우리가 이미지 데이터를 텍스트화 하는 것은 지금 질문하신 것처럼 우리도 많은 고민을 했습니다. 실제로 오래된 데이터인데 그것을 굳이 돈을 들여서 정비할 필요 있느냐, 이런 얘기도 많이 했는데, 기술 분야별로 차이가 있더라고요.
우리가 이미지 데이터를 텍스트화 하는 것은 지금 질문하신 것처럼 우리도 많은 고민을 했습니다. 실제로 오래된 데이터인데 그것을 굳이 돈을 들여서 정비할 필요 있느냐, 이런 얘기도 많이 했는데, 기술 분야별로 차이가 있더라고요.  첨단기술 같은 경우는, 전자 같은 이런 분야는 오래된 기술이 인용되는 가능성이 그렇게 많지 않은데, 기계 쪽이나 이런 분야는 여전히 상당히 20~30년 된 기술들도 많이 인용되고 있기 때문에 실제로 이미지라는 게 우리가 심사를 하다 보면 이미지라는 건 다 이렇게 봐야 되거든요. 그러니까 심사하기 상당히 어려운데 그게 40만 건이나 있습니다.  그런데 그것을 텍스트화하면 우리가 키워드만 치면 바로 바로 불려나오기 때문에 그런 부분은 일단 심사품질의 제고 관련해서 우리가 우선적으로 일단 내부에서도 말씀하신 그런 우려의 표시는 분명히 있었습니다. 그런데 우리가 내부의 어떤 논의과정을 거쳐서 일단 하기로 결정을 한 부분이고요.  민간하고 우리가 충돌하는 부분은, 예를 들면 아까 SMART3 얘기가 많이 나오는데, SMART3가 기술가치평가 시스템이거든요. 그런데 민간의 가치평가와 관련돼서 서비스하는 업체들이 꽤 있습니다.  그러니까 물론 알고리즘은 다 다르고 제공되는 서비스도 다른데, 기본적으로 가치평가라는 것은 거의 같거든요. 그런 부분이 있기 때문에 어떻게 보면 민간에서는 ‘수요를 특허청이, 이 3.1 시스템이 잠식한다’ 이런 우려의 목소리도 상당히 있는데, 그 서비스는 분명히 차별화가 되어 있거든요.