특허청, 상표 디자인 심사에 AI 활용…신규 시스템 개발
특허청은 AI 기술이 적용된 상표·디자인권 검색 시스템 개발을 마치고 심사 업무에 이를 도입한다고 14일 발표했다.
특허청 관계자는 “그동안 상표, 디자인의 독자성을 판별할 때 수천여 건의 이미지를 육안으로 검색했다”며 “심사의 정확도를 높일 수 있을 것”이라고 설명했다.
특허청은 이 시스템을 구축하기 위해 자체 보유한 200만여 건의 이미지 데이터를 활용했다. 복수의 형상이 결합된 이미지 속에서 부분 이미지를 검색할 수 있다는 것이 장점이다. 박종주 특허청 정보고객지원국장은 “지식재산 행정 분야의 디지털 전환을 속도감 있게 추진해 나갈 예정”이라고 말했다.
이시은 기자 see@hankyung.com
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5년차 인공지능(AI) 개발자 박모씨(30)는 최근 복수의 헤드헌팅 업체로부터 이직 제의를 받았다. 연봉은 현재 회사의 1.5배 수준. 최근 석 달 새 제조, 건설, 정보기술(IT)업계 대기업으로부터 AI 솔루션을 개발해달라는 제안이 잇따랐다. 박씨는 “3년 동안 AI를 제대로 파면 러브콜이 쏟아진다는 업계 속설을 실감했다”고 말했다.AI 인력들의 취업 양극화가 심해지고 있다. “AI는 현업에서 다시 배워야 한다”는 말이 파다한 가운데 경력직 개발자들의 몸값이 치솟고 있다. 반면 단기 소프트웨어(SW) 교육을 이수하고 취업 시장으로 뛰어드는 AI 인력들은 중소기업의 눈높이를 채우기도 빠듯하다. 현장에서는 “괜찮은 신입 직원 찾기가 하늘의 별 따기”라고 토로하고 있다. 애먹는 기업들 “현장형 인재 없다”AI 개발자 부족 현상은 어제오늘 일이 아니다. 14일 과학기술정보통신부 산하 소프트웨어정책연구소(SPRi)에 따르면 국내 AI 분야 인력 수급 격차가 점차 벌어져 2022년께는 약 1만 명이 부족할 것으로 예상됐다. 기업들이 현장에서 느끼는 갈증은 더 심각하다. AI 기술의 상업화 시계는 점점 빨라지는데, 신입 인력은 현장과 괴리가 있는 교육을 받고 입사한다는 것이다. 기본적인 업무를 숙달한 경력직이 ‘귀하신 몸’이 된 이유다.AI 개발의 가장 중요한 요소는 ‘코딩 능력’이다. 매일 새로운 기술이 쏟아지는 만큼 공개된 논문이나 딥러닝 모델을 자신이 수행 중인 프로젝트와 잘 연계할 수 있어야 한다. 일반적인 프로그래밍과는 달리 수학 등 기초 학문의 역량도 필수적이다.IT업계 관계자는 “요즘 AI 논문에는 깃허브(오픈소스 저장소) 코드가 대부분 붙어 있는데, 실무 개발자는 이를 잘 수정하고 응용할 수 있어야 한다”며 “실제 기업체가 아니라면 좋은 장비를 접하기도 어렵고 제대로 배울 수 있는 교육기관도 드물어 신입사원이 실력을 갖추기가 어려운 구조”라고 했다.기업들은 그만큼 피로감을 호소한다. 한 중견급 IT 기업 인사책임자는 “네이버나 카카오 등 소수를 빼고 대부분 기업은 현장에 바로 투입할 수 있는 저연차 경력직을 선호한다”며 “기본적인 컴퓨터공학 과정이라도 제대로 이수하고 입사하길 바랄 뿐”이라고 말했다. 단기 교육과정 내실화 시급최근 정부와 민간에선 ‘AI 인재 양성’의 취지 아래 여러 프로그램을 쏟아내고 있다. 과학기술정보통신부는 올해 ‘AI·SW 핵심인재 10만 명 양성계획’을 본격화하고 2025년까지 약 1조원을 투입하기로 했다. 최근엔 KT 등 민간기관에서도 ‘AI 인재 1000명 육성’ 등 방안 마련에 골몰 중이다.하지만 이런 프로그램은 비전공자들의 단기교육 이수 비율이 월등하게 높다. SPRi에 따르면 2019년 기준 민관 프로그램 신청자 중 SW 비전공자는 49.6%에 달했다. 전체 신청자 중 6개월 이하 교육을 받는 인원 비중은 78.8%로, 이 가운데 3개월에서 6개월 미만의 교육자가 45.3%로 다수를 차지했다.단기과정 이수자들은 서너 개의 딥러닝 모델 사용에는 익숙하지만, 기초 지식이 부족해 응용력이 떨어진다는 것이 기업 관계자들의 공통된 지적이다. 국내 대학들은 정부 지원을 받아 AI 석·박사급 인재를 양성하겠다고 하지만 정작 이들은 해외 취업을 선호하는 경우가 많다는 설명이다.전문가들은 컴퓨터 과학 교육의 내실화가 시급하다고 진단한다. 전공기초 영역에서 필수적으로 다뤄지는 플로 차트, 선형대수(행렬·벡터) 등이 AI 학습의 바탕이 돼야 한다는 지적이다.김진형 KAIST 명예교수는 “망치를 들면 모든 것이 못으로 보인다는 말처럼, 기본을 도외시하고 AI라는 도구 하나만 가르쳐 모든 걸 해결하려는 교육이 도처에 널렸다”며 “AI의 기본이 되는 컴퓨터과학을 제대로 습득시켜 현장형 인재를 만들 필요가 있다”고 말했다.이시은 기자 see@hankyung.com
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수학·과학 영재교육 인증제 도입…AI강의 누구나 온라인으로 수강
과학기술정보통신부가 수학·과학 영재교육 인증제 프로그램을 도입한다. 누구나 온라인으로 인공지능(AI) 관련 수·과학 강의를 들을 수 있는 프로그램도 선보인다.과기정통부는 이런 내용을 담은 ‘2021년 수·과학 영재 양성사업 시행계획’을 확정했다고 14일 발표했다. KAIST 과학영재교육연구원 연계 정책 연구를 통해 대학 부설 과학영재교육원 27곳과 전국 과학고, 영재고 28곳의 혁신 방안을 수립하고 맞춤형 컨설팅을 제공하는 것이 주요 골자다. 총 145억원을 투자한다.과기정통부 관계자는 “과학영재교육 기관이 55개에 달하지만 질적 교육은 미흡한 수준”이라며 “교육 수준에 대한 정례적 평가가 이뤄질 수 있게 제도를 보완하는 것”이라고 설명했다.바이오, 로봇, AI 등 분야별 수업을 개발하고 4대 과학기술원(KAIST, UNIST, DGIST, GIST)에 교육 프로그램을 신설하기로 했다. 이들 프로그램은 대학 입학 전 학점은행 식으로 누구나 온라인으로 들을 수 있게 할 방침이다. 또 그동안 과학고, 영재고 대상으로만 이뤄졌던 4대 과학기술원 첨단연구실 체험캠프를 전국 일반고로 확대하기로 했다. 수·과학 영재 배출의 산실인 국제수·과학올림피아드 참가 학생 선발 방식도 개선한다. 선발 과정 자격시험에서 객관식 문항을 줄이고 서술형 시험을 늘리기로 했다. 선행학습, 단순계산을 지양하고 문제해결 과정에 대한 학습을 강화하기 위해서다. 현직 교사 및 교육 전문가가 주축이 되는 ‘영재 교육혁신 선도학교 지원단’도 운영할 예정이다.영재고, 과학고에 대한 대학의 자율학습 지원도 확대한다. 중앙대가 인천진산과학고에 지원한 ‘폐기물 속 유기물을 이용한 다양한 파장대의 OLED(유기발광다이오드) 제작 연구’, 충남대가 충북과학고에 지원한 ‘딥러닝을 이용한 카메라 화질개선 연구’ 등이다.과학영재 입문 캠프 대상을 현재 고교생에서 초·중학생으로 확대하고, 온라인 오픈소스 SW 무료 강의를 늘려 정보기술(IT) 소외계층의 인재 발굴에 속도를 높이기로 했다.강상욱 과기정통부 미래인재정책국장은 “코로나19 위기를 극복하고 새로운 도약을 위해서는 변화 대응 능력이 무엇보다 중요하며 이 토대는 수·과학에 기초한 논리적 사고력”이라며 “수·과학 기반 문제해결 능력을 지닌 영재를 육성할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 말했다.이해성 기자 ihs@hankyung.com
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‘인공지능(AI) 특허’를 둘러싼 각국의 경쟁이 치열해지고 있다. 최근 이미지 처리, 음성 인식 등 AI 전문기술들이 상업화를 거듭하며 중요성이 커진 결과다. 선두를 점한 미국과 중국의 움직임이 활발한 가운데, 우리 정부도 산업 현장과 연계해 제도를 정비하는 등 응전에 나섰다. 13일 정보기술(IT)업계에 따르면, 특허청은 이르면 이달 말부터 AI를 중심으로 한 신산업분야 특허 심사 현장설명회를 진행한다. 대한변리사회, 한국지식재산협회 등 변리사 단체와 기술 기업들에게 출원을 독려하는 자리다. 이는 지난달 19일 특허청이 발표한 AI, 사물인터넷 등 5대 분야 특허 부여기준 개정에 대한 후속 조치다. 이르면 하반기에는 자율주행차, 지능형 로봇과 관련한 개정안도 내놓을 계획이다. 특허청 내부에서는 이례적 움직임이라는 평가가 나온다. 통상 심사 기준 개정은 연구용역을 거친 뒤 간단한 공청회를 개최하는 정도가 일반적이다. “소통이 적다”며 업계의 불평을 듣는 경우도 흔했다. 반면 이번 가이드라인 개정은 지난해 초부터 특허청과 산업계가 IP협의체를 구성해 1년 동안 사례를 연구했다. 특허청 관계자는 “특정 기술 분야에 이 정도 시간과 인력이 투입된 것은 처음”이라고 전했다. 배경에는 AI 특허 경쟁력에 대한 위기감이 자리했다는 평가다. 최근 5년간 국내 AI 특허 출원양은 연평균 55.1% 수준으로 급성장하고 있다. 하지만 일선 현장에서는 기준의 모호성 때문에 출원 시도가 좌절되는 사례가 흔해 여전히 혼란스러운 상황이다. 법조계 한 관계자는 “AI 특허는 딥러닝의 특수성 때문에 현 법제도상 ‘블랙박스 특허(원리를 완전히 알 수 없는 특허)’취급을 받으며 출원을 거절당하는 경우가 많다”고 말했다.이는 곧 글로벌 경쟁력 약화의 원인으로 이어졌단 평가다. 실제로 국내 AI 특허 시장은 중국과 미국 등의 출원 건수의 약 20% 선에 머무른다. 이들 정부가 앞서부터 AI 특허 진흥 정책을 활발히 진행해온 탓이다. 중국은 이미 지난 2018년까지의 누적 출원 건수가 8만 건에 육박했다. 미국보다 1만 건 이상 높은 수치다. 중국 정부가 나서서 ‘차세대 AI 발전계획’를 바탕으로 AI 기술표준 확보와 지식재산권 체계 확립에 박차를 가하고 있다. AI 공공 특허풀 수립과 기술 특허 확산 촉진이 주요 목표다. 이어진 ‘AI 산업 발전 촉진 3개년 행동계획’에서는 IP서비스 플랫폼 구축과 특허 협업플랫폼이 제시되기도 했다. 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 주요 핵심분야에서는 미국이 중국을 압도하고 있다. 특허 자체가 지닌 비즈니스 가치는 더 높다는 뜻이다. 운송, 통신, 생명의학 등 8개 주요 산업군별 특허 비중에서도 1위다. 지난 2019년 트럼프 행정부는 ‘미국 AI 이니셔티브’행정명령에서 AI 국제 표준화 선도를 명시하고 관련 투자를 이어가고 있다. 완성도 높은 특허 소송제도도 힘이 됐다. 미국은 디스커버리(증거수집제도) 등 다양한 제도를 구비하고 있다. 고환경 법무법인 광장 변호사는 “현재 국내 AI 특허 시장은 관련 제도를 구비하고 있는 과도기 형태를 띄고 있다”며 “기술 기업들의 저력이 글로벌 수준 대비 결코 떨어지지 않기 때문에 민관이 출원 사례를 쌓고 제도를 개편해나가면 격차를 줄일 수 있다”고 말했다.이시은 기자 see@hankyung.com
