딥러닝에서 버티칼 AI까지 - 지식재산정보서비스업에서 AI 솔루션 개발의 기회와 위험 요인

• 영문명: From Deep Learning to Vertical AI: Opportunities and Risks of Developing AI Solutions in the Intellectual Property Information Service
• 발행기관: 기업가정신학회
• 저자명: 이성상(Seongsang Lee)
• 간행물 정보: 『기업가정신연구』제6권 제2호, 177~196쪽, 전체 20쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.09.30

국문 초록

본 연구의 목적은 AI 기술 활용이 혁신의 주요 원천이자 새로운 성장동력의 발굴로 이어질 가능성이가장 큰 산업 중 하나인 지식재산정보서비스업에서 AI 솔루션 개발의 기회와 위험 요인을 살펴보는데 있다. 이를 위해 AI 기술의 발전에 따른 환경 변화를 세 개의 시기(딥러닝 발전과 AI 성능 검증, 자연어 처리 기술 발전과 거대언어모델 확산, 생성형 AI의 상용화)로 구분하여 AI 솔루션 개발의기회 포착, 기회 실행과 그 과정에서 감수해야 했던 위험 요인을 분석하였다. 그 결과 AI 기술 발전및 환경 변화에 대응하여 지식재산정보서비스 기업들은 딥러닝 기술을 적용한 특허분류 및 상표유사성 판단 솔루션 개발·리뉴얼부터 생성형 AI 플랫폼 서비스와 버티칼 AI까지 단계적으로 AI 기반 지식재산정보서비스 솔루션을 확대하고, AI 전환을 이루어왔음을 확인할 수 있었다. 또한 그과정에서 AI 솔루션 개발에 필요한 내부 자원 및 활용 가능한 외부 자원 부족, AI 인프라 확장에따른 비용 증가와 고객 유치를 위한 투자 간 균형 문제, 민감 정보 및 기밀의 유출 등과 같은 보안위협을 극복하기 위해 노력하였음을 확인할 수 있었다. 향후 지식재산정보서비스업에서 AI 솔루션개발 및 활용을 미래 성장동력으로 육성하고, 이를 통한 경제적 성과를 더 확대하기 위해서는 지식재산정보서비스업의 특성을 반영한 정부 지원의 확대가 필요하다. 동시에 AI 솔루션의 신뢰성 및안전성 확보를 위한 지식재산정보서비스 기업들의 자체적인 노력과 투자도 병행되어야 한다.

영문 초록

The intellectual property information service is one of the industries where AI utilization is a key source of innovation and has the greatest potential to lead to the discovery of new growth engines. The purpose of this study is to examine the opportunities and risks of developing AI solutions in the intellectual property information service. To this end, this study divided the environmental changes resulting from the advancement of AI technology into three periods (development of deep learning and verification of AI performance, advancement of natural language processing(NLP) technology and expansion of Large Lanuage Model(LLM), and commercialization of generative AI). We analyzed opportunities for AI solution development, execution of those opportunities, and the risks that had to be taken in the process. As a result, in response to the advancement of AI technology and environmental changes, intellectual property information service companies have been gradually expanding their AI-based intellectual property information service solutions, from the development and renewal of patent classification and trademark similarity judgment solutions using deep learning technology to generative AI platform services and vertical AI, and have achieved AI transformation. Furthermore, it was found that intellectual property information service companies have been overcoming the lack of internal and external resources required for AI solution development, the challenge of balancing the increasing costs of AI infrastructure expansion with investments to attract customers, and the threat of leaks of sensitive information and confidential information. To further expand economic performance through the development and utilization of vertical AI solutions in the intellectual property information service, government support that reflects the characteristics of the industry is necessary, along with independent efforts and investments by intellectual property information service companies to ensure AI reliability and safety

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. AI 모델의 유형과 기업의 선택

Ⅳ. AI 솔루션 개발의 기회와 위험 요인

Ⅴ. 결론 및 시사점

참고문헌

키워드

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