[논문]특허분석을 통한 인공지능 기술 분야 경쟁력 분석: 특허 시장성과 기술력 질적 분석을 중심으로

곽현; 이성원

doi:10.5859/kais.2019.28.3.141

[국내논문] 특허분석을 통한 인공지능 기술 분야 경쟁력 분석: 특허 시장성과 기술력 질적 분석을 중심으로
Competitiveness Analysis for Artificial Intelligence Technology through Patent Analysis

정보시스템연구 = The Journal of information systems, v.28 no.3, 2019년, pp.141 - 158

곽현 (한국지식재산연구원) , 이성원 (아주대학교 의료정보학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose Artificial Intelligence (AI) is a core technology, leading the 4th industrial revolution. This study aims to diagnose the Korean's national competitiveness for AI technologies through patent analyses. Design/methodology/approach In this study, KIWEE and Derwent Innovation databases were used as data source of patents. we extracted 10,510 AI patents data with keywords and classified them into 15 subcategories of AI technology. We executed patent analyses for activity index, patent intensity index, technology strength, and patent family size and diagnosed Korea's national competitiveness in AI industry. Findings The results showed that Korea is less competitive than the United States and Japan in AI industry. However, patent amount has increased since 2010, which is encouraging result. This study has implication on the need for human and R&D investment in AI industry.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 주요 국가들의 인공지능 기술현황을 분석하고 한국의 위상을 이와 비교한다. 또한 인공지능을 세부기술로 분류하여 세부기술 별 기술개발 현황을 분석한다.
또한 인공지능을 세부기술로 분류하여 세부기술 별 기술개발 현황을 분석한다. 인공지능 특허에 대해 국가별, 기간별, 세부기술별 분석을 수행함으로써, 한국이 집중해야 할 인공지능 연구․개발 분야를 진단하고 제시한다.
본 연구는 인공지능 기술에 대해 특허의 양적 현황 뿐 아니라 특허의 시장성 및 기술성을 판단할 수 있는 질적 특허 지표를 함께 분석했다는 이론적 의의를 갖는다. 이를 통해 인공지능 기술에 있어서 국제적 경쟁력을 갖추기 위해 우리기업이 집중해야 할 세부기술을 파악하고 전략적 연구개발과 투자 방향을 제시하는 실무적인 의의를 갖는다.
본 연구에서는 특허활동도, 특허집중도, 기술력 지수, 시장력 지수를 인공지능 상세기술에 적용·분석함으로써 인공지능의 양적, 질적 동향을 연구하였다.
특허 분석을 통해 특정 기술의 전체적인 동향과 전망을 분석하기 위해서는 특허의 양적, 질적 가치를 측정하는 다양한 특허지표를 분석해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술 특허 데이터에 대해 양적, 질적 특허지표를 계산함으로써 인공지능 기술의 동향과 주력 상세기술을 총체적으로 분석한다.
인공지능 핵심기술의 특허가 연도별로 어떻게 출원되었는지에 대한 분석을 시행하였다.<그림 2>는 그 분석 결과이다.
본 연구에서는 인공지능 기술의 국내외 특허출원 동향과 인공지능의 세부기술별 특허 현황을 분석하고 이를 통해 한국의 인공지능 기술의 위상을 평가하였다. 이를 위해 인공지능 기술을 5개의 핵심기술과 15개의 세부기술로 분류하여 특허 건수를 이용한 국가별, 세부기술별 동향을 분석하였으며, 특허활동도, 특허집중도, 특허시장성(시장력 지수), 특허기술성(기술력 지수)의 특허지표를 산출하였다.
본 연구에서는 양적 특허지표와 질적 특허지표를 통합한 총체적인 특허 분석모델을 수립하여 인공지능 기술을 분석하였으며, 양적·질적 특허지표 결과 순위가 다름을 보임으로써 두 측면의 분석이 필요함을 검증하였다.
주요 지표는 아니지만, 특허에 투입된 비용 대비 특허 수를 계산하는 특허생산성, 특허 중 기술 이전된 비율을 계산하는 특허 이전율 등 다양한 특허 분석 지표들이 있다. 본 연구에서는 가장 많이 이용되는 양적, 질적 특허지표들에 집중하여 분석을 수행하였다. 마지막으로, 특허 분석 방법에 있어서 복합 특허지표를 활용하지 않았다는 한계를 가진다.
본 연구는 인공지능기술 특허를 국가별, 세부기술별로 상세 분석하여 정부와 기업이 집중해야 할 분야를 도출했다는 실무적 의의를 가진다. 인공지능 기술 중 활발한 연구개발이 이루어진 기술이 무엇인지, 특허의 시장성과 기술성이 뛰어난 기술이 무엇인지 분석하고 이를 통합함으로써, 감정이해, 행동인식, 공간이해, 시각지식 기술에 대한 연구개발의 필요성을 산출하였다.

제안 방법

본 연구에서는 주요 국가들의 인공지능 기술현황을 분석하고 한국의 위상을 이와 비교한다. 또한 인공지능을 세부기술로 분류하여 세부기술 별 기술개발 현황을 분석한다. 인공지능 특허에 대해 국가별, 기간별, 세부기술별 분석을 수행함으로써, 한국이 집중해야 할 인공지능 연구․개발 분야를 진단하고 제시한다.
본 연구에서는 KIWEE와 Derwent Innovation의 특허 데이터베이스를 사용하여 한국, 일본, 미국, 유럽 및 국제출원(PCT) 5개국을 대상으로 인공지능 분야 핵심기술인 학습과 추론기술, 상황이해 기술, 언어이해 기술, 시각이해 기술, 인식과 인지기술에 대한 15개 세부기술의 특허 분석을 진행하였다. 인공지능 기술의 특허 동향을 분석하였으며, 양적 특허지표(특허활동도, 특허집중도)와 질적 특허지표(기술력 지수, 시장력 지수) 분석을 시행하였다.
본 연구에서는 KIWEE와 Derwent Innovation의 특허 데이터베이스를 사용하여 한국, 일본, 미국, 유럽 및 국제출원(PCT) 5개국을 대상으로 인공지능 분야 핵심기술인 학습과 추론기술, 상황이해 기술, 언어이해 기술, 시각이해 기술, 인식과 인지기술에 대한 15개 세부기술의 특허 분석을 진행하였다. 인공지능 기술의 특허 동향을 분석하였으며, 양적 특허지표(특허활동도, 특허집중도)와 질적 특허지표(기술력 지수, 시장력 지수) 분석을 시행하였다.
하지만, 인공지능 특허 선행 분석들은 특허의 양적인 측면에 초점을 맞춰 특허의 국가별, 기간별, 상세기술별 건수 분석에 집중하였다. 특허가 가진 시장성이나 기술력 등에 대한 분석은 거의 행해지지 않았다.
본 연구에서는 검색범위를 발명의 명칭, 요약, 청구범위까지를 지정하였고, 인공지능의 세부기술들에 대한 주요 키워드를 바탕으로 검색 식을 작성하여 관련 특허들을 추출하였다( 참고).
검색 식을 다양하게 조합하여 데이터를 추출하고 산업 제한 없이 검색 식으로 특허를 검색함으로써 중복된 특허 데이터와 인공지능 기술이 아닌 노이즈 특허 데이터들이 대량 추출되었다. 데이터 클렌징은 연구원들이 데이터를 검토하는 방식으로 3단계, 즉 중복 특허 제거, 인공지능 기술이 아닌 노이즈 특허 제거, 마지막으로 특허명세서 상세검토를 통한 노이즈 특허 제거 순으로 진행되었다. 최종적으로 10,510건의 특허 데이터가 분석에 활용되었으며, 데이터 분석은 Microsoft excel을 이용하였다.
본 연구는 특허 기술을 평가하는데 양적인 측면과 질적인 측면을 모두 고려하여 분석하였다. 연구개발을 통한 특허의 출원 건수의 확장은 관련 산업을 활성화시키고 경제적 성장을 촉진시키는 역할을 한다.
그러나 특허는 소수의 핵심 특허가 매우 높은 가치를 보유하는 한편 다수의 많은 특허들은 중요한 가치를 보유하지 못할 수도 있다는 특성이 있어서 단순히 특허의 빈도만으로 기술의 우위를 평가하는데 한계가 있다. 따라서 특허정보로부터 보다 정확하고 의미 있는 분석결과를 얻기 위하여 특허건수를 이용한 양적 특허지표인 특허활동도와 특허집중도 뿐 아니라, 특허의 경제성 및 기술성 등의 질적 가치를 평가하는 기술력 지수와 시장력 지수를 분석하였다.
특허데이터를 이용한 기술경쟁력 분석을 통해 한국의 인공지능 기술 현황을 분석하였다. 특허활동도, 특허집중도, 특허시장성(시장력 지수), 특허기술성(기술력 지수)의 총 4개의 특허지표 분석을 통해 한국의 세부기술별 특허경쟁력을 분석하였다.
특허데이터를 이용한 기술경쟁력 분석을 통해 한국의 인공지능 기술 현황을 분석하였다. 특허활동도, 특허집중도, 특허시장성(시장력 지수), 특허기술성(기술력 지수)의 총 4개의 특허지표 분석을 통해 한국의 세부기술별 특허경쟁력을 분석하였다.
인공지능의 각 세부기술에 대해 한국의 특허 건수와 피인용 건수 정보를 활용하여 기술력지수를 계산함으로써 인공지능 세부기술의 경쟁력을 평가하였다. 피인용수가 높다는 것은 특정 특허가 후발 출원인에 의해 얼마나 많이 인용되었는가를 나타내는 지표로 기술의 영향력을 나타내며 특허품질이 좋음을 의미한다.
<표 10>은 특허 데이터를 이용하여 한국의 인공지능 기술 경쟁력을 분석한 전체 결과를 정리한 표이다. 15개의 인공지능 세부기술에 대해 4개의 특허경쟁력 순위를 평균하여 종합순위를 도출하였다. 특허활동도와 특허집중도의 순위합으로 계산한 양적 효율성은 지식표현, 인지 아키텍쳐, 공간이해 순으로 높은 경쟁력을 가진 것으로 나타났으며, 특허시장성과 특허기술성의 순위합으로 계산한 질적 우수성은 행동 인식, 음성처리, 감정이해의 순으로 특허 경쟁력이 높았다.
본 연구에서는 인공지능 기술의 국내외 특허출원 동향과 인공지능의 세부기술별 특허 현황을 분석하고 이를 통해 한국의 인공지능 기술의 위상을 평가하였다. 이를 위해 인공지능 기술을 5개의 핵심기술과 15개의 세부기술로 분류하여 특허 건수를 이용한 국가별, 세부기술별 동향을 분석하였으며, 특허활동도, 특허집중도, 특허시장성(시장력 지수), 특허기술성(기술력 지수)의 특허지표를 산출하였다. 특허동향 분석 결과, 인공지능 세부 기술 중 자동통번역 기술을 제외하고 모든 분야에서 미국이 가장 높은 특허 경쟁력을 보였으며, 언어이해 기술 분야는 일본이 상대적으로 높은 특허 경쟁력을 보유하고 있는 것으로 나타났다.
본 분석에서는 미래부와 정보통신기술진흥센터(IITP)의 기본 기술체계를 기반으로 인공지능 기술을 와 같이 “학습 및 추론 기술”, “상황이해 기술”, “언어이해 기술”, “시각 이해 기술” 및 “인식 및 인지 기술” 크게 5개의 핵심기술과 각 핵심기술 분류에 포함되는 “지식표현”, “지식베이스”, “감정이해”, “공간이해”, “협력지능”, “자가이해”, “자연어 처리”,“질의응답”, “음성처리”, “자동통번역”, “내용 기반 영상 검색”, “행동인지”, “시각지식”, “휴먼라이프 이해”, “인지 아키텍처” 총 15개의 세부기술로 분류하여 분석을 진행하였다.

대상 데이터

본 연구를 위해 검색 DB는 KIWEE와 Derwent Innovation을 사용하였으며, 분석대상 국가는 한국, 일본, 미국, 유럽 및 국제출원(PCT) 5개국을 대상으로 하였으며 2016년 6월까지 공개된 특허들을 대상으로 특허분석을 수행하였다( 참고).
본 연구를 위해 검색 DB는 KIWEE와 Derwent Innovation을 사용하였으며, 분석대상 국가는 한국, 일본, 미국, 유럽 및 국제출원(PCT) 5개국을 대상으로 하였으며 2016년 6월까지 공개된 특허들을 대상으로 특허분석을 수행하였다(<표 3> 참고). 기술개발의 성과는 단기간에 나타나지 않기 때문에 최소 5년에서 10년 이상의 특허 데이터를 분석하는 것이 권장되며 본 연구에서는 1970년대부터 약 40년간의 인공기술 특허 데이터를 분석하였다.
데이터 클렌징은 연구원들이 데이터를 검토하는 방식으로 3단계, 즉 중복 특허 제거, 인공지능 기술이 아닌 노이즈 특허 제거, 마지막으로 특허명세서 상세검토를 통한 노이즈 특허 제거 순으로 진행되었다. 최종적으로 10,510건의 특허 데이터가 분석에 활용되었으며, 데이터 분석은 Microsoft excel을 이용하였다.

이론/모형

많은 연구들이 미국 특허를 분석(오호연, 이홍주, 2017; 김현우 등, 2017; 이병기, 2017; 박주섭 등,2018; 이왕재, 이학연, 2019)하였으며, 미국, 유럽, 일본 등 여러 국가들의 특허를 비교 분석한 연구(조일구, 2016; 정명석 등, 2018)들도 있었다. 특허 동향 분석을 위한 특허 건수 및 추이 분석 뿐 아니라, 텍스트마이닝(정명석 등,2018), 자연어처리 기반 토픽 모델링(오호연,이홍주, 2017; 이왕재, 이학연, 2019), 네트워크 분석(김현우 등, 2017; 박주섭 등, 2018; 정명석 등, 2018) 등의 방법론들을 활용하여 연구들을 수행하였다.

성능/효과

특허 데이터베이스에서 추출한 최초의 전체 특허 수는 30여만건 이었다. 검색 식을 다양하게 조합하여 데이터를 추출하고 산업 제한 없이 검색 식으로 특허를 검색함으로써 중복된 특허 데이터와 인공지능 기술이 아닌 노이즈 특허 데이터들이 대량 추출되었다. 데이터 클렌징은 연구원들이 데이터를 검토하는 방식으로 3단계, 즉 중복 특허 제거, 인공지능 기술이 아닌 노이즈 특허 제거, 마지막으로 특허명세서 상세검토를 통한 노이즈 특허 제거 순으로 진행되었다.
인공지능 핵심기술별 특허 건수는 언어이해 기술 특허가 4,647건으로44%를 차지하고 있으며, 시각이해 기술 특허가 2,610건(25%), 상황이해 기술 특허가 1,541건(15%), 학습 및 추론 기술 특허가 1,379건(13%), 그리고 인식 및 인지 기술 특허가 333건(3%)을 차지하였다. 인공지능 특허를 세부기술로 구분한 결과는 언어이해 기술의 자동통번역 관련 특허가 2,562건으로 가장 많았으며, 그 다음은 시각이해 기술의 행동인식 기술에 대한 특허가 1,725건, 언어이해 기술의 음성처리 기술 특허가 912건으로 분석되었다.
인공지능 세부기술별 한국의 특허규모를 분석한 결과는 으로, 지식표현, 인지 아키텍처, 공간이해 기술 순으로 한국의 기술경쟁력이 높은 것으로 분석되었다.
15개의 인공지능 세부기술에 대해 4개의 특허경쟁력 순위를 평균하여 종합순위를 도출하였다. 특허활동도와 특허집중도의 순위합으로 계산한 양적 효율성은 지식표현, 인지 아키텍쳐, 공간이해 순으로 높은 경쟁력을 가진 것으로 나타났으며, 특허시장성과 특허기술성의 순위합으로 계산한 질적 우수성은 행동 인식, 음성처리, 감정이해의 순으로 특허 경쟁력이 높았다. 양적효율성 전체 순위와 질적 우수성 전체 순위가 인공지능 세부기술별로 동일한 패턴을 보이지 않았으며, 각 세부기술들은 다른 양적/질적 특허 경쟁력을 가지고 있는 것으로 분석되었다.
양적효율성 전체 순위와 질적 우수성 전체 순위가 인공지능 세부기술별로 동일한 패턴을 보이지 않았으며, 각 세부기술들은 다른 양적/질적 특허 경쟁력을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 양적, 질적 특허지표 결과를 모두 합한 전체 결과는 지식표현 기술이 가장 특허경쟁력이 높은 것으로 분석되었으며, 감정이해, 행동인식, 공간이해, 시각지식 순으로 특허 경쟁력이 높았다.
이를 위해 인공지능 기술을 5개의 핵심기술과 15개의 세부기술로 분류하여 특허 건수를 이용한 국가별, 세부기술별 동향을 분석하였으며, 특허활동도, 특허집중도, 특허시장성(시장력 지수), 특허기술성(기술력 지수)의 특허지표를 산출하였다. 특허동향 분석 결과, 인공지능 세부 기술 중 자동통번역 기술을 제외하고 모든 분야에서 미국이 가장 높은 특허 경쟁력을 보였으며, 언어이해 기술 분야는 일본이 상대적으로 높은 특허 경쟁력을 보유하고 있는 것으로 나타났다. 한국의 경우, 미국, 일본과 비교하여 특허 출원량에서 많은 격차를 보이고 있으나, 2010년 이후 출원량이 증가하는 추세를 보이고 있음을 알 수 있었다.
한국의 경우, 미국, 일본과 비교하여 특허 출원량에서 많은 격차를 보이고 있으나, 2010년 이후 출원량이 증가하는 추세를 보이고 있음을 알 수 있었다. 특허지표 분석 결과, 인공지능 세부기술 별로 양적 지표(특허활동도, 특허집중도)와 질적 지표(특허시장성, 특허기술성) 순위가 상이했지만, 지식표현, 감정이해, 내용 기반 영상 검색 기술 순으로 전체 특허 경쟁력이 높은 것으로 분석되었다.
중국의 인공지능 특허 분석이 향후 인공지능 연구개발 정책 수립을 위해 필요하다. 셋째, 모든 특허지표들을 분석하지 못 했다는 점이다. 주요 지표는 아니지만, 특허에 투입된 비용 대비 특허 수를 계산하는 특허생산성, 특허 중 기술 이전된 비율을 계산하는 특허 이전율 등 다양한 특허 분석 지표들이 있다.
이와 같은 제한점에도 불구하고, 본 연구는 다음과 같은 이론적, 실무적 의의가 있다. 본 연구는 특허 데이터를 양적 분석지표뿐 아니라 질적 분석지표를 모두 활용하여 분석했으며, 기술특허 분석에 있어서 질적 분석지표의 필요성을 제시했다는 이론적 의의를 가지고 있다. 특허가 많이 출원됐다고 해서 해당 특허들이 시장성과 기술력을 갖췄다고 할 수 없다.
인공지능 핵심기술별 15개의 세부기술에 대한 국가별 출원 동향을 살펴보면, 에서 보는 바와 같이 자동통번역, 질의응답 기술을 제외한 모든 기술에 있어서 미국이 월등히 많은 특허를 출원하고 있는 것으로 나타났다.
언어이해 기술의 경우 일본에서 가장 많은 특허출원이 이루어졌으며, 그 다음으로는 미국의 특허수가 많았다. 그 외 시각이해 기술, 상황이해 기술, 인식 및 인지 기술, 그리고 학습 및 추론 기술 모두 미국에서 월등히 많은 특허가 출원되었으며, 미국이 주도적으로 해당 기술을 이끌고 있는 것으로 나타났다.
AI 세부 기술별 특허활동 집중도 분석결과는<표 7>과 같으며 한국은 15개의 인공지능 세부기술 중 10개에 대해 특허집중도가 높은 것으로 나타났다. 특히, 지식표현, 인지 아키텍처,공간이해 기술분야가 타 기술에 비해 상대적으로 많은 특허출원 활동이 이루어지고 있는 것으로 분석되었다.
특허활동도와 특허집중도의 순위합으로 계산한 양적 효율성은 지식표현, 인지 아키텍쳐, 공간이해 순으로 높은 경쟁력을 가진 것으로 나타났으며, 특허시장성과 특허기술성의 순위합으로 계산한 질적 우수성은 행동 인식, 음성처리, 감정이해의 순으로 특허 경쟁력이 높았다. 양적효율성 전체 순위와 질적 우수성 전체 순위가 인공지능 세부기술별로 동일한 패턴을 보이지 않았으며, 각 세부기술들은 다른 양적/질적 특허 경쟁력을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 양적, 질적 특허지표 결과를 모두 합한 전체 결과는 지식표현 기술이 가장 특허경쟁력이 높은 것으로 분석되었으며, 감정이해, 행동인식, 공간이해, 시각지식 순으로 특허 경쟁력이 높았다.

후속연구

본 연구는 다음과 같은 제한점들을 가지고 있다. 첫째, 본 연구는 2016년까지의 특허 데이터를 사용해 인공지능 기술개발이 활발히 진행된 최근의 데이터가 반영되지 못 했다는 점이다. 본 연구의 특허지표들을 최신 특허 데이터에 적용할 필요가 있다.
개별특허지표 값을 도출하고 가중치 부여 등의 통합 방법을 적용하여 하나의 지수를 산출하는 것이 복합 특허지표이다(서규원, 2011). 본 연구에서는 개별 특허지표 결과 순위를 균등 합산하여 분석 결과를 종합하였다는 한계가 있으며, 이는 향후 연구를 통해 개선할 필요가 있다.
첫째, 본 연구는 2016년까지의 특허 데이터를 사용해 인공지능 기술개발이 활발히 진행된 최근의 데이터가 반영되지 못 했다는 점이다. 본 연구의 특허지표들을 최신 특허 데이터에 적용할 필요가 있다. 둘째, 중국의 특허 동향에 대한 연구의 보강이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	인공지능이란?	인공지능(AI: Artificial Intelligence)은 4차산업혁명을 주도하는 핵심 기술(오호연, 이홍주, 2017)로서, 인간이 가진 지각, 추론, 학습 능력 등 지적 능력을 컴퓨터를 이용하여 구현하는 기술이다(박재용, 2018). 컴퓨터 메모리가 발전함에 따라 인공지능 기술의 실용화가 가능해졌으며, 빅데이터의 중요성이 강조됨에 따라 이를 처리하고 분석하는 인공지능 기술에 대한 관심 또한 높아졌다.
	인공지능 특허 선행 분석들이 양적인 측면에 초점을 맞췄지만 거의 행해지지 않은 것은?	하지만, 인공지능 특허 선행 분석들은 특허의 양적인 측면에 초점을 맞춰 특허의 국가별,기간별, 상세기술별 건수 분석에 집중하였다. 특허가 가진 시장성이나 기술력 등에 대한 분석은 거의 행해지지 않았다. 특허 분석을 통해 특정 기술의 전체적인 동향과 전망을 분석하기 위해서는 특허의 양적, 질적 가치를 측정하는 다양한 특허지표를 분석해야 할 필요가 있다.
	특허지표의 종류는?	특허지표는 크게 특허 건수 등 규모를 측정하는 양적 특허지표와 특허의 우수성 및 시장성 등의 가치를 측정하는 질적 특허지표로 구분 된다(한국지식재산전략원, 2015). <표 1>은특허 분석 연구(서규원, 2011; 한국지식재산전략원, 2015; 김병국 등, 2015; 김찬중 등, 2016; 오종학, 나관식, 2018)들을 조사하여 정리한 주요 특허지표 목록이다.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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