대학의 산학협력 대상에 따른 인공지능 분야 특허 기술 분석
Analyzing AI Patent Technologies by University Collaboration Partner Type
정혜진(부산대학교 행정학과)
27권 3호, 623~632쪽
초록
인공지능 분야는 초학제적 연구 특성과 응용 중심의 지식 생산 방식이 결합되기 때문에, 산학협력의 중요성이강조된다. 본 연구는 대학의 협력 대상(대기업, 중소기업, 대학 단독)에 따라 인공지능 분야의 특허 기술 현황과 특성을파악하고자 하였다. 연구 목적을 위해 2010년부터 2025년까지 대학의 산학협력단이 참여한 442개의 인공지능 분야의특허 출원 및 등록 현황을 살펴본 결과, 대학의 특허 활동은 대학 단독 또는 대학 간 공동으로 출원되는 경우가 가장많은 것으로 나타났으며 대기업 및 중소기업과의 협력 수준은 상대적으로 활발하지 않은 것으로 분석되었다. SBERT 임베딩을 통해 분석한 결과, 대학 산학협력단이 포함된 인공지능 분야의 특허 기술은 5개의 클러스터로 구분되었다. 또한 산학협력 유형별로 특허 기술 클러스터의 분포와 경향에 있어서 통계적으로 유의미한 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 대학–대기업 협력은 대규모 데이터와 인프라를 기반으로 영상·인식 중심의 고도화된 AI 기술 개발에 집중되어 있는반면, 대학–중소기업 협력은 헬스케어 예측 및 모니터링 기술에 특화되어 있는 것으로 분석되었다. 대학 단독 특허의경우, 신호·영상 처리 등 기초적이고 범용적인 인공지능 기반 기술 연구 분야의 클러스터의 비중이 높은 것으로 나타났다. 분석 결과를 토대로 인공지능 분야에서 대학과 기업 간의 산학협력을 활성화할 수 있는 정책적 시사점을 제시하였다.
Abstract
Artificial intelligence is characterized by the integration of interdisciplinary research and the creation of practical knowledge, which emphasizes the importance of collaboration between academia and industry. This study examines the characteristics and current status of AI-related patent technologies according to the type of university collaboration, that is, with large corporations, small and medium-sized enterprises, or universities alone. An analysis of 442 AI patent applications and registrations involving university technology transfer offices from 2010 to June 2025 showed that universities most frequently filed patents independently or jointly with other universities, and collaboration with large corporations and SMEs was limited. AI patents involving university-industry cooperation were classified into five clusters based on Sentence-BERT (SBERT) embeddings. Significant differences were identified between the distribution and patterns of patent technology clusters across collaboration types. University-large corporation partnerships tended to focus on advancing AI technologies related to vision and recognition by leveraging large-scale data and infrastructure, whereas university-SME collaborations concentrated more on predictive and monitoring technologies in the healthcare sector. In contrast, university-only patents primarily focused on fundamental and general-purpose AI technologies, such as signal and image processing. Based on these findings, the study provides policy implications for promoting effective industry-university collaboration in the AI sector.
- 발행기관:
- 한국산학기술학회
- 분류:
- 공학일반