코로나19의 확산으로 인해 글로벌 불확실성이 커지며 많은 기업들이 지난 2년여 동안 어려움을 겪었습니다. 예측하기 어려웠던 위기 상황을 극복하고 경쟁력을 확보하기 위해 많은 회사들은 연구와 개발에 더욱 힘을 쏟고 있는데요, 2020년 OECD 발표에 따르면 기업들이 코로나 이전인 2019년보다 6.21% 가량 연구 개발에 더 많은 비용을 투자하고 있다고 합니다.
연구개발과 투자가 가장 많이 이루어진 분야는 인공지능, 자동화, 그리고 머신러닝을 들 수 있습니다. 실제로 스탠포드 대학의 최근 연구에 따르면 2020년 들어 전 세계적으로 AI 분야의 투자가 전년 대비 40% 가량 증가하여 679억 달러에 육박했다고 합니다. 또한, M&A에 있어서도 AI 기술의 중요성이 커져 2020년에는 AI 분야의 투자가 전년 대비 121.7%나 급상승했습니다. 이러한 투자에 힘입어 AI 관련 기술에 대한 특허 출원 또한 꾸준히 증가하는 추세임을 지난 아티클에서 소개한 바 있습니다.
그렇다면 다양한 AI 기술들 가운데서도 구체적으로 어떤 기술이 주로 출원되고 있으며, 그러한 기술들은 어떤 영역에서 활용되고 있을까요? 파이특허는 우리나라에 출원되고 있는 AI 관련 특허들에 대한 연구를 통해 이를 알아보았습니다. 파이특허의 연구가 다양한 기술 기반 회사들이 연구개발의 길잡이가 될 것으로 기대합니다.
특허청에 따르면 2020년 들어 4차 산업혁명 관련 특허는 20,503 건 출원되었으며, 그 가운데 27%는 AI와 관련된 특허라고 합니다. AI 특허의 출원 경향에 대해 더 자세히 알아보기 위해 파이특허는 특허 분석 데이터베이스인 키워트의 데이터를 머신러닝 및 딥러닝 관련 키워드로 특허 문서들을 검색하는 자체 키워드 검색 방법을 통해 IPC 분류 코드 별로 AI 특허들을 카테고리화 하여 기술분야와 목적 등을 알아보았습니다.
이를 통해 지난 10년 간 우리나라에서 출원된 12,535 건의 AI 관련 특허를 확인할 수 있었으며, 이 특허들을 350개의 IPC코드로 분류했습니다. 파이특허는 수백개의 IPC 분류 코드를 2019년 세계 지식 재산권 기구(WIPO) 기술 보고서와 동일하게 AI 기술(AI techniques), AI 기능(AI functional applications), AI 응용 분야(AI application fields)의 세 가지 범주로 구분했습니다.
"머신러닝 분야의 특허 출원이 가장 두드러졌으며, 이러한 추세는 더욱 확대될 전망입니다"
가장 많은 비율을 차지한 IPC 코드는 G06N으로, 해당 코드는 머신러닝 기반의 AI 기술들을 의미합니다. 연구 결과, AI 기술과 관련된 전체 특허 중 87%가 머신러닝 기술을 언급한것으로 나타났습니다. G06N의 주요 하위 코드로는 머신러닝 및 신경망 기술이 있었으며 전체 AI 관련 특허 가운데 각각 70%와 10%가 이와 관련된 기술임을 알 수 있었습니다. (아래 도표 참조)
머신러닝 기술 관련 특허 출원은 매년 크게 증가하여, 작년과 제작년에는 전체 AI 관련 출원 건들 중 60.7%와 64.5%를 차지했습니다. 지난 10년 간 AI 특허 가운데 머신 러닝이 차지하는 비율이 평균적으로 약 48% 가량이었던 것과 비교하였을 때, 최근 들어 머신러닝의 비중이 크게 증가하였음을 알 수 있습니다. WIPO에서 2019년 발표한 기술 동향 보고서 또한 이러한 동향을 설명한 바 있습니다.
머신러닝 기술이 오늘날 이같이 높은 비중을 차지하는 이유는 무엇일까요? 이는 머신러닝 기술의 활용성이 매우 높기 때문입니다. 동일한 알고리즘 또는 모델이 이미지, 영상, 텍스트 문서 등 다양한 영역에 적용될 수 있으며, 이를 통해 교통 예측이나 일기예보뿐 아니라 의학 분야에서 암을 판독하는 것과 같은 정밀한 기술에까지 활용될 수 있습니다. 새로운 데이터가 계속 추가될 수록 기능이 향상된다는 점 또한 머신러닝의 강력한 무기입니다.
신경망은 손쉽고 쉽고 빠르게 계산이 이루어질 수 있고 대용량 데이터셋 사용이 가능하며, 음성인식 및 컴퓨터 비전 기술 등 복잡하지만 최근 들어 다양하게 활용되는 기술에 더욱 적합하여 오늘날 활발히 이용되고 있습니다. 오늘날 다양하게 활용되고 있는 기술들에 대해서는 아래에서 더욱 자세히 살펴보도록 하겠습니다.
"AI 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 가장 많이 활용되고 있습니다"
머신러닝을 통해 데이터 수집이나 모델 트레이닝이 용이해지며, 다양한 기술에 활용될 수 있음을 말씀 드렸습니다. 그렇다면 우리나라에서 AI 기술이 가장 많이 적용되는 기능 분야는 어디일까요?
우선, 컴퓨터 비전 분야가 우리나라에서 압도적인 성장세를 보이며 전체의 60%를 차지했음을 알 수 있었습니다. 또한 음성처리가 뒤이어 20%를 차지했으며, 자연어처리, 지식표현, 제어방법, 로봇공학 등이 뒤를 이었습니다.
컴퓨터 비전 기술이 주로 적용되는 분야로는 의료 이미지 분석, 자율주행차량, 안면인식, 제조업에서의 제조품질관리 등이 있습니다. 실로 다양한 분야에서 컴퓨터 비전 기술이 응용되고 있는데요, 컴퓨터 비전의 하위 분야로는 문자인식, 이미지분석, 장면 이해가 있었으며 각각 46%, 39%, 7%를 차지했습니다.
저희 연구에서 발견한 한 가지 흥미로운 부분은, 컴퓨터 비전과 생명과학 및 의학 분야의 접목이 눈에 띄게 이루어지고 있다는 점이었습니다. 특히 작년에는 이미지 분석(G06T 7)과 진단(A61B) 분야의 융합이 가장 높게 나타났습니다. 코로나19 팬데믹의 영향으로 흉부 엑스레이, CT 이미지, 온도 분석 등에 두 기술들이 융합되어 활용되고 있는 것입니다.
파이특허는 심도있는 연구를 통해 AI 특허 동향을 꾸준히 모니터링하여 다양한 기술 기업들에게 도움이 될만한 우리나라 AI 시장에 대한 인사이트를 제공하고 있습니다.
이어지는 세 번째 인공지능 특허 동향 보고서에서는 다양한 기술들의 융합이 어떻게 이루어지고 있는며 어떤 분야에 적용되고 있는지 자세히 알아보도록 하겠습니다.
