특허 분석을 이용한 인공지능기술과 군사기술의 융합 및 확산 연구

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The adoption and development of AI technology in the defense sector is now an unstoppable trend, driven by the ‘Global AI arms race’ between military superpowers like the United States and China, as well as the projected rapid growth of the military AI market. These trends will bring significant changes to the traditional defense industry ecosystem and defense R&D. Therefore, this study investigated the structure of defense AI research collaboration, the convergence and diffusion of AI technologies with military technologies, and the potential military applications of AI sub-technologies. To this end, we extracted and analyzed defense-related AI patent information filed in South Korea, the United States, and China between 2015 and 2023. The results show that defense AI patent applications in South Korea are increasing, while those in China have grown rapidly, surpassing the United States in the number of applications since 2022. Analysis of research collaboration networks based on joint patent applications indicates that South Korea, the United States, and China all maintain fragmented and closed research collaboration structures similar to traditional defense R&D. In South Korea, defense AI research collaboration is expanding, but it remains concentrated in partnerships between defense research institutes and universities, and between defense companies and universities. In contrast, the United States has predominantly enterprise-centered collaboration structures, whereas China’s collaboration patterns are predominantly university-centered. An analysis of technology convergence revealed that both South Korea and China have continuously observed the emergence of new AI and military technologies, with the scope and intensity of convergence increasing over time. In South Korea’s defense sector, the convergence of AI sub-technologies with military technologies is expanding, thereby increasing the potential for military applications of AI. AI sub-technologies with high military applicability largely overlapped with promising AI technologies previously predicted by experts, although some of these technologies were found to require technology transfer from the civilian sector. This study contributes to the advanced field of defense AI by proposing various patent-based methods to analyze research collaboration structures, technology convergence, and technology forecasting. These methods can also be applied to other areas of advanced defense technology, thereby supporting more effective defense R&D.

국문 초록 (Abstract)

군사 강국인 미국과 중국의 ‘글로벌 AI 군비 경쟁’과 군사용 AI 시장의 급격한 성장 전망 등 국방분야에서 AI기술의 확보는 이제 거스를 수 없는 흐름이며, 이는 전통적인 방위산업 생태계와 국방연구개발에도 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 국방 관련 AI 특허의 분석을 통해 국방 AI의 연구 협력 구조, AI기술과 군사기술의 융합 및 확산, AI 세부기술의 군사 활용 가능성 예측 등에 관한 연구를 수행하였으며, 이를 위해 2015년에서 2023년까지 한국과 미국, 중국에서 출원한 국방 관련 AI 특허정보를 추출하여 분석하였다. 연구 결과, 한국의 국방 AI 특허 출원은 증가하고 있으며, 중국의 국방 AI 특허 출원은 급격한 증가 추세로 2022년 이후 양적으로 미국을 뛰어넘고 있는 것으로 나타났다. 공동출원을 통한 연구 협력 관계 분석에서는 한국, 미국, 중국 모두 전통적인 국방연구개발과 유사하게 단편적이고, 폐쇄적인 연구 협력 관계가 유지되는 것으로 보인다. 또한 한국의 국방 AI 연구 협력은 확대되고 있지만, 국방연구기관-대학, 방산기업-대학 간의 협력 관계 위주로 나타났으며, 미국은 기업 중심의 협력 관계, 중국은 대학 중심의 협력 관계가 주로 확인되었다. 기술 융합 분석에서는 한국과 중국은 새로운 AI기술과 군사기술이 지속해서 출현하고, 융합 범위와 강도도 증가하였다. 그리고 한국 국방부문의 AI 세부기술은 군사기술과의 융합이 확대되며, 군사 활용 가능성도 커지고 있는 것으로 나타났다. 또한 연구에서 군사 활용성이 높게 식별된 주요 AI 세부기술은 기존에 전문가들이 예측한 AI분야 유망기술군에 포함되는 기술로 보여지나, 일부 민간분야로부터 기술이전 등을 통해 확보가 필요한 것으로 판단되는 부족기술도 식별되었다. 본 연구는 첨단분야인 국방 AI을 대상으로 연구 협력 구조, 기술 융합 관계, 기술 예측 등을 특허 기반으로 분석할 수 있는 다양한 방법을 제시하였다는 점에 의의가 있다. 연구에서 제시한 다양한 특허 분석 방법을 다른 국방 첨단분야에도 적용한다면 더욱 효과적인 국방연구개발 추진에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 배경 및 목적 1
• 제 2 절 방법 및 구성 5
• 제 2 장 이론적 배경 및 선행연구 8
• 제 1 절 방위산업, 국방연구개발, 국방 인공지능(AI) 8
• 1. 방위산업 8
• 2. 국방연구개발 12
• 3. 국방 인공지능(AI) 14
• 제 2 절 네트워크 분석 21
• 제 3 절 연구 협력, 기술 융합 및 예측 24
• 1. 연구 협력 24
• 2. 기술 융합 26
• 3. 기술 예측 28
• 제 4 절 특허 분석 연구 31
• 1. 국방분야의 특허정보 활용 31
• 2. 국방 AI 특허의 정의 및 추출 방법 33
• 3. 특허정보 분석을 이용한 선행연구 35
• 제 5 절 선행연구의 한계 및 연구 차별성 42
• 제 3 장 연구 방법 44
• 제 1 절 연구 설계 44
• 1. 연구 프레임워크 44
• 2. 연구 절차 45
• 3. 특허 데이터 추출 방법 47
• 제 2 절 국방 AI 특허의 분석 방법 51
• 1. 국방 AI 특허 분석 절차 51
• 2. 데이터 수집 및 전처리 52
• 3. 네트워크 분석 방법 52
• 제 3 절 국방연구기관 및 방산전문기업 AI 특허의 분석 방법 56
• 1. 국방연구기관 및 방산전문기업 AI 특허 분석 절차 56
• 2. 국방연구기관 및 방산전문기업의 구분 57
• 3. 데이터 수집 및 전처리 58
• 4. TR 매트릭스 다이어그램 설계 및 분석 방법 58
• 제 4 장 연구 결과 62
• 제 1 절 국방 관련 AI 특허 출원 동향 분석 62
• 1. IP5 국방 AI 특허 출원 현황 62
• 2. 국내 국방 AI 특허 출원 동향 분석 64
• 3. 미국, 중국의 국방 AI 특허 출원 동향 분석 69
• 제 2 절 국방 AI 연구 협력 구조 및 지식 흐름 분석 결과 75
• 1. 특허 공동출원 네트워크 분석을 통한 협업 구조 비교 분석 75
• 2. 국내 국방 AI 특허의 인용문헌을 통한 지식 흐름 분석 87
• 제 3 절 AI기술과 군사기술의 융합 및 확산 분석 결과 90
• 1. 특허분류코드 기반 AI기술과 군사기술의 융합 네트워크 비교 분석 90
• 2. 매트릭스 다이어그램을 이용한 AI 세부기술의 군사 활용성 분석 105
• 제 5 장 결 론 114
• 제 1 절 토의 114
• 1. 국내의 국방 AI 연구 심층 분석 114
• 2. 미래국방 신기술예측과 매트릭스 다이어그램 분석 결과 비교 118
• 제 2 절 성과 및 의의 122
• 제 3 절 한계 및 향후 연구 방향 126
• 참고문헌 128
• 부 록 142
• ABSTRACT 154