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by 디지털 노마드 K Jun 12. 2024

특허로 알아보는 기업 및 기술 동향 [임플란트 편]

① 임플란트란? & 국내 임플란트 기업 Top 10

임플란트란?

임플란트(implant)는 치과의 치료법 중 하나로, 충치나 풍치 치료의 최후처방인 발치 이후에 나올 수 있는 치료법 중 하나입니다. 구체적으로 위아래 턱뼈에 심은 티타늄으로 제작한 나사를 뿌리 삼아 빠진 자연치아를 대체하는 보철물을 만드는 방식으로 치료합니다.

여기서 임플란트(implant)는 im(in)(안에다) + plant(심어 넣다)의 합성어로 안쪽에다 심어 넣는다는 뜻으로 인체에 매입하는 수술, 즉 장기나 인공장기 등을 몸에 넣는 수술 등을 지칭하는 말인데 한국에서는 거의 인공치아 식립을 뜻하는 말로 굳어져 있습니다.

치아 임플란트는 1965년 스웨덴에서 티타늄을 뼈수술에 접목시켜 보려고 연구를 진행하던 외과의사 브레네막 교수가 치아가 없는 잇몸 부위에 티타늄을 식립해 보려는 의도로 시도되어 성공한 케이스입니다.

이 시도 이후 바로 대중화가 되지는 못하였고, 10년 뒤부터 치아 임플란트에 대한 연구가 활발하게 진행되어 80~90년대부터 서구사회에서는 임플란트의 대중화가 이루어졌습니다.

국내 최초의 임플란트는?

국내에서 가장 유명하고 널리 알려져 있는 임플란트 기업은 오스템임플란트이기 때문에 국내 최초의 임플란트 개발 타이틀도 갖고 있을 것이라는 생각을 하고 있었습니다.

KR 10-0310318의 특허 도면 중 일부

하지만 조사를 해보니 1994년 김수홍 박사님이 국내 최초로 임플란트 개발과 국산화에 성공하였다고 합니다. 김수홍 박사님은 이후 국내 임플란트 기업 "코웰메디"를 창업하시고 현재는 코웰메디 CSO로 재직 중이라고 합니다. (위의 그림은 김수홍 박사님께서 출원하셨던 최초의 임플란트 특허 KR 10-0310318의 도면 중 일부입니다.)

임플란트 구조

임플란트는 크게 3가지 구성요소로 구분됩니다.

크라운(인공 치아) : 인공 치아 보철물로써 스크류로 어버트먼트에 고정됩니다. 주로 지르코니아 혹은 세라믹 계열의 소재로 만들어진다고 합니다.

어버트먼트(중간 지대주) : 크라운과 픽스처 사이에서 연결해 주는 역할을 수행하며 어버트먼트는 일반적으로 스크류로 픽스처에 고정됩니다. 크라운과 마찬가지로 티타늄, 지르코니아로 주로 만들어집니다.

픽스처(인공 치근) : 뼈 안에 넣는 인공 치근이며 주로 티타늄으로 만들어집니다.

국내 TOP 10 임플란트 기업

처음 국산화가 진행되었던 1994년으로부터 약 30년이 흐른 2024년 국내 임플란트 시장은 비약적으로 성장하였습니다. 최근 고령화 사회에 접어들면서 임플란트 시장 규모는 앞으로도 계속 성장할 것으로 보입니다.

그렇다면 위에서 언급된 "코웰메디" 그리고 "오스템임플란트" 외 다른 국내 임플란트 기업들은 어떤 곳들이 있는지 궁금해졌습니다. 소정의 구글링을 수행한 뒤 주관적으로 골라본 국내 Top 10 임플란트 기업은 아래와 같습니다.

기업명 : 오스템임플란트(주)

설립일 : 1997.01.08

기업명 : (주)덴티움

설립일 : 2000.06.07

기업명 : (주)메가젠임플란트

설립일 : 2002.01.03

기업명 : (주)디오

설립일 : 1988.01.25

기업명 : (주)네오바이오텍

설립일 : 2000.07.20

기업명 : (주)덴티스

설립일 : 2016.12.01

기업명 : 포인트임플란트(주)

설립일 : 1998.08.13

기업명 : (주)코웰메디

설립일 : 2000.05.06

기업명 : (주)이노바이오써지

설립일 : 2008.09.04

기업명 : (주)워랜텍

설립일 : 2001.12.28

이외에도 국내 임플란트 기업은 다수 있겠지만 저는 위의 기업들만 분석하려고 합니다.

연도별 국내 특허 출원 동향

국내 Top 10 임플란트 기업 연도별 국내 특허 출원 동향

위에서 언급한 국내 임플란트 기업 10곳의 국내 특허 출원 동향을 살펴보니 2000년을 시작으로 점점 증가하는 추세를 보이다가 2019년에 정점을 찍고, 2020년부터는 점점 감소하는 추세를 보여주고 있습니다. 아마도 코로나-19의 여파로 연구개발비용을 축소하면서 자연스럽게 특허 출원수도 감소한 것으로 생각됩니다. (23년도에는 특허 출원 후 1년 6개월이 지나지 않은 건들이 반영되지 않아 수치가 낮게 나오는 점 참고 바랍니다.)

오스템임플란트는 업계 1위 기업답게 가장 탄탄한 특허 포트폴리오를 구축하고 있는 것으로 보이며, 그 뒤를 디오가 이어오고 있습니다.

딥러닝 알고리즘 BERTopic으로 알아보는 기술 동향

BERTopic을 설명하기 전에 우선 BERT에 대해서 간단히 설명해보고자 합니다.

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 구글에서 위키피디아(25억 단어)와 BooksCorpus(8억 단어)와 같은 레이블이 없는 텍스트 데이터로 사전 훈련하여 2018년에 공개한 딥러닝 알고리인데요. 광범위한 자연어 처리(NLP) 작업에서 단어의 뉘앙스와 문맥을 보다 잘 이해하고 검색 결과가 효과적으로 일치하도록 도와줍니다.

따라서 BERT는 주로 문서요약, 질의응답, 챗봇 대화, 번역, 문장 생성, 자동완성, 기계독해, 상식 추론 같은 분야에서 다양하게 활용되고 있습니다.

BERTopic은 이러한 BERT를 활용한 embeddings과 클래스 기반(class-based) TF-IDF를 활용하여 주제 설명에서 중요한 단어를 유지하면서도 쉽게 해석할 수 있는 클러스터를 만들어주는 토픽 모델링 기술입니다. BERTopic 알고리즘은 아래와 같이 크게 세 가지 과정을 거칩니다.

1) 텍스트 데이터를 SBERT로 임베딩

한국어 데이터를 사용할 경우, 한국어 BERT나 한국어가 포함된 다국어 SBERT를 사용해야 합니다.

(참고로 본 실습에서 한국어 임베딩 값을 얻기 위해 한국어를 포함한 다국어 BERT 임베딩 모델 "sentence-transformers/xlm-r-100 langs-bert-base-nli-stsb-mean-tokens"을 사용합니다.)

2) 문서 군집화

UMAP을 사용하여 임베딩의 차원을 줄이고 HDBSCAN 기술을 사용하여 차원 축소된 임베딩을 클러스터링 하고 의미적으로 유사한 문서 클러스터를 생성합니다.

3) 토픽 생성

마지막으로 클래스 기반 TF-IDF로 토픽을 추출합니다. 이때 사이킷런의 CountVectorizer를 사용하는데, CountVectorizer는 별도의 토크나이저를 지정해주지 않으면 띄어쓰기 단위의 토큰화를 수행합니다. 하지만, 한국어에서 띄어쓰기 단위의 토큰화는 지양되므로 이번 실습에서는 형태소 분석기 Mecab을 사용합니다.

위에서 설명한 알고리즘으로 국내 Top 10 임플란트 기업들의 국내 출원 특허 1,720건의 대표청구항에는 어떤 토픽들이 형성되어 있는지 연도 구간별로 살펴보고자 합니다. (1기 : 2000년~2011년 / 2기 : 2012년~2023년)

BERTopic 분석 결과

비정형 데이터 분석에 있어서 중요한 부분 중 하나는 데이터 전처리입니다. 텍스트가 아닌 것들 예를 들어, 제어문자 혹은 구두점을 제거해 주고, "청구항", "상기", "있어서", "단계" 등의 불용어까지 제거해 줍니다.

사실 토픽 분석의 결과를 제대로 도출하려면 전처리를 더 세세하게 해줘야 합니다. 하지만 저는 가벼운 마음으로 분석하고자 하였으니 전처리는 간략하게만 처리하고 진행하였습니다.

따라서 위와 같이 전처리를 해주고 BERTopic 알고리즘으로 토픽을 분석해 보면 아래의 결과가 도출됩니다.

1기 : 2000년 ~ 2011년

1기에는 총 273건의 특허가 있었습니다. 대표청구항에 대해 토픽 분석을 수행하니 4개의 토픽이 도출이 되는 것을 볼 수 있습니다. 아래의 테이블을 보시면 알 수 있듯이 토픽의 이름, 각 토픽을 대표하는 단어 10개 그리고 대표 문헌에 대한 결과값이 도출됩니다. (참고로 Topic -1은 이상치이기 때문에 결과 해석에 있어서는 제외합니다.)

0 번째 토픽 : 형성_결함_플란트_몸체

Top 10 단어 : '형성', '결합', '플란트', '몸체', '픽스', '특징', '상부', '드릴', '치조골', '방향'

1 번째 토픽 : 칼슘_과립_고분자_활성

Top 10 단어 : '칼슘', '과립', '고분자', '활성', '인산', '에서', '히알루론산', '물질', '처리', '제조'

2 번째 토픽 : 티타늄_표면_플란트_합금

Top 10 단어 : '티타늄', '표면', '플란트', '합금', '수산화', '산화', '아파타이트', '용액', '코팅', '제조'

3 번째 토픽 : 챔버_마취_내부_동력

Top 10 단어 : '챔버', '마취', '내부', '동력', '가압', '토출', '보철물', '소성', '로드', '에너지'

도출된 토픽들과 해당 토픽을 대표하는 키워드를 살펴보니 1기(2000년~2011년)에는 주로 임플란트의 기계적인 구조 그리고 임플란트 보철물의 표면 처리에 대한 특허들이 주를 이룬 것 같습니다.

추가적으로 각 토픽별 유사성도 살펴보니 Topic 1과 Topic 2의 유사성이 다른 토픽들에 비해 높게 나오는 것으로 보입니다. 키워드를 보아선 두 개의 토픽 모두 임플란트 표면 처리와 관련된 주제로 파악됩니다.

2기 : 2012년 ~ 2023년

이제는 2기로 넘어왔습니다. 2기에는 총 1,445건의 특허가 있습니다. 1기와는 달리 특허 출원수가 급증하면서 다양한 토픽들이 형성되어 있을 것으로 예상했는데 역시나 토픽 분석을 수행하니 총 13개의 토픽이 도출되었습니다.

0 번째 토픽 : 이미지_정보_차원_설정

Top 10 단어 : '이미지', '정보', '차원', '설정', '가상', '대응', '획득', '에서', '위치', '장치'

1 번째 토픽 : 치아_영상_모델_데이터

Top 10 단어 : '치아', '영상', '모델', '데이터', '생성', '방법', '영역', '표시', '정보', '에서'

2 번째 토픽 : 형성_방향_가이드_고정

Top 10 단어 : '형성', '방향', '가이드', '고정', '드릴', '회전', '결합', '부재', '삽입', '단부'

3 번째 토픽 : 환자_정보_의료_영상

Top 10 단어 : '환자', '정보', '의료', '영상', '방법', '데이터', '진료', '입력', '교정', '표시'

4 번째 토픽 : 고분자_용액_실리콘_코팅

Top 10 단어 : '고분자', '용액', '실리콘', '코팅', '표면', '량부', '티타늄', '제조', '중량', '건조'

5 번째 토픽 : 형성_결합_상부_버트먼

Top 10 단어 : '형성', '결합', '상부', '버트먼', '치과', '플란트', '체결', '치조골', '링커', '고정'

6 번째 토픽 : 버트먼_경사면_보철물_밀착

Top 10 단어 : '버트먼', '경사면', '보철물', '밀착', '결합', '형성', '매개체', '플란트', '면접', '외부'

7 번째 토픽 : 체결_볼트_형성_버트먼

Top 10 단어 : '체결', '볼트', '형성', '버트먼', '경사', '입공', '방향', '역방향', '스프링', '고정'

8 번째 토픽 : 공기_공급_유로_모듈

Top 10 단어 : '공기', '공급', '유로', '모듈', '배출', '라인', '차단', '분기', '진료', '정수부'

9 번째 토픽 : 마운트_밀봉_플란트_케이스

Top 10 단어 : '마운트', '밀봉', '플란트', '케이스', '고정부', '복합체', '결합', '개방', '공간', '내부'

10 번째 토픽 : 파지_기판_결합_탄성

Top 10 단어 : '파지', '기판', '결합', '탄성', '격벽', '지지', '형성', '삽입', '베이스', '마련'

11 번째 토픽 : 프로브_동요_형성_측정

Top 10 단어 : '프로브', '동요', '형성', '측정', '바이트', '절삭', '구치', '토크', '드릴', '교합'

12 번째 토픽 : 조성물_미백_화학식_또는

Top 10 단어 : '조성물', '미백', '화학식', '또는', '타트', '페이트', '포스', '조립', '소듐', '레이트'

도출된 토픽들을 살펴보니 1기와 달리 2기(2012년~2023년)에서는 임플란트 구조 자체에 대한 특허뿐만 아니라 3D 스캐닝을 통한 구강 이미지 혹은 영상 획득 관련 특허, 3D 프린팅을 통한 성형물 제작 관련 특허, 획득한 영상 혹은 이미지를 인공지능에 학습시켜 구강 내 병변을 인식하는 기술에 대한 특허들이 출원되었음을 확인할 수 있었습니다.

그리고 임플란트 외 기타 치과용 의료기구 내지는 장비에 대한 특허도 출원되는 것으로 보아 국내 임플란트 기업들의 특허 포트폴리오가 다변화되고 있고, 임플란트 기술에 있어서도 디지털화(3D 스캐닝, 3D 프린팅 등)가 활발하게 진행되고 있음을 알 수 있습니다.