인공지능분야 특허의 기술 파급에 관한 연구

Abstract

새로운 시대의 전환기를 맞이하여 전 세계 각 국가에서 4차 산업혁명에 대한 관심이 증가하고 있으며, 주요 기술인 인공지능, 자율주행차량, 빅 데이터, 사물인터넷, 로봇공학, 3D 프린팅 등의 개발 또한 활발히 이루어지고 있다. 4차 산업혁명의 주요 기술 중 인공지능 기술은 기술 분야 간의 융합과 다양한 산업으로의 파급이 활발히 이루어져 앞으로 국가와 사회에 큰 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 이 시장을 선점하기 위해서 미국, 유럽, 일본 등의 주요국에서는 인공지능과 관련하여 많은 R&D 정책과 투자를 지원하고 있다. 우리나라 또한 인공지능 기술 개발 프로젝트를 통해 인공지능 핵심기술을 확보하고, 인공지능 시장을 선점하고자 노력하고 있다. 하지만, 아직까지는 우리나라의 인공지능 기술 수준 및 경쟁력은 선진국 대비 현저하게 낮은 수준이다. 따라서 본 연구를 통해서 인공지능 분야의 기술 중 타 기술 분야로 파급력이 큰 기술을 알아봄으로써 국가나 기업에서 R&D 전략 수립 및 투자 시 참고할 근거를 자료를 마련해 보고자 한다. 이를 위해 인공지능 기술 특허의 여러 가지 특허 정보들 중 어떠한 정보들이 타 분야로의 파급되는 특허에 영향을 미치는지에 대해서 실증 분석을 하였다. 본 연구에서는 미국의 인공지능 분야의 특허 데이터를 WIPS의 WINTELIPS 데이터베이스를 사용하여 수집하였다. 미국의 특허분류코드인 USPC 706(Artificial Intelligence)을 활용하여 인공지능 분야의 특허 정보를 수집하였다. 특허 정보는 기술의 활용성과 기술의 권리성 2가지 측면으로 8개의 변수 등 특허정보를 추출하였다. 수집된 특허 정보를 활용하여 인공지능 분야에서 활발히 출원되고 있는 분야를 IPC 코드를 통해서 분석하고, 타 분야로 파급력이 큰 기술 분야를 알 수 있는 기술파급지수(CTI)를 사용하여 인공지능 분야 기술의 동향을 살펴보았다. 기술파급지수를 산출하기 위해서는 타 분야로 파급된 특허문헌수가 필요하다. 이것은 특허흐름행렬표를 참고하여 원 특허와 파급된 특허 사이의 IPC 코드를 비교하여 타 분야로 파급된 특허들의 문헌 수를 도출하여 해당 값을 사용하였다. 인공지능 분야에서 활발히 출원되고 있는 기술 분야를 IPC 코드별로 분석한 결과 1위는 G06F(전기에 의한 데이터처리장치), 2위는 G06N(특허 계산모델 방식의 컴퓨터 시스템), 3위는 G05B(제어계 또는 조정계 일반)로 나타났다. 특허 출원이 많이 되어 있으면, 이에 대한 파급력도 클 것이라 예상되지만, 기술파급지수로는 1위가 G09G(정적수단을 사용하여 가변정보를 표시하는 표시장치의 제어를 위한 장치 또는 회로), 2위가 B60Q(차량의 일반적인 신호 또는 조명장치의 배치), 3위가 G04G(전자시계)로 나타났다. 분석 결과 특허가 활발히 출원되고 있는 기술 분야와 기술의 파급이 큰 기술 분야가 같지 않다는 것을 확인할 수 있었다. 기업 입장에서는 특허가 많이 출원된 기술 분야에 투자하는 것 보다 타 분야로 파급이 큰 기술 분야에 투자하는 것이 다양한 분야로 사업영역을 확장하는 데 더 도움이 될 것이다. 기술파급지수를 통해서 타 분야로의 파급이 많이 되는 기술 분야를 추정해볼 수 있다. 하지만, 기술파급지수를 구하기 위해서는 타 분야로 파급된 특허문헌수를 알아야한다. 한건의 특허에 대해서 인용한 특허들과 기술 분야를 비교해서 추출하는 데 시간이 소요되며, 인용문헌(forward reference)은 시간이 흘러야 증가되어 최근 특허에 대해서는 인용문헌이 적다. 따라서 타 분야로 파급된 특허문헌수를 예측하는 모형을 연구하였다. 우선, 상관관계분석을 통해 타 분야로 파급된 특허문헌수와 특허 정보 간에 얼마나 상관관계가 있는지 확인하였다. 그 결과 기술의 활용성(인용문헌수, 참고문헌수, 도면수, 발명자수, IPC수)과 기술의 권리성(청구항수, 출원인수, 패밀리 국가수)은 모두 유의한 상관관계가 있다고 나왔고, 출원인수만 음(-)의 상관관계가 있다고 나타났고, 나머지 변수들은 양(+)의 상관관계가 있다고 나타났다. 타 분야로 파급된 특허 문헌 수와 상관관계가 있는 8개의 특허 정보 변수를 사용하여 단계적 입력 방식에 의한 다중회귀분석을 통해 타 분야로 파급된 특허 문헌수를 예측하는 모형을 추정하고자 하였다. 다중회귀분석 결과 8개의 변수 중에 4개의 변수가 타 분야로 파급된 문헌들과 가장 영향이 있는 변수로 나타났다. 선택된 변수로는 인용문헌수, 도면수, IPC수, 패밀리 국가수이며, 해당 변수들을 통해 예측 모형을 도출하고, 실제값과 예측값을 비교하였다. 모집단 외에 최근 특허의 파급에 대해서도 예측해 보기 위해서, 모집단의 예측모형의 변수들을 활용하여 설명력 있는 모형을 도출하고자 하였다. 다중회귀분석을 통해 얻어진 4개의 변수를 사용하여 모집단의 특허를 연도별로 구간을 나누었다. 각 구간의 회귀식을 구하고, 해당 구간의 타 분야로 파급된 특허문헌수의 실제값과 예측값을 비교하여 보았다. 각 구간별로 변수들의 회귀계수의 변화를 측정하여 최근 연도구간의 예측모형을 도출하였다. 본 연구는 파급력이 큰 기술을 선점하기 위해 타 분야로 파급된 특허문헌수를 모집단 특허의 예측 모형과 최근 특허의 예측모형을 연구하였다. 해당 연구 결과를 통해서 국가 및 기업 입장에서 인공지능기술의 R&D 전략 수립 시, 기술 투자 시 기술적으로 파급 효과가 있는 기술을 판단하는데 활용할 수 있는 근거자료가 될 수 있을 것으로 기대해본다.