인공지능 발명과 특허요건에 대한 고찰

전정화 인하대학교 법학연구소 2021 IP & Data 法 Vol.1 No.1

인공지능의 빠른 성장이 인류에 획기적인 영향과 혜택을 줄 수 있을 것이라는 기대를 주고 있다. 인공지능의 활용이 확대되면서 우리 삶은 새로움과 편리함, 다양함 등 긍정적 변화를 맞이하고 있다. 반면 전통적 관념이나 시스템과 많은 차이가 존재하는 인공지능은 전 산업분야에 걸친 패러다임의 변화를 초래하고 있으며, 특허제도 역시 이러한 변화에 대응하여야 한다는 목소리들이 지속되고 있다. 학습을 통하여 판단하고, 스스로 새로운 창작까지 수행할 수 있는 인공지능이 등장함에 따라, 인간의 창작만을 보호하는 전통적인 지식재산 시스템과의 어떻게 관계를 정립할 것인가에 대한 해답이 필요하다. 이에 본 연구는 인공지능이 변화시킬 다양한 가능성을 전제로 하여, 인공지능이 스스로 창작한 발명에 대하여 특허를 인정할 수 있을 지에 대하여 살펴보고자 한다. 인공지능을 발명자로 한 특허출원이 이미 이루어지고 있는 현 상황에서 특허제도 내에서 인공지능의 주체성의 여부를 검토하고, 인공지능이 창작한 발명이 현행 특허요건 내에서 어떠한 의미를 갖는지에 대하여 전반적으로 검토하고자 하였다. 인공지능 발명을 현행 특허제도 내에서 인정할 할 경우 특허요건과의 괴리나 문제가 발생할 수 있는 부분을 살핌으로서, 특허제도가 나아가야 할 방향에 대하여 생각해보고자 하였다. Artificial intelligence has grown rapidly in the 2000s, demonstrating the potential to have a breakthrough impact and benefit on mankind. Artificial intelligence is causing a paradigm shift across industries. The patent system would be no exception. This study reviews inventions created by artificial intelligence in response to various possibilities that artificial intelligence will change. We would like to examine whether artificial intelligence invention can be recognized as a patent. Patent applications for the inventor of artificial intelligence are already being filed. Therefore, it was intended to examine the identity of artificial intelligence within the patent system and the relationship between inventions and patent requirements created by artificial intelligence. It also identifies problems that may arise if artificial intelligence invention is recognized, and thinks about the direction in which the patent system should move forward.

인공지능 기반 임상의학 결정 지원 시스템 의료기기의 성능 및 안전성 검증을 위한 간 종양 표준 데이터셋 구축

Kim Seung-seob,Lee Dong Ho,Lee Min Woo,Kim So Yeon,Shin Jaeseung,Choi Jin-Young,Choi Byoung Wook 대한영상의학회 2021 대한영상의학회지 Vol.82 No.5

Purpose To construct a standard dataset of contrast-enhanced CT images of liver tumors to test the performance and safety of artificial intelligence (AI)-based algorithms for clinical decision support systems (CDSSs). Materials and Methods A consensus group of medical experts in gastrointestinal radiology from four national tertiary institutions discussed the conditions to be included in a standard dataset. Seventy-five cases of hepatocellular carcinoma, 75 cases of metastasis, and 30–50 cases of benign lesions were retrieved from each institution, and the final dataset consisted of 300 cases of hepatocellular carcinoma, 300 cases of metastasis, and 183 cases of benign lesions. Only pathologically confirmed cases of hepatocellular carcinomas and metastases were enrolled. The medical experts retrieved the medical records of the patients and manually labeled the CT images. The CT images were saved as Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) files. Results The medical experts in gastrointestinal radiology constructed the standard dataset of contrast-enhanced CT images for 783 cases of liver tumors. The performance and safety of the AI algorithm can be evaluated by calculating the sensitivity and specificity for detecting and characterizing the lesions. Conclusion The constructed standard dataset can be utilized for evaluating the machine-learningbased AI algorithm for CDSS. 목적 간 종양의 조영증강 컴퓨터단층촬영(이하 CT) 영상에 관한 인공지능 알고리즘의 성능과 안전성을 검증할 수 있는 표준 테스팅 데이터셋을 구축하고자 하였다. 대상과 방법 국내 4개 3차 의료기관의 복부 영상의학 전문가 4인이 모여 간 종양 진단 알고리즘의 성능과 안전성을 검증하기 위해 표준 데이터셋이 갖춰야 할 조건을 논의하였다. 각 기관마다 간세포암 75예, 전이암 75예, 그리고 양성 병변 30‒50예씩 수집하여, 총 783명 환자의CT 영상을 대상으로 하였다. 간세포암과 전이암의 경우 병리학적으로 확진된 경우만을 대상으로 하였다. 각 기관의 복부 영상의학 전문가들이 직접 환자의 임상정보를 추출하고 CT 영상에 관한 데이터 라벨링(labeling)을 수기로 시행하였다. CT 영상은 의료용 디지털 영상 및통신(Digital Imaging and Communications in Medicine, DICOM) 파일로 저장하였다. 결과 복부 영상의학 전문가들이 수기 데이터 라벨링을 시행한 총 783 증례의 간 종양 조영증강 CT의 표준 데이터셋을 구축하였다. 알고리즘의 성능 및 안전성은 병변의 발견 여부 및 특성화의 정확도에 대해 민감도와 특이도를 계산하여 평가할 수 있다. 결론 본 연구에서 구축한 간 종양 조영증강 CT 영상의 표준 데이터셋은 임상의학 결정 지원시스템을 위한 기계학습 기반 인공지능 알고리즘을 평가하는 데에 활용될 수 있다.

[인공지능, 신경망 및 퍼지시스템] 인공지능 본인 인증에 의한 블록체인 기반 선거 시스템

이재진(Jaejin Lee),이나영(Nayoung Lee),오혁천(Hyuk Chun Oh),안병구(Beongku An) 대한전자공학회 2019 전자공학회논문지 Vol.56 No.4

머신러닝을 활용한 아라뱃길 수환경 예측 및 물관리 적용 방안 검토

유민영 ( Yu Min-yeong ),정헌재 ( Jung Heon-jae ),정재중 ( Jung Jae-joog ),박진혁 ( Park Jin-hyuk ),박용석 ( Park Yong-seok ) 한국물환경학회 2024 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2024 No.-

Development of AI Web Service for Quantification of Dental Plaque

Jae-Young Lee,Ji-Na Lim,Byung-Hee Han,Soo-Hwang Seok,Hyun-Jun Yoo 대한예방치과학회 2024 International Journal of Clinical Preventive Denti Vol.20 No.1

Dental plaque may be detected using a plaque disclosing solution. Upon application by a dental professional, the plaque disclosing solution enhances the visibility of dental plaque on the teeth and gingiva for clinical evaluation. This process takes approximately 10 minutes. The scores are subjective and based on professional judgment. Thus, the reliability of the score may be relatively low. Artificial intelligence (AI) and machine learning may improve the objectivity and reliability of dental plaque disclosing, To generate training data for machine learning, large amounts of oral data relating to the detection of dentalplaque over the same area need to be collected. A system was developed to support data storage management, classification, and the creation of training data. The YOLOv7 model was adopted. This AI model demonstrated the best performance in real-time dental plaque detection. Moreover, the related app service facilitates the generation of real-time results from clinical data, and provides a web-based administrative server service that can be used to organize patient data. This study demonstrated that the developed model is effective for dental plaque evaluation.

해외 주요국의 국방AI 현황 연구

이지은,이지선,류종수 사단법인 한국국방기술학회 2023 한국국방기술학회 논문지 Vol.5 No.1

The future battlefield is expected to be very different from what it is today because of the development of new technologies. In particular, it becomes difficult to predict the war’s outcome as AI and robots, whose performance is improved, participate in the battlefield. Accordingly, major countries including the US and China regard AI as the key technology and game changer that changing national competitiveness and future wars. Therefore, they are concentrating their efforts at the national level to occupy advance related technologies and to develop AI weapon systems. For this reason, countries are preparing strategies and policies to defense AI, and are actively expanding infrastructure, such as establishing organizations. In Korea, Defense AI is also being promoted. But, it suffers from a lack of governance that manages and controls integrally. Nevertheless, a significant consensus is forming on the necessity of establishing a defense AI center. In this study, we analyzed the status of defense AI promotion in major foreign countries such as the US, UK, and Australia, and suggested some implications for the establishment of defense AI policies.

AI 기술을 이용한 신체 특정 부위 상태의 의미 판정 시스템 개발

황수철 한국지식정보기술학회 2022 한국지식정보기술학회 논문지 Vol.17 No.5

컴퓨터를 이용하여 이미지로부터 의미 있는 정보를 추출하는 컴퓨터비전은 AI의 한 영역으로 성장하여 이미지의 화질 개선, 객체 검출 및 영상 분할을 통해서 문자 및 얼굴 인식, 머신 비전 및 인공지능 서비스 등에서 응용되어 왔다. 최근에는 이미지의 특징 추출과 함께 이미지 안에 있는 사람의 자세 인식에 대한 연구가 진행된 바 있다. 사람이 어느 순간 취하고 있는 자세를 의미를 알아낸다면 이를 다양한 분야에 활용할 수 있다. 만약 한 강의실에서 수강생을 대상으로 손을 들어 의견을 타진할 경우 순간적으로 자동 계산이 된다면 유용할 수 있을 것이다. 그래서 본 연구에서는 이러한 기능 구현을 위한 기반 연구로서 영상속 한 사람의 특정 자세 즉, 거수를 하였는지를 결정하는 방법을 제안하고 구현하였다. 이를 위해서 OpenPose에서 제공하는 API를 이용한 동작인식 모듈을 구현하였으며, 이로부터 얻어진 신체의 각 관절점 위치값을 가지고 그 의미를 판정해 내기 위한 거수 판정 모듈을 설계하고 구현하였다. 그 결과 4가지 거수 경우로 제한한 범위 내에서의 실행 결과는 모두 정확함을 보였다. Computer vision, which extracts meaningful information from images using a computer, has grown into an area of ​​AI and has been applied to text and face recognition, machine vision and artificial intelligence services through image quality improvement, object detection and image segmentation. Recently, along with image feature extraction, research on the recognition of a person's posture in an image has been. If we find out the meaning of a person's posture at a certain moment, it can be used in various fields. It would be useful if automatic calculations were instantaneously performed when students raised their hands in a classroom to express their opinions. Therefore, in this paper, as a basic study for the realization of such a function, a method for determining a specific posture of a person in the video, that is, raising a hand, was proposed and implemented. A motion recognition module using the API provided by OpenPose was implemented, and a gesture determination module was designed and implemented to determine the meaning with the position values ​​of each joint point of the body obtained. As a result, it was shown that the execution results were all accurate within the range limited to the four cases of raising hands.

인공지능을 활용한 항공 시스템의 이상 탐지 필요성과 방법

임현재(Hyun-Jae Im) 항공우주시스템공학회 2023 항공우주시스템공학회 학술대회 발표집 Vol.2023 No.10

건물 안전 진단을 위한 딥러닝 기반의 외벽 균열 검출 방법

김경영 ( Gyeong-yeong Kim ),김다현 ( Da-hyun Kim ),김동주 ( Dong-ju Kim ) 대한설비관리학회 2021 대한설비관리학회지 Vol.26 No.4

The crack damage inspection of structures is generally conducted by visual inspection, and the inspector's subjective judgement cannot but be involved. Accordingly, research on automatically and objectively detecting cracks has been conducted. In this study, we introduce deep learning based wall crack detection model from crack image. The following work was performed to develop a crack detection model; 1. A variety of certified crack datasets were established, and labeling for crack detection was first performed by dividing into Loose/Tight according to the characteristics of dataset and dangerous cracks. 2. The crack detection was comparatively performed with the existing detection models, and the YOLOv5-L6 model was finally selected. 3. A high-level detection result of an average value of 97.4 mAP was derived through training for each dataset. It is expected that it can be used as a practical inspection tool by being developed that can detect cracks in real environment.

인공지능 기술과 인간의 관계에 대한 하이데거적 조망

홍민기 동국대학교 동서사상연구소 2023 철학·사상·문화 Vol.- No.43

오늘날의 21세기는 4차 산업혁명의 절정을 눈앞에 두고 있으며, 그 핵심에는 인공지능 기술, 더 구체적으로 말하자면 생성형 AI 기술이 자리하고 있다. 이에 많은 국내외의 학자들이 인공지능 기술에 대한 대비책으로 여러 사회적·윤리적 규제를 고안해 내고 있지만, 본 논문은 그러한 일련의 작업들 기반에 인공지능 기술의 성격 자체를 올바르게 이해하는 일이 자리해야 한다고 제언한다. 이를 위해 필자는 하이데거의 기술철학에 대한 견해를 담은 그의 후기 저술, 특히 『기술과 전향』의 핵심 논지가 단순히 하이데거 당대의 기술에 국한되지 않고 오늘날 급속한 발전을 거듭하고 있는 인공지능 기술에도 유효함을 밝히고, 그 틀 안에서 현대인이 기술을 마주하여 취해야 할 태도를 언급하며 논문을 마칠 것이다.