빅데이터와 AI가 글로벌 경쟁력이다

강경호 한국특허정보원장

바야흐로 디지털 경쟁력이 글로벌 경쟁력의 지표가 되는 디지털경제 시대이다. 눈에 보이는 물건 중심의 실물 경제에서 데이터나 아이디어라는 눈에 보이지 않는 디지털 경제로 사회 경제체제가 변화하고 있다. 자율주행차, 수술용 로봇, 드론 배송·택시 등 빅데이터와 AI(인공지능)를 활용한 새로운 비즈니스는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다.

최근 코로나19 사태에서도 빅데이터가 중요해졌음을 보여준다. 국내외 제약회사들은 치료제와 백신 개발을 위해 기존에 사용하던 약물에서 효능을 찾는 신약 개발 기법인 ‘신약 재창출’ 방법을 활용하는데, 빅데이터와 AI 기술을 적용해 신약 개발 소요 시간과 비용을 획기적으로 줄이고 있다. 보통 신약을 개발하려면 수만 개의 물질을 검토해야 하고 임상실험과 시험을 거쳐야 한다. 또한 시장에 출시하기까지는 짧아야 10년, 개발 비용은 수조원에 달할 정도로 막대한 시간과 비용이 소요된다. 하지만 AI를 활용하게 되면 오랜 기간 쌓인 방대한 연구자료와 임상데이터를 분석해 새로운 약물의 설계와 합성, 검증까지 50일 이내에도 처리할 수 있다.

이렇듯 빅데이터와 AI를 접목해 얼마나 효율적으로 수많은 아이디어와 기술을 수집하고 분석해 새로운 가치를 창출하느냐에 따라 기업의 경쟁력이 좌우될 수 있다.

빅데이터를 통해 새로운 연구 또는 사업을 시도하려는 연구자, 스타트업이 있다면 지식재산 산업의 원천, 특허 빅데이터를 주목할 필요가 있다. 특허 빅데이터는 전세계 기업과 연구기관에서 생산한 기술정보, R&D 동향, 글로벌 기술 트렌드 등이 집약된 정보로, 누적 데이터가 5억여건에 달할 정도로 그 양이 방대하다. 특허 빅데이터를 통해 미래 유망 기술을 예측해 기술 개발 방향을 정할 수 있고, 지식재산권으로서 권리를 확보해 시장을 선점할 수도 있다. 이를 위해서는 특허 빅데이터 분석이 반드시 필요하다.

특허 빅데이터로부터 도출된 수만 건의 검색 결과에서 유의미한 정보를 얻기 위해서는 불필요한 데이터를 제거한 정확한 검색과 분석 기법에 AI 기술이 적용돼야 한다. AI 기술에 필요한 빅데이터를 확보하기 위해서는 데이터의 양적인 측면뿐만 아니라 질적인 측면도 고려해야 하는데, AI가 데이터를 스스로 학습하고 분석할 수 있는 양질의 학습용 데이터 구축이 매우 중요하다. AI 학습 데이터가 부정확할 경우 AI 적용 기술 안정성에 문제가 생기고 신뢰하기 어려운 결과를 초래하기 때문이다.

따라서 특허 빅데이터에 대한 특성을 이해하고, 어떤 데이터를 수집하고 어떻게 정제하며 무엇에 활용할 것인지 등을 정하는 빅데이터 관리 역량이 우선시 돼야 한다.

또한, 공공에서는 빅데이터를 통한 민간 비즈니스 경쟁력 제고를 위해 다양한 데이터를 개방하고 활용할 수 있는 기반을 마련해야 한다. 스타트업과 기업들이 확보된 데이터를 새로운 사업으로 이어갈 수 있도록 적극 지원하고 육성해야 한다. 공공은 정보의 제공자 역할뿐만 아니라 사용자로서의 입장에도 있음을 직면하고 의료, 헬스케어 산업, 제조업 등 다른 분야와의 데이터 결합을 통해 새로운 부가가치 서비스를 창출할 수 있는 빅데이터 활용 방안을 다각도로 강구해 나가는 것이 필요하다.

정부는 데이터 3법과 데이터기반행정법을 통해 데이터 기반 디지털 정부혁신을 가속화하고 있다. 한국특허정보원도 특허청이 보유한 특허 데이터의 개방·공유를 위해 아이디어를 가진 스타트업, 중소기업에게 학습데이터 등을 포함한 특허정보 데이터를 제공해 새로운 서비스 개발에 활용할 수 있도록 적극 지원하고 있다. 앞으로도 지식재산 분야에서 AI 기반의 고부가가치 서비스 창출을 위해 IP 융합?지능형 빅데이터 활용 확산을 위한 노력을 아끼지 않을 것이다.