02 분석 — 증가 배수, 가속, 국가 비중, 기술의 산업 확산¶

2015년과 2024년을 비교 구간으로 두고, 2022년(생성형 AI 공개)을 전후로 증가 속도가 어떻게 달라졌는지 본다. 특허의 동시분류(IPC)는 AI 기술이 어느 산업 분야와 결합하는지 보여 주므로, 설문에 기초한 산업 배분을 점검하는 근거가 된다.

In [1]:
import os, hashlib
import numpy as np, pandas as pd
import config as C
import landscape as L
pd.set_option("display.float_format", lambda v: f"{v:,.2f}")
C.setup()
pat = pd.read_csv(C.FILES["특허_연도"], index_col=0)
cty = pd.read_csv(C.FILES["특허_국가"], index_col=0).iloc[:, 0]
coipc = pd.read_csv(C.FILES["특허_동시분류"], index_col=0).iloc[:, 0]
oa = pd.read_csv(C.FILES["논문_OpenAlex"], index_col=0)
pm = pd.read_csv(C.FILES["논문_PubMed"], index_col=0).iloc[:, 0]
er = pd.read_csv(C.FILES["뉴스_EventRegistry"], index_col=0, parse_dates=True).iloc[:, 0]
er_y = L.to_annual(er)

Python 3.12.10 · pandas 2.2.3 · numpy 2.4.6 · matplotlib 3.11.0
  ONLINE=0(스냅샷)  OpenAlex 키 없음  Event Registry 키 없음
  특허_연도            있음  data\inputs\findip_g06n_by_year.csv
  특허_국가            있음  data\inputs\findip_g06n_by_country.csv
  특허_동시분류          있음  data\inputs\findip_kr_g06n_coipc.csv
  특허_출원인           있음  data\inputs\findip_kr_g06n_applicants.csv
  논문_OpenAlex      있음  data\inputs\openalex_by_year.csv
  논문_PubMed        있음  data\inputs\pubmed_by_year.csv
  뉴스_EventRegistry 있음  data\inputs\eventregistry_ai_eng_daily.csv
  뉴스_네이버_표본        있음  data\inputs\naver_daily_counts_생성형AI_sample.csv

1. 증가 배수와 연평균 증가율(2015→2024)¶

In [2]:
series = {"특허 G06N(한국)": pat["KR_G06N"], "특허 G06N(5개국)": pat["5개국_G06N"],
          "논문 AI(OpenAlex 전체)": oa["AI_개념_전체"], "논문 AI(OpenAlex 한국)": oa["AI_개념_한국"],
          "논문 AI·ML(PubMed)": pm, "뉴스 AI(영문)": er_y}
rows = []
for k, s in series.items():
    pre, post = L.acceleration(s, C.BREAK, C.Y0, C.Y1)
    rows.append({"지표": k, f"{C.Y0}": s.loc[C.Y0], f"{C.Y1}": s.loc[C.Y1], "배수": L.growth_multiple(s, C.Y0, C.Y1),
                 "연평균(%)": L.cagr(s, C.Y0, C.Y1), f"{C.Y0}–{C.BREAK} 연평균(%)": pre, f"{C.BREAK}–{C.Y1} 연평균(%)": post})
growth = pd.DataFrame(rows).set_index("지표")
growth.to_csv(os.path.join(C.OUTPUT, "growth_summary.csv"), encoding="utf-8-sig")
growth
Out[2]:
2015 2024 배수 연평균(%) 2015–2022 연평균(%) 2022–2024 연평균(%)
지표
특허 G06N(한국) 513.00 12,081.00 23.55 42.05 60.38 -7.11
특허 G06N(5개국) 11,236.00 224,600.00 19.99 39.49 48.67 11.59
논문 AI(OpenAlex 전체) 587,875.00 1,344,532.00 2.29 9.63 5.67 24.70
논문 AI(OpenAlex 한국) 11,173.00 19,908.00 1.78 6.63 7.26 4.46
논문 AI·ML(PubMed) 6,478.00 38,072.00 5.88 21.75 24.30 13.24
뉴스 AI(영문) 24,403.00 949,803.00 38.92 50.21 39.56 94.27

생성형 AI 논문은 2015년 값이 매우 작아 배수가 의미 없으므로 2022년을 기준으로 따로 본다.

In [3]:
gen = oa["생성형AI_LLM"]
print(f"생성형 AI·LLM 논문: 2022년 {gen.loc[2022]:,}편 → 2024년 {gen.loc[2024]:,}편({gen.loc[2024] / gen.loc[2022]:.0f}배)")
print(f"영문 AI 뉴스: 2022년 {er_y.loc[2022] / 1e4:.1f}만 건 → 2024년 {er_y.loc[2024] / 1e4:.1f}만 건({er_y.loc[2024] / er_y.loc[2022]:.1f}배)")

생성형 AI·LLM 논문: 2022년 1,071편 → 2024년 57,411편(54배)
영문 AI 뉴스: 2022년 25.2만 건 → 2024년 95.0만 건(3.8배)

2. 국가 비중(G06N 출원, 2010–2025 누계)¶

In [4]:
share = (100 * cty / cty.sum()).rename("비중(%)").to_frame()
share["건수"] = cty
share.to_csv(os.path.join(C.OUTPUT, "patent_country_share.csv"), encoding="utf-8-sig")
share
Out[4]:
비중(%) 건수
국가
CN 67.31 948774
US 18.51 260945
KR 6.18 87064
JP 4.13 58155
EP 3.88 54705

3. AI 특허의 산업 결합 — 한국 G06N 출원의 동시분류¶

한 특허에 붙은 다른 분류는 AI가 적용된 분야를 나타낸다. 컴퓨팅(G06F) 다음으로 경영·상거래(G06Q), 영상(G06T·G06V), 의료(G16H·A61B), 공정 제어(G05B), 주행 제어(B60W)가 이어진다.

In [5]:
co = coipc.drop("G06N").rename("건수").to_frame()
co["G06N 대비(%)"] = 100 * co["건수"] / coipc.loc["G06N"]
co["대응 분야"] = [L.IPC_INDUSTRY.get(k, "") for k in co.index]
co.to_csv(os.path.join(C.OUTPUT, "patent_coipc_industry.csv"), encoding="utf-8-sig")
co
Out[5]:
건수 G06N 대비(%) 대응 분야
IPC
G06F 30990 35.59 정보통신(컴퓨팅)
G06Q 21827 25.07 금융·도소매·사업서비스(경영·상거래)
G06T 17593 20.21 정보통신(영상처리)
G06V 15062 17.30 정보통신(영상인식)
H04N 6766 7.77 통신·방송(영상통신)
G16H 6536 7.51 보건(의료정보)
H04L 6061 6.96 통신(데이터 전송)
A61B 4968 5.71 보건(진단·의료기기)
G06K 4185 4.81 정보통신(인식·데이터 처리)
G10L 3876 4.45 정보통신(음성)
G01N 3779 4.34 화학·정밀(물질 분석)
H04W 3120 3.58 통신(무선망)
G05B 2896 3.33 기계·제조(공정 제어)
G08B 2884 3.31 사업서비스(경보·보안)
G01S 2033 2.34 정밀기기(측위·레이더)
B60W 1851 2.13 자동차(주행 제어)
G01R 1801 2.07 전기·정밀(전기 측정)
G05D 1313 1.51 기계(위치·자율 제어)
G08G 1298 1.49 운수(교통 제어)