동국대학교 서울 RISE사업단과 기술사업화 기업 다임이 2026년 7월부터 12월까지 서울 RISE 산학연공동 기술개발과제로 'AI(인공지능) 기반 기술수요기업 발굴 알고리즘 개발'에 나선다.
다임이 개발한 수요기업 발굴 알고리즘을 동국대가 학술적으로 검증하고, 이를 기업 현장에 적용해 결과를 확인하는 방식이다. 다임은 특허·기업 데이터로 알고리즘을 고도화하고, 동국대는 분석체계의 타당성과 결과 품질을 검증한다.
이번 모델은 기업의 특허 출원 현황뿐 아니라 연구·개발과제 참여 이력, 기술 인력 채용, 상표 출원 등을 함께 살펴 기술 개발 방향과 도입 가능성을 분석한다.
다임은 특허 심사 과정의 거절·인용 관계에 가중치를 적용하고 기업 활동 신호를 결합, 기술 도입 가능성을 예측하는 특허(지능형 기술 수요 예측 방법 및 시스템)를 출원한 상태다. 세부 분석 로직은 비공개로 유지하되, 이번 과제에서는 내부 구조 자체보다 예측 결과가 실제 기업 행동으로 이어지는지를 중심으로 성능을 검증할 방침이다.
회사 관계자는 "추천 순위가 높은 기업이 기술 자료를 요청했는지, 기술 검토나 미팅으로 이어졌는지를 분석해 그 결과를 다시 모델 개선에 반영하는 구조"라며 "후보기업 목록 제공에 그치지 않고 기업별 기술검토자료를 제작해 기술자료 요청과 비밀유지계약(NDA), 기술이전 협의 등 후속 단계 여부까지 확인한다"고 말했다.
양측의 협력은 이번 과제 이전부터 이어졌다. 다임은 2026년 3월 윤병운 동국대 교수가 발명한 '기술 협력 파트너 추천 장치 및 방법' 등 특허 3건을 이전받아 기술수요기업 발굴 알고리즘과 기술사업화 서비스에 적용해 왔다.
업체에 따르면 기존 방식은 유사 특허 보유 기업을 후보로 제시하는 데 그쳐 실제 기술 도입 의사나 시점을 파악하기 어렵다는 한계가 있었다. 반면 이번 과제는 특허·기업 활동 데이터를 통합 분석한 뒤, 실제 기업 접촉을 통한 반응을 다시 알고리즘 개선에 반영하는 순환형 구조를 취한다.
회사 관계자는 "기술적 연관성이 높다고 해서 기업이 기술이전 계약을 체결하는 것은 아니다"라며 "추천 정확도뿐 아니라 후속 미팅과 기술검토, 공동연구, 기술이전 협의로 이어진 실적을 종합적으로 살펴봐야 한다"고 말했다.
양측은 실증 과정에서 기술검토·미팅·공동연구·기술이전 협의로 이어지는 전환율이 확인되면, 대학과 공공연구기관의 기술이전 전담조직이 기업 수요를 선별하고 후속 활동의 우선순위를 정하는 데도 활용할 수 있을 것으로 전망했다.