Artificial Intelligence
Artificial Intelligence
인공지능은 4차 산업혁명 시대에서 가장 주목받는 기술분야로서 딥러닝(Deep-Learning)과
자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 등을 중점으로 하여 발전하고 있습니다.
인공지능은 하이테크(High-Tech)이면서 동시에 빠른 속도로 진화하고 있는 기술분야입니다.
인공지능 기술은 Healthcare, Automotive, Finance, Commerce, Security 등
다양한 산업과 융합하면서 그 적용 분야를 확대해 나가고 있기도 합니다.
인공지능 기술의 이 같은 특징을 고려한다면, 인공지능 특허는 반드시 인공지능에 대한
충분한 이해와 다양한 경험을 갖추고 전문성이 검증된 변리사에게 맡겨야 합니다.
인공지능은 4차 산업혁명 시대에서 가장 주목받는 기술분야로서 딥러닝(Deep-Learning)과 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 등을 중점으로 하여 발전하고 있습니다.
인공지능은 하이테크(High-Tech)이면서 동시에 빠른 속도로 진화하고 있는 기술분야입니다.
인공지능 기술은 Healthcare, Automotive, Finance, Commerce, Security 등 다양한 산업과 융합하면서 그 적용 분야를 확대해 나가고 있기도 합니다.
인공지능 기술의 이 같은 특징을 고려한다면, 인공지능 특허는 반드시 인공지능에 대한 충분한 이해와 다양한 경험을 갖추고 전문성이 검증된 변리사에게 맡겨야 합니다.
BLT의 변리사들은 내외부 세미나 및 컨퍼런스 참석을 통해서 인공지능에 대한 새로운 지식을 습득하고 최신 기술과 제품/서비스 동향을 지속적으로 파악해 나가고 있습니다.
그리고 500개가 넘는 스타트업 기업들을 통해서 다양한 산업분야를 경험하였고, 각각의 산업분야에서 사용되고 있는 (인공지능 모델링이 가능한) 고유의 데이터의 해석 및 분석 능력을 갖추고도 있습니다. 또한, 100여개의 인공지능 기술 기업들의 다양한 case를 다루면서 체득한 인공지능 특허를 위한 팁과 노하우를 보유하고 있습니다.
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BLT의 변리사들은 내외부 세미나 및 컨퍼런스 참석을 통해서 인공지능에 대한 새로운 지식을 습득하고 최신 기술과 제품/서비스 동향을 지속적으로 파악해 나가고 있습니다. 그리고 500개가 넘는 스타트업 기업들을 통해서 다양한 산업분야를 경험하였고, 각각의 산업분야에서 사용되고 있는 (인공지능 모델링이 가능한) 고유의 데이터의 해석 및 분석 능력을 갖추고도 있습니다. 또한, 100여개의 인공지능 기술 기업들의 다양한 case를 다루면서 체득한 인공지능 특허를 위한 팁과 노하우를 보유하고 있습니다.
일련의 인공지능 개발 프로세스 중 핵심이라고 할 수 있는 머신러닝 알고리즘과 관련하여 다양한 라이브러리와 프레임워크가 오픈소스 형태로 제공되고 있습니다.
따라서, 특허 확보를 위한 독창성은 대부분 머신러닝 모델의 학습 전 단계인 feature extraction 과정에서 발굴되어야 합니다.
또는, 특정한 머신러닝 알고리즘을 채택하고, 제품/서비스의 목적에 따라 fitting하거나 tuning하는 과정에서 독창성이 존재할 수도 있습니다.
그러나, 딥러닝 알고리즘을 사용하는 경우라면 이런 방식의 접근도 불가능할 수 있으며, 이 때에는 training data set의 확보 과정에서 data preprocessing이나
제품/서비스 차원의 추론을 응용하는 과정 내에서 독창성을 발굴해야만 합니다.
일반적인 정보 처리 프로세스 내에서 활용되는 인간지능(human intelligence)을
인공지능(artificial intelligence)으로 대체시키는 접근법으로는 특허를 받을 수 없습니다.
AI Transformation을 위해서는 수집하는 데이터부터 인간의 인식이나 인지 방식과는
다른 새로운 접근이 필요합니다.
Machine Learning Architecture
source: Gartner(2017)
일련의 인공지능 개발 프로세스 중 핵심이라고 할 수 있는 머신러닝 알고리즘과 관련하여 다양한 라이브러리와 프레임워크가 오픈소스 형태로 제공되고 있습니다.
따라서, 특허 확보를 위한 독창성은 대부분 머신러닝 모델의 학습 전 단계인 feature extraction 과정에서 발굴되어야 합니다. 또는, 특정한 머신러닝 알고리즘을 채택하고, 제품/서비스의 목적에 따라 fitting하거나 tuning하는 과정에서 독창성이 존재할 수도 있습니다.
그러나, 딥러닝 알고리즘을 사용하는 경우라면 이런 방식의 접근도 불가능할 수 있으며, 이 때에는 training data set의 확보 과정에서 data preprocessing이나 제품/서비스 차원의 추론을 응용하는 과정 내에서 독창성을 발굴해야만 합니다.
일반적인 정보 처리 프로세스 내에서 활용되는 인간지능(human intelligence)을 인공지능(artificial intelligence)으로 대체시키는 접근법으로는 특허를 받을 수 없습니다. AI Transformation을 위해서는 수집하는 데이터부터 인간의 인식이나 인지 방식과는 다른 새로운 접근이 필요합니다.
Machine Learning Architecture
source: Gartner(2017)
(주)뉴로핏, (주)뷰노, (주)휴톰, (주)메디치소프트, (주)포티투마루, (주)메디웨일 등 BLT의 많은 인공지능 고객사들은 위와 같은 전략을 활용하여 수 많은 특허를 확보해나가고 있습니다.
BLT는 인공지능 학습데이터 생산 플랫폼을 운영하는 (주)크라우드웍스와 함께 불과 수 개월의 짧은 기간 동안 100건의 특허 포트폴리오를 구축하는 프로젝트를
성공적으로 완수한 바 있습니다. BLT는 (사)인공지능협회에 등록된 회원사로서 학계 및 산업계의 전문가를 비롯하여 국내 인공지능 생태계의 다양한 구성원들과 교류하고 있습니다.
BLT는 보다 효율적이고 정교한 IP 서비스를 공급하기 위하여 자체적인 인공지능 모델을 기획 및 개발 중에 있기도 합니다.
BLT는 검증된 실력과 경험으로 헬스케어, 의료기기, 핀테크, 사물인터넷, 사이버보안, 패션, 뷰티, 푸드, 스포츠, 미디어/엔터테인먼트, 이커머스, 광고, 데이터 마켓,
엔터프라이즈 솔루션, 플랫폼 서비스, 로봇, 드론, 에듀텍, 스마트 홈, 스마트 제조, 스마트 시티 등 다양한 산업의 인공지능 기술 기업들을 돕고 있습니다.
(주)뉴로핏, (주)뷰노, (주)휴톰, (주)메디치소프트, (주)포티투마루, (주)메디웨일 등 BLT의 많은 인공지능 고객사들은 위와 같은 전략을 활용하여 수 많은 특허를 확보해나가고 있습니다.
BLT는 인공지능 학습데이터 생산 플랫폼을 운영하는 (주)크라우드웍스와 함께 불과 수 개월의 짧은 기간 동안 100건의 특허 포트폴리오를 구축하는 프로젝트를 성공적으로 완수한 바 있습니다. BLT는 (사)인공지능협회에 등록된 회원사로서 학계 및 산업계의 전문가를 비롯하여 국내 인공지능 생태계의 다양한 구성원들과 교류하고 있습니다. BLT는 보다 효율적이고 정교한 IP 서비스를 공급하기 위하여 자체적인 인공지능 모델을 기획 및 개발 중에 있기도 합니다.
BLT는 검증된 실력과 경험으로 헬스케어, 의료기기, 핀테크, 사물인터넷, 사이버보안, 패션, 뷰티, 푸드, 스포츠, 미디어/엔터테인먼트, 이커머스, 광고, 데이터 마켓, 엔터프라이즈 솔루션, 플랫폼 서비스, 로봇, 드론, 에듀텍, 스마트 홈, 스마트 제조, 스마트 시티 등 다양한 산업의 인공지능 기술 기업들을 돕고 있습니다.
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