[요약]

Ⅰ 연구 배경 및 목적

□ 인공지능(AI)은 1950년대 개념 제시 이후 머신러닝･딥러닝･생성형 AI로 발전하며 산업 전반의 구조적 변화를 촉진
    ● 기업 경쟁의 핵심은 단순한 기술 확보를 넘어, AI 기술을 어떻게 상품과 서비스로 구현하고, 이를 어떤 브랜드로 시장에 제시하

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    ● 즉, AI 산업의 성장은 곧 브랜드 경쟁의 심화로 연결되고 있으며, 이러한 변화는 상표 출원 데이터에 선행적으로 반영
    ● 그럼에도 불구하고 기존 AI 산업 분석은 특허, R&D 투자, 기술 수준 평가에 집중되어 왔으며, 상표 데이터를 활용한 산업･비즈

        니스 분석은 상대적으로 미흡
        - 상표는 기업의 미래 사업 계획과 상업화 의지를 직접적으로 반영하는 지표임에도, 이를 산업 구조 분석에 활용한 연구는 제한적

□ 본 연구는 AI 응용 분야 상표 빅데이터 분석을 통해 AI 산업의 구조적 변화 파악, 유망 AI 응용 비즈니스 영역 발굴, 기업･정책 차원

    의 전략적 시사점 도출을 목적으로 함

Ⅱ 분석 범위 설정

□ AI는 복수의 산업에 수평적으로 침투하는 특성을 지니기에, AI 응용 분야를 분석하기 위해서는 기술 중심이 아닌 ‘활용산업’ 중심의

    분류 체계가 필요
    ● 따라서, 본 연구는 ｢인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법｣의 정의를 출발점으로 하여, AI 제품과 AI 서비스를 모두

        분석 대상에 포함하였다. 또한 OECD, 정보통신기획평가원, 소프트웨어정책연구소 등 국내외 주요 기관의 AI 산업 분류 기준을

        종합 검토
    ● 그 결과, 지나치게 세분화된 KSIC 분류 체계는 상표 분석에 적합하지 않다고 판단하고, 전문가 자문을 거쳐 AI 파급력이 높은 산

        업 중심으로 9대 응용 분야를 설정

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