프로젝트 및 수상 내역: 본 연구는 부경대학교 데이터공학과 팀(신준호, 김동재, 강미지, 김가은)으로 진행되었으며, K-DS(Korean Data Science) 컨소시엄에서 **‘TRIZ 기반 융합 기술 아이디어 발굴 지원 서비스 개발’**이라는 주제로 구두 발표되어 **창의상(Creative Award)**을 수상했습니다.
Figure 1. Framework of IPC System
미래의 기술이 어떻게 융합될 것인지 예측하는 것은 차세대 시장을 설계하는 핵심입니다. 본 프로젝트는 직관에 의존하던 기존 R&D의 한계를 극복하고, 감이 아닌, 데이터로 설계하는 R&D를 실현하기 위해 지능형 특허 융합(IPC, Intelligent Patent Convergence) 서비스를 제안합니다.
📌 문제 정의: 직관 의존형 R&D의 비효율성과 IP 분쟁 위험
혁신은 서로 다른 기술 영역이 충돌할 때 발생합니다. 하지만 수백만 건의 복잡한 특허 문서 속에 숨겨진 융합 기회를 인간 연구자가 스스로 찾아내는 것은 불가능에 가깝습니다. 기존의 직관 의존적 기술 발굴은 고비용, 저효율, 높은 실패율을 초래합니다. 또한, 무작위적인 기술 융합은 필연적으로 기존 지식재산권(IP)과의 충돌 및 특허 침해 문제를 야기합니다.
⚙️ 연구 방법론: TRIZ, 지식 그래프(Neo4j), 그리고 LangChain
숨겨진 융합 궤적을 매핑하고 실행 가능한 기술 결합을 시뮬레이션하기 위해, TRIZ(창의적 문제 해결 이론) 방법론과 지식 그래프, 그리고 LLM 에이전트를 결합했습니다.
- TRIZ 기반 모순 분석: 어떤 문제든 개선하려는 특성과 악화되는 특성 간의 ‘모순’이 존재합니다. 시스템은 TRIZ의 ‘40가지 발명 원리’와 모순 행렬을 적용하여, 특정 기술의 약점이 다른 기술에 의해 어떻게 보완될 수 있는지 논리적으로 도출합니다.
- 지식 그래프 구축 (Neo4j): 방대한 특허 데이터를 처리하여 인용 관계, 발명자, 기술 분류, TRIZ 파라미터 간의 복잡한 관계를 Neo4j 기반의 지식 그래프(Knowledge Graph)로 매핑했습니다.
- LangChain 기반 Graph RAG: 단순한 벡터 기반 RAG를 넘어 LangChain 프레임워크를 활용한 Graph RAG를 구현했습니다. 이를 통해 텍스트의 유사성을 넘어 기술 생태계 내에 상호 연결된 개념적이고 구조적인 관계를 추론해 냅니다.
🚀 연구의 시사점: ‘스마트 텀블러’ 실증 및 회피 설계
이 아키텍처는 기업의 전략가들을 위한 강력한 ‘기술 레이더’이자 ‘법적 방어막’으로 기능합니다.
- 데이터 기반 융합 아이디에이션 실증: 본 시스템은 서로 다른 특허(화재 감지 안료 특허 + 온도변색부 디자인 특허)를 지능적으로 융합하여, 화재 감지 및 화상 방지 기능을 강화한 스마트 텀블러라는 완전히 새롭고 실행 가능한 제품 시나리오를 자율적으로 도출해 내며 그 실효성을 입증했습니다.
- IP 분쟁 사전 대응 (회피 설계): 단순히 융합 아이디어를 제안하는 데 그치지 않고, 기존 특허의 청구범위를 분석하여 권리범위를 벗어나는 ‘특허 침해 회피 설계(조성 및 제조 공정 변경 등)’ 방안을 선제적으로 제안합니다. 나아가 상표권 및 저작권 침해를 막기 위한 디자인 가이드라인을 제시하고 개인정보처리방침 준수 여부까지 종합적으로 검토합니다.