서울공대 웹진(130호)

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• 산업혁신을 위한 특허 빅데이터 분석 동향
• 빅데이터 기반 지능형 R&D 기획평가 시스템
• 사회이슈에 대응하는 기술경영분야 기술동향

1. 서론

급변하는 미래, 첨단 산업을 중심으로 글로벌 리더십을 확보하기 위한 기술개발 경쟁이 치열하다. 이때 기술 개발 동향을 실시간으로 파악할 수 있는 유용한 도구 중 하나가 바로 특허 분석이다. 특허란 기술 공개의 대가로 독점권을 부여하는 것이기 때문에, 기업 기밀로 다루어지는 대부분의 타 기술 정보와 달리 특허 정보는 공개된다. 특히 신규성, 진보성, 유용성 요건을 만족하는 발명의 경우에만 특허권이 부여되며 정확한 정보 기입을 전제로 하는 만큼 특허 데이터의 신뢰성은 매우 높다. 특허 문서는 일정 형식에 따라 작성돼 분석이 용이하며, 그 분량 또한 방대하다. 기술에 대한 권리를 선점하고자 기술 개발 완료 후 빠르게 특허출원이 이루어지므로 데이터의 최신성도 높다.

현재 세계적으로 약 300만 건 이상의 특허가 매년 출원되고 있으며 5억 건 이상의 특허 데이터가 누적되어 있다. 기술 정보 원천으로서 특허 데이터가 갖는 장점으로 인해 특허 분석은 기술 정책 수립, 산업 구조 분석, 사업 전략 수립 등 산업 혁신을 위한 다양한 의사결정 지원 도구로 활용되고 있다. 기술 혁신과 기술 융합이 가속되며 기술 개발 활동을 모니터링하는 데 활용되는 특허 데이터 분석의 가치는 더욱 확대되는 중이다.

2. 특허 데이터의 구조

특허 문서는 [그림1]에서와 같이 크게 서지 사항, 요약·대표도, 명세서, 도면으로 구분된다. 서지 사항에는 발명자, 출원인, 출원 일자, 등록 일자, 기술 분류, 선행 기술 등 특허의 기본적 문헌 정보가 포함된다. 한편 요약과 명세서에는 발명의 목적, 구성, 효과 등 발명의 상세한 설명과 특허 발명으로 보호받고자 하는 청구범위 등이 기재되어 있다. 도면은 명세서에 기재된 발명의 이해를 돕기 위한 이미지로 구성되며, 기술 구현 절차나 구성 요소 등에 대한 정보가 포함된다.

이처럼 특허 데이터에는 해당 기술이 어떤 분야에 속하는지, 어떠한 문제를 다루고자 하며 어떠한 해결책을 제시하고 있는지, 기술 개발에 참고한 선행 기술이 무엇이며 독점권을 주장하는 부분은 무엇인지, 누가 기술을 개발하였고 누가 특허권을 소유하고 있는지 등이 명확히 서술되어 있다. 최근 특허 데이터에 빅데이터 분석 기법과 인공지능 기술이 적용되며, 이 분야는 빠르게 발전하는 추세이다.

3. 특허 빅데이터 최신 기술 동향

특허 빅데이터 최신 기술 동향은 크게 세 가지로 요약할 수 있다. 첫째, 자연어 처리와 이미지 분석 기술의 성장으로 특허 분석의 범위가 확대되고 있다. 예를 들어, 특허의 텍스트 데이터를 분석하면 복잡하게 서술된 특허 문서를 요약하거나, 기술 문제에 대한 타 분야 솔루션을 찾아내거나, 기술 간 관계를 도출할 수 있다. 이 기술을 적용하면, 광범위한 특허 문서를 모두 읽지 않고도 특정 분야(기술)의 특징을 빠르게 파악함으로써 기술 개발의 효율성이 향상된다. [그림 2](좌)의 기술 관계도는 제약 분야 특허 텍스트에서 추출된 질병 간 동시 발생 네트워크로, 노드의 크기는 개별 질병의 치료약이 얼마나 개발되었는지, 엣지의 굵기는 두 질병을 동시에 치료할 수 있는 공통 치료약이 얼마나 개발되었는지를 표현한다. 질병 간 관계를 분석한 결과는 신약 재창출(drug repositioning)에 활용될 수 있는데, 이는 특정 질병의 치료에 쓰던 기존 약물이 활용될 수 있는 새로운 질병을 찾아 신약을 개발하는 접근법이다. [그림2](우)의 기술 체계도는 가구 제조 공정 분야 특허 텍스트에서 해당 분야를 구성하는 세부 기술을 도출하고 이들의 계층적 관계를 정의한 결과이다. 기술 체계도 작성은 기술 기획에서 가장 중요한 활동 중 하나로, 특허 데이터를 활용함으로써 산업 내 세부 기술들의 현황을 객관적으로 파악할 수 있다. 이 외에도 이미지 데이터를 활용하여 유사 특허를 찾아내거나, 제품·서비스의 구성 요소가 어떻게 진화해 오고 있는지를 파악할 수 있다. 최근에는 AI가 발명한 결과가 특허로 출원되고, 생성형 AI 기술이 특허 명세서 작성을 지원하는 등 기술 발전도 두드러진다.

둘째, 특허 데이터를 타 데이터와 결합하여 산업과 기술의 동향을 이해하려는 연구가 이루어지고 있다 (Hain et al., 2023). 특허 데이터는 기술에 대해 풍부한 정보를 제공하지만, 산업과 시장에 대한 정보를 제공하기에는 한계가 있다. 이에 신제품이나 신서비스에 대해 출원되는 상표 데이터, 매출, 영업이익, R&D 투자에 대한 기업 데이터, 국가 간 상품·기술 무역 거래 데이터, 제품이나 서비스에 대한 고객 평가, 새로운 디자인을 보호하는 디자인권 데이터 등을 특허 데이터와 결합하여 산업과 기술을 단편이 아닌 다각도로 분석하려는 노력이 진행 중이다. 예를 들어, 산업 내 기업들이 출원하는 특허를 상표와 연계하여 분석하면, 어떠한 기술을 통해 제품·서비스가 구현되는지 파악할 수 있다. 유사 기술 자산을 보유한 경쟁사들의 사업 분야를 상표 데이터를 통해 파악함으로써 신사업 기회를 발굴할 수도 있다.

마지막으로, 특허 데이터를 활용하여 미래 기술을 예측하는 연구가 활발하다. 특허는 기술 개발의 결과물이라는 점에서 과거의 데이터이지만, 이를 잘 활용하면 미래를 예측할 수 있다. 예를 들어, 과거의 특허출원 패턴을 통해 기술의 성장 혹은 쇠퇴를 예측하거나, 특허 간 인용 관계 패턴을 통해 기술 융합 분야를 파악하는 것이다. 유망 기술로 성장할 가능성이 높은 특허를 조기에 찾아낼 수도 있다. 일반적으로는 분야 내에서 익숙한 기술 지식들이 과거 단 한 번도 결합된 적이 없는 새로운 조합으로 결합된 특허가 파급력 있는 기술로 성장한다고 알려져 있다 (Verhoeven et al., 2016). 과거 특허 데이터를 학습시켜 유망 기술로 성장했던 특허의 출원 당시 특성을 찾아내고, 이로부터 새로 출원된 특허의 유망성을 예측하며, 설명 가능한 인공지능 기술을 통해 그 예측의 근거를 이해하는 접근법에도 학계와 산업계의 관심이 높다. 유망 기술을 조기에 발굴하는 것은 국가 연구 개발 사업의 기획과 기업 투자 전략의 수립에 매우 중요하기 때문이다.

4. 결론

빅데이터 분석은 미래 예측을 통해 불확실성을 줄이는 것을 목적으로 한다. 산업 내 오랜 기간 축적된 방대한 특허 데이터를 잘 분석하면, 미래 기술에 대한 불확실성을 줄이고 산업 혁신을 위한 다양한 의사결정 지원이 가능할 것이다. 그러나 산업 혁신의 방향을 설정하는 과정은 정답이 정해진 문제를 푸는 과정이 아니다. 무엇보다 특허 빅데이터가 갖는 과학적, 사회적 가치에도 불구하고, 데이터는 과거의 산물이며 편향성을 가질 수 있다. 따라서 특허 빅데이터가 강조되는 시대에도 여전히 각계 전문가들의 통찰력은 중요한 역할을 할 것이다. 특허 빅데이터 분석 시스템은 [그림3]과 같이 전문가와 인공지능이 협업하여 미래를 탐색하고 여러 시나리오를 도출하는 Human-in-the-loop AI 시스템의 형태로 발전될 것이라 기대된다.