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<aside> 💡 최근 GPT(Generative Pre-trained Transformer)가 일반 사용자들에게 공개되어 많은 관심을 끌고 있다. 특히, 챗봇을 통해 대화를 하는 방식으로 GPT를 이용할 수 있는 챗 GPT는, 사용자와 인공지능간 인터렉션이 직관 적이라 그 활용도가 높다. 일례로, 마이크로소프트는 Bing 검색에 챗 GPT를 도입하여 사용자가 검색을 원하는 문장을 입력하면 문장을 이해해서 검색 해주고 있다. 이러한 GPT의 가장 큰 특징 중에 하나는 생성형 AI라는 점이다. 통상적으로 알려진 AI가 입력된 데이터(예, 사진)를 분류(예, 개, 고양이 등)하는 것이 라면, 생성형 AI는 사용자의 입력이나 요구에 따라 결과를 생성해내는 인공지능을 말한다. 생성형 AI는 글, 사진, 소스코드 등 다양한 컨텐츠의 생성에 활용되고 있다. 생성형 AI는 GAN(Generative Adversarial Network)이 처음 등장했을 때화두가 된 적이 있었다. GAN은 진짜 이미지와 유사한 가짜 이미지를 생성 하도록 학습된 인공지능 모델로, 진짜 이미지와 인공지능이 생성한 가짜 이미지의 차이가 적어지도록 인공지능 모델을 학습하는 것이 특징이다. GAN의 경우 이미지에서 불필요한 물체(예, 그림자)를 지우거나 실제로 촬영하기 어려운 이미지를 생성하는 데 사용되고 있다. 생성형 AI에 대한 관심이 높아짐에 따라, GPT나 GAN과 같은 생성형 AI 기술에 대한 전반적인 특허 분석뿐만 아니라, 향후 스마트폰, TV, 가전제품 등 전자기기에서의 생성형 AI의 활용 방안에 대한 예측 및 대응 전략이 필요하다.
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(1) 기술별, 주요 출원인별, 국가별, 연도별 특허 동향
→ 1차 그래프: 전체적으로 출원인별, 국가별, 연도별
→ 2차 그래프: 기술별: 대분류별 - 출원인별, 국가별, 연도별 또 따로 작성해기
(예, 00년도에 A사가 a라는 기술 공개하였고, 00년도 이후 관련 특허 급증)을 조사하여, 특허 동향과 배경을 연계한 분석 결과 도출
(2) 각 대분류별 핵심 특허 발굴(각 3건 내) 및 선정 이유
19일만 기말고사 일정으로 17:00-18:00
→ 3명중 1명만 나오게 될 경우는 그 주에는 멘토링 참여 안하는게 나을듯