“AI를 도입하는 데 정부 지원을 받을 수 있다던데, 어디서부터 알아봐야 하지?”
“공급기업이랑 같이 신청하라는데, 뭘 보고 골라야 하나?”
특허분류나 선행조사를 아직 일일이 하고 계신다면, 이걸 AI에 넘기고 싶다는 생각을 한 번쯤 해보셨을 겁니다. 그런데 그 도입 비용을 정부가 지원하는 제도가 있고, 신청하려면 AI 솔루션을 공급할 파트너를 찾아야 한다는 것, 알고 계셨나요?
윕스(WIPS)도 이 사업의 과제를 수요기업과 함께 수행했는데요. 공급기업을 고를 때 무엇을 보아야 하는지부터, 어떤 과제로 신청하면 좋을지까지 함께 짚어 드리겠습니다.
AI바우처 지원사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 운영하는 「AI 통합 바우처 지원사업」의 하나입니다. AI 솔루션을 도입하려는 기업에 도입 비용을 바우처로 지원합니다.
지원 대상 — 중소·벤처기업과 중견기업, 의료법상 의료기관, 소상공인 등
분과 구성 — 일반, AI반도체, 소상공인, 글로벌 4개 분과로 구분, 분과별 지원 내용 상이
접수 시기 — 최근에는 3월 중순에 접수를 시작해 3월 말에 마감
수행 기간 — 선정되면 그해 5월부터 11월까지 약 7개월간 과제 수행
신청 방식 — 수요기업과 공급기업이 컨소시엄을 이뤄 함께 신청
지원 금액과 신청 요건은 분과마다 조금씩 다르니, 해당 연도 공고와 분과별 공모안내서를 함께 참고해 주세요.
🔗사업 공고: 정보통신산업진흥원 AI바우처 지원사업
AI바우처는 수요기업 혼자 신청할 수 없습니다. AI 솔루션을 공급할 기업과 컨소시엄을 이뤄야 하고, 과제에 무엇을 담을지도 함께하는 공급기업이 무엇을 다루느냐에 따라 정해집니다.
2026년 공급기업 POOL에 등록된 기업은 1,428개사입니다. 선택지가 넓은 만큼 우리 과제에 맞는 곳을 찾는 일이 과제 설계의 상당 부분을 차지합니다.
특허와 지식재산 업무에 AI를 적용하려는 경우라면 여기에 한 가지를 더 보게 됩니다. 학습시킬 데이터가 준비되어 있는가입니다. 모델을 만드는 일보다 그 앞에서 데이터를 모으고 정제하는 데 시간이 더 걸리곤 합니다. 그래서 공급기업을 고를 때는 무엇을 만들 수 있는지와 함께, 무엇을 가지고 시작하는지도 보시는 편이 좋습니다.
특허를 사람이 분류하고 있는 곳 — 기술분류나 과제분류를 담당자가 직접 나누고 있고, 건수가 늘면서 감당하기 어려워진 경우
검색 결과 정리에 시간을 쓰는 곳 — 조사할 때마다 관련 없는 문헌을 걸러내는 작업이 반복되는 경우
특허 원문에서 필요한 값만 뽑아 쓰는 곳 — 성분이나 물성 같은 정보를 사람이 읽어 옮겨 적고 있는 경우
사내 AI를 준비 중인 곳 — 모델은 정했는데 학습시킬 특허 데이터가 없는 경우
데이터를 외부로 보내기 어려운 곳 — 보안 정책상 외부 AI 서비스를 쓰기 어려운 경우
윕스는 1999년에 설립된 지식재산 전문기업입니다. 국내 최초로 온라인 특허검색 서비스를 시작했습니다.
IP 데이터를 직접 보유합니다 — 특허·상표·디자인 4억 건 이상, 112개국 특허 데이터와 50개국 전문(Full-text), 72개 데이터 상품
WIPO 아세안 IP 레지스터 공식 협력 3대 파트너 — 국내 기업으로는 유일하게 선정되었습니다
품질·보안 인증을 갖췄습니다 — 데이터 품질인증 최고등급(Class A)을 획득했고, ISO/IEC 27001과 BS10012 인증을 받았습니다. 출원·특허번호 표준화 정확도는 99.99% 이상입니다
2019년부터 특허 전문 AI를 제공하고 있습니다 — 이미지 검색에서 시작해 AI 번역, 딥러닝 기반 분류, 계층형 클러스터링, sLLM 등으로 진화하고 있습니다
AI 솔루션을 공급하는 기업으로서 윕스의 성격은 여기에서 나옵니다. 모델부터 만들기 시작하는 것이 아니라 이미 정제해 둔 특허 데이터 위에서 출발합니다.
▲ 윕스가 보유한 IP 데이터의 규모와 품질
윕스가 이 데이터를 어떻게 만들고 관리하는지는 IP 데이터, 통째로 살 수 있습니다에, 이 데이터 위에서 만든 맞춤형 AI는 우리만을 위한 특허 AI, 6가지 구축 사례에 정리해 두었습니다.
최근 수행한 AI바우처 사례
사업 — 2025년 AI바우처 지원사업 글로벌분과 (윕스가 주관기관·공급기업)
과제 — 일본 B2B 기업에 AI와 sLLM을 적용한 특허 자동분류 솔루션 구축
기간 — 2025년 5월부터 11월까지 7개월
결과 — 제3자 공인시험기관의 시험에서 정확도 0.96을 확인했습니다(개발 목표 0.92). 타이어 관련 특허 3,567건을 수요기업이 정의한 분류체계로 분류한 조건에서 측정한 값입니다.
▲ 고객이 쓰던 분류체계를 그대로 학습시켜, 아직 분류되지 않은 특허를 자동으로 나눕니다
이런 과제를 설계할 수 있습니다
사내 분류체계로 특허 자동분류 — 위 사례처럼 표준 분류코드가 아니라 고객이 실제로 쓰는 분류체계를 학습합니다. 윕스의 자동분류 서비스 WIPSPRISM은 1만 건을 분류하는 데 30분이 걸립니다.
검색 노이즈 걸러내기 — 기업별 지도학습으로 관련 없는 특허를 미리 걸러내는 맞춤형 필터를 구축합니다.
특허 원문에서 정보를 뽑아 사내 DB로 — 성분이나 물성 같은 값을 자동으로 추출해 데이터베이스로 만듭니다.
모니터링 자동화 — 신착 특허 검색부터 노이즈 필터링, 기술분류, 보고서 생성, 메일 발송까지 하나의 흐름으로 묶습니다.
AI 학습용 특허 데이터 확보 — 필요한 분류와 요구사항에 맞춰 태깅한 특허 데이터를 제공합니다.
사내 서버에 맞춤 AI 구축 — 데이터를 외부로 내보내지 않는 조건에서 기업 전용 sLLM을 구축합니다.
▲ 어느 것부터 손댈지는 업무에서 가장 자주 반복되는 일을 기준으로 정합니다
이 밖에도 특허 업무에서 반복되는 작업이라면 과제로 만들 수 있는지 함께 살펴봅니다. 각 과제의 구성과 범위는 상황에 따라 달라지므로 상담에서 정리해 드립니다.
맞춤형으로 구축한 사례와 성과는 우리만을 위한 특허 AI, 6가지 구축 사례에 정리해 두었습니다. 통합 AI 검색·분석, 신착 특허 모니터링, 유망 기술 탐지 같은 구축 형태를 보실 수 있습니다.
어떤 과제로 신청할지, 어떤 데이터와 솔루션이 맞을지부터 함께 정리합니다. 끝까지 윕스의 IP전문 컨설턴트가 함께 합니다.
윕스 솔루션비즈니스팀 | 장성진 차장 | 02-726-1054 | sjjang@wips.co.kr
데이터바우처 지원사업은 데이터바우처 지원사업 안내에 따로 정리해 두었습니다. 두 사업은 내용이 서로 중복되지 않으면 함께 지원할 수 있습니다.