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[IT뉴스]챗GPT도 못 찾는 '내 기술 팔 곳', 사업화 특화 AI 아폴로가 찾는다
온카뱅크관리자
조회:
11
2026-10-13 05:07:24
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KISTI 아폴로, K-프리미어 딥테크 페스타' 출품기술 분석 활용</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6fJWDZgR1V"> <p contents-hash="5dad72395a9c4a780d0049d1489f7b55b9f3158042b312f141b8002dac5ce233" dmcf-pid="P4iYw5ae52" dmcf-ptype="general">[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 <a href="https://www.unicornfactory.co.kr/datalab" target="_blank"><strong>'데이터랩</strong></a>'에서 볼 수 있습니다.]</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1081367a86f2db04817bac8d4c8dd703740c5a1b355a85b0520161b487912ae9" dmcf-pid="Q8nGr1Nd19" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/moneytoday/20261013050214345gzzp.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="8ssqH2lwYf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/13/moneytoday/20261013050214345gzzp.jpg" width="658"></p> </figure> <div contents-hash="a7d323ea381d4a645ae835fcce422f0c297f0102c063a0e567eb9e553eb8dc97" dmcf-pid="x6LHmtjJZK" dmcf-ptype="general"> <br>연구실에서 개발한 유망 기술의 최대 난제인 '수요기업 발굴'을 위해 인공지능(AI)이 나선다. 머니투데이 스타트업 미디어 플랫폼 '유니콘팩토리'는 오는 29일 코엑스 B홀에서 열리는 'K-프리미어 딥테크 페스타(기술이전·사업화)'에서 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 사업화 특화 AI '아폴로'를 전격 투입한다. 아폴로는 국가 R&D(연구·개발)와 기업 데이터 등을 분석, 카이스트 등 4대 과학기술원의 출품 기술을 정밀 분석해 수요 기업을 추천해 실제 사업 협력과 기술이전 성과를 이끌어낼 계획이다. <br> <div></div> <div></div> <div> ━ </div> <strong>전문가 중개에서 AI 기반 '선별·판단·매칭'으로</strong> <div> ━ </div> <div></div> <div></div>12일 한국과학기술기획평가원(KISTEP) 등의 조사자료에 따르면 기술이전·사업화의 가장 큰 걸림돌은 기술이전전담조직(TLO)의 '전담역량 부족'(55.0%)이었다. '수요기업 발굴의 한계'(52.5%), '시장성 높은 기술의 부족'(44.2%)이 그 뒤를 이었다. 연구기관과 기업 사이의 정보가 충분히 연결되지 않는 데다 양측을 이어줄 전문인력도 부족하다는 뜻이다. 연구자와 기업이 여전히 개인 네트워크나 박람회에 의존해 사업화 상대를 찾는 이유이기도 하다. </div> <p contents-hash="c552447412b54853cd88767f92c6bcc86ba74aa9587d3514ebfe2cb55b212d1d" dmcf-pid="yS1dKopXYb" dmcf-ptype="general">KISTI는 기술과 시장을 함께 이해하고 방대한 데이터에서 사업화 가능성을 찾아내는 특화 AI가 대안이 될 수 있다고 봤다. 범용 AI는 일반적인 질문에 답하는 데 유용하지만, 기술사업화에는 전문 기술을 시장의 언어로 해석하고, 기술 성숙도와 시장 적합성, 기업의 재무 건전성 등을 종합적으로 판단하는 능력이 필요하기 때문이다.</p> <p contents-hash="fe9e4b7a3474c795d15c63958b4183a4ebc299718d9c59cac472140e4c582497" dmcf-pid="WvtJ9gUZHB" dmcf-ptype="general">KISTI는 10년 넘게 축적한 기술이전·사업화 경험과 기술·기업·제품·시장 관련 데이터 약 3억7000만건을 바탕으로 특화 AI '아폴로'를 자체 개발했다. 기존 방식이 연구성과와 기업의 기술이 얼마나 비슷한지를 비교해 연결하는데 그쳤다면, 아폴로는 연구과제 참여부터 특허 출원, 기술이전, 창업까지 기술과 기업 사이의 다양한 이력을 함께 분석한다. 이를 통해 기술 자체의 특성뿐 아니라 기업이 어떤 기술을 필요로 하고, 실제 사업화로 이어질 가능성이 있는지도 예측한다. 과거 기술이전 사례가 거의 없는 신기술이라도 관련 데이터와 관계를 분석해 아직 드러나지 않은 잠재적 수요기업을 찾아낼 수 있다는 설명이다</p> <div contents-hash="ecbd76f6f8103202053b3512b4c0ff5572647ceffbcb25f8097657f5924ffa51" dmcf-pid="YTFi2au55q" dmcf-ptype="general"> 사용법은 간단하다. 연구자가 연구과제·특허를 선택하거나 기술자료를 입력·업로드하면 아폴로가 핵심 기술정보를 분석해 해당 기술을 필요로 할 가능성이 높은 수요기업 100곳을 추천한다. 반대로 기업이 자사 정보를 선택하거나 기술 수요자료를 입력·업로드하면 핵심 수요를 분석해 적합한 국가 R&D 과제와 관련 특허, 출연연·대학이 보유한 이전 가능 기술을 추천한다. 각 추천 결과에는 선정 근거도 함께 제시해 후속 검토와 사업화 의사결정을 돕는다. <br> <div></div> <div></div> <div> ━ </div> <strong>아폴로 2.0 업그레이드… 대화형 AI부터 글로벌 시장 분석까지</strong> <div> ━ </div> <div></div> <div></div>KISTI는 지난해 9월부터 올해 2월까지 진행한 시범운영에서 확인한 개선점을 반영, '아폴로 2.0'으로 업그레이드했다. 이달 22일 공식 출시할 예정이며 K-프리미어 딥테크 페스타 출품 기술 분석에도 적용한다. </div> <p contents-hash="2d2776bff9473beb6b5848753a51655e6fce5295bb1b714081dfb87c9d7e72c9" dmcf-pid="Gy3nVN71tz" dmcf-ptype="general">가장 큰 변화는 대화형 통합 언어사용자인터페이스(LUI) 에이전트다. 기존에는 이용자가 기능별 메뉴를 직접 찾아야 했지만, 2.0에서는 자연어로 질문하면 AI가 의도를 파악해 필요한 분석 기능을 선택하고 연결한다. 예컨대 "반도체 시장 점유율 상위 10개 기업을 추리고, 1위 기업에 적합한 국가 R&D 과제를 추천해 달라"고 요청하면 시장 분석부터 과제 추천까지 연결된 결과를 보고서 형태로 받아볼 수 있다.</p> <p contents-hash="20bcf1a13d475134e02572f3e862f9a76149f05c9492a090300490985e9d65e8" dmcf-pid="HYpo4AqFt7" dmcf-ptype="general">분석 기반도 확대했다. 수요기업 예측에 활용하는 자체 기업 데이터베이스(DB)는 기존 48만개에서 190만개로 약 4배 늘었다. 국가 R&D 데이터와의 실시간 연계를 통해 기술·특허 매칭 범위도 넓혔다.</p> <p contents-hash="79f8401384713669d4e655a8ad98b8aac41e034b9fdd4853164ef44b79ec01ed" dmcf-pid="XGUg8cB35u" dmcf-ptype="general">글로벌 시장 분석 기능도 강화했다. 제품 시장 분석은 국내 중심에서 해외 시장과 경쟁기업 분석까지 확대했고, 글로벌 유망 아이템 탐색에는 해외 스타트업 데이터를 연계해 투자 동향과 딥테크(첨단기술) 사업화 트렌드를 반영했다.</p> <p contents-hash="0a332c0491e5e640a5a66c7267444b3f0dd80bcf67d0d01e79a36654745985e0" dmcf-pid="ZHua6kb0HU" dmcf-ptype="general">기업 유망성 분석은 재무·기술 데이터를 통합한 정량 평가체계로 고도화했다. 전문기관이 기업의 성장 가능성을 진단하는 데 활용할 수 있도록 한 것이다. </p> <p contents-hash="61a90423d65cd362a8b77890081f8ebc6a87f38a019a2299fc51cf9942c4148d" dmcf-pid="5X7NPEKptp" dmcf-ptype="general">KISTI는 앞으로 글로벌 선도기업이 어떤 기술을 필요로 할지 예측하는 AI도 개발할 계획이다. 글로벌 선도기업과 이를 따라잡으려는 기업들의 특허와 기술 개발 흐름을 분석해 추격 기업이 앞으로 확보해야 할 기술이 무엇인지 찾아내는 방식이다.</p> <p contents-hash="b0d9d86d3ca8ee19b516ff6522e299c34c7de441960fd642f8cc8830a1b8146e" dmcf-pid="1ZzjQD9U10" dmcf-ptype="general">변정은 KISTI 기술사업화연구센터장은 "이번 K-프리미어 딥테크 페스타에서는 아폴로를 활용해 4대 과학기술원이 보유한 8개 딥테크 기술을 필요로 할 만한 해외 기업도 발굴했다"며 "각 기업이 선도기업과 비교해 어떤 기술이 부족한지, 과학기술원의 기술을 도입하면 그 격차를 얼마나 줄일 수 있는지도 알려줄 것"이라고 말했다. </p> <p contents-hash="d1e26eb590e96986f936c9a51a7ccd7b7b1955ba3a3d974a7d571fe9b3f2e924" dmcf-pid="t5qAxw2u53" dmcf-ptype="general">이어 "KISTI가 자체 개발한 기술사업화 특화 AI를 통해 국가 R&D 성과와 국내외 기업의 기술 수요를 연결하고, 기술이전과 딥테크 창업, 글로벌 시장 진출로 이어지는 사업화 AI 인프라를 구축하겠다"고 덧붙였다. </p> <p contents-hash="881aa15369251f1e58fd4f88dd84ffce7892a9996de3afb14cbd83eb40c27be6" dmcf-pid="F1BcMrV75F" dmcf-ptype="general"><a href="https://www.unicornfactory.co.kr/" target="_blank"><strong>[머니투데이 스타트업 미디어 플랫폼 유니콘팩토리]</strong></a></p> <p contents-hash="c452a7f7c77b0c3ae7f58c002dc891e10f80f7d97351eb26adddc9db4f7c3530" dmcf-pid="3tbkRmfzXt" dmcf-ptype="general">류준영 기자 joon@mt.co.kr<br><a href="https://www.mt.co.kr/?utm_source=daum&utm_medium=article_text_ad&utm_campaign=mystocksolution" target="_blank">[내 주식이 궁금할땐 머니투데이]</a></p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 머니투데이 & mt.co.kr. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p>
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