축열식연소산화장치(RTO)의 유지보수, 수리, 운영(MRO)을 위한 AI 기반 원격 지원 서비스 기술 분석 - 특허 기술의 정성적 분석을 통한 기술 도출

Analysis of AI-Based Remote Support Service Technology for Maintenance, Repair, and Operation (MRO) of Regenerative Thermal Oxidizers (RTOs) - Deriving Technologies through Qualitative Analysis of Patented Technologies

최근 재생열산화장치(RTO, Regenerative Thermal Oxidizer)는 실시간 상태 진단과 예지 정비의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 그러나 현장 운영은 여전히 기술자의 경험 의존도가 높고, 데이터 기반의 의사결정 체계가 충분히 구축되지 않은 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI·IoT 기술이 융합된 스마트 MRO(Maintenance, Repair, Operation) 플랫폼 서비스 기술을 중심으로, 한국, 미국, 일본, 유럽 등 주요 국가의 특허 현황을 조사하고, 이를 바탕으로 비대면 원격 진단 및 실시간 의사결정 지원 체계의 적용 가능성을 분석하는 것을 목표로 한다. 연구 방법으로는 정량적 동향분석과 정성적 심층분석을 병행하였다. 총 9,180건의 특허 데이터 중 134건의 유효 특허를 선별하여 분석대상으로 삼았다. 정량분석에서는 특허정보의 서지 데이터를 기반으로 출원 건수, 출원인 분포, 연도별 추이 등 통계적 접근을 수행하였으며, 정성분석에서는 기술 성숙도, 주요 특허권 분석, 해외 장벽 특허, 국내 기술경쟁력 등을 중심으로 특허 기술의 내용적 특성을 파악하였다. 핵심 특허 분석결과, AI 기반의 모니터링 및 제어 기술이 적용된 RTO 관련 원격 지원 서비스 분야의 IP 부상도(IP emergence score)는 1.7로 나타나, 해당 기술 분야의 부상 수준이 낮은 것으로 평가되었다. 또한, 134건의 유효 데이터 중 기술개발의 토대로 삼을 수 있는 5건의 유망기술과 침해 가능성이 높은 5건의 주요 분석 대상 특허를 도출하였다. 아울러 국내 특허권을 미국 내에서 활용할 경우 발생할 수 있는 침해 가능성을 검토하고, 침해 위험을 최소화하기 위한 회피설계(design-around) 방안을 제안하였다. 본 연구는 RTO의 AI 기반 스마트 MRO 서비스 기술 현황과 전략적 방향성, 기술 격차를 종합적으로 제시하며, 향후 환경 및 산업 설비 분야에서 지능형·데이터 기반 유지보수 생태계 구축을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Recent developments in Regenerative Thermal Oxidizers (RTOs) highlight the growing need for real-time condition monitoring and predictive maintenance. However, field operations still rely heavily on technicians’ experience, with limited implementation of data-driven decision-making systems. To address this gap, this study investigates the patent landscape of AI–IoT-integrated smart MRO (Maintenance, Repair, and Operation) platform technologies across major regions—Korea, the United States, Japan, and Europe—and aims to analyze their applicability for remote diagnostics and real-time decision-support systems. The research employs both quantitative trend analysis and qualitative in-depth analysis. From a total of 9,180 raw patent records, 134 valid patents were identified and analyzed. The quantitative approach examines bibliographic patent data, focusing on filing trends, applicant distribution, and annual variations. The qualitative analysis evaluates technological maturity, key patent rights, foreign barrier patents, and domestic competitiveness to assess the substantive characteristics of related technologies. Based on the core patent analysis, which focused on AI-enhanced monitoring and control of RTO systems, the IP emergence score for remote support service technologies was found to be 1.7, indicating a relatively low level of technological emergence in this domain. From the 134 valid patents, five promising technologies were identified as potential foundations for future R&D, and five high-risk patents were selected for detailed examination due to possible infringement concerns. The study further explores the likelihood of patent infringement when domestic rights are applied in the United States and proposes design-around strategies to mitigate potential risks.Overall, the findings provide insight into the current status, strategic direction, and technological gaps in AI-based smart MRO services for RTOs, contributing to the establishment of a more intelligent, data-driven maintenance ecosystem in the environmental and industrial sectors.