인공지능(AI) 기술과 AI 특허를 통한 새로운 도약

산업기술의 트렌드, AI

구글 딥마인드의 알파고(Alphago)가 2016년 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 승리한 이후로, 4차 산업혁명 시대의 대표적 핵심 기술로 인공지능 기술이 주목받고 있습니다. 인공지능(Artificial Intelligence, ‘AI’)은 특정 기능을 수행하는 것을 목적으로 데이터를 이용하여 반복적인 기계학습을 통해 스스로 최적의 해결방안을 도출하는 기술입니다. 학계에서는 AI 기술을 ‘약한 AI’와 ‘강한 AI’로 구분하고 있는데, 빅 데이터를 기반으로 하여 인간처럼 스스로 사고하는 ‘강한 AI’와 달리, 현재 대부분의 AI는 특정 기술분야 내에서 목적을 가지고 기계학습을 통해 결론을 도출하는 ‘약한 AI’에 해당합니다.

AI는 지능형 로봇, 자율주행, 정밀의료, 스마트홈, 음석인식 등의 많은 기술분야에서 사용되고 있으며, 많은 데이터를 학습하여 추론해낸 결과값을 통해 자동으로 인간이 쉽게 할 수 없었던 작업을 대신하고 있습니다. 최근 인공지능 개발 트렌드는 아래와 같이 단순히 사물이나 이상상황을 포착하는 인지능력을 넘어, 인지한 상황으로부터 최적의 답을 찾아내고, 여기에 스스로 수행한 학습을 더해 추론 및 예측을 실시하고, 향후에는 문제를 스스로 발견하고 해결하는 행동 단계에 이르기까지 다양한 분야의 연구와 투자가 활발히 진행되고 있습니다.

진솔국제특허법률사무소에서는 인공지능(AI) 관련 특허 출원 경험을 바탕으로 4회에 걸쳐 ① 인공지능과 관련된 산업 동향, ② 인공지능을 활용한 기술의 특허 출원 방법, ③ 국내외 인공지능 특허 등록을 위한 심사기준 소개, ④ 인공지능 특허권의 행사와 관련된 이슈와 함께 산업분야별로 인공지능(AI)이 활용된 기술 및 특허 사례를 소개해드리도록 하겠습니다. 본 편에서는 인공지능과 관련된 산업 동향과 함께 조선산업 분야의 대표적인 인공지능 활용 사례를 소개해 드리도록 하겠습니다.

AI 특허의 국제 및 국내 동향

국가별 패밀리특허 건수

많은 산업분야에서 AI를 적용하여 다양한 기능을 달성함과 함께, 근래에는 AI와 관련된 특허 출원이 증가하고 있습니다. 국가별로 이를 살펴보면, 미국과 중국에서 독보적으로 많은 AI 발명에 대한 특허가 출원되고 있습니다. 그러나, 아래와 같이 중국은 PCT 출원을 통해 세계적으로 특허를 보호받기보다는 국내 위주로 특허를 출원하고 있습니다. 중국의 경우 전체 특허 출원 건수는 많지만 PCT 출원 건수가 매우 적다는 점은 중국 기업이나 연구소가 중국 내 시장을 타겟으로 기술을 개발하거나, 세계적으로 보호할만한 고도한 기술에 대한 개발이 상대적으로 적다는 것을 의미할 수 있겠습니다.

특히, 국내에서도 AI와 관련된 특허가 다수 출원 및 등록되고 있는데, 2020년 기준으로 AI관련 특허 출원인으로 삼성이 전세계 4위, LG와 한국전자통신연구원이 전세계 19, 20위를 차지하고 있습니다. 우리나라에서는, AI 기술 분야의 특허 출원량이 증가함과 동시에 AI 기술과 연관된 다른 기술들, 즉 빅데이터, IoT, 헬스케어, 로봇, 자율주행 분야의 출원도 꾸준히 증가하고 있습니다. 코로나19 이후 비대면, 자동화의 트렌드와 방대한 양의 데이터로 인해 각종 산업분야에서 사용되는 AI 기술에 대한 특허를 선점하려는 기업들의 경쟁이 심화되는 추세입니다.

AI의 활용 – 정보통신, 컴퓨터 분야 / 제조업 분야

많은 AI 발명이 컴퓨터, 전자기술과 관련된 기업에서 출원되고, 영상 및 언어와 관련된 기술이 대부분을 차지한다는 점에서, AI 발명이 정보통신 또는 컴퓨터 프로그램 분야에서만 활용가능 한 것 아니냐는 의문이 들 수 있습니다. 그러나, AI 발명은 컴퓨터, 통신분야뿐만 아니라 제조업 분야에서도 다양한 방법으로 적용되고 있습니다.

통신 및 보안 분야에서 AI 발명의 적용의 일 예로써, 아마존은 자사 AWS(아마존 웹 서비스)의 보안을 위하여 인공지능을 통해 복수의 문서에 대한 지정된 사용자의 예상 활동을 결정하고, 실제 사용자 활동이 예상된 유형의 활동에서 벗어나는지 여부를 기준으로 하여 위험 점수에 따른 경고 임계값을 결정하는 지능형 보안 관리 시스템에 대해 특허를 받은 바 있습니다. AI 발명은 제조업 분야에도 사용될 수 있습니다. 제조업에서 AI 기술은 부품 설계, 부품의 제조과정에서 소요시간을 줄이고 불량률을 낮추는 분야에서 폭넓게 사용됩니다.

제너럴 모터스(General Motors)는 생산라인의 조립로봇에 탑재된 카메라를 이용해 조립로봇의 고장에 대한 사전 징후를 탐지하는 기술을 적용하였습니다. 해당 기술의 테스트 결과, 7천 개가 넘는 로봇 중에서 72건의 부품 고장 사례를 탐지하였으며, 사전 감지를 통해서 셧다운 타임을 최소화하였습니다.

또한, 클라우드 컴퓨팅 및 AI 기반 알고리즘을 사용하여 부품 설계의 여러 과정을 신속하게 탐색하여 무게는 획기적으로 감소시키면서 강도는 유지할 수 있는 부품의 디자인도 도출하였습니다. 이러한 기술이 상용화되는 경우, 제품 경쟁력과 브랜드 이미지에 대해 긍정적 효과를 얻을 수 있습니다.

또한, 의료장비, 의료기기 업계에서도 AI를 통한 설계, 수술의 최적화가 다방면으로 수행되고 있습니다. 정보의 수집과 가공이 용이한 ICT( Information & Communication Technology) 기술이 적용된 의료기기가 증가함에 따라 의료용 빅데이터의 확보가 쉬워졌고, AI가 의료용 빅데이터를 학습하여 맞춤형 서비스를 제공하는 기술이 증가하고 있습니다. IBM에서 개발한 ‘Watson for Oncology’는 컴퓨터를 통해 환자 데이터와 의학전문자료 등 광범위한 임상 데이터를 분석해 환자 및 의사에게 적합한 치료 옵션과 관련 정보를 제공하는 서비스인데, 기존에 발표된 논문, 의학저널, 100여 종이 넘는 의학교과서에 대한 데이터를 학습하는 것을 넘어 세계적으로 발표되는 최신 자료들까지 학습에 사용하여 정확성을 키워나가고 있습니다.

한편, 미국의 의료기기회사인 Smith & Nephew Inc의 경우 관절 수술 중 인공 신경망이 내측 힘, 측 방향 힘, 내측 접촉점의 위치, 측 방향 접촉점의 위치, 환자의 인체 측정 특성 등의 인대 균형과 관련된 데이터를 기초로 하여 기계학습을 수행한 후 환자의 상태에 맞게 인대를 조정하는 기술을 출원하였습니다.
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이와 같이 변화하는 산업 상황에 맞춰 AI 기술을 적용하는 기술을 고안하거나 사용하고 있는 경우, 해당 기술을 특허 출원 후 등록받아 AI 기술을 보호받는 것이 효과적입니다.

AI 발명을 출원하려면?

한국 특허청에서는 AI 학습을 통해 특정 기능을 수행하는 것에 특징이 있는 컴퓨터, 소프트웨어 관련 발명을 AI 발명으로 정의하고 있으며, AI 학습모델링 발명과 AI 응용발명으로 구분하고 있습니다.
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AI 학습모델링 발명은 학습데이터(학습에 이용하기 위하여 수집되는 데이터를 의미함)와 실질적으로 기계학습을 수행하는 학습모델(학습 알고리즘, 데이터 전처리를 통한 학습 방법을 포함)을 기반으로 학습된 모델을 생성하는 것에 특징이 있는 발명으로, 학습 모델 연산의 가속화 방법, 데이터 정규화 방법, 학습 모델 자동 생성 방법 등의 기계학습 자체에 대한 발명을 말합니다.

반면, AI 응용발명은 사용 목적, 용도를 달성하기 위해 학습데이터와 학습모델을 이용하여 특정 기능을 수행하는 발명을 말합니다. AI를 통한 자율주행, AI를 통한 영상인식, AI 의료기기 등은 각각 특정한 목적을 달성하기 위해 AI를 통해 기계학습을 수행하는 것이기 때문에 AI 응용발명으로 볼 수 있으며, AI를 적용한 대다수의 발명이 위와 같은 AI 응용발명에 속하게 됩니다. 따라서, 아래에서는 AI 응용발명을 출원하기 위해 어떤 요소가 필요한지 간략하게 설명해 드리도록 하겠습니다.

(1) AI 아이디어

AI 발명을 출원하기 위해서는 먼저 AI를 적용시킬 아이디어가 필요합니다. AI를 통해 어떤 목적을 달성하고자 하는지, 즉 기계학습을 수행하는 학습부가 달성하고자 하는 용도가 결정되어야 합니다. 영상에서 특정 객체를 인식하고 움직임을 쫓는 AI, 파도와 풍속에 따라 운항 방향과 속도를 결정하는 AI와 같이, AI를 활용하여 달성하고자 하는 기능이 AI 발명의 기본적인 구성요소가 될 수 있습니다.

(2) AI의 프로세스

다음으로, AI가 특정 기능을 구현하기 위하여 기계학습을 수행하는 프로세스가 필요합니다. 오른쪽 그림과 같이, AI를 통한 기계학습은 ① 학습데이터(Raw data)를 수집하고, ② 수집한 데이터를 학습 목표에 맞도록 전처리(정규화, 규격화 등)한 후, ③ 알고리즘이나 신경망을 통해 구축된 학습 프로그램이 많은 양의 학습데이터를 통해 기계학습을 수행하게 됩니다. ④ 학습된 모델에 입력데이터를 넣어주면, 학습한 내용에 따른 결과가 출력되고 출력된 결과값을 목적에 맞게 사용할 수 있습니다.

AI 발명 사례

의료기기 분야에서는 AI가 환자의 사진이나 영상을 입력받고, 영상이나 이미지로부터 환자의 상태를 판독하는 기술이 다수 출원되고 있습니다. (주)뷰노에서 등록받은 “피검체의 흉부 PA 영상의 판독을 지원하는 방법” 특허는, ① AI의 아이디어로 피검체의 흉부 영상으로부터 딥러닝 모델이 ‘의학적 판단으로서의 소견(findings)’과 의사가 쓰고 읽을 수 있는 자연어 문장으로서의 ‘선택형 판독문’을 제공하는 것을 특징으로 하면서, ② AI의 프로세스로 의사가 판단한 질환 등의 소견에 관한 데이터 및 그 소견에 해당되는 부위를 표시한 마스크 데이터(mask data)를 학습 데이터로 입력받고, 흉부 영상의 특징을 추출하여 흉부 형상에 관한 판독 보조 정보를 생성한 후, 흉부 영상에 대한 적어도 하나의 소견 정보와 마스크 영상(mask image)을 제공하는 것을 개시하고 있습니다.

또한, 조선산업에서는 선박의 운항에 관련된 분야에서 인공지능이 주로 사용됩니다. 한국해양대 산학협력단의 “인공지능을 이용한 선박 운동 성능 예측 방법” 특허에서는, ① AI의 아이디어로 실시간으로 변화하는 외부 요소에 대응하여 선박의 운동 성능과 내항 성능을 예측하는 것을 특징으로 하면서, ② AI의 프로세스로 선박의 운항 상태 및 기상 상태에 대한 선박의 모니터링 정보를 전달받고, 학습을 위해 선박의 적재 상태의 무게중심, 흘수, 트림, 운항 상태인 선속 및 선수각을 입력변수로 근사모델에 입력하여 기계학습을 통해 운동응답함수를 출력하는 것을 개시하고 있습니다.

AI 발명에 대해 특허 출원을 하는 경우, 위의 사례에서와 같이 AI를 적용시킬 아이디어와 기계학습을 수행하는 프로세스를 기반으로 명세서와 청구항(보호범위)이 작성될 수 있습니다. AI 발명을 특허받게 되면, 해당 AI를 이용한 기술에 대해 독점적으로 실시할 권리를 가지게 되며, 무단으로 동일한 기술을 사용하는 사용자가 있는 경우 특허권을 기초로 하여 기술의 사용을 막을 수 있습니다. 나아가, AI 발명에 대한 특허를 통하여 빠르게 변화하는 산업 생태계에 대응함으로써 기업의 브랜드 가치를 제고하고, 기업의 새로운 성장 동력으로 삼을 수 있습니다. 다음 편부터는, 인공지능을 활용한 기술의 특허 출원 시 유의사항, 국내외 인공지능 특허 등록을 위한 심사기준, 인공지능 특허권의 행사와 관련된 이슈와 함께 의료, 제조 분야 등에서 인공지능의 활용 사례를 소개해 드리도록 하겠습니다.