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4차 산업혁명 시대에 인공지능의 활용은 생산 프로세스를 최적화하고 기계 고장을 예측하며 디지털 기반의 새로운 스마트 서비스를 제공하며 중요성이 더욱 커지고 있다[1]. 이러한 인공지능, 빅데이터 분석기술과 같은 정보통신기술(ICT)의 현명한 사용은 생산성을 향상하고 혁신을 추진하는데 핵심적인 요소가 되어가고 있다[2].

본 연구에서는 기업의 R&D 개발계획 수립에 필요한 핵심특허 분석을 위해 인공지능을 활용한 기술 분석 방법론을 제시하고, R&D 개발 프로세스의 소요시간을 단축시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 연구 사례로는 기업에서 고객 상담 서비스를 제공하는 전통적인 콜센터(Call center) 서비스에 AI 기술을 적용한 형태인 AI 컨택센터(AI contact center)를 대상으로 한다. AI 컨택센터에 적용된 핵심기술을 분석하기 위해 인공지능 자연어처리(NLP, Natural Language Processing) 기술을 이용하여 관련된 유효 특허를 식별하고, 이 유효 특허에서 핵심 키워드를 추출하여, 추출된 키워드로 기술특허를 재분석하여 가치가 있는 핵심특허를 발굴한다. 본 분석 방법론은 기업이 기술 개발에 앞서 시장 및 경쟁사의 기술 동향을 파악하고 기술 개발시의 문제점과 해결을 위한 핵심 기술을 효율적으로 파악할 수 있게 한다. 본 연구를 통해 사전 정보 분석 단계를 거쳐서 기술개발 전략을 수립한 후 연구개발을 진행하는 디지털 R&D 프로세스의 방법론을 제안하고자 한다.

R&D 프로세스와 활동은 신규 상품이나 신규서비스를 시장에 소개하고 기존 제품이나 서비스를 혁신하기 위해 수행하는 활동들로 제품과 서비스 개발을 위한 기회 식별, 계획, 설계, 개발 및 시장 출시에 이르는 단계별 프로세스로 구성된다[3][4]. 다양한 R&D 개발 프로세스가 도입되어 산업에 활용되고 있다. Cooper 와 Edgett는 신제품 개발의 핵심 성공 요소들을 정의하고, 아이디어에서부터 제품 출시까지 신제품 개발 프로젝트 관리 모델로 Stage-Gate 프로세스를 제시했다. Cooper는 새로운 제품과 프로세스 개발 프로젝트에 적합한 Stage-Gate 프로세스를 독자적으로 제안하기도 하였는데, 이는 프로젝트 범위 및 계획 정의 단계인 project scoping, 아이디어의 기술적 타당성을 시연하는 technical assessment, 실험 계획의 구축 단계인 detailed investigation의 3개 stage로 구성이 된다[5]. 첫 번째 단계인 stage 1의 활동에는 기술문헌 조사, 특허와 IP 조사, 대안 평가, 예비 기술평가 등이 포함되는데, 이 때 기술문헌들은 최신 및 경쟁 기술을 탐색하는데 있어 중요한 빅데이터 소스가 된다[6].

지적재산(IP, Intellectual Property)은 인간 지성의 무형적 창조물을 포함하는 재산 범주로, 특허, 저작권, 상표 및 영업비밀 등의 유형이 있다[7]. 이 중 특허는 발명의 공개에 대한 대가로 정해진 기간 동안 다른 사람이 발명을 제작, 사용, 판매하는 것을 배제하도록 법적 권리를 소유권자에게 부여하는 지적재산권의 일종이다[8]. 특허분석은 기술정보를 파악하는데 활용될 뿐만 아니라 기술 경쟁력과 기술개발 방향성을 연구하는데도 유용하여, 기업 및 국가의 R&D 방향 설계, 투자 사업전략 등 혁신전략을 수립하는데 객관적인 지표로 활용되고 있다[9]-[12].

특허 데이터를 사용할 때 주요 문제 중 하나는 특정 도메인에서 특허를 검색하는 방법이다. 국제 특허 분류(IPC) 또는 미국 특허 분류(UPC)를 사용하거나 키워드 검색, 직접 특허 문서를 읽는 방법들이 사용될 수 있다. 이때 많은 양의 특허를 식별하기란 어렵고[13][14], 클래스 분류가 존재하지 않는 경우, 키워드 검색 방법이 일반적으로 선택 되어왔다[15][16]. 그러나 기존의 키워드 검색 방식은 문서 내에 해당 키워드가 명시적으로 포함되지 않고, 유사어나 동의어를 사용하는 경우 문서가 검색 결과에 포함되지 않는 오탐지(False negative) 문제를 내재하고 있다. 최근 인공지능 기술의 발전으로 NLP 기법을 활용하면 문맥의 의미를 파악하여 유사어나 동의어 검색이 가능하여 검색에 오탐율을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술이 적용된 키워드 추출기를 사용하여, 동일한 단어로 매칭되지 않는 유사어와 동의어를 포함해서 주요 키워드를 추출하여, IP 기반 R&D에 필요한 핵심특허를 효과적으로 식별해내는 방법론을 제시한다.

새로운 기술인 AI 컨택센터에 관련된 IP R&D 계획수립을 위해 상위 개념 키워드인 ‘Artificial Intelligence’, ‘Contact Center’, ‘Call Center’를 이용하여 단계1에서 유효특허를 추출하고, 이 유효특허에 대해서 인공지능 NLP로 자연어 텍스트 분석을 수행하여 단계2를 통해 특허 내의 기술 키워드를 수집하고 그룹화하여 핵심기술 그룹 8개를 도출했다. 단계3에서는 핵심기술 그룹 KEY1(‘voice recognition’, ‘speech recognition’)을 상세 분석하기 위해 title 과 abstract에서 KEY1 키워드를 포함하는 핵심특허 후보목록을 선별하고 family size와 citation 정보를 이용해 IP-R&D에 유효하게 활용할 수 있는 핵심특허 Top 10을 추출하였다. 이 방법론은 연구개발 하고자 하는 기술의 대분류와 상세화된 소분류에 따라 필요한 핵심특허를 단계별로 선별할 수 있는 방안을 제시한다.

본 연구에서 사용된 AI 컨택센터 기술의 경우 단계1에서는 Application ID가 ‘421956761’인 ‘Intelligent automated agent and interactive voice response for a contact center’가 유효특허로 도출되었고(표 10), AI 컨택센터의 상세 기술 키워드 ‘voice recognition’과 ‘speech recognition’을 도출한 단계3에서는 Application ID ‘420202354’인 ‘Method and system for feature detection’이 유효한 핵심특허로 도출되었다 (표 11).

본 연구에서는 세 단계로 특허를 분석하여 R&D 프로세스의 시작 단계에서 신기술에 대한 시장 및 기술 리더를 식별하고, NLP 분석을 통해 향상된 특허 키워드 검색으로 핵심기술을 선별하는 방법론을 제시하였다. 이러한 특허 정보 분석은 R&D 계획수립과 기술 정의 단계 또는 아이디어 창출 단계에서 기술개발에 대한 전략을 빠르게 수립하고, IP 기반 R&D 프로세스를 구축하는데 기반이 된다. 이 방법론은 대량의 비정형데이터를 인공지능 기술을 활용해 분석하는 디지털 방법론으로 R&D 프로세스를 단축시키는데도 기여할 수 있다. 기술이 보호되고 있거나 최신의 혁신적인 기술인 경우, 기술 개발에 참조할 수 있는 핵심 IP 정보를 빠르게 식별하는 방안이 더욱 필요하다. 본 연구에서 제시된 방법론은 공식적으로 공개된 기술 빅데이터인 특허정보를 이용해 R&D 전략을 수립하는 방안을 제시한다.

이 연구 방법론은 특허 뿐 아니라 텍스트 형태의 문서에서 정보를 추출하는데도 다양하게 활용할 수 있다. 본 연구에서는 정보 분석의 대상을 특허문서로 한정하여 분석하였으나, 후속 연구에서는 관련된 특허 뿐 아니라 논문 등의 기술 문서들을 동일한 방법론으로 분석하여 보다 심도 있는 기술정보를 확보하고 정보의 다양성도 확충할 필요가 있다. 또한 연구개발 전체 프로세스에서 인공지능 및 빅데이터 분석을 활용하는 디지털 R&D 구축을 위한 추가 연구가 필요하다.