로 구분하고,
구분된 각 그룹에 포함된 각 검색어별로 관련도가 높은 적어도 하나의 검색어를 제1 검색 연산자를 이용하여 추가하고,
상기 각 그룹별로 특허 문헌의 데이터 항목 중 검색을 수행할 항목을 특정하기 위한 항목 필드 연산자를 추가하고,
상기 항목 필드 연산자가 추가된 복수의 그룹을 제2 검색 연산자로 연결하여 결합함으로써 제1 최종 검색식을 생성하고,
상기 제1 최종 검색식을 사용자에게 제공하는, 특허 문헌 검색식을 최적화하는 웹 서버.