인공지능 (AI) 기술및정책동향 인공지능기술이차세대먹거리로떠오름에따라세계주요국과글로벌지식재산선도기업들의집중적인투자와연구개발이이루어지고있음. 인공지능기술은공공, 산업, 생활등국가전반에직 간접적인효과를창출할것으로전망됨에따라향후국가및기업의글로벌경쟁력확보및특허전략에서중요한부분

Transcription

1 ISSUE & FOCUS on IP 지식재산환경변화에능동적으로대비하기위한지식재산동향정보서비스 이슈페이퍼 인공지능 (AI) 기술및정책동향 곽현한국지식재산연구원경제연구팀, 전문위원 전성태한국지식재산연구원법제연구팀, 부연구위원박성혁한국지식재산전략원특허동향팀, 선임연구원석왕헌한국전자통신연구원기술경제연구실, 선임연구원

2 인공지능 (AI) 기술및정책동향 인공지능기술이차세대먹거리로떠오름에따라세계주요국과글로벌지식재산선도기업들의집중적인투자와연구개발이이루어지고있음. 인공지능기술은공공, 산업, 생활등국가전반에직 간접적인효과를창출할것으로전망됨에따라향후국가및기업의글로벌경쟁력확보및특허전략에서중요한부분을차지할것으로전망됨. 이에, 본원고에서는인공지능기술분야에대한특허및유망기술분야에대한종합적인분석을통해국제적경쟁력을갖추기위한우리기업의전략적 R&D투자방향과정부의역할에대해살펴보고자함. 또한인공지능과관련된각국의정책과우리나라의관련정책을분석하여인공지능기술발전을위한정책적지원방안에대해제언하고자함. 마지막으로인공지능기술의법제도적규범이슈검토를통해새로운규범체계정립을위한정책방향을제언하고자함 * 작성자 : 곽현 ( 한국지식재산연구원 경제연구팀, 전문위원 ) 전성태 ( 한국지식재산연구원 법제연구팀, 부연구위원 ) 박성혁 ( 한국지식재산전략원 특허동향팀, 선임연구원 ) 석왕헌 ( 한국전자통신연구원기술경제연구실, 선임연구원 ) 본보고서의내용은필자의개인적인견해이며한국지식재산연구원의공식적인의견이아님을밝힙니다. Ⅰ 서론 1. 검토배경 인공지능이부가가치창출의새로운원천으로주목받으면서세계주요국과글로벌지식재산선도기업들의집중적인투자와연구개발이이루어지고있음 인공지능은인간의사고과정 ( 인지, 추론, 학습등 ) 에서필요한능력을모방한기술로정의할수있음 미국, EU등의선진국들은현재범정부차원에서인공지능 R&D정책에수십억달러의규모에해당하는투자지원을하고있음 구글, 페이스북, 마이크로소프트, IBM 등글로벌기업도적극적인인재영입과기술개발투자로기술의선도적위치확보를위해노력 인공지능의시장규모는급속도로증가할것으로전망되며금융, 의료, 제조업등경제 산업은물론사회 문화적측면에서광범위한파급효과를가져올것으로예측됨 ISSUE & FOCUS on IP 2

3 인공지능기술의초기세계시장규모는 15 년도기준 2억달러규모에서연평균 82.9% 성장하여 20년에는 41억 4470억달러규모가될전망 * * 조사기관인 Traktica가발표한자료로, 로봇구조에서인공지능적용범위예측의어려움으로인해제조분야에서로봇을제외시킨수치임. 이로인해타조사기관보다 Tracktica에서제시한인공지능에관한시장규모는가장낮은수준임. ( 경제 사회적측면 ) 인공지능기술은이미제조업 ( 자율주행차, 지능형로봇, 스마트팩토리 ) 및서비스업 ( 의료, 교육, 금융등 ) 과융합되며사용화가시작 ( 사회 문화적측면 ) 인공지능의확산은대대적인고용구조의변화, 새로운사회규범및질서체계확립등을초래 그러나, 세계주요국과비교했을때한국의인공지능관련기술수준은낮고특허보유수도적은것으로나타남 세계인공지능관련기술연구및개발은미국이주도하고있으며, 한국은인공지능 SW 기술은최고기술국대비 75.0% 수준 *, 인공지능응용 SW 기술은 74.0% 수준으로조사 * 미국의기술수준 (100) 을기준으로한국의기술수준을평가한것임 미국, 일본, 유럽, 한국, PCT( 국제특허 ) 5개국을대상으로특허분석을한결과인공지능관련특허 10,510 건중한국특허의출원량은 1,398건으로전체의 13% 에불과 빠른속도로증가하고있는인공지능기술이지닐파급효과에대비한특허확보방안과사회적 제도적대응방안마련이필요 인공지능기술의활용성은무궁무진하므로다양한산업분야에서연구개발을통해더많은특허를확보할수있도록적극적인관심이필요 인공지능기술이가져올부정적인효과를사전에예방하고긍정적인효과를극대화하기위해서는기술이사회전반에미치는영향에관해예측하고이에대해기술적, 제도적인대비가필요 이에, 본보고서에서는인공지능기술분야특허에대한종합적인분석을통해국제적경쟁력을갖추기위한우리기업의전략적 R&D투자방향과정부의역할에대해살펴보고자함 또한인공지능과관련된각국의정책과우리나라의관련정책을분석하여인공지능기술발전을위한정책적지원방안에대해제언하고자함 2. 인공지능의개념 ( 인공지능개념 ) 인공지능기술은인간의지각, 추론, 학습능력등을컴퓨터기술을이용하여구현함으로써문제해결을할수있는기술 사전적인의미의 인공지능 (Artificial Intelligence)' 은철학적인개념으로써인간이나지성을갖춘존재또는시스템에의해만들어진인공적인지능을의미 * 인공지능이란용어는 1956년영국다트머스회의 (Dartmouth Conference) 에서인지과학자인존매커시 (John McCarthy) 에의해처음으로개념이정의됨 ISSUE & FOCUS on IP 3

4 가트너 (Gartner) 는인공지능을특별한업무수행에인간을대체, 인지능력의제고, 자연스러운인간의의사소통통합, 복잡한콘텐츠의이해, 결론을도출하는과정등인간이수행하는것을모방하는기술로정의 ( 인공지능구분 ) 인공지능에대한정의는연구자에따라다르지만크게강한인공지능 (Strong AI) 과약한인공지능 (Weak AI) 으로구분됨 ( 강한인공지능 ) 튜링테스트 (Turing test)* 를통해기술적인세부사항을논하기보다사람이전혀이상한점을느낄수없을정도의고차원적인 사고한다 라는조건을만족하는수준 * 튜링테스트는 1950년앨런튜링 (Alan Turing) 이제안한인공지능판별법으로인공지능과대화하는시험관이지금대화하는상대가기계인지사람인지구분할수없을때통과했다고볼수있음 ( 약한인공지능 ) 학습을통해지능을특정분야로한정지을수있음에따라특정문제를인간처럼풀수있는수준 현재까지의인공지능은특정문제해결을위한계산과논리적분석능력중심의약한인공지능에치중되었으며인간과대화가가능하며지적수준을갖춘강한인공지능에대한기술발현은오랜시간이소요될것으로예상됨 인공지능의구분 자료 : Stuart Russell, Artificial Intelligence: A Modern Approach ( 인공지능관련시장 ) 인공지능시장은인공지능에대한정의, 기술및시장의범위등에의해조사기관마다매우다양하게구분함 산업적관점에서봤을때인공지능은인지, 학습, 추론등인간의사고능력을모방하는인공지능관련기술을접목해제품및서비스경쟁력을제고시키는산업을포괄함. - Frost & Sullivan(2015) 는인공지능관련시장을크게하드웨어와소프트웨어로양분하여구분하였음 ISSUE & FOCUS on IP 4

5 구분성격해당기업 하드웨어 시장 소프트웨어 시장 B2B B2B2C B2B B2C 인공지능작업을수행하는 CPUs 설계및제조 인공지능작업을수행하는 APIs 나 Platform 형태로제공하는 PaaS 비즈니스 기업의니즈에따라다양한인공지능툴을 SaaS 방식으로제공 기능중심 ( 판매, 마케팅 ) 이나서비스 ( 자연어처리, 예측분석 ) 중심에따라범주화 서비스정확성향상을위한지능을최종소비자에게제공 검색, 통역, 콘텐츠필터링, 음성인식, 영상광고 TeraDeep Intel IBM Qualcomm MetaMind IBM Watson Microsoft Asure Amazon Web services Google cloud Haiku Deck( 생산성 ) Thoughtly( 리서치 ) Zephyr( 헬스 ) Celect( 소매 ) Kasisto( 금융 ) Facebook Google Microsoft Apple(siri) Amazon 자료원 Frost & Sullivan(2015) - BCC Research(2014) 는인공지능이체화된기기혹은시스템을스마트머신 (Smart Machine) 으로보고이와관련된시장을전문가시스템, 자동화로봇 ( 차량, 드론등도포함 ), 지능형가상비서, 임베디드시스템, 인공신경회로망의 5 가지시장으로구분하고있음. < 표 4> 인공지능관련시장구분 ( BCC Research) 구분 전문가시스템 (Expert systems) 자동화로봇 (Autonomous robots) 지능형가상비서 (Intelligence assistants) 임베디드시스템 (Embeded systems) 인공신경회로망 ( 신경컴퓨터 ) (artificial neural network) 내용 사용자가직면한복잡한이슈들을해결할수있도록지원해줌 사람의도움없이업무를처리함. 로봇은다른수준의자동화기능을보유함. 로봇은데이터에기반하여의사결정을할수도있음 인공지능엔진을기반으로개인비서처럼사용자가요구하는작업을처리하고특화된서비스를제공함 애플 (Apple) 시리 (siri), 마이크로소프트의코타나 (cortana) 가있음 제어가필요한시스템에포함되어제어를위한특정한기능을수행함 인간의뇌와유사하게작동하는신경망으로패턴인식이나인지등의기능을수행함 자료원 BCC Research(2014) ISSUE & FOCUS on IP 5

6 Ⅱ 인공지능기술개괄및산업별기술동향 1. 인공지능기술개괄및동향 ( 인공지능기술분류 ) 미래부와정보통신기술진흥센터 (IITP) 는인공지능기술을 5개의핵심기술 ( 학습및추론, 상황이해, 언어이해, 시각이해, 인지인식및인지 ) 기술로구분 ( 학습및추론 ) 데이터에내재된패턴, 규칙, 의미등을알고리즘을기반으로스스로학습하게하여, 새롭게입력되는데이터에대한결과를예측가능하도록하는기술 ( 국내 ) 미래창조과학부의 SW컴퓨팅원천기술개발사업의일환으로 2014년부터 2018년까지일반사용자도쉽게사용할수있는머신러닝 SW SMILE을개발중 ( 국외 ) 글로벌기업중심으로기술개발의진행중에있으며, 대표적으로구글, 페이스북, IBM 등에서영상, 음성, 텍스트인식분야의학습 추론기반인공지능플랫폼이개발중 ( 상황이해 ) 주변환경에서발생하는데이터를종합적으로이해하고맥락분석과판단을제공, 환경및주변사람의감정인지를포함하는상황인지기술 ( 국내 ) 삼성전자, LG전자, SK 텔레콤, KT 등을중심으로인공지능기반스마트홈제어기술을개발중 ( 국외 ) 아마존 (Alexa), 오토메이티드인사이트 ( 워드스미스 ) 등에서상황이해기반인공지능 SW 개발중 ( 언어이해 ) 사람의말과글을사람처럼이행하고수행할수있도록자연어를이해하고지식화하는기술로자연어질의응답, 언어통번역및언어기반창작 저작등언어지능기반의서비스제공이가능함 ( 국내 ) ETRI, 솔트룩스, KAIST, 포함공대등에서언어를통해지식학습이가능한엑소브레인 SW가개발중 ( 국외 ) IBM은 Watson 딥 QA 기술을헬스케어및파이낸스분야에적용을추진하고있으며, 후지쯔는도쿄대 일본국립정보학연구소와공동으로대학입시합격을목표로하는토다이로봇프로젝트를추진중 ( 시각이해 ) 영상의내용및상황을이해하고예측하는기술로영상내용이해, 시각지식생성, 내용기반영상검색, 비디오분석및예측이가능함 ( 국내 ) ETRI, GIST 및포함공대를중심으로대규모영상분석을통해영상의의미를이해하는딥뷰W 개발중 ( 국외 ) 미국 DARPA 는군사용비디오에서원거리행동을인식하는원격행동분석기술을개발중이고, 구글, MS는딥러닝기술기반으로영상에서일상의많은사물들을구별하는고성인인식기술을개발중 ISSUE & FOCUS on IP 6

7 ( 인지컴퓨팅 ) 주변환경의지각인지, 학습적응, 지식추론, 행위생성등사람의인지구조를모방하여통합함으로써지능형서비스개발을지원하는기술 ( 국내 ) 인텔리콘메타연구소에서법률검색서비스에적용하기위한지능형법률정보시스템 (i-lis)* 을개발중 * i-lis는법류의세계에수학, 통계학, 컴퓨터공학, 뇌과학, 인지과학, 감성공학등을융합한지능형법률정보제공서비스기술임 ( 국외 ) IBM, Apple, MS, Saffron Tech, 말루바, 익스펙트램스등을중심으로대규모데이터분석및처리를위한인지컴퓨팅기술을개발중 2. 산업영역별인공지능기술동향 ( 제조업분야 ) 인공지능의데이터분석능력과시각지능을통한공정효율화및휴머노이드형노동로봇을활용한스마트공장추세가가속화되고있음 실시간생산모니터링, 이상상태감시및최적의사결정을위한스케쥴링, 예지보전, 불량예방, 자원관리, 안전관리가가능 독일과미국으로양분되어스마트공장표준화경쟁이진행중에있으며중국은인구고령화, 노동인구의공장근무기피현상등에대처하기위해스마트공장구현을범국가적차원에서추진 ( 의료및바이오기술분야 ) 웨어러블센서를통한맥박, 혈당량, 체온, 스트레스정도등건강정보데이터와이미지인식기술을활용한진단데이터로인간에게최적화된스마트헬스솔루션제공이가능해짐 맞춤형진단, 처방및치료, 맞춤형건강가이드, 헬스케어, 신약개발, 유전체 / 단백체분석이가능 ( 국방기술분야 ) 인공지능을결합한무인기를개발함으로써조종사육성비용의절감, 전투력향상과조종사보호, 군수장비들의자동조작이가능해짐 안보위해요인감시 / 검출, 조기경보및워게임시뮬레이션, 전투로봇등이가능 ( 교육서비스분야 ) 교육데이터분석으로학습패턴과교육방향성을판단하고적절한학습방법을제시할것으로기대됨 학습효과분석, 개인맞춤형교육, 자연어학습, 번역및통역등의서비스분야에서두각을나타낼것으로예상 ( 자동차기술분야 ) 향상된사물인식성능으로자율주행차의주변인지를가능하게하며, 각종센서를통해확보한데이터와외부데이터를정확하게처리해가장안전한경로를판단하는역할을수행할것임 ISSUE & FOCUS on IP 7

8 ( 광고마케팅, 금융, 법무, 회계등기술분야 ) 대량의데이터분석에기반을둔맞춤형마케팅이 가능해지며회계, 세무, 금융등비교적정형화가용이한분야는인공지능기술로대체될것으로 예상됨 인공지능을적용하고있는주요글로벌헤지펀드사 회사명 AIDYIA Rebellion CLONE ALG Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ Ÿ 특징 `11년에홍콩에서컴퓨터공학자와금융전문가가협력하여설립단기적인예측에최적화되어있는기존의투자알고리즘과장기적인예측가능하도록설계 2003~2014 년 Historical data로테스트시 29% per year의평균수익률달성, 미국시장에 AI로만헤지펀드를론칭하여운영중 2007년부터 AI 기술을적용해수익률개선인공지능이 44개국의주식, 채권, 통화등경제데이터를동시에분석 Rebellion Research는 2007년이래로 AI 기술을적용해타사보다높은수익률을올렸음을강조 과거나미래의데이터가아닌현재의데이터기반 Self-learning 을통해투자참여여부를결정하여 AI Dynamic 기술로수익률을높이고, 위험도를낮춤제품유통경로는브로커를통해리테일판매나헤지펀드사판매를시행 ISSUE & FOCUS on IP 8

9 Ⅲ 인공지능기술특허분석및전망 1. 인공지능기술특허분석 특허분석기술분류 미래부와정보통신기술진흥센터 (IITP) 의기본기술체계를기반으로인공지능기술을 5 개의 핵심기술과 15 개의세부기술로분류하여분석 인공지능핵심기술및세부기술분류 핵심기술세부기술기술개요 학습및추론기술 (Learning and Reasoning) 상황이해기술 (Context Understanding) 언어이해기술 (Language Understanding) 지식표현 지식베이스 감정이해 공간이해 협력지능 자가이해 자연어처리 ( 형태소분석, 개체명인식, 구문분석, 의미분석 ) 질의응답 음성처리 분석된지식을컴퓨터가이해할수있는언어로표현하는기술 축적한전문지식, 문제해결에필요한사실과규칙이저장된데이터베이스로구축, 관리하는기술 사람의기분, 감정을인식, 구분할수있는기술 시공간적세계를정확하게인지하고, 3 차원의세계를잘변형시키는기술 다른에이전트와교류하고, 이해하며, 그들의행동을해석하고, 효율적으로대처하는기술 자기자신 ( 개성, 정신적심리적특성 ) 을이해하고, 느낄수있는인지적기술 인간의자연적언어를형태소분석, 개체명인식, 구문분석, 의미분석하는기술 질문에대한답변을제시하는기술 디지털음성신호를컴퓨터에서처리가능한언어로변환하는기술 시각이해기술 (Visual Understanding) 인식및인지기술 자동통변역내용기반영상검색행동인식시각지식휴먼라이프이해인지아키텍처 한언어에서다른언어로자동으로번역하거나통역하는기술 영상데이터차체의특징정보인색광과모양, 질감등영상데이터의내용을대표할수있는특징들을추출하고이를기반으로색인과검색을수행하는기술 동영상에서움직이는사물의행동을인식하는기술 행동인식, 영상이해, 배경인식등을이용하여영상데이터로부터지식정보를추출, 생성하는기술 개인경력관리, 건강, 대인관계, 재무관리등일상생활에서의지능적도움을제공하기위해사람의생활을이해하는기술 인지심리학측면에서의사람의마음구조를컴퓨팅모델화하는기술 분석개요 15 개세부기술별각각검색식을작성하여관련특허들을추출 ISSUE & FOCUS on IP 9

10 분석개요자료구분 국가 검색 DB 분석구간 검색범위 한국 KIWEE Thomson Innovation 특허공개및등록전체문서 일본 KIWEE Thomson Innovation 특허공개및등록전체문서 공개 등록특허 KIWEE 미국 ( 공개 등록일기준 ) Thomson Innovation ~ 특허공개및등록전체문서 유럽 KIWEE Thomson Innovation 특허공개및등록전체문서 국제 KIWEE (PCT) Thomson Innovation 특허공개및등록전체문서 인공지능기술특허현황 작성된검색식을이용하여검색된최조 Raw Data 약 3만여건을개별스캐닝하여각국가 DB별특허들을추출분류 - 최종필터링된분석대상특허의총량은 10,510 건으로나타났으며, 특히미국특허와일본특허의 출원량이 4,820건, 2,386건으로미국과일본에가장많은특허가출원 2. 국내 외특허출원현황 국가연도별특허출원동향 * * 특허공개제도를고려하여유효구간은 2014 년 12 월임 인공지능분야국가연도별특허출원동향 ISSUE & FOCUS on IP 10

11 ( 연도별특허출원동향 ) 1970 년대부터특허출원이이루어졌으며꾸준히증가하는모습을보이며향후출원량이더욱증가할것으로분석 년대 1차특허출원증가이후주춤하다가 2000 년대들어서다시그출원량이증가하고있는모습을보이고있음 년대들어서는매해 600 건이상이활발한특허출원이이루어지고있으며 2015 년미공개구간임에도불구하고그출원량이급격하게증가하는모습을보이고있음 ( 국가별특허출원동향 ) 미국특허 ( 공개및등록특허 ) 가 4,860 건으로전체특허의 46% 로차지하고있으며일본이 2,386 건 (23%), 한국은 1,398 건 (13%), 유럽은 564건이특허출원이진행되었음 - ( 미국 ) 2000 년들어특허출원량이급격하게증가하며매해 300건에서 400건사이에특허가출원되고있음. 이는타국가에비해집중적인 R&D 투자와보다폭넓은시장수요를발생시키는것으로분석됨 - ( 일본 ) 1980 년부터특허출원을시작으로 1990 년대활발한특허출원이진행되었음 년대들어점차감소하다최근들어특허출원량이증가하는모습을보이고있음 - ( 한국 ) 1990년대부터특허출원이시작되었으며 2000년들어출원량이점차증가하고 2013~2014 년들어출원량이급격히증가하고있음. 이는향후인공지능기술관련특허출원량이지속적으로증가할것으로예상됨 - ( 유럽 ) 2010년까지한국과비슷한특허출원동향을보이고있으나, 2010년이후에는점차감소하는모습을보이고있음 핵심기술연도별특허출원동향 핵심기술연도별특허출원동향 ISSUE & FOCUS on IP 11

12 ( 언어이해기술 ) 자연어처리, 질의응답, 음성처리및자동통번역이가장일찍연구개발되기시작하여 1990년대초반까지급격한특허출원이진행된이후소강상태를보이다 2000년대들어서다시출원량이증가하기시작함 ( 시각이해기술 ) 내용기반영상검색, 행동인식, 시각지식, 휴먼라이프이해, 인지아키텍처의경우 2000 년대들어특허출원량이급증하기시작함. 영상기술이발달에따른비디오 / 동영상 /CT 검색기술과 IoT 기술을이용한빅데이터분석에관련연구에집중적인투자에따른특허출원량증가라고분석됨 ( 학습및추론기술 ) 지식표현, 지식베이스는 1990년대후반부터 2000년대초반까지급격한특허출원이이루어졌으나 2010년대에들어서는그출원량이감소하는양태를보임. 이는기초연구가활발히이루어진후응용기술분야에특허출원이이루어지고있는것으로예측됨 ( 상황이해기술 ) 감정이해, 공간이해, 협력지능, 자기이해의경우, 1990년대들어출원량이증가하기시작하였으나 2012년최대특허출원이후최근들어그특허출원량이감소하는모습을보이고있음 핵심기술국가별특허출원동향 핵심기술국가별특허출원동향 ISSUE & FOCUS on IP 12

13 ( 핵심기술별특허출원동향 ) 언어이해기술이 4,647 건 (44%) 로가장많은특허출원을보이고, 그다음으로시간이해기술 2,610 건 (25%), 상황이해기술 1,541 건 (15%), 학습및추론기술 13,79건 (13%), 인식및인지기술이 333건 (3%) 순으로특허출원이진행되었음 ( 핵심기술국가별출원동향 ) - ( 언어이해기술 ) 일본에서가장많은특허출원이이루어져일본이기술을선도한다고판단되며, 그다음으로는미국에서다출원을수행하고있음, - ( 시각이해, 학습및추론, 상황이해기술 ) 미국이주도적으로본기술을이끌고있으며시장크기역시타국가에비해큰것으로예상할수있음 주요출원인특허출원동향 * * 인공지능기술관련 100건이상의특허출원을수행한출원인 주요출원인특허출원동향 미국기업인 IBM과 MICROSOFT 가각각 537건, 514건, 국내국책연구기관인 ETRI 가 306건, 일본기업인 TOSHIBA, MATSUSHITA 가 271건, 239건의특허출원을수행 - 한국에서는 ETRI와삼성만 100개이상의특허출원기업에포함되었으며이는인공지능기술에상대적으로낮은관심도를보이고있는것으로분석됨 전반적으로언어이해기술쪽으로상대적으로많은특허출원을수행됨 - IBM은학습및추론기술에연구를집중하고, MICROSOFT 는시각이해기술에많은관심을가지고연구개발을진행하는것으로분석됨 - ETRI 는대부분의언어이해기술관련분야에편중된것으로나타나상대적으로타기술분야에대한연구개발관심도가낮은것으로분석됨 ISSUE & FOCUS on IP 13

14 세부기술국가별특허출원동향 세부기술국가별특허출원동향 ( 미국 ) 자동통번역, 질의응답기술분류만을제외하고모든기술분야에서월등히많은특허출원을수행하고있는것으로나타나인공지능기술분야에서주도적인연구개발을수행하고있는것으로분석되었음 ( 일본 ) 자동통 번역기술분야에서독보적으로많은특허출원량보유. 연구개발능력뿐만아니라높은특허장벽을형성하고있음 ( 한국 ) 질의응답기술분야에서만타국가대비근소하게앞서는특허출원을수행함 ISSUE & FOCUS on IP 14

15 국내주요출원인특허출원동향 국내주요출원인특허출원동향 ETRI 가 306개로가장활발한특허출원을수행하고있으며, SAMSUNG Electronic 가 185개의특허출원을수행했음 - ETRI 의경우전체특허중자동통번역기술과자연어처리기술분야에편중되게특허출원을수행하고있는것으로나타났으며, SAMSUNG 의경우행동인식기술과음성처리기술및감정이해기술을중점적으로연구개발하고있음 - 국내기업들의 R&D 투자및특허출원보다는국책연구기관또는대학교가주도적으로특허출원을보이고있는것으로보아아직까지는인공지능기술이제품또는서비스개발보다는이론적인연구분야에관심을가지고있는것으로예측됨 3. 특허로바라본한국의위상 인공지능관련기술력 한국의인공지능관련기술력은전체대비세부기술별한국국적출원인에의한출원건수와 출원된특허의인용건수정보를활용하여한국의기술력을파악 ISSUE & FOCUS on IP 15

16 - 한국인이출원한특허건수는 1,551 건이고, 전체건중한국인이출원한특허의인용건수는 2,083 건 타기술분야대비행동인식, 음성처리, 감정이해기술분야에서국내출원인이양질의특허를 다수보유하고있음 한국의기술력평가결과 세부기술명 특허 건수 인용건수 (A) 한국의기술력 TS (A*B)/C 순위세부기술명특허건수 인용건수 (A) TS (A*B)/C 01. 지식표현 음성처리 지식베이스 자동통번역 감정이해 내용기반영상 검색 순위 공간이해 행동인식 협력지능 시각지식 자가이해 휴먼라이프이해 자연어처리 인지아키텍처 질의응답 전체건수 특허활동지수 (Activity Index) 1551 (B) 2083 특허활동지수는특정연구주체 ( 특정국가 ) 가전체특허건수를대상으로특정기술분야에서 차지하는비율을의미 지식표현, 인지아키텍처, 공간이해기술분야가타기술분야에비해상대적으로높은연구활동 및특허출원활동이이루어지고있는것으로분석 (C) ISSUE & FOCUS on IP 16

17 특허활동지수평가결과 특허활동지수 ( 특허관심도 ) 세부기술명 한국한국 AI 특허출원인특허 AI 출원인 (A/B) 건수순위세부기술명출원건수 (A/B)/ 출원 / (B) 건수 (B) (C/D) 건수 (A) (C/D) (A) 순위 01. 지식표현 음성처리 지식베이스 자동통번역 감정이해 내용기반영상검색 공간이해 행동인식 협력지능 시각지식 자가이해 휴먼라이프이해 자연어처리 인지아키텍처 질의응답 전체건수 (C) (D) 시장확장성 시장확장성은제품적용도에대응되는지표로서, 세부기술별관련특허들이진입한국가의 개수정보를활용하여해당기술의범용성을파악해보기위한지표임 시장확장성은음성처리, 행동인식, 시각지식기술이향후시장성이밝은것으로나타남 시장확장성평가결과 특허활동지수 ( 제품적용도 ) 세부기술명 특허진입특허진입 PEI PEI 건수국가순위세부기술명건수국가 (B/A) (B/A) (A) 개수 (B) (A) 개수 (B) 순위 01. 지식표현 음성처리 지식베이스 자동통번역 감정이해 내용기반영상검색 공간이해 행동인식 협력지능 시각지식 자가이해 휴먼라이프이해 자연어처리 인지아키텍처 질의응답 ISSUE & FOCUS on IP 17

18 특허규모 특허규모는국외대비기술경쟁력을판단하는지표로서한국특허의점유율이높을수록, 국외대비기술경쟁력이높은것으로판단할수있음 지식표현, 인지아키텍처및공간이해기술순으로순위가높을것으로분석되었으며, 세개의기술분야가국외대비상대적으로국내 R&D 역량이높다고판단할수있음 한국의특허규모평가결과 세부기술명 특허건수 (A) 한국국적출원건수 (B) 한국의특허규모 ( R&D 역량 ) 특허규모 (B/A) 순위 세부기술명 특허건수 (A) 한국국적출원건수 (B 특허규모 (B/A) 01. 지식표현 음성처리 지식베이스 자동통번역 감정이해 내용기반영상검색 공간이해 행동인식 협력지능 시각지식 자가이해 휴먼라이프이해 자연어처리 인지아키텍처 질의응답 전체건수 순위 한국의특허관심 ( 중요 ) 도 한국의특허관심 ( 중요 ) 도는타기술대비 R&D투자비용을바탕으로대상특허의중요도를보는지표로출원인국적별특허패밀리사이즈가높을수록중요기술로판단함 행동인식, 내용기반영상검색및음성처리기술순으로순위가높은것으로조사 - 행동인식기술의경우특허 1건당적어도 3개이상의패밀리특허출원을수행하고있어타기술대비상대적으로높은 R&D 비용을투자하는것으로분석 - 음성처리및내용기반영상검색기술역시패밀리특허출원비율이높은것으로나타남 ISSUE & FOCUS on IP 18

19 한국의특허관심 ( 중요 ) 도평가결과 세부기술명 한국국적출원건수 (A) 패밀리건수 (B) 한국의특허관심 ( 중요 ) 도 ( R&D 투자비용 ) 특허관심도 (B/A) 순위 세부기술명 한국국적출원건수 (A) 패밀리건수 (B) 특허관심도 (B/A) 01. 지식표현 음성처리 지식베이스 자동통번역 감정이해 내용기반영상검색 공간이해 행동인식 협력지능 시각지식 자가이해 휴먼라이프이해 자연어처리 인지아키텍처 질의응답 전체건수 1551 특허평가결과종합 15 개의세부기술들에대해 5 개의특허평가항목 ( 한국의기술력, 한국의특허활동지수, 시장확장성, 한국의특허규모및한국의특허관심도 ) 을적용하여도출된결과값들을종합하여 분석한결과다음순서로나타남 - ( 행동인식기술 ) 다양한이미지 동영상개체, 배경, 행동을인식하고, 시 공간분석을통해 공간의변화를이해하는 행동인식기술 이가장높은평가를받음 - ( 지식표현기술 ) 지식표현체계및다중소스로부터정보를추출하여컴퓨터가이해할수 있는언어로표현하는 지식표현기술 - ( 공간이해기술 ) 다양한센서데이터를기반으로복합상황등시공간적세계를정확하게 인지하고, 3 차원의세계를변형시킬있는 공간이해기술 - ( 시각지식기술 ) 행동인식, 영상이해, 배경인식등을활용하여영상데이터로부터지식정보를 추출생성하여실생활에활용할수있는 시각지식기술 - ( 음성처리기술 ) 인간의음성을컴퓨터가이해할수있는스피치형태의변환하고 해석 (Decoding) 을통한자동음성인식, 음성생체인식, 문자를음성으로읽어주는기술등에 적용할수있는 음성처리기술 순위 ISSUE & FOCUS on IP 19

20 특허평가결과종합 분석결과종합 세부기술명 한국의기술력 특허활동지수 시장확장성 한국의특허규모 한국의특허관심도 종합순위 01. 지식표현 지식베이스 감정이해 공간이해 협력지능 자가이해 자연어처리 질의응답 음성처리 자동통번역 내용기반영상검색 행동인식 시각지식 휴먼라이프이해 인지아키텍처 ISSUE & FOCUS on IP 20

21 Ⅳ 인공지능기술관련정책및지원방안 1. 미국 범정부차원의브레인이니셔티브정책을 13년 2월에수립하여원천기술확보를진행중 과학기술정책국 (OSTP : Office of Science and Technology Policy) 는 10년동안총 30억달러규모의투자진행중 ( 주요내용 ) 인간의뇌지도작성을비롯해지각, 행동, 의식등이이루어질때발생하는뇌의활동에대한연구로써대부분기초연구에속함 - 기초연구에 80% 정도집중되고, 뉴로모픽칩 (IBM), 뇌스캔이미지촬영및분석 (Inscopix), 슈퍼컴퓨팅을활용한뇌시뮬레이션 (Google) 등이나머지 20% 를차지 과학기술정책국아래에 DARPA( 국방고등연구계획국 ), FDA( 식품의학국 ), NSF( 국립과학재단 ), NIH( 국립보건원 ) 등이정부기관으로참여중이며, 국가별로는유럽연합과연구를위한국제협력관계를맺고있는것으로나타남 브레인이니셔티브주요연구자별투자안 ( 13~ 14) 자료 : The White House(2014) 인공지능기술의활성화를위해강력한내수시장을바탕으로군사목적용 R&D를상용화에적극적으로이용하는형태의전략을취함 인공지능을응용한기술중군에서활용하기미흡하거나어려운기술의경우적극적으로민간으로이전시켜상용화가가능하게끔하도록유도중 - 애플의인공지능음성비서 시리 는전투상황에서필요한개인비서를가상화시켜임무수행에도움을주도록개발하였으나실제전시에서사용하기에기술성숙도가미흡하여애플社로이전됨 ISSUE & FOCUS on IP 21

22 2. 일본 로봇이라는키워드를위주로파편적인연구개발이이루어져왔으며최근인공지능전반에대한연구개발체계가언급되고있음 14년 9월로봇혁명실현회의결과를발표하였고, 15년 1월 로봇신전략 을발표함 ( ロボット革命実現会議, 2015) - ( 주요내용 ) 1 일본을세계로봇이노베이션거점으로하는 로봇창출력의근본적강화, 2 중소기업, 농업, 간병 의료, 인프라등세계최고의로봇활용사회를목표로로봇이일상을실현할수있는 로봇활용 보급, 3 사물인터넷 (IoT) 시대에빅데이터, IT와융합, 네트워크, 인공지능을구사하는로봇으로세계를주도하는 로봇혁명전개 발전 각부처별로는총무성, 문부과학성, 경제산업성이각각의축을가지고최근인공지능에관한총체적인 R&D 개발을위한계획 ( 안 ) 을점차확보하고있는중으로나타남일본인공지능연구개발체계주요영역 : 인프라, 의료, 에너지, 정보통신, 제조업, 교육, 농림어업등총무성문부과학성경제산업성주요내용주요내용 o 기초연구 o 응용연구, 실용화주요내용 o 혁신적과학기술성과창출 o 평가방법표준화등공통기반기술 o 뇌 ( 腦 ) 정보통신 o 차세대기반기술창출정비 o 사회정보해석 o 기반환경조성 o 표준화연구 o 혁신적네트워크 o 음성인식, 다언어번역주요추진조직주요추진조직 => 이화학연구소 (RIKEN) => 산업기술총합연구소 (AIST) 주요추친조직 AIP 센터 ( 설립예정 ) 인공지능연구센터 => 정보통신연구기구 (NICT) => 과학기술진흥기구 (JST) => 신에너지산업기술총합개발인공지능프로젝트 ( 설립예정 ) 기구 (NEDO)-AI 프로젝트 자료원 日經 NIKKEI(2015) 인공지능기술의상용화및제품화를위해기존에잘구축되어있는로봇산업에인공지능기술을접목하는정책을적극적으로활용할계획 제조, 서비스, 간호 의료, 인프라 재난대응 건설, 농림수산업 식품산업등 5개분야를 2020년까지집중적정책지원을실시중 - 20년까지 5년간제도환경정비, 다양한정책적지원을통해로봇개발에대한민간투자를확대하여 1,000 억엔규모의로봇프로젝트를추진하고, 이를통해 5년간관련시장규모를현재의 4배인 2조 4,000억엔으로확대한다는게일본정부의계획 ( 이시직, 2015) 현재일본에서상용화가가시화되고있는인공지능적용제품은크게 1휴머노이드 ( 서비스용로봇 ), 2자율주행차, 3산업용로봇으로나타남 ISSUE & FOCUS on IP 22

23 3. 유럽 인간두뇌의인지형태기반의지식처리를위한 Human Brain project 를 EU 6 대미래 유망기술중하나로선정, 10 억유로를투입하여 10 년간추진 (~ 22 년 ) 예정 Human Brain project 에서는인간의인지형태를프로그램화시켜향후인간의지식처리 형태를가진인공지능개발예정이며, 세부분야로는 Data, Theory, ICT platform, Application 으로나뉨 Human Brain Project 세부과제및연구내용 세부과제설명연구내용투자규모 Application ICT platform Theory Data 인간의지식을식별및일처리의우선순위를정하기위해실험데이터를수집하고통합하기위한신경정보학과뇌시뮬레이션을사용하는영역 인간이질병으로인해되돌릴수없는손상을입기전에진단법을개발하거나각개별환자의맞춤형치료를위한방법, 그리고질병과약물의시뮬레이션을통해개선된진단을해내는방법등여러치료방법을개발하는학문적탐구영역 빠른연산장치를개발하여뇌시뮬레이션에이용할수있도록하는영역으로현재의에너지효율을제고하고신뢰성을높일수있는기술개발을위한영역 주로신경과학, 의학및컴퓨팅기술에의한프로토타입개발분야 신경과학, 의학및컴퓨팅기술에의한프로토타입개발 신경과학및임상연구의가속을위한봉합형 ICT 플랫폼개발 뇌활동영역간의관계를파악하여수학적인모델개발 일반적인뇌지도를위한필수적인데이터를생성하거나분석에필요한데이터를확보 2 억 2,100 만유로 4 억 5,600 만유로 7,200 만유로 3 억 1,600 만유로 자료원 HBP 홈페이지, Human Brain 프로젝트에서 ICT 에대한역할은 6 개로구분하여플랫폼을정의하고역할구분을 명시함 ISSUE & FOCUS on IP 23

24 Human Brain Project 와 ICT 역할 ICT 기술 역할내용 뉴로인포매틱스플랫폼 - 시맨틱기술, 분산형쿼리처리기술, 유래추적기술등을기반으로대용량의뇌관련데이터를해석, 분석하고뇌지도구축에활용 뇌시뮬레이션플랫폼 - 3 차원시뮬레이션기술을바탕으로다계층, 다구조로뇌의형태와기능, 역할등을재현. 이를통해신경질환의원인을규명하거나신약개발에활용 고성능컴퓨팅플랫폼 - 고성능슈퍼컴퓨터를기반으로두뇌시뮬레이션이나뉴로포픽컴퓨팅을설계하는데활용. - 엑사스케일의두뇌데이터를시각화하거나시뮬레이션하는분야에활용 의료정보플랫폼 뉴로모픽컴퓨팅플랫폼 뉴로로보틱스플랫폼 - 의료및연구기관에수집도니다양한데이터를분석하여두뇌질환의생물학적신호를파악하는데활용 - 뇌질환진단, 예방, 신약개발, 새로운치료법개발에활용 - 뉴런을닮은컴퓨팅플랫폼을제공하여신경과학의비전문가나공학자에게실험을수행하게하거나두뇌지도를구축하는활용 - 로봇의몸체나이용환경을가상으로구축하거나로봇형태로제작하여두뇌의인지능력과행위의연결을실험하거나시뮬레이션에활용 자료원 EU(2012), 윤장우외 4 인 (2016) 을재정리 인공지능기술을필요로하는로봇에대해 EU는제 8차 FP내에 SPARC 프로그램을도입하였고국소적으로는독일, 프랑스, 네덜라드, 이탈리아, 스웨덴등이중심으로로봇기술개발을진행중 EU는 Horizon 2020의로봇분야전략실행을위해 eurobotics AISBL(Association Internationals Sans But Lucratif)* 를구성하고 SPARC 프로그램을시행 * eurobotics AISBL : 브뤼셀에기반한 EU 내로봇관련자들간비영리국제기구로유럽로봇커뮤니티를포괄 - (SPARC 프로그램의주요내용 ) 인공지능다분야에걸친황동과정책구축을목표로총 21억 700만유로의투자를계획중이며주요내용은 1로드맵에기반한연구와혁신, 2시장친화적시스템과기술유도, 3유럽의로보틱스인프라구축, 4혁신의진전에대한모니터와평가, 5투자와기업가정신촉진 ( 독일 ) 중소제조업활성화를위한인간-로봇공동작업체계 (SME Robotics Work System) 가발등 하이테크전략 (Industry 4.0) 을추진 ( 프랑스 ) 20 년까지세계 5대서비스용로봇국가진입을목표로 1억유로투자계획안발표 ( 13 년 3월 ) ( 네델란드 ) 14년 4월경제부, 경제인연합, 상공회의소, 응용과학연구소가공동으로 Smart Industy 발표 ( 이탈리아 ) 로봇분야첨단연구를진행하는통합연구실인도모까사랩 (DomoCasa Lab) 은로봇시스템이장착된집을만들어노령층대상으로주거실험을진행중 ( 스웨덴 ) 인공지능, 자율성로봇및센서네트워크를통해스마트환경을구축하여 PEIS(Physically Embedded Intelligent Systems) 홈랩을구축하여운영중 ISSUE & FOCUS on IP 24

25 4. 중국 2015 년 3 월열린중국의최대정치행사인양회 ( 兩會 ) 에서 ' 차이나브레인 * 프로젝트를제안함 * 중국최대검색업체바이두 ( 百度 ) 의리옌훙 ( 李彦宏 ) 최고경영자 (CEO) 에의해제안된 차이나브레인 은인간 기기 간상호작용, 무인자동차, 군사 민간용드론등의모든분야에인공지능기술을적용하려는개발프로젝트임 ( 주요내용 ) 인간의뇌지도작성을비롯해지각, 행동, 의식등이이루어질때발생하는뇌의 활동에대한연구로써대부분기초연구에속함 16 년부터시행되는중국 13.5 개년계획 에서제시한 100 대국가전략프로젝트목록중 뇌과학과뇌관련연구는 4 위, 인공지능산업은 34 위에포함 - 인공지능핵심기술을확보하고, 스마트가전, 자동차, 로봇등영역에서의인공지능기술 보급을추진하고, 인공지능선두기업을육성하려는목표를제시 중국의인공지능정책방향 구분 인공지능신규산업양성 정책방향 - 초특급규모의신형계산기를개발, 음성, 동영상, 지도등수치의라이브러리구축, 인공지능의기초자원과공공서비스등창의적플랫폼건설강화. - 시각, 스마트음성처리, 생물특징식별, 자연언어이해등주요인공지능기술의연구와산업화를추진 - 인공지능의스마트상품, 공업제조등영역에서의상업화를추진 주요산업의스마트화추진 단말상품의스마트화제고 - 전통가전기업의연구개발을지원하여, 가전산업의스마트수준과서비스능력을제고. - 자동차기업과 IT 기업의합작시스템을구축하여, 스마트운전, 환경감지능력, 스마트설비탑재등기술상품의연구개발과응용을가속화 - 이동단말 (mobile terminal) 핵심기술의연구개발및산업화능력을제고. - 인터넷기술및감지, 식별, 스마트분석등스마트기술의로봇영역에서의응용을추진하여로봇상품의감지, 통제등분야에서의성능과스마트수준을제고 자료원한국무역협회 (2016) 한편로봇분야역시산업으로써의발전을위한협의체를구성하고관련정책안을개발중 - 시진핑주석은세계 1위로봇강국으로의도약목표를발표 ( 월 ) - 제조업용로봇연간공급대수기준세계 9위 (2003년 ) 에서세계 2위 (2012년 ) 로급부상 - 공업정보화부, 2020년까지세계로봇시장점유율 45% 달성을위해로봇집중육성계획발표 ( 월 ) ISSUE & FOCUS on IP 25

26 5. 한국 13년미래창조과학부주관하진행된엑소브레인프로젝트에서실질적인인공지능과관련된정부지원이시작되었다고볼수있음 - 과제의목표는 자연어를이해하여지식을자가학습하며, 전문직종에취업가능수준의인간과기계의지식소통이가능한지식과지능이진화하는 SW 인엑소브레인 SW를개발하는것 - 엑소브레인프로젝트는 13년 ~ 17년까지 1단계 ( 핵심기술개발 ), 17~ 20 년까지 2단계 ( 응용기술개발 ), 20년 ~ 23년까지 3단계 ( 글로벌기술개발 ) 로중장기기술개발에속함 < 엑소브레인세부과제별기술개발내용 > 엑소브레인세부과제별기술개발내용및전략 자료 : 인공지능관련기술분야에대한국내정책은크게로봇, 자율주행자동차, 빅데이터, 사물인터넷으로나타남 ( 로봇 ) 70년대부터민간분야 ( 자동차제조부문 ) 에서주도하에자동차용접로봇을국내최초로도입하는등산학자체적으로로봇 R&D 를진행하였으며 00 년대들어정부주도하로봇 R&D 에대한계획및지원을실시 ISSUE & FOCUS on IP 26

27 ( 자율주행자동차 ) 15년국토부 ( 국토교통부 ) 주관하자율주행자동차상용화지원방안을마련함으로써제도적측면에서자율주행자동차가보다빠르게정착될수있도록하고있음 ( 빅데이터 ) 13년행정자치부주관 ( 관계부처합동 ) 빅데이터마스터플랜을마련크게 사회안전, 국민복지, 국가경제, 국가인프라, 산업지원, 과학기술 로나누어세부과제진행중 ( 사물인터넷 ) 14년미래부주관 ( 관계부처합동 ) 사물인터넷기본계획을발표함 인공지능기술발전을위해미래부와산자부가주축이돼서인공지능에관한총체적인 R&D 개발을위한지원방안을계획중 ( 미래부 ) 투자계획이마련되어있지않은상황이며, 16 년 03월인공지능기술을위한지능정보사회마스터플랜을연내에기획될예정 - 인공지능을기반SW* 및컴퓨팅분야의스마트컴퓨팅내에위치시켜연구개발을진행중 * 기반 SW 및컴퓨팅은클라우드, 빅데이터, 스마트컴퓨팅으로구성되어있으며, 인공지능구현을위해기반 SW 및컴퓨팅자체가인공지능구현을위한기반기술보고있음 - 인공지능과별도로기술사업화지원사업은전체 ICT를대상으로진행되며예산규모는 15년 억원에서 10.2% 감소한 억원으로책정됨 ( 산자부 ) 기존의로봇, 자율주행차드론분야에서지원해온연간 130억원규모의투자자금을 200억원이상으로추가적인지원을계획 - ( 지원분야 ) 스마트공장, 보안서비스, 의료지원서비스등여타응용분야까지확대예정 - ( 추진체계 ) 관련분야 PD 및산학연전문가로추진단을구성하여향후 5년간인공지능응용및산업화에요구되는기술및사업화과제를발굴 - ( 세부내용 ) 1 각분야별인공지능적용가능품목, 기술발굴및사업화지원, 2 인공지능제품화에필수적인반도체, 센서등연관산업연계기술개발, 3 인공지능응용 산업화관련기업애로발굴및기술규제개선 국내부처별인공지능투자예산및사업화지원방향 As is To be 산업자원통상부 o 투자예산 - 로봇분야 5개과제 55억원 - 자율주행차분야 5개과제 43억원 - 드론 36억원 o 사업화지원 - 전체사업화지원예산중각영역별할당된예산을통해지원 o 투자예산 - 산업기술진흥및사업화촉진기금등을통해연간 100억원규모추가지원예정 o 사업화지원 - 인공지능응용 / 산업화추진단 설립 ( 산업기기술평가관리원산하 ) 인공지능전문인력확보위해산자부와미래부를중심으로인공지능전문인력양성을위한 인적투자및계획 ( 안 ) 을진행하고있음 ISSUE & FOCUS on IP 27

28 ( 산자부 ) 인공지능응용분야석박사급전문인력양성을중심으로한투자계획이존재하며전국주요대학의우수연구팀을선발하여산업화원천기술개발자금을최대 50억원규모로책정 (5~10년동안연간 5억원규모 ) - 산업전문인력역량강화사업內기업연계형연구개발인력양성도추진할예정으로주로대학- 중소 / 중견기업컨소시엄을구축하고기업프로젝트에참여시킴으로써인력을양성하고채용까지연계하는방안을진행중 ( 16년 40억 ) ( 미래부 ) 연구개발종합시행계획에따르면인력양성을위한예산은 15년 1,037 억원에서 26.8% 감소한 758억원규모로전반적인인력양성투자는감소한것으로나타남 - 감소하는투자예산내에서추가적으로인력양성을위한비용을만들어내기위해추경예산편성에반영하는정도에서실질적인투자예산이발생할것으로예상 - 규모로볼때산자부와크게차이가날수있을것으로보이지않으므로연간 5~10 억내외로인공지능관련인력양성비용이만들어질수있을것으로보임 인력확보를위한정책은교육차원의접근방법과획득차원의접근방법의 2가지방안이있음 - ( 교육차원의접근 ) 정부는지속적인인공지능학과개설및관련지원금을제공할필요가있을것으로보이며기업은프로젝트를대학및연구소에공동으로진행및투자함으로써인력을확보 - ( 획득차원의접근 ) 인공지능스타트업등을인수함으로써관련인력을흡수할경우정부가인수에따르는절차를빠르게처리해주거나인수시발생하는거래비용을낮춰주는등을고려해볼수있을것임 ISSUE & FOCUS on IP 28

29 Ⅴ 인공지능관련법적이슈 검토의배경 빅데이터와컴퓨터프로그램기반인인공지능 ( 이하, AI) 기술은모든분야, 업종및직종에큰영향을주는현상발생 인공지능은소프트웨어분야는물론, 하드웨어분야등하이테크분야에급격한발전과변화를야기할것으로예상되고, 법적인리스크에대한분석필요 분야ㆍ직종광고 Virtual Reality(VR) Social Sharing 인공지능직접용드론, 로봇자동운전자동차 3D 프린터 Industry 4.0 출판ㆍ음악금융ㆍ보험리스크분석및예방의료, 건강, 제약농업ㆍ임업법률ㆍ컨설팅 인공지능기반의비즈니스타킷광고등가상현실, 웨어러블, 앱 SENSY 등인터넷중개사이트를통한부동산, 자동차의공동이용, Air B&B 등빈객실이용등게임, 바둑 ( 알파고 ), 장기등간호, 스마트물류, 군사, 빌딩, 가정용로봇, 인공지능기술의군사적이용 ( 자율형무기시스템 (LAWS) 를유럽과미국에서개발 ) 독일의 ' 다임러트럭 (Daimler Trucks), 구글의무인자동차, 테슬라등총기복제, 인공장기, 건축등인공지능과신경기술, 3D프린팅, 유전자조합, 퀀텀컴퓨팅 ( 양자컴퓨터공학 ) 등정보통신기술 (ICT) 의융합으로이뤄지는차세대산업혁명로봇이나인공지능 (AI) 을통해실제와가상이통합되어사물을자동적, 지능적으로제어할수있는가상물리시스템의구축이기대되는산업상의변화도서관, 전자서적, 인간을대신하여신문기사등언어저작물집필, 작사ㆍ작곡, 발명핀테크 (FINTECH), 비트코인 (Bitcoin), 금융거래등에이용빅데이터, 인공지능활용으로, 기상예보, 전기예보, 화재, 수해등제어, 지진예측, 범죄등예방빅데이터, 인공지능활용으로질병예측, 인공장기, 웨어러블건강관리, 바이오인포메틱스 (BioInformatics) 등직데이터, 인공지능활용으로작업효율화, 자동운전트랙터등기업법무, 미국소송의증거개시절차에서이미활용 인공지능의법적문제는크게두가지측면으로나누어분석하는것이가능 ( 인간이인공지능을도구로서사용한경우 ) 기본적으로현행법의연장선에서대처가능하고, 인공지능을지배ㆍ관리하는인간이책임 ( 인간이인공지능의통제밖에있는경우 ) 싱귤렐리티 (Singularity)* 가다가오면서인공지능이인간의통제를벗어난경우새로운법적규점을고려하여야하는점에서법정비에대한논점발생 * 기술적특이점 이라고하며 미래연구에있어정확또는신뢰할수있는인류의기술개발의역사로부터추측할수있는미래모델의한계점을의미 미래학자레이쿠즈웨일 (Ray Kurzweil) 은 2029년에세계는리버스엔지니어링이끝나고인공지능은인간과 ISSUE & FOCUS on IP 29

30 동등한능력을갖게되고 2045년에는인간의종래이해력을뛰어넘는초인공지능이탄생한다 고주장 - 인공지능이권리ㆍ의무의주체로서의법주체로볼수있는가를전제로민사책임및형사책임, 프라이버시보호나지식재산귀속문제발생 ( 인공지능이나로봇이스스로나쁜것을학습하여남에게손해를준경우 ) 현행법 * 상인공지능이직접침해를지지않고, 동물관리자책임과같이인공지능관리하고있는자 ( 회사 ) 만이책임을부담하게될것인지아니면제조자 (AI. 하드웨어 ) 가책임을부담할것인지가문제 * 현행법에서는자연인 ( 개인 ) 이나법인을권리ㆍ의무의귀속주체로보기때문 AI의민사적책임 AI가인간에게해할경우누구에게책임을물어야하는가에대한 책임주체 의문제발생 - 이를책임주체와법적책임으로나누어구분하면다음과같이정리가능 책임주체 법적책임의종류 1. 운전자 ( 조종자 ) 불법행위책임 2. 관리자관리책임 ( 불법행위책임 ) 3. 운행공용자운행공용자책임 ( 자율주행자동차의경우 ) 4. 하드웨어제조자불법행위책임 ( 과실 ), PL책임 ( 결함 ) 5. 프로그램개발자불법행위책임 ( 과실 ), PL책임의보상책임 6. 데이터제공자불법행위책임 ( 가능성낮음 ), PL책임의보상책임 - 프로그램개발자는자신의불법행위책임의가능성과하드웨어제조자와의계약상면책규정에따른책임을질것으로판단 - 데이터제공과인공지능의작동에대한인과관계를증명하는것이곤란하므로, 데이터제공자의불법행위책임의가능성은낮음 AI에의해발생할손해와책임의발생요건을살펴보면, 다음과같이정리할수있음 발생할민사책임 1. 불법행위 ( 민법 750조 ) 2. 운행공용자책임 ( 자동차손해배상보장법 ) 3. PL책임 ( 제조물책임법 ) 4. 계약상의면책규정에의한보상책임 책임발생요건손해발생에대한귀책성 ( 고의과실, 인과관계등 ) 프로그램개발및관리감독책임을포함 ( 자율주행차량의경우 ) 손해발생에대한귀책성 ( 고의과실, 인과관계등 ) 제조물 ( 소프트웨어가포함된하드웨어를포함 ) 의결함으로부터발생한손해에대하여책임을부담 ( 결함, 인과관계등 ) 계약당사자의귀책사유를요구하는경우와, 귀책사유의유무를불문하고보상책임을지게하는경우 5. 프로그램개발자불법행위책임 ( 과실 ), PL 책임의보상책임 6. 데이터제공자불법행위책임 ( 가능성낮음 ), PL 책임의보상책임 ISSUE & FOCUS on IP 30

31 - 인공지능로봇 ( 자동운전차포함 ) 을영리목적으로운영하는회사는 운행공용자 * 가되어 운행공용자책임을부담할가능성존재 * 운행공용자란자동차사고로인하여발생한손해와의관계에서자동차가갖는위험의실현에가담하였다고평가되 는자를의미 - 제조물책임법은결함이있는제품 ( 제조물 ) 을제조한회사등이제조물의결함으로부터발생한 손해를배상할책임을부담하나, 결함에대한입증이곤란 불법행위책임에서요구되는 과실 의입증은요구되지않고, 손해를입은소비자의입증책임은경감됨 - AI 가스스로학습하는과정에서인간에게위해를가한경우제조자에게결함책임을물을 수있을것인지는상당히어려운문제에해당 * 자율주행차와같은경우제조자로서주의의무가가중되고, 위법행위란무엇인지에대한이해와위법행위에가담하 지않을프로그램을설계할것이요구되어, 이를결한경우 결함 이인정될가능성이있음 발생한손해에대한민사책임의주체및요건은다음과같이정리가능 발생가능한민사책임요건책임주체 1. 불법행위 ( 민법 750 조 ) 2. 운행공용자책임 ( 자동차손해배상보장책임법 ) 3. PL 책임 ( 제조물책임법 ) 4. 계약상의면책규정에의한보상책임 AI 와지식재산 손해발생에대한귀책성 ( 고의과실, 인과관계등 ) ( 자동운전차량의경우 ) 손해발생에대한귀책성 ( 고의과실, 인과관계등 ) 제조물 ( 소프트웨어가포함된하드웨어를포함 ) 의결함에서발생한손해에대하여책임을지지 ( 결함, 인과관계등 ) 계약당사자의귀책사유를요구하는경우와, 귀책사유의유무를불문하고보상책임을지게하는경우 현행법상 AI 의한창작물의경우의권리귀속 운전자 ( 조종자 ), 관리자, 프로그램개발자 운행공용자 하드웨어제조자, 프로그램개발자 ( 단프로그램개발자는하드웨어제조자에대한보상책임 ) 프로그램개발자, 데이터제공자 - 인간이인공지능을도구로서이용하여창작한것으로평가되는경우인간이권리를보유 - 인간의관여가창작에기여한바없고, 인공지능이자체적으로창작한것으로평가되는경우 권리의대상이되지않는다는것이일반적인해석 * AI 가생산한창작물이콘텐츠이든기술정보이든문제되지않음 영국은 1988 년개정저작권법에서 컴퓨터로생성된저작물 ( 프로그램저작물 ) 의경우저작물의창작에필요한 준비 (Necessary arrangement) 를실시한자에게귀속한다고규정하여, 해당컴퓨터프로그램의개발자에게 귀속 ISSUE & FOCUS on IP 31

32 특허권 지식재산의종류 지식재산권의귀속 특허법은발명자에 " 특허를받을권리 " 가귀속하게되지만, 해당발명자는권리의무가귀속될수있는 " 권리의무의주체 " 가되어야하므로, 인공지능은이를충족시키지못할것임 디자인권 (CAD, CG 등 ) 상표권 빅데이터 특허와동일 상표의경우지원자가권리자가되므로, 상표등록의대상이되는로고등의마크를누가창작했는지는문제가되지않는다. 그러므로 AI 에의해서창출된마크의상표권은지원자에게귀속하게될것이다 영업비밀로서보호는가능하지만그이외의지식재산권의보호는현행법상은매우어렵다고생각됨. 다만, 저작권법에따른데이터베이스제작자로서보호할것인지검토필요 ISSUE & FOCUS on IP 32

33 Ⅴ 결론및시사점 미래성장동력인인공지능기술의국제경쟁력확보를위해인공지능기술의특허분석, 주요국과우리나라의정책및지원방안그리고새로운규범체계정립을위한법제도적규범이슈에대해살펴봄 ( 특허분석결과 ) 인공지능기술을 5개의핵심기술과 15개의세부기술로분류하여특허분석을진행한결과, 언어이해기술분야중자동통번역기술은일본이그외전분야에서미국이지속적인연구활동으로특허경쟁력이가장높은것으로나타남 한국의경우미국, 일본과특허출원량에서많은격차가존재하나 2010 을기점으로인공지능관련특허출원량이증가하는모습으로고무적임 특허지표 ( 기술력, 특허활동지수, 시장확장성, 특허규모, 특허관심도 ) 를종합하여분석한결과한국은 행동인식기술, 음성처리기술, 시각지식기술, 공간이해기술 및 지식표현기술 부분이우수하게나타남 비교적한국이강점을가지고있다고판단되며향후시장성이높은 5개의기술분야에대한정부와기업의적극적인투자와연구개발이필요함 ( 주요국의인공지능관련정책및지원방안 ) 미국, 유럽은주로기초 / 기반에관련된인공지능기술에공공기관이적극적으로개입하여연구개발을진행하며, 응용분야의경우산학연, 민간연구협력체등이주도로투자계획이나타남 일본은로봇산업에지능을추가하는정도로인공지능을바라보다최근여러기관을신설함으로써미국, 유럽등에대응하는전략을펼치고있는중 중국은기술선진국은아니나거대한수요층과제조업국가로다양한테스트가가능한상황으로인공지능정책이탄력을받아진행될것으로예상됨 ( 우리나라인공지능관련정책및지원방안 ) 엑소브레인프로젝트를시작으로부처별인공지능에대한중요성을인지하고기술개발정책을실행중에있으며로봇, 자율주행자동차, 빅데이터, 사물인터넷을중심으로 R&D 가이루어지고있음 그러나, 정부기관들의계획 ( 안 ) 은다소산발적인형태로진행되고있으므로플래그쉽프로젝트도입을통한부처간협력체계구축및거버넌스협력체계확보가필요해보임 해외주요국에비해국내의경우예산집행력부분에서어려움이있으므로장기적관점에서과감한 R&D 투자와함께관련인프라구축을위한노력이필요함 ISSUE & FOCUS on IP 33

34 - 국가별로비교해보면 14~ 15 년까지미국은 3억달러규모, 일본은 1.7억 (2016년 ) 달러, 유럽은 2억달러규모이나한국은고작 3천만달러내외로나타남에따라실행력자체에문제가있을것으로우려됨 인공지능관련인력확보를위해석박사급전문인력양성을위한적극적투자와관련스타트업의인수를통한전문인력의흡수등의인력확보방안이필요함 ( 법제도적이슈 ) 인공지능의배후에있는인간에게법적책임을물을것인지, 아니면기계가인간과같은책임을지도록할것인지에대한다각적인검토가필요 - 특히인공지능기술의발전을저해하지않으면서법적리스크를해소할수있는보험제도등손해분산정책의고려가필요하며, - 인공지능이만든창작물의권리주체내지책임주체를누구로할것인지등을지식재산법의목적과비즈니스활성화측면에서검토필요 ISSUE & FOCUS on IP 34

35 참고문헌 김윤명, 인공지능과법적쟁점, 이슈리포트, 윤장우, 김병운, 서지노, 유웅식, 오진태 (2016) 인공지능관련기술과정책동향및시사점, 전자통신동향분석, 제31권2 호, pp 이시직 (2015). 일본의미래시대를지배할인공지능 (AI) 연구및정책동향, 정보통신방송정책, 제27권 6호, pp 이원태, 인공지능의규범이슈와정책적시사점, 정보통신정책연구원, Premium Report, 최은창, 인공지능시대의법적ㆍ윤리적쟁점, Future Horizon, 한국무역협회 (KITA)(2016). 중국인공지능산업현황분석 조사보고서ロボット革命實現會議 (2015). ロボット新戰略. 한국정보화진흥원, 모바일시대를넘어 AI 시대로, IT & Future Strategy 日經 NIKKEI (2015). AI 硏究の旗振り役に徹し 年間 100 回の講演に驅け回る. 知的財産戦略推進事務局, AIによって生み出される創作物の取扱い, 知的財産戦略本部検証 評価 企画委員会次世代知財システム検討委員会, 次世代知財システム検討委員会報告書, BCC Research(2014). Artificial Intelligence_Facts and Forecasts: Boom for Learning Systems. EU (2012). The Human Brain Project. Frost & Sullivan(2015), Game Changers-Artificial Intelligence: What you Need to Know. Gartner (2016). Artificial Intelligence. Russell, S. J., Norvig, P., Canny, J. F., Malik, J. M., & Edwards, D. D. (2003). Artificial intelligence: a modern approach (Vol. 2). Upper Saddle River: Prentice hall. The White House (2014). BRAIN Initiative Fiscal Year 2016 Fact Sheet. HBP홈페이지, 엑소브레인프로젝트홈페이지 ISSUE & FOCUS on IP 35