지식재산처(처장 김용선)와 중소벤처기업부(장관 한성숙)가 손을 잡고 인공지능(AI) 기반 스마트제조 분야의 미래 기술을 발굴하기 위한 로드맵 수립에 나섰습니다.
두 부처는 '2026 스마트제조 전략기술로드맵(2027~2029)'을 공동으로 추진한다고 16일 밝혔습니다. 이 로드맵은 중소 제조 기업의 경쟁력을 강화하고 AI 기반 스마트제조 3.0 전략을 성공적으로 이끌기 위한 것입니다.
스마트제조 전략기술로드맵은 중소벤처기업부가 주도하는 스마트제조 분야 특화 로드맵입니다. 이 로드맵은 스마트제조 산업의 미래 기술 방향을 제시하고, 중소 제조 기업이 집중해야 할 연구개발(R&D) 전략 품목을 도출하는 데 목적이 있습니다.
지난해 추진된 로드맵에서는 스마트제조 7대 전략분야를 대상으로 '기술 혁신형'과 '현장수요형' 두 가지 트랙을 운영해 총 49개의 전략 품목을 선정한 바 있습니다. 기술 혁신형은 도전적이고 미래지향적인 기술을, 현장수요형은 기술 성숙도와 현장 수요가 높은 기술을 각각 의미합니다.
올해는 AI 기반 스마트제조 3.0 전략에 따라 분석 범위를 대폭 확대합니다. 기존 7대 전략분야에서 '스마트제조기술산업 특수분류(안)'으로 전환해 4개 대분류, 7개 중분류, 34개 소분류로 체계를 세분화했습니다. 이를 통해 발굴 품목도 지난해 49개에서 올해 100개 이상으로 늘릴 계획입니다.
특히 이번 로드맵은 중소벤처기업부와 지식재산처가 협업해 추진하는 첫 사례라는 점에서 의미가 큽니다. 중소 제조업 현장의 수요와 특허 빅데이터 분석을 결합한 고도화된 전략기술 발굴 체계를 구축하는 것이 핵심입니다.
지식재산처는 '특허 빅데이터 기반 산업혁신 지원사업'을 통해 글로벌 특허 동향, 기술 경쟁 구도, 유망 기술 분야 등에 대한 전문 분석을 지원할 예정입니다. 특허 분석은 검색식이나 분석 방법론에 따라 결과가 달라질 수 있어 공신력과 전문성이 매우 중요합니다. 지식재산처의 특허 분석 역량을 활용하면 스마트제조 분야의 기술 경쟁력과 미래 성장 가능성을 보다 객관적으로 분석할 수 있을 것으로 기대됩니다.
실무는 중소기업기술정보진흥원(TIPA)과 한국특허전략개발원(KISTA)이 협력해 수행합니다. TIPA는 산업·기술 분석과 전략 품목 도출을 담당하고, KISTA는 특허 빅데이터 기반 기술 분석을 지원합니다.
두 기관은 이번 로드맵을 통해 스마트제조 공급 기업과 수요 기업이 활용할 수 있는 고품질 전략 정보를 제공할 계획입니다. 또한 향후 연구개발 투자 방향 설정, 기술 사업화, 글로벌 진출 전략 수립 등에 이 로드맵을 적극 활용할 방침입니다.
중소벤처기업부 권순재 지역기업정책관은 "지식재산처와의 협업을 통해 스마트제조 전략기술 발굴의 객관성과 전문성을 높이겠다"며 "단순한 R&D 정보 제공에 그치지 않고, 중소 제조 기업이 실제 실행할 수 있는 R&D로 이어질 수 있는 로드맵을 만들겠다"고 강조했습니다.
지식재산처 김일규 지식재산정책국장은 "전 세계 최신 기술 동향이 담긴 특허 빅데이터는 미래 기술 경쟁력을 예측하고 R&D 방향을 제시하는 핵심 자산"이라며 "특허 빅데이터 분석을 통해 스마트제조 분야의 전략기술 발굴과 국가 연구개발 정책 수립을 적극 지원하겠다"고 밝혔습니다.
한편, 중소벤처기업부가 올해 추진하는 스마트제조 전략기술로드맵은 내년(2027년) 상반기에 공개될 예정입니다.
지식재산처의 '특허 빅데이터 기반 산업혁신 지원사업'은 특허 정보를 활용해 산업·기술 전략 수립의 방향을 제시하는 사업입니다. 특허 정보는 기업, 연구소, 대학 등이 만들어낸 고급 기술 정보의 집약체로, 출원인(기술 보유 기업), 발명자(연구자), 분류 코드(기술 분야), 발명 내용(기술 정보) 등이 포함됩니다.
이 사업을 통해 특허 빅데이터를 분석하면 산업 위기 신호를 포착하고 트렌드를 예측할 수 있습니다. 또한 유망 R&D 과제를 도출하고, R&D 성과를 높이며 핵심 특허를 확보하는 데 도움을 줍니다.
분석 대상은 부처와 기관의 수요를 바탕으로 기술 내용과 범위, 시급성과 중요도 등을 고려해 선정합니다. 최근 3년간 이 사업을 통해 디지털트윈, 이차전지, 반도체, 디스플레이, 첨단소재, 첨단바이오, UAM(도심항공교통), 인공지능, 양자기술 등 다양한 분야에서 유망 기술이 도출됐습니다.
분석 방법은 크게 네 단계로 진행됩니다. 먼저 기술 분류 체계를 정립하고, 특허 데이터베이스(DB)를 구축합니다. 이후 특허 지표 분석을 통해 유망 기술을 도출하고, 마지막으로 빅데이터 심층 분석과 전문가 자문을 거쳐 R&D 과제를 발굴합니다.
분석 결과는 특허 빅데이터 포털을 통해 공유됩니다. 이 포털에서는 분석 보고서와 구축된 특허 DB를 활용한 사용자 맞춤형 특허 분석 정보 등을 제공합니다.
예를 들어 제조 AI 분야의 경우, 설계 공정 자동화·최적화, 제품 설계 모니터링, 설비 건전성 예측, 생산 관리, 제품 검사, 이송·물류 등 5개 분류와 12개 세부 기술로 나눠 분석했습니다. 이를 통해 제품 설계, 설비 진단, 예측 등 3개 분야를 유망 기술로 선정하고, 산업별 맞춤형 진단 모델 기술, 다중모델 앙상블 기법, 비정형 데이터 분석 기술 등 구체적인 R&D 과제를 발굴했습니다.
