사람처럼 인공지능도 지속적인 공부가 중요한데, 인공지능 훈련에 필수적인 학습용 데이터의 양과 품질이 인공지능의 성능을 좌우하는 만큼 좋은 학습용 데이터를 많이 확보하기 위한 노력과 경쟁이 치열해지고 있다.
인공지능 학습에 필요한 모든 데이터를 우리 주변 일상에서 쉽게 구하기는 어렵기 때문에 최근에는 기존 데이터를 변형 또는 재가공해서 AI용 학습데이터를 새롭게 만드는 기술이 주목받고 있다.
기존 데이터로부터 새로운 데이터를 만들어 내는 이른바 ‘데이터 증강’ 분야에서 최근에는 유명인의 가짜 이미지를 합성하는 기술로 알려진 딥페이크 기술이 새로운 게임체인저로 떠오르고 있다.
딥페이크 기술은 생성적 대립 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN) AI 기술을 기반으로 하며, 특히 사람의 노력 없이 고품질의 합성영상을 얻을 수 있는 획기적 기술로 평가받고 있다.
최근 들어 이러한 딥페이크 기술은 야간 고속 주행 중 야생동물이 갑자기 나타나는 경우와 같이 수집하기 어려운 데이터를 새롭게 만들어 사용하는 데이터 증강 분야에 적극 사용되고 있다.
한국, 미국, 유럽 등의 특허를 분석한 결과에 따르면, 학습데이터의 중요성이 높아지면서 AI 데이터 생성 관련 전세계 특허 출원이 지속적으로 늘어나고 있으며, 그중에서도 ‘딥페이크 기반 데이터 증강’ 분야의 최근 5년간 연평균 성장률은 무려 135%로 나타나 기존 기술인 통계적 기법의 출원량을 훨씬 뛰어넘었다.
출원인의 국적별로 살펴보면, 구글 등이 포함된 미국 출원인이 44%로 1위를 나타내고 있으며, 3위인 우리나라도 14.5%로 2위인 중국(18%)과 크게 차이가 나지 않고 있어 우리나라 기업들도 이 분야 기술 개발에 적극적인 것으로 보인다.
특히 스트라드비전 등 우리 기업들의 출원이 ‘17년부터 빠르게 늘어, 우리나라 출원인의 유효 특허가 ’18년 일본, 중국을 추월하는 등 우리 기업들의 기술경쟁력이 높아지고 있는 것으로 분석된다.
한편 특허청은 오는 14일, 한국지식재산센터에서 딥페이크 기반 데이터 증강 기술에 대한 특허분석 결과를 산업계와 공유하기 위해 지능정보산업협회와 공동으로 ‘인공지능 분야 특허 및 산업 동향 세미나’를 개최할 예정이다.
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