논문과 연구 질문
연구의 목적과 한계
기준 연구: E(on). Jun, 「AI 기반 마쿠쉬 화학 청구항의 신규성·진보성 평가 고도화 연구」, CAIPEX, 2026.9.
연구 목적
하나의 일반식이 수많은 화합물을 포괄하는 마쿠쉬 청구항은 신규성·진보성 검토에서 '무엇이 개시되었는가'를 범위 단위로 다루어야 합니다. 이 연구는 구조 추출, 범위 중간표현, specific/generic 보완 검색, 문헌별 증거 구성, 사람 검토로 이어지는 흐름에서 AI가 심사 보조 역할을 어디까지 수행할 수 있는지 설계·평가합니다.
PMIR(Patent Markush Intermediate Representation)
PMIR은 이 연구가 제안하는 중간표현으로, 고정 scaffold 그래프, 치환기 허용·제외 범위, 변수 간 관계, 위치·반복 범위, 염·용매화물·입체·호변이성, 도면·청구항 출처, 수정 이력을 담습니다. 특정 화합물의 canonical SMILES나 InChI는 개별 구조 확인에 유용하지만 일반식의 전체 청구범위를 대표하지 않으므로 원 구조와 정규화 구조를 모두 보존합니다.
- 조합을 전부 열거하지 않고 제약을 직접 대조하며, 필요한 종만 lazy enumeration으로 생성합니다.
- 치환기 간 관계가 있으면 독립적인 곱셈식 열거는 부정확할 수 있음을 전제합니다.
- MARKUSH MATCH, SPECIES ∈ CLAIM, DISCLOSED, ENABLED, NOVELTY REVIEW, INVENTIVE-STEP REVIEW는 서로 다른 상태로 모델링합니다.
평가 설계
이미지 인식 정확도, 변수 정의·관계제약 정확도, 포함관계 판정, 핵심 선행기술의 검색 재현율, 증거 출처 연결, 보류/오류 검출, 심사관 수정·검토 시간을 분리 측정합니다. 동종 특허 패밀리와 출원 시점을 분리하고, 전문 검색 대조군과 사람의 검토를 포함합니다.
| 항목 | 계획치 |
|---|---|
| 평가 데이터셋 (K-MARKUSH-EXAM) | 1,000~2,000 패밀리 |
| 참여 심사관 규모 | 30~60명 · 8~12주 |
TARGET · 미검증 목표 위 수치는 연구의 제안 목표치(TARGET)이며, 사이트를 만드는 것만으로 달성한 성과가 아닙니다. 논문의 공개 모델별 수치·표본 수·향후 목표값은 서로 다른 평가 과제에 속하며, 이 사이트가 이 연구의 측정 성능처럼 재표현하지 않습니다.