2015년 이후 출원 증가…고장 진단·예측 연구 활발

[ 시티저널 허송빈 기자 ] 인공 지능을 적용한 엘리베이터의 국내 출원이 2015년 이후 크게 증가한 것으로 나타났다.

통계청에 따르면 2014년까지는 출원 건 수가 매년 한 자릿수에 불과했지만, 2015년 이후부터 매년 20건 이상을 기록한 것으로 조사됐다.

2015년부터 2017년까지 최근 3년 동안은 그 이전 3년인 2012년부터 2014년까지에 비해 출원 건 수가 171% 증가했다.

최근 3년 동안의 출원을 기술 유형별로 살펴 보면 운행 효율화 기술이 38건으로 가장 높은 비중을 차지하는 것으로 나타났으며, 고장 진단과 예측 기술 16건, 사용자 인터페이스 기술 11건으로 그 뒤를 이었다.

운행 효율화 기술 분야의 경우 시간대별·요일별로 엘리베이터의 운행 패턴을 학습해 최적의 엘리베이터를 배차하고, 운행 경로를 최적화시키는 등의 기술에 출원이 집중된 것으로 파악됐다.

고장 진단·예측 기술 분야는 이전 3년에 비해 최근 3년 동안 특허 출원이 4배 증가해 가장 크게 증가한 기술 분야다.

이는 사물 인터넷·빅데이터 등 정보 통신 기술(ICT) 발전으로 엘리베이터 각 부품의 다양한 데이터를 수집하고 처리하는 것이 가능해짐에 따라 고장을 진단·예측하려는 연구가 활발히 진행됐기 때문으로 풀이되고 있다.

또 사용자 인터페이스에 음성·얼굴 인식 등을 적용해 엘리베이터를 편리하게 호출하고 목적층으로 이동시키기 위한 기술도 꾸준히 출원되고 있는 것으로 나타났다.

최근 3년 동안 출원을 출원인별로 살펴 보면, 기업이 전체의 77%를 차지했고, 대학·연구소와 개인 순이다. 내국인 출원은 41건으로 외국인 출원 24건에 비해 많다.

내국인 출원은 운행 효율화 기술과 고장 진단·예측 기술에 비교적 고르게 분포됐고, 외국인 출원은 운행 효율화 기술에 집중됐다.

저작권자 © 시티저널 무단전재 및 재배포 금지