특허 요약·화학·금속 실험·상품분류 데이터 3종 공개
AI 학습자료 총 5700만건 확대…“기업 부담 낮출 것”
특허와 상표 등 지식재산 행정 과정에서 축적된 데이터가 인공지능(AI) 학습용 자료로 가공돼 민간에 무료 개방된다.
지식재산처는 30일부터 지식재산정보 활용서비스(KIPRISPlus)를 통해 AI 학습용 지식재산 자료 3종, 약 961만건을 무료 개방한다고 밝혔다.
이번 데이터 개방은 특허·상표 등 방대한 지식재산 정보를 민간 기업이 AI 개발에 활용할 수 있도록 가공·구조화해 제공하는 데 의미가 있다.
KIPRISPlus는 국내외 16개 국가와 기관에서 발간한 지식재산 관련 공보와 행정정보 등 124종, 약 13억7000만 건의 지식재산 정보를 제공하는 데이터 개방 플랫폼이다.
새롭게 공개되는 자료는 특허 요약 학습자료, 화학·금속 분야 실험 학습자료, 상품분류모델 학습자료 등 3종이다.
이들 자료는 지식재산처의 '인공지능(AI) 기반 특허행정 혁신사업' 등을 통해 구축됐다.
3종이 추가되면서 민간에 개방되는 AI 학습자료는 기존 19종에서 총 22종, 약 5700만건으로 늘어난다.
먼저 특허 요약 학습자료는 약 1만6000건이다. 특허 명세서에서 '해결과제', '대표 청구항', '발명의 효과' 등 핵심 내용을 전문가가 직접 요약하고, 특허 원문과 요약문을 한 쌍으로 구성했다.
AI 특허요약 모델을 개발하거나 AI가 작성한 특허 요약의 성능과 품질을 평가하는 데 활용할 수 있다.
사진 속 실험정보도 AI가 읽는다. 화학·금속 분야 실험 학습자료는 약 300만건에 달한다.
특허문헌에 사진이나 문자 형태로 포함돼 있던 실험결과표를 AI와 광학문자인식(OCR) 기술을 활용해 컴퓨터가 분석할 수 있는 형태로 변환하고 구조화한 자료다.
그동안 이미지 형태로 존재해 검색과 분석이 쉽지 않았던 실험정보를 데이터화함으로써 연구개발과 산업분석, 특허검색 등에 활용할 수 있게 됐다.
AI가 이미지에 담긴 실험결과를 데이터로 인식하고 분석할 수 있는 기반을 제공한다는 점에서 활용도가 높을 것으로 기대된다.
상품분류모델 학습데이터는 약 660만건이다. 상표 출원서에 기재된 상품·서비스 명칭과 특허 심사 과정에서 활용되는 유사군분류 정보를 연결한 데이터다.
이를 활용하면 상품 자동분류와 유사상품 검색 등에 필요한 AI 모델을 개발할 수 있다. 시장과 상표 출원 동향을 분석하는 데에도 활용할 수 있다.
데이터 개방의 핵심은 정부가 행정 업무 과정에서 축적한 데이터를 단순 공개하는 데 그치지 않고 민간이 AI 학습에 바로 활용할 수 있는 형태로 전환해 다시 제공한다는 점이다.
특허와 상표 데이터는 전문용어가 많고 문서 구조도 복잡해 AI 학습에 적합한 형태로 가공하려면 상당한 시간과 비용이 필요하다.
자체적으로 대규모 데이터를 확보하기 어려운 중소기업이나 새싹기업 입장에서는 AI 서비스를 개발하기 위한 데이터 구축이 진입장벽으로 작용할 수 있다.
지식재산처는 데이터 개방을 통해 기업이 데이터를 직접 수집하고 가공하는 데 드는 비용과 시간을 줄이고, AI 연구개발과 지식재산 서비스 개발을 촉진할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
정재환 지식재산정보국장은 “AI 경쟁력의 기반은 양질의 학습데이터를 얼마나 쉽게 확보하고 활용할 수 있느냐에 달려 있다”며 “기업이 자체적으로 구축하기 어려운 고품질 지식재산 데이터를 지속적으로 발굴·개방해 민간의 AI 개발 부담을 낮추고, 지식재산 데이터를 활용한 새로운 서비스와 산업이 성장할 수 있도록 지원하겠다”고 말했다.
양승민 기자 sm104y@etnews.com
