교차 엔트로피 기반 메트릭 학습을 이용한 특허 이미지 검색

지적재산권 분야는 광범위한 영역을 포함한다. 특히 특허 분야에서의 기존기술 문헌 검색은 방대한 과거 문헌 중에서 발명의 신규성과 진보성을 판단하는 데 활용될 수 있는 문서를 찾는 것을 요구한다.이러한 검색 기법에 관해, 도면과 발명의 핵심 정보를 직접 검색할 수 있는 도면 검색 기술에 대한 연구 및 개발이 오랫동안 요구되어 왔다. 그러나 특허 도면은 흑백으로 표현된 추상적인 도면 형태를 띠고 있으며, 자연 이미지와는 매우 다른 모달 특성을 지니고 있어 여전히 탐색이 어려운 상태이다.본 연구에서는 기존의 트리플릿(Triplet) 대신 InfoNCE와 ArcFace를 DeepPatent 데이터셋에 도입함으로써 이전 연구보다 더 높은 정확도를 달성하였다. 또한 사용자가 임의의 이미지를 이용해 특허 도면을 검색할 수 있도록 하는 애플리케이션을 개발하였다. 본 연구의 아키텍처는 특허 도면은 물론 기계도, 디자인 특허, 상표, 도식, 스케치 등 다양한 모달 특성을 지닌 도면에까지 적용 가능하다.