동국대-다임, AI 기술 수요 예측 실증 나선다

동국대학교 서울 RISE사업단과 기술사업화 전문 기업 다임이 오는 2026년 7월부터 12월까지 산학협력 과제를 통해 인공지능(AI) 기반의 기술 수요 기업 발굴 알고리즘 개발에 착수합니다.

이번 공동 연구는 다임이 개발한 수요 기업 발굴 알고리즘을 동국대가 학술적으로 검증하고, 이를 실제 기업 현장에 적용하여 그 효과를 측정하는 방식으로 진행됩니다. 다임은 보유한 특허 및 기업 데이터를 활용해 알고리즘을 더욱 정교하게 만들고, 동국대는 분석 체계의 타당성과 결과의 신뢰도를 평가하는 역할을 맡습니다.

개발될 AI 모델은 기업의 특허 출원 현황뿐만 아니라 연구개발 참여 이력, 기술 분야 인력 채용 동향, 상표 출원 기록 등 다양한 데이터를 통합적으로 분석하여 해당 기업의 기술 개발 방향성과 새로운 기술 도입 가능성을 예측하게 됩니다. 다임은 특허 심사 과정에서의 거절 및 인용 관계에 가중치를 부여하고 기업 활동 신호를 결합하여 기술 도입 가능성을 예측하는 특허를 이미 출원한 상태입니다.

양측은 이번 실증 과제를 통해 알고리즘의 내부 로직보다는 예측 결과가 실제 기업의 기술 도입 행동으로 얼마나 이어지는지에 초점을 맞춰 성능을 검증할 계획입니다. 다임 측은 추천 기업이 실제로 기술 자료를 요청하고, 검토 또는 미팅으로 이어지는지 분석하여 그 결과를 다시 모델 개선에 반영하는 순환 구조를 강조했습니다. 단순히 후보기업 목록을 제공하는 것을 넘어, 개별 기업에 맞춤화된 기술 검토 자료를 제작하고, 기술 자료 요청, 비밀유지계약(NDA) 체결, 기술 이전 협의 등 후속 단계 진행 여부까지 면밀히 추적할 예정입니다.

이번 산학협력은 이전에도 다임이 동국대 윤병운 교수 등으로부터 특허 3건을 이전받아 기술 수요 기업 발굴 알고리즘과 기술 사업화 서비스에 적용해 온 협력 관계를 바탕으로 합니다. 기존 방식은 유사 특허 보유 기업을 제시하는 데 그쳐 실제 기술 도입 의사나 시점을 파악하기 어렵다는 한계가 있었으나, 본 과제는 특허 및 기업 활동 데이터를 통합 분석하고 실제 기업의 반응을 알고리즘 개선에 반영하는 순환 구조를 통해 이러한 한계를 극복하고자 합니다. 성공적으로 실증이 이루어진다면, 이 모델은 대학 및 공공연구기관의 기술이전 전담조직이 기업 수요를 효과적으로 선별하고 후속 활동의 우선순위를 정하는 데에도 유용하게 활용될 것으로 기대됩니다.