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🦄 25년 아기유니콘 50개 사의 기술력은 어떨까?

[분석] 🦄 25년 아기유니콘 50개 사의 기술력은 어떨까? 파일첨부

25년 아기유니콘 기업의 핵심 기술을 소개합니다2025년 5월 중소벤처기업부에서 올해의 아기유니콘 육성사업 선정 기업을 발표했습니다. 이번 아기유니콘으로 새롭게 선정된 기업들의 기술의 시장성, 경쟁력, 법적 권리 수준을 종합적으로 정리했습니다. *2025년 중소벤처기업부 보도자료 [링크] 이번 아티클에서는 특허평가등급 **keyValue를 주요 지표로 50개사의 기술력을 살펴봅니다. 특허평가등급은 , 국내 4대 특허평가시스템인 SMART5, keyValue, K-PEG, KPAS특허평가시스템 중 keyValue를 활용했습니다. 아기유니콘들의 활약상을 만나보세요!  🦄  목차1. 앞으로 더 기대되는 기술력을 갖춘 아기유니콘은?2. 분야별 눈여겨볼 아기유니콘은?3. 글로벌 진출을 생각하는 아기유니콘은? **keyValue는 한국발명진흥회의 SMART5 데이터를 기반으로 정량적  지표로 반영이 어려웠던 정성적인 요소를 결합해 실제 비즈니스 환경에 부합하도록 키워트가 고도화한 특허평가등급입니다. 9개 등급으로 세분화하여 제공하고 있으며, 특허등록 2개월 내 신속하게 제공되며 매월 업데이트되기 때문에 최신 평가정보로 자사 및 경쟁사 포트폴리오 분석/특허 연차료 관리/담보대출 등에 키밸류를 활용하고 있습니다.권리성 등급 : 얼마나 특허적으로 보호받을 수 있는지, 특허가 강한지기술성 등급 : 기술적으로 얼마나 의미있는 특허인지활용성 등급 : 시장적으로 활용 가능성이 어느정도인지, 시장에 플레이어가 많을 수록 시장이 활발함 본 아티클에서는 50개사가 출원한 한국, 미국 특허 중 법적상태가 공개/심사/등록인 특허를 다루고 있습니다. ‘표준출원인’ 기준으로 데이터를 정제했습니다. 다른 기업분석 보기  1. 앞으로 더 기대되는 기술력을 갖춘 아기유니콘은? 💎keyValue에서는 B등급 이상의 등급의 특허들을 유의미하다고 볼 수 있습니다. 출원 건수 상위 10개 기업과 B등급 이상의 특허를 가진 상위 10개 기업을 비교해보면, 단순히 특허의 양으로 기업을 보는 것과는 다른 인사이트를 얻을 수 있습니다.  순위기업명출원건수1브릴스512에스씨솔루션글로벌433리솔254워트인텔리전스255뉴로벤티236솔룸227이노백218비즈데이터169이노디테크1310제론셀베인13   출원 건수를 기준으로 보면 기업의 기술 개발이 얼마나 활동적인지와 R&D 투자 규모 등을 가늠할 수 있습니다. 브릴스, 에스씨솔루션글로벌, 리솔, 워트인텔리전스, 뉴로벤티 순으로 활발한 기술개발과 권리확보에 활발한 활동을 하고 있음을 알 수 있습니다.   순위기업명출원건수 (건)B등급 이상의 특허 (건)B등급 이상 비율 (%)1솔닥12975%2로플랫10660%3이노백21943%4워트인텔리전스25624%5이노디테크13323%6에스씨솔루션글로벌43921%7비즈데이터16319%8솔룸신소재22418%9제론셀베인13215%10리솔25312% 반면, 특허등급으로는 기술력의 수준, 시장성, 권리의 강함 등 특허의 질적 평가를 함께 파악할 수 있습니다. 25년 아기유니콘들의 특허평가등급별 출원건수를 보면 A등급 1건, B+등급 13건, B등급 35건이 확인됩니다. 출원건수만 볼 때와는 다르게 상위권에 솔닥, 로플랫이 새로이 나타났는데요. 출원건수는 나머지 기업 대비 적지만, 출원 대비 B등급 이상의 특허를 많이 보유하고 있음을 확인할 수 있습니다. 또한, 워트인텔리전스, 에스씨솔루션글로벌은 특허 출원도 활발하고, B+ 등급 이상의 특허를 일부 확보하고 있어 기술 경쟁력을 갖추고 있으며, 향후 고등급 특허의 비중을 확대해 나갈 가능성이 있는 기업으로 눈여겨볼 수 있습니다.  B+ 이상 등급의 특허를 기반으로 역량을 쌓아가고 있는 이들 기업은, 앞으로 지속적인 기술 고도화와 전략적 특허 확보를 통해 더욱 강한 IP 경쟁력을 갖춰갈 것으로 기대됩니다.   2. 분야별 눈여겨볼 아기유니콘은? 🏆25년 아기유니콘 선정기업은 총 7개 분야(AI·빅데이터(24) / 바이오·헬스(7) / 친환경 에너지(6) / 로봇(2) / 사이버보안·네트워크(2) / 미래 모빌리티(1) / 우주항공해양(1))로 나뉘어 선정되었습니다. 이중 AI·빅데이터 / 바이오·헬스 / 친환경 에너지 분야의 기업의 특허 중 기술성/활용성/권리성 측면에서 눈여겨볼 기업과 기술을 소개합니다. keywert에서 주요 플레이어별 특허평가등급 분포로 확인해보겠습니다. B등급 이상부터 우수성이 높은 등급으로 분석합니다.   1)  AI·빅데이터 분야 AI·빅데이터 분야에서 특허평가등급이 있는 특허를 출원한 19개사의 특허평가등급 분포를 살펴보겠습니다. AI·빅데이터 분야에서 가장 높은 등급의 특허는 B+등급으로 에스씨솔루션글로벌(8), 워트인텔리전스(2), 솔닥(1), 로플랫(1)이 보유하고 있습니다.  ① 에스씨솔루션글로벌기업 소개지능형 AI 기반 누수 탐지 솔루션을 개발하며 AI·빅데이터 융합 딥테크 기업으로 각광받는 혁신 스타트업입니다.특허평가등급 keyValue의 세부 평가 요소인 기술성/권리성/활용성 모두 B등급 이상으로 균형잡힌 특허를 보유하고 있습니다.기술 소개기술 보러가기 : 링크  발명의 명칭특허평가등급권리성기술성활용성누수관리 시스템 및 이를 이용한 누수위치 예측 방법(system for managing water leakage and method for forecasting water leakage point using the same)B+BB+B+ - 목적 : 누수 관리 시스템 및 누수 위치 예측 방법을 제공한다.- 솔루션 : 배관의 누수 관리 시스템은 배관에 설치되어 RF와 진동음을 수신하는 감지부와, 시간적 변화에 따른 진동음의 변화 데이터를 학습하여 배관의 상태 정보 및 진동음의 위치 정보를 출력하는 관리 서버와, 배관의 상태 정보 및 진동음의 위치 정보를 시각적으로 제공하는 단말을 포함한다.  ② 워트인텔리전스  기업 소개국내 최초 AI 특허 검색 엔진 “키워트(keywert)”와 IP 빅데이터 분석·AI 번역 플랫폼을 제공하는 IP 리걸테크 선도기업입니다.AI·딥테크 분야 24개 기업 중 유일한 특허 버티컬 AI 기업으로 ****기업 및 기술 정보에 특화된 LLM 모델을 국내외에 출시하며 IP 업계에서 독보적인 AI 기술력을 입증하고 있습니다.기술 소개기술 보러가기 : 링크  발명의 명칭특허평가등급권리성기술성활용성Machine learning-based user-customized automatic patent document classification method, device, and system (기계 학습 기반 사용자 맞춤 자동적 특허 문서 분류 방법, 장치와 시스템)B+C+C+B+ - 목적 : 사용자의 특허 문서의 분류 패턴을 학습하여 분류 모델을 구축하고, 구축된 분류 모델을 이용하여 특허 문서를 자동으로 분류하는 방법 및 시스템을 제공한다.- 솔루션 : 특허 문서 분류 방법은 기계 학습 기술에 의해 특허 데이터베이스에 저장된 특허 문서들을 학습하는 단계; 특허 문서들 간의 유사도에 기초하여 제1 분류 기준을 수립하는 단계; 제1 분류 기준에 기초하여 특허 문서들을 분류하는 기본 분류 모델을 생성하는 단계; 사용자의 검색 선택 입력에 기초하여 복수의 특허 문서들을 포함하는 특허 풀을 생성하는 단계; 사용자의 분류 입력을 수신하고, 분류 입력에 따라 특허 풀에 포함된 복수의 특허 문서들을 분류하는 단계를 포함한다. 워트인텔리전스의 사용자 맞춤 자동 분류 기술이 적용된 keywert 'AI분류' 기능 무료로 체험해보기 ▶ 링크 2) 바이오·헬스 분야바이오·헬스 분야에서 특허평가등급이 있는 특허를 출원한 13개사의 특허평가등급 분포를 살펴보겠습니다.바이오·헬스 분야에서 가장 높은 등급의 특허는 A등급으로 주식회사 이노백의 특허입니다.  ① 이노백  기업 소개동물용 백신 전문기업으로 국내외 가축 방역 및 축산 산업의 필수 기반기술을 확보한 바이오 헬스 스타트업입니다.25년 아기유니콘 중 유일하게 A등급 특허를 가지고 있습니다.기술 소개기술 보러가기 : 링크  발명의 명칭특허평가등급권리성기술성활용성재조합 단백질을 포함하는 돼지 마이코플라즈마 감염 예방용 백신 조성물(vaccine composition comprising recombinant protein for preventing swine mycoplasma infection)AAB+A - 목적 : 돼지 마이코플라즈마 하이오뉴모니아 감염 예방용 백신 조성물 및 백신 보조제를 제공한다.- 솔루션 : 특정 아미노산 서열을 포함하는 마이코플라즈마 하이오뉴모니아 감염 예방용 백신 제조용 재조합 단백질, 재조합 단백질을 코딩하는 폴리뉴클레오티드, 재조합 단백질을 포함하는 마이코플라즈마 하이오뉴모니아 감염 예방용 백신 조성물 및 마이코플라즈마 하이오뉴모니아 감염 예방용 백신 보조제를 제공한다. 3) 친환경 에너지 분야 친환경 에너지 분야에서 특허평가등급이 있는 특허를 출원한 6개사의 특허평가등급 분포를 살펴보겠습니다. 바이오·헬스 분야에서 가장 높은 등급의 특허는 B등급으로, 주식회사 솔룸신소재가 4개의 특허를 보유하고 있습니다. ① 솔룸신소재  기업 소개세계 최초 비대칭·등속이형 초극박 압연기술을 상용화해 비철금속 극박판재를 생산하는 딥테크 소재 전문기업입니다.총 22건의 특허를 출원했고, 이중 16건이 특허평가등급을 받았고, 친환경에너지 분야의 아기유니콘 중 권리성과 기술성에서 높은 등급을 받은 특허를 보유하고 있습니다.기술 소개기술 보러가기 : 링크  발명의 명칭특허평가등급권리성기술성활용성열간 단조 장치 및 단조 방법(apparatus and method for hot forging)BB+B+D - 목적 : 고온 및 복잡한 제조 공정 중에 재료를 쉽게 제거하고 성형할 수 있는 장치 및 방법을 생성합니다.- 솔루션 : 열간 단조 장치는, 소재를 가압하기 위한 상부 금형, 상부 금형과 정렬되는 하부 금형 및 소재를 성형하기 위해 상부 금형 또는 하부 금형의 일부에 형성된 취출부를 포함한다. 취출부는 상부 및 하부 금형에 의한 소재 성형 단계에서 상부 성형 영역 또는 하부 성형 영역의 외측에 배치된다. 재료는 제1 취출부에 의해 상부 금형 또는 하부 금형으로부터 끌어당겨진다.  3. 글로벌 진출을 생각하는 아기유니콘은? 🌏해외 진출을 검토할 때 필수로 출원하는 미국특허를 보유하고 있는 유니콘들을 살펴보았습니다.해외에 특허 출원을 했다면 해외 진출을 염두하고 있을 확률이 높습니다. 글로벌 진출을 노리고 있는 아기유니콘은 누구일까요? 기업명출원 건수브릴스7이노백3뉴로벤티3워트인텔리전스3에이블랩스2에이디수산2이플로우1지바이오로직스1리솔1밀리웨이브1에스씨에스2제론셀베인1  이번 아티클에서는 특허평가등급 keyValue로 본 아기유니콘 기업 중 특허평가등급을 받은 특허를 출원한 기업들의 기술과 특허를 소개했습니다. 소개되지 않은 기업들도 각 산업 분야에서 긍정적인 변화를 이끄는 무한한 잠재력이 기대됩니다. 선정된 모든 기업들에게 축하를 전합니다!patspoon에서 특허평가등급으로 기업을 보는 시리즈 다음 편은 어떤 주제로 찾아올지 많이 기대해주세요! © 2025 patspoon 아티클 콘텐츠 All rights reserved.     

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.06.24
  • 조회수3,584
챗GPT로 등록 특허 히스토리와 기술 차별점 5분만에 도출하기

[분석] 챗GPT로 등록 특허 히스토리와 기술 차별점 5분만에 도출하기 파일첨부

* 이번 아티클은 <백수의 뇌피셜> 블로그를 운영 중이신 '낙성대 캐백수'님의 기고 콘텐츠로 작성되었습니다.patspoon에 IP 관련 인사이트 콘텐츠를 공유하고 싶으신 분들은 언제든지 patspoon으로 문의해 주세요 :)출처 : https://m.blog.naver.com/kimzx12 기업체에서 특허 업무를 하다 보면 종종 연구원분들로부터 경쟁사의 특허 출원부터 등록 결정과 관련한 *이력 포대 분석 요청을 받곤 하는데요. 아무래도 특허 문서들에 사용되는 용어들이 연구원 분들이 평소에 잘 접해보지 못했던 생소한 용어들이 많아 빠르게 이해하는데 어려움이 있기 때문이죠.   *이력포대란? 해당 건의 명세서가 출원되었을 때부터 현시점까지 출원인과 주고받은 서신들을 포함, 특허청에 제출하거나 특허청으로부터 발부 받은 모든 서류를 뜻합니다. 따라서 특허에 대해 잘 모르는 분들도 손쉽게 특허 출원부터 등록 결정을 받기까지의 히스토리와 기존 특허들과 대비되는 기술적인 차별점을 빠르고 간편하게 도출할 수 있도록 Chat GPT를 활용하는 방법을 알려드리겠습니다.    오늘 분석해볼 특허는 제가 평소에도 많이 사용하고 있는 패션 관련 어플리케이션 "onthelook" 을 운영하고 있는 주식회사 온더룩의 특허 1건에 대한 이력 포대를 분석하여 온더룩의 특허에는 어떠한 기술적인 차별점이 있는지 확인해보도록 하겠습니다.    목차1. 특허 이력포대(히스토리) 파일 수집 방법2. chat GPT를 활용해 특허 등록 히스토리 파악 및 기술 차별점 도출하는 방법3. 특허 기술이 적용된 화면 살펴보기   1. 특허 이력 포대 파일 수집  - 먼저 특허 검색 DB를 활용하여 출원인 검색필드로 '온더룩'을 검색해봅니다.    검색 결과, 주식회사 온더룩으로 '인플루언서를 매개로 하는 쇼핑 정보 시스템 및 방법' 이라는 국내 등록 특허 1건이 있는데요, 이 건을 클릭해서 상세보기로 들어간 후 아래와 같이 '행정정보 보기'를 클릭해줍니다.  아래 창에서 '이력포대보기 '버튼을 클릭 합니다.  '이력 포대보기'를 클리하면 통합 행정정보라는 창이 나오면서 해당 특허가 출원되고 등록되기까지 발생한 모든 문서를 확인할 수 있는데요, 업로드 되어있는 모든 PDF 파일을 다운로드 받아보겠습니다. 위 히스토리를 보니 특허 등록과정에 대한 지식이 없더라도 최초 출원 후 여러번의 수정과 재등록 요청을 통해 해당 특허가 등록되었음을 짐작할 수 있는데요,  최초 출원서부터 의견제출 통지서, 답변서, 보정서, 거절 결정서, 재심사 답변·보정서, 최종 등록 결정서까지 모두 저장하셨다면 챗GPT에게 이 특허가 어떤 이유로 거절되었고 어떻게 보완하여 최종 등록되었는지 분석을 요청해보도록 하겠습니다.  2. chat GPT를 활용해 특허 등록 히스토리 파악 및 기술 차별점 도출하는 방법 자, 이제 위에서 다운로드 받은 PDF 파일 전부와 아래와 같이 프롬프트를 작성해서 GPT에게 일을 시켜봅시다. (참고로 저는 GPT 유료버전을 사용하고 있다는 점 참고 바랍니다.)챗GPT에게 명확한 역할을 부여해주고 위에서 다운 받은 모든 자료들을 업로드 해줍니다.  GPT 답변 ↓ 1. 해당 특허의 출원부터 등록까지의 히스토리주식회사 온더룩은 2019년 9월 30일에 **"인플루언서를 매개로 하는 쇼핑 정보 제공 시스템 및 방법"**에 대한 특허를 출원했습니다. 2021년 1월 27일, 특허청은 진보성 결여를 이유로 1차 거절 사유를 통보했습니다. 이에 주식회사 온더룩은 보정서를 제출하고 의견을 제시했으나, 2021년 7월 27일에 최종적으로 거절 결정을 받았습니다. 이후 재심사를 청구했고, 2021년 8월 30일에 최종적으로 특허 등록 결정을 받았습니다. 2. 최초 거절 사유 및 주식회사 온더룩의 대응1차 거절 사유: 특허청은 온더룩의 발명이 기존 인용 발명들과 유사하다고 판단했습니다. 특히, 인플루언서를 활용한 쇼핑 정보 제공 방식이 리뷰 시스템이나 소셜 네트워킹 시스템과 크게 다르지 않다고 봤습니다. 심사관은 이 발명이 특허법 제29조 제2항(진보성 결여)에 해당한다고 판단했습니다.온더룩의 1차 대응: 온더룩은 청구항을 보정하여 인플루언서의 포스팅에서 단순히 상품 정보를 제공하는 것이 아니라, 다른 인플루언서들이 착용한 유사한 아이템에 대한 정보를 추가로 제공한다고 강조했습니다. 이를 통해 사용자에게 다양한 스타일링 정보를 제공하는 차별점을 제시했습니다.최종 거절 사유: 7월 27일, 특허청은 여전히 기술적인 차별성이 부족하다고 판단하여 거절 결정을 내렸습니다. 인용 발명들에서 유사한 상품 정보를 제공하는 방식이 이미 구현되어 있다고 보았고, 온더룩이 주장한 차별점도 진보성 부족으로 판단되었습니다. 3. 재심사 결과 등록된 사유 및 보정 전략재심사에서 온더룩은 기술적 보정을 통해 청구항을 더욱 구체화했습니다. 특히, 사용자가 특정 인플루언서의 상품을 선택했을 때, 해당 상품과 동일하거나 유사한 상품을 착용한 다른 인플루언서의 포스팅을 보여주고, 그 상품을 구매할 수 있는 구매처 정보와 함께 스타일링 정보도 제공한다는 점을 명확히 했습니다. 이는 기존 기술들과 차별화되는 활용 정보 제공 방식으로 인정되어, 최종적으로 특허가 등록되었습니다. 4. 해당 특허의 구체적인 기술적 차별점주식회사 온더룩의 특허는 기존 기술들과 구체적인 차별점을 몇 가지 가지고 있습니다:인플루언서의 포스팅을 통한 다층적 쇼핑 정보 제공: 단순히 인플루언서가 입은 옷만 보여주는 것이 아니라, 다른 인플루언서가 동일하거나 유사한 옷을 착용한 포스팅도 함께 제공하여 사용자에게 다양한 스타일링 예시를 보여줍니다.상품의 활용 정보 및 추천 구매처 정보 제공: 특정 상품을 구매할 수 있는 정보뿐만 아니라, 그 상품의 활용 정보(다른 인플루언서들이 어떻게 스타일링했는지)도 제공하여 사용자에게 더 많은 정보를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 단순한 리뷰나 설명 이상의 패션 정보를 직관적으로 얻을 수 있습니다.유사 아이템 및 대체 아이템 추천: 사용자가 선택한 상품과 유사하거나 대체할 수 있는 아이템을 추천하는 기능을 추가하여, 쇼핑 경험을 더욱 개인화하고 확장된 정보를 제공하는 방식입니다. 결론적으로, 온더룩의 특허는 인플루언서 기반의 패션 정보 제공 플랫폼으로서, 다양한 인플루언서들의 스타일링 정보를 통합 제공하고, 이를 통해 사용자가 더 나은 구매 결정을 할 수 있도록 돕는 시스템이라는 점에서 기존 기술과의 명확한 차별점을 가지고 있습니다.  꽤 일목요연하게 온더룩의 특허를 출원받기부터 등록받기까지 전 과정을 설명해주었고 기술적인 차별점도 이해가 되기 쉽게 작성해준 것 같은데요, 특허를 잘 모르는 분들에게는 이해하기 힘들 수도 있을 것 같아서다시 한번 요청 해보겠습니다. GPT 답변 ↓ 물론이죠! 아주 쉽게 설명해볼게요. 1. 특허가 어떻게 등록되었는지주식회사 온더룩은 인플루언서가 입은 옷을 보고, 그 옷을 어디서 살 수 있는지 알려주는 아이디어를 특허로 만들려고 했어요. 처음에 특허청에서 **"비슷한 아이디어가 이미 있어요"**라고 하며 거절했어요. 온더룩은 아이디어를 조금 더 바꾸어 다시 제출했지만, 또 거절당했어요. 마지막으로 다시 한 번 더 바꾸어 신청했고, 결국 2021년에 특허를 받을 수 있었어요. 2. 왜 처음에 거절됐을까?특허청은 온더룩의 아이디어가 이미 있는 것들과 비슷하다고 생각했어요. 특히, 리뷰를 보고 쇼핑하는 방식이 기존에 있던 시스템과 비슷하다고 본 거예요. 그래서 처음엔 "이건 특허로 줄 수 없어요"라고 했어요. 3. 온더룩은 어떻게 특허를 받았을까?온더룩은 아이디어를 더 발전시켰어요. 인플루언서 한 명이 입은 옷만 보여주는 게 아니라, 다른 인플루언서들이 비슷한 옷을 입은 사진도 함께 보여주고, 그 옷을 어디서 살 수 있는 정보도 같이 제공하는 방식으로 바꿨어요. 이렇게 차별화된 아이디어 덕분에 결국 특허를 받을 수 있었어요. 4. 온더룩의 아이디어가 뭐가 특별할까?온더룩의 시스템은 단순히 한 명의 인플루언서가 입은 옷만 보여주는 게 아니에요. 그 옷을 입은 다른 인플루언서들의 스타일도 함께 보여주고, 그 옷을 어디서 살 수 있는지까지 알려줘요. 이게 기존 시스템과 다르게 사용자에게 더 많은 정보를 주는 점이 특별해요! 이렇게 온더룩은 새롭고 특별한 방식으로 쇼핑 정보를 제공하는 아이디어를 발전시켜서 특허를 받게 된 거예요! 이렇게 쉽게 설명을 해주시면 실제로 특허 문헌을 많이 접해보지 않았던 분들도 특허를 이해할 수 있을 것 같습니다. 그렇다면 이제 특허 문헌에 담겨있는 기술적인 차별점이 실제 어플리케이션에 어떻게 적용 되었는지 살펴보도록 하겠습니다.3. 특허 기술이 적용된 화면 살펴보기  - 위 분석 결과에 따르면 이 특허는 '진보성 결여'를 이유로 1차 거절, '기술적인 차별성 부족'으로 2차 거절 되었지만 <해당 상품과 동일하거나 유사한 상품을 착용한 다른 인플루언서의 포스팅>을 보여주고, 그 상품을 구매할 수 있는 구매처 정보와 스타일링 정보도 함께 제공함을 명확히 하였습니다.> 위 기능이 기존 기술과 차별화 되는 포인트로 인정되어 최종적으로 특허가 등록 되었는데요, 차별화 기술 위주로 설명드릴게요. |온더룩을 실행시키면 여러 인플루언서분들이 메인화면에 나옵니다. 이 분들을 클릭하면 착장 정보를확인할 수 있는데요, 여기까진 기존 선행 특허에 있는 내용입니다.   여기서부터가 차별화된 포인트인데요,우리가 찾은 인플루언서의 다른 착장 스타일 그리고 해당 인플루언서와 비슷한 스타일을 가진 또 다른 인플루언서들이 아래와 같이 배너 형식으로 표시되어 여러 스타일링을 볼 수 있습니다.  오늘은 제가 평소에 관심을 갖고 있던 outlook이라는 패션 어플의 등록 특허 이력과 선행 특허와 기술의 차별점을 간단히 살펴보았는데요, 이 방법을 활용하여 패션 플랫폼 뿐만 아니라 독자 여러분이 관심을 갖고 있는 기업, 산업군에 적용한다면 빠르고 쉽게 특허 히스토리를 파악하고 이 특허만의 차별성을 파악할 수 있을것입니다.  특허 실무자의 업무 효율을 높이는 chat GPT 활용법을 배워보세요!출원연도 데이터 생성 요청 명령, 연도별 워드클라우드 생성 요청 명령, 새롭게 등장하는 워드 센싱 코드 생성 발명의 요약과 청구항을 요약하는 프롬프터, 개별 특허의 목적/해결수단 도출 Task, 개별 특허의 목적/해결수단 그룹핑 Task까지 6개의 과업을 기반으로 바로 활용할 수 있는 프롬프트를 제공해드립니다.     

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.03.28
  • 조회수172
챗GPT로 특허 포트폴리오 분석하기

[분석] 챗GPT로 특허 포트폴리오 분석하기 파일첨부

chatGPT로 특허 포트폴리오 분석하기 | patspoon이번 아티클은 <백수의 뇌피셜> 블로그를 운영 중이신 '낙성대 캐백수'님의 기고 콘텐츠로 작성되었습니다.patspoon에 IP 관련 인사이트 콘텐츠를 공유하고 싶으신 분들은 언제든지 patspoon으로 문의해 주세요 :)자세한 내용은 여기를 클릭하세요. 챗GPT로 특허 포트폴리오 분석하기안녕하세요. patspoon 입니다.기업이 사업 분야와 R&D 기획하기 전 필요한 단계가 있죠. 바로 시장과 경쟁사 기술 분석일 것입니다.특허 실무자라면 아시겠지만 자사/타사 특허 포트폴리오를 분석하는데 많은 시간이 소요된다는 점에 많이 공감하실겁니다.patspoon에 방문하신 특허 실무자 여러분을 위해 특허 업무 시간을 단축시킬 ChatGPT(챗지피티)를 활용한 분석 방법을 알려드립니다.먼저 읽어보면 좋은 콘텐츠chat GPT로 등록 특허 히스토리와 기술 차별점 5분만에 도출하기 목차1. 특허데이터 수집2. CJ 바이오사이언스 특허 포트폴리오 분석 및 미래 출원 수 예측 1. 특허데이터 수집챗GPT로 특허 포트폴리오를 분석해 볼 기업은 CJ 바이오사이언스입니다.인공지능(AI)기반의 마이크로바이옴(Microbiome) 치료제 및 다양한 바이오 사업을 진행하고 있는데요.지난 2021년 12월, CJ제일제당이 주식회사 천랩을 인수하면서 CJ바이오사이언스로 사명이 변경되었습니다.CJ바이오사이언스의 특허포트폴리오를 예시로 들어 분석해 보겠습니다.단계별로 chatGPT 활용 방법을 알려드리면서 진행할 예정입니다. 잘 따라와 주세요.먼저, CJ바이오사이언스 특허 포트폴리오를 분석하기 위해 특허데이터 추출이 필요합니다.이를 수행하고자, 워트인텔리전스(WERT Intelligence)의 특허 검색 서비스인 키워트(keywert)를 사용해 데이터를 수집해 보았습니다.저는 간단하게 출원인 필드 연산자(AP) 그리고 현재 권리자 필드 연산자(CAP)에 "씨제이바이오사이언스"로 검색하여최근 20년간 공개 및 등록된 CJ바이오사이언스의 한국 특허만을 도출해 보았습니다.검색식: AP:(씨제이바이오사이언스) or CAP:(씨제이바이오사이언스) 중복제거를 수행하니 35건의 특허를 확인할 수 있었지만.특허 검색 결과에서는 CJ바이오사이언스 해외 특허가 검출되지 않는 문제가 있었습니다.위 그림에서 볼 수 있듯이 중복 제거 아이콘 옆 "패밀리 그룹핑/확장"을 클릭해 확장을 진행해 보겠습니다.   여기서  "패밀리 확장" 이라는 탭을 선택하면 국가별로 확장해서 추가적으로 해외 특허를 찾아 주는데요. 해외에 출원한 특허의 경우 출원인명이 영어로 되어있기 때문에 당장 내가 찾고자하는 기업의 영어 명칭이 생각이 나지 않더라도 해외 특허 검색이 가능하도록 만들어 주어 활용하기에 매우 유용합니다.  다양한 국가들을 선택할 수 있지만 저는 일본, 미국, 유럽, 중국 그리고 최초 검색시 설정했던 국가까지 포함하여 특허 건수를 확장하겠습니다.패밀리 확장을 수행한 결과, 총 210건의 특허가 도출되었습니다. 물론 제가 모든 국가에 대한 패밀리 확장을 수행하진 않았기 때문에 CJ바이오사이언스의 전체 특허 건수는 이와 상이할 수 있습니다. 그러면 이제 해당 특허들을 엑셀 데이터로 다운받고 챗gpt로 CJ바이오사이언스의 특허 포트폴리오를 한번 분석을 해보도록 하겠습니다. 2. CJ 바이오사이언스 특허 포트폴리오 분석 및 미래 출원 수 예측 A. CJ 바이오사이언스의 주요 기술 분야  아래의 프롬프트 처럼, 분석을 원하는 수준을 입력하여 챗GPT에게 전달합니다.  그럼 챗GPT과 다음과 같이 답변을 해줍니다. (해당 답변은 입력된 데이터와 상황에 따라 다르게 답변될 수 있는 점 참고 바랍니다)  B. 선형 회귀 모델을 이용한 CJ 바이오사이언스 미래의 특허 출원 수 예측 포트폴리오 현황 분석 외에도 챗GPT에게 CJ바이오사이언스의 미래 특허 출원수를 예측할 수 있는지 물어보았습니다.  챗GPT가 선형 회귀 모델을 기반으로 미래의 특허 출원수를 예측 해본 결과 CJ바이오사이언스는 24년부터 향후 4년간 국내외 약 20건 이내의 특허를 출원할 것으로 답하였습니다. 이 부분은 단순히 과거에 출원했던 특허 건수를 토대로 예측을 한 것이기 때문에 참고만 해주시고 실제로 이 정도 건수로 출원할지는 추후에 다시 한번 살펴보면 좋을 것 같습니다.  C. CJ바이오사인스의 특허 포트폴리오 최적화 방안은?  만일 CJ 바이오사이언스의 사내 특허 담당자가 자사의 특허 포트폴리오 분석을 수행했다면 이제 무엇을 하면 좋을까요? 다양한 액션이 있겠지만, 특허 포트폴리오를 최적화 하는 방안이 수행되면 좋을 것 같습니다. 등록된 특허를 유지하기 위한 연차료 때문에 사실 절대적인 특허 건수를 많이 보유하고 있다고 해서 기업에게 무조건 이득이라고 할 순 없습니다. 특허 관리 비용도 무시할 수 없으니까요.  따라서 실제 특허에 대한 사용여부 (즉, 실제 제품화를 수행할 예정인지 혹은 현재 사용되고 있는 기술인지 여부)를 내부 발명자들과 논의하여  권리를 포기할 특허와 권리를 유지할 특허를 선별하여 특허 포트폴리오 유지 비용을 효율적으로 운영하는 것도 사내 특허팀의 주요 업무 중 하나입니다.   일단 챗GPT에게 특허 포트폴리오 최적화를 위한 가이드라인을 알고 있는지 한번 확인해보겠습니다. 보다 정확한 답변을 위해 추가로 챗GPT에게 CJ바이오사이언스에 대한 기업 현황 및 비즈니스 현황을 인지한 상태에서 대답을 할 수 있도록 CJ바이오사이언스의 사업보고서를 첨부 파일로 넣어주며 질문을 하였습니다.챗GPT 답변에 대해서 어떻게 생각하시나요? 여러분의 생각을 리뷰로 남겨주세요. 저는 꽤 괜찮은 답변인 것 같습니다. 물론 어느 정도 원론적인 답변들도 있지만 인하우스 특허 업무 경험이 적은 주니어 입장에서는 업무에 참고할만한 가이드라인이 될 것 같습니다.  D. 경쟁사 대응 방안 CJ바이오사이언스가 최근 해외 기업을 인수하면서 기술 경쟁력을 높인 것은 맞지만 아직 국내 경쟁사 지놈앤컴퍼니에 비해 실적이나 신약 개발 속도에 있어서도 뒤쳐진 상태인 것으로 확인됩니다.이러한 상황 속에서 만일 CJ바이오사이언스의 특허  담당자라면 경쟁사를 특허 관점에서 어떻게 견제를 해볼 수 있을지 GPT에게 한번 물어봤습니다. 경쟁사 특허에 대한 이의제기가 비용 관리에 효율적이면서 가장 효과적인 전략이라는 의견이 있었는데요. 챗GPT도 저와 같은 생각을 하고 있었네요. 앞으로 CJ바이오사이언스와 지놈앤컴퍼니 간의 경쟁 구도를 잘 지켜봐야겠습니다. 챗GPT를 활용하더라도, 데이터를 입력하고 명령어를 넣는 것은 사람의 역할인데요. 그러면 정리된 데이터를 입력하는 게 더 신뢰성있는 인사이트와 결과를 만들어 낼 수 있습니다. 데이터를 정제하고 인사이트를 도출하는 더 구체적인 방법은 해당 과정을 통해서 보실 수 있습니다. 저 또한 과정에 나온 내용들을 기반으로 분석을 하고 있습니다.  [관련 강의] : 이미지 클릭  더불어 더 많은 콘텐츠들이 보고 싶으시다면, patspoon 아티클과 더불어 제 블로그에도 많은 방문 부탁드립니다! 블로그:  블로그© 2024 patspoon 아티클 콘텐츠 All rights reserved. 

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.03.28
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특허 데이터 시각화 A to Z

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이럴 땐, 이 그래프! 특허데이터 시각화 가이드본 리포트는 AI 기반의 특허 검색·분석 서비스 키워트에서 제공하는 기능인 '그래프 엔진'을 활용하여특정 기술 분야 또는 기업에 대한 특허 데이터를 다양한 시각화 지표로 분석하는 방법을 정리했습니다.특허맵을 그리기에 앞서 항상 드는 고민은 '이럴 땐 어떤 그래프가 제일 적합할까?'이지 않을까 싶습니다.이번 아티클에서는 이 고민에 대해서 답을 알려드리려 합니다. ! 다운로드 받기 팻스푼에서  각각의 그래프에 대해 기술 혹은 기업을 검색했을때 1. 얻을 수 있는 정보2. 활용방안을 기준으로 데이터 시각화 가이드를 정리했습니다.  아티클 신청자분들에게는 그래프엔진을 직접 체험해볼 수 있게 AI기반 특허검색·분석 서비스 키워트를 무료로 제공해드립니다.*무료체험 링크 : 링크 클릭!👈회원가입 시 무료체험 제공됩니다. 특허데이터 시각화를 직접 경험해보세요! 목록국가별 법적상태 분포출원연도별 국가 분포표준출원인별 특허평가등급 분포국가별 출원건수국가별 독과점지수표준출원인별 출원건수표준출원이별 기술혁신지수표준출원인별 시장지배력지수소송여부표준인별 소송분포출원연도별 메인 IPC(Group)분포출원연도별 테크토픽 분포특허평가등급별 출원건수   © 2025 patspoon 아티클 콘텐츠 All rights reserved.

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.03.28
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미국 AI Chips 스타트업의 성공 비결: 재무제표를 넘어선 기술 중심 리더십

[분석] 미국 AI Chips 스타트업의 성공 비결: 재무제표를 넘어선 기술 중심 리더십 (3) 파일첨부

미국 AI Chips 스타트업의 성공 비결: 재무제표를 넘어선 기술 중심 리더십저자 : 한태규  |  THINKWARE IP법무팀장 2025년 KINPA 중소중견분과 부위원장 / 한국 특허청 제5기 특허로 R&D 협의회(구, IP-R&D 협의회) IP R&D 연구분과 분과장 2022년, 세계적 반도체 거인 인텔은 "엔지니어가 돌아왔다"라는 문구와 함께 팻 겔싱어를 새 CEO로 맞이했습니다. 이는 마케팅과 영업 출신 경영진이 이끌던 회사가 다시 기술 출신 리더로 돌아간 중요한 전환점이었습니다. "왜 인텔은 이 시점에서 '엔지니어 CEO'가 필요했을까요?"반도체 기술의 본고장인 미국에서는 최근 몇 년간 AI 칩 분야에서 혁신적인 스타트업들이 등장하고 있습니다. 이들은 엔비디아와 같은 거대 기업들과 경쟁하면서 수십억 달러의 투자를 유치하고 있습니다. 이 성공의 비결은 무엇일까요? 이 질문에 답하기 위해 저는 호기심을 가지고 미국 AI 칩 스타트업들을 분석하기 시작했습니다. 특허 정보를 중심으로 이들 기업의 기술과 리더십을 조사하던 중, 흥미로운 공통점을 발견했습니다. 성공적인 AI 칩 스타트업들의 창업자와 CEO는 단순한 경영자가 아닌 핵심 기술에 직접 참여하는 기술 리더라는 점입니다. 이들은 기업의 재무제표보다 기술 자체에 더 큰 가치를 두고 있었습니다. 이러한 통찰은 국내 기업들에게도 중요한 시사점을 제공합니다. 목차1.    미국 AI 칩 스타트업들의 개요: 10개 주요 기업 소개2.    Groq: Google 출신 엔지니어의 AI 추론 혁신3.    Cerebras Systems: 웨이퍼 스케일로 AI 한계 극복4.    기술 주도 리더십의 공통 패턴: AI 칩 스타트업의 성공 방정식5.    한국 기업에 대한 시사점: 기술 리더십의 재정립6.    Beyond the Balance Sheet - 재무제표를 넘어선 가치 창출  1. 미국 AI 칩 스타트업들의 개요: 10개 주요 기업 소개저는 미국의 주요 AI 칩 스타트업 10개 기업을 선정하여 분석했습니다. 이 기업들은 AI 컴퓨팅의 미래를 형성하는 핵심 플레이어들입니다. 먼저 10개 기업의 개요를 간략히 소개합니다. 1Groq(Groq, Inc.)Google TPU 개발팀 출신인 Jonathan Ross가 2016년 설립. AI 추론 칩 전문 기업으로, Language Processing Unit(LPU) 기술로 28억 달러 기업가치 평가. 시리즈 D에서 6억 4천만 달러 투자 유치2Cerebras Systems2015년 Andrew Feldman 등이 설립. 웨이퍼 스케일 엔진(WSE)이라는 혁신적 접근으로 세계 최대 규모의 AI 칩 개발. 7억 달러 이상 투자 유치, IPO 추진 중3Skild AI2023년 Carnegie Mellon University 교수 출신 Deepak Pathak이 설립. 로봇용 범용 AI 모델 개발에 집중. 시리즈 A에서 3억 달러 투자 유치4Celestial AI2020년 David Lazovsky, Preet Virk 공동 설립. 광학 패브릭(Photonic Fabric) 기술을 통한 AI 컴퓨팅 성능 향상. 시리즈 C에서 1억 7,500만 달러 투자 유치5SiMa.ai2018년 Krishna Rangasayee가 설립. 엣지 AI 컴퓨팅에 특화된 MLSoC(Machine Learning System on Chip) 플랫폼 개발. 총 2억 7천만 달러 투자 유치6Etched AI2022년 Gavin Uberti가 설립. 생성형 AI와 트랜스포머 모델 최적화를 위한 특수 칩 개발. 시리즈 A에서 1억 2천만 달러 투자 유치7Blaize2010년 Dinakar Munagala 등이 설립. 엣지 컴퓨팅과 자동차 AI에 최적화된 그래프 스트리밍 프로세서(GSP) 개발. 1억 600만 달러 투자 유치8SambaNova Systems2017년 스탠포드 대학 교수들과 Oracle 출신 Rodrigo Liang이 설립. 데이터 흐름 아키텍처 기반 AI 풀스택 솔루션 제공. 11억 달러 이상 투자 유치9Lightmatter2017년 Nicholas Harris, Darius Bunandar가 설립. 광자 컴퓨팅(photonic computing) 기술로 AI 성능과 에너지 효율 향상. 7억 달러 이상 투자 유치, 기업가치 44억 달러10Tenstorrent2016년 Ljubisa Bajic가 설립, 현 CEO는 반도체 설계의 전설 Jim Keller. 칩렛 기술과 RISC-V CPU, AI 가속기 개발. 26억 달러 기업가치, 총 10억 달러 투자 유치 분석 결과, 이 기업들 사이에서 놀라운 공통점을 발견했습니다.핵심 발견: 대부분의 창업자와 CEO가 자사의 핵심 특허 발명자로 등재되어 있었습니다. 이번 시리즈의 첫 번째 기고에서는 특히 Groq와 Cerebras Systems에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다. 후속 기고에서는 나머지 8개 기업을 각 2개씩 소개하며 심층 분석할 예정입니다.  2. Groq: Google 출신 엔지니어의 AI 추론 혁신Groq의 설립자이자 CEO인 Jonathan Ross는 Google에서 TPU(Tensor Processing Unit) 개발을 주도한 엔지니어입니다. 구글에서의 경험을 바탕으로 2016년 Groq를 설립한 그는 AI 추론에 최적화된 전용 프로세서 개발에 집중했습니다. 1) 기술적 혁신: Language Processing Unit(LPU)Ross는 기존 GPU나 다른 AI 가속기와는 완전히 다른 접근법을 취했습니다. 그가 개발한 LPU는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:결정적(Deterministic) 성능: 동일한 작업에 대해 항상 일정한 성능을 보장하는 아키텍처고효율 실행 엔진: 최소한의 오버헤드로 명령어를 처리하는 구조독자적 데이터 흐름 설계: 메모리 병목 현상을 최소화하는 혁신적인 데이터 처리 방식제가 Groq의 미국 특허 US10448054B2를 분석해보니, Jonathan Ross가 직접 발명자로 등재되어 있으며, 이 특허는 Groq의 핵심 기술인 메모리 효율성 향상과 데이터 처리 속도 개선에 관한 내용을 담고 있었습니다. 2) 특허 분석 결과keywert 검색 결과, 2025년 04 월30일 기준으로, Groq는 총 48개의 특허를 미국에 출원하였으며, 그 중 총 58개의 특허를 등록받았으며, 그중 상당수에 Ross가 발명자로 등재되어 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 그가 단순히 경영만 하는 것이 아니라, 회사의 핵심 기술 개발에 직접 참여하고 있다는 사실입니다. 3) 시장에서의 성과이러한 기술적 혁신 덕분에 Groq는 2024년 시리즈 D 투자 라운드에서 6억 4천만 달러를 유치했으며, 기업가치는 28억 달러에 달합니다. 특히 생성형 AI 모델의 추론 가속화 분야에서 강력한 경쟁력을 보여주고 있습니다.  3. Cerebras Systems: 웨이퍼 스케일로 AI 한계 극복2015년 설립된 Cerebras Systems는 기존 AI 칩 설계의 근본적인 한계를 뛰어넘는 접근법으로 주목받고 있습니다. 창업자 Andrew Feldman과 공동창업자 Gary Lauterbach, Michael James, Sean Lie는 모두 반도체 업계의 베테랑들입니다.  1) 기술적 혁신: 웨이퍼 스케일 엔진(WSE)Cerebras의 혁신은 "더 크게 생각하자(Think Bigger)"는 철학에서 시작됩니다. 일반적인 AI 칩이 웨이퍼에서 작은 조각을 잘라내 사용하는 것과 달리, Cerebras는 전체 웨이퍼를 하나의 거대한 칩으로 사용합니다:초대형 칩 설계: WSE-3는 한 개의 웨이퍼에 4조 개 이상의 트랜지스터를 포함메모리 병목 현상 해결: 850,000개 이상의 AI 최적화 코어가 40GB의 온칩 메모리에 직접 접근매시브 패러렐 처리: 코어 간 초고속 통신으로 병렬 처리 성능 극대화 2) 특허 분석 결과keywert 검색 결과, 2025년 04월 30일 기준으로 Cerebras Systems(Cerebras Systems Inc.)는 총 54개의 특허를 미국에 출원하였으며 그 중 총 44개의 특허를 등록 받았습니다. 이 중 주목할 만한 특허인 US11488004B2에는 공동창업자 Sean Lie, Michael James 등이 발명자로 등재되어 있습니다 이 특허는 "뉴런 스미어링(Neuron Smearing)" 기술에 관한 것으로, 대규모 병렬 처리 환경에서 뉴런 연산을 효율적으로 처리하는 방법을 다루고 있습니다. <Cerebras의 특허 도면 예시: 뉴런 스미어링 기술>출처 : US 11488004 B2, keywert 특허 도면을 분석해보면, Cerebras의 공동창업자들이 단순히 사업 아이디어만 제공한 것이 아니라, 기술적 세부사항까지 직접 설계했음을 알 수 있습니다. 이는 기술 중심 리더십의 대표적인 사례입니다. 3) 시장에서의 성과Cerebras는 7억 달러 이상의 투자를 유치했으며, 현재 IPO를 준비 중입니다. 기업가치는 40억 달러를 넘어섰으며, 대형 AI 모델 학습을 위한 솔루션으로 엔비디아의 대안으로 자리매김하고 있습니다.  4. 기술 주도 리더십의 공통 패턴: AI 칩 스타트업의 성공 방정식이번 분석을 통해 확인한 현상은 단순한 우연이 아닙니다. 미국 AI 칩 스타트업들의 놀라운 성장 배경에는 재무제표를 넘어선 기술 주도 리더십이라는 공통된 패턴이 있습니다. 이들 기업의 창업자와 CEO는 다음과 같은 특징을 공유합니다: 특징 1) 깊은 기술적 전문성과 비전성공적인 AI 칩 스타트업의 리더들은 반도체, 컴퓨터 아키텍처, 머신러닝 등의 분야에서 깊은 전문성을 보유하고 있습니다. 이들은 단순히 트렌드를 따라가는 것이 아니라, 새로운 패러다임을 창조합니다.Groq의 Jonathan Ross: Google TPU 프로젝트 리드로서의 경험을 바탕으로 AI 추론에 최적화된 새로운 아키텍처 구상Cerebras의 Andrew Feldman: 기존 칩 설계의 물리적 한계를 극복하기 위한 웨이퍼 스케일 접근법 개척Lightmatter의 Nicholas Harris와 Darius Bunandar: MIT 박사 출신으로 광자를 활용한 컴퓨팅의 가능성 실현Tenstorrent의 Jim Keller: AMD, Apple, Tesla, Intel에서의 경험을 바탕으로 AI와 RISC-V를 결합한 새로운 컴퓨팅 아키텍처 제시이들의 전문성은 단순히 학문적인 지식을 넘어, 실제 산업에서의 깊은 이해와 경험을 포함합니다. 가장 중요한 것은 이들이 현재의 기술적 한계를 명확히 인식하고, 이를 돌파할 수 있는 혁신적인 비전을 제시한다는 점입니다. 특징 2) 기술 혁신에 대한 직접적 참여와 특허 활동이들 리더는 '비전 제시자'에 그치지 않고, 직접 기술 개발에 참여합니다. 특허 발명자로서의 활동은 이를 명확히 보여줍니다. Tenstorrent: 미국 특허 42개 중 37개(88%)에 창업자 Ljubisa Bajic가 발명자로 등재Lightmatter: 미국 특허 100개 중 78건(78%)에는 창업자들 중 1명인 Darius Bunandar가,  총 68건(68%)에는 Nicholas C. Harris가 각각 공동 발명자로 등재Blaize: 핵심 특허에 CEO와 공동창업자 모두가 발명자로 참여 이러한 직접적인 참여는 기술의 방향성과 우선순위를 결정하는 데 결정적인 역할을 합니다. 자신의 아이디어를 특허로 구체화하고, 엔지니어링 팀과 함께 문제를 해결하는 과정에서 조직 내에 혁신 문화가 자연스럽게 형성됩니다. 이는 최고의 기술 인재를 유치하고 유지하는 데도 큰 도움이 됩니다. 특징 3) 장기적 관점의 가치 창출과 투자자 신뢰 확보이들은 단기적인 재무 성과보다 장기적인 기술적 경쟁력 확보에 집중합니다. 특히 주목할 점은 이러한 기술 중심 접근법이 오히려 대규모 투자 유치에 성공하고 있다는 것입니다.Groq: 시리즈 D에서 6억 4천만 달러 유치, 28억 달러 기업가치Cerebras: 7억 달러 이상 유치, 40억 달러 기업가치SambaNova: 11억 달러 이상 유치Lightmatter: 7억 달러 이상 유치, 44억 달러 기업가치투자자들은 단기적인 수익보다 게임 체인저가 될 수 있는 기술과 그 기술을 개발하는 리더의 전문성에 높은 가치를 부여하고 있습니다. Celestial AI의 광학 패브릭 기술이나 Lightmatter의 광자 컴퓨팅과 같은 혁신은 당장의 수익보다 미래 시장을 선도하기 위한 장기적 투자입니다. 특징 4) 혁신적 조직 문화와 탁월한 인재 영입기술 중심 리더십은 조직 문화에도 깊은 영향을 미칩니다. 이들 스타트업은 단순한 실행자가 아닌, 혁신적인 사고를 가진 엔지니어들을 유치하고 있습니다. Tenstorrent: 업계 전설 Jim Keller가 CEO로 영입되고, 그의 주도로 AMD, Intel 등 대기업 출신 핵심 인재 다수 영입Cerebras: AWS, Google, Intel, NVIDIA 출신의 하드웨어 및 소프트웨어 전문가 영입SambaNova: 스탠포드 대학 컴퓨터 과학과 교수들이 공동창업, 학계와 산업계 최고 인재 결합 특히 주목할 점은 이들 기업의 리더가 단순히 경영만 하는 것이 아니라, 기술적 방향성을 직접 제시하고 핵심 문제 해결에 참여함으로써 "함께 일하고 싶은 리더"로 인식된다는 점입니다. 이는 실리콘밸리의 치열한 인재 전쟁에서 중요한 경쟁 우위를 제공합니다.  5. 한국 기업에 대한 시사점: 기술 리더십의 재정립이러한 연구 결과는 국내 반도체 및 AI 하드웨어 기업들에게 중요한 시사점을 제공합니다. 한국은 반도체 강국이지만, 최근 AI 칩 분야에서의 주도권을 미국과 중국 기업들에게 내주고 있는 실정입니다. 글로벌 경쟁력을 회복하기 위해 다음과 같은 변화가 필요합니다. 1) 기술 중심 리더십의 재정립현황 국내 대기업과 중견기업의 경우, 기술 배경 없는 경영자가 CEO를 맡는 경우가 많습니다. 기술 책임자(CTO)는 주로 실행과 관리에 집중하며, 핵심 기술 방향성 결정에 제한적인 영향력을 갖는 경우가 많습니다.제안C-레벨 경영진에 기술 전문가의 비중을 높이고, 이들에게 실질적인 의사결정 권한 부여CEO와 기술 리더 간의 긴밀한 협력 체계 구축, 필요시 기술 배경을 가진 CEO 임명 고려CTO 역할을 단순 관리자가 아닌 기술 혁신의 주체이자 비전 제시자로 격상경영진이 R&D 현장과 직접 소통하는 문화 조성, 주요 기술 미팅에 경영진 참여 확대사례 참고  AMD의 리사 수(Lisa Su) CEO는 반도체 공학 박사 출신으로, 2014년 CEO 취임 이후 기술 중심 경영을 통해 파산 위기에 있던 회사를 완전히 재건했습니다. 특히 Zen 아키텍처 개발에 직접 참여하며 기술적 방향성을 제시한 결과, AMD의 시장 점유율과 주가는 10배 이상 성장했습니다. 2) R&D 투자의 패러다임 전환현황: 국내 기업들의 R&D는 단기적 성과와 점진적 개선에 초점을 맞추는 경향이 있습니다. 양적인 특허 확보와 기존 제품의 성능 개선에는 강점을 보이지만, 게임 체인저급 혁신 기술 개발에는 상대적으로 취약합니다.제안:장기적 관점의 혁신 기술 개발에 대한 투자 확대 (5~10년 이상의 시계)실패를 허용하는 R&D 문화 조성, "빠른 실패, 빠른 학습" 접근법 도입기존 비즈니스 모델을 넘어서는 파괴적 혁신 기술에 대한 투자 비중 확대단기 성과와 장기 혁신의 균형을 유지하는 이원화된 R&D 포트폴리오 구성사례 참고: Cerebras의 웨이퍼 스케일 엔진(WSE)은 전통적인 칩 설계 방식을 완전히 뒤엎는 접근법이었지만, 이 과감한 시도 덕분에 AI 학습 분야에서 독보적인 위치를 차지할 수 있었습니다. 3) 특허 전략의 고도화와 C-레벨의 직접 참여현황: 국내 기업들은 특허 출원 수에서는 세계적인 수준이지만, 질적인 측면과 핵심 기술 특허 확보 측면에서는 아직 개선의 여지가 있습니다. 특허 활동이 주로 R&D 부서와 특허팀에 국한되는 경향이 있습니다.제안:경영진이 직접 핵심 특허 개발 및 출원에 참여하는 문화 조성특허의 양보다 질과 전략적 가치에 초점을 맞춘 평가 시스템 도입기업의 미래 기술 로드맵과 긴밀히 연계된 특허 포트폴리오 구축경영진 평가 지표에 기술 혁신 및 특허 성과 반영사례 참고: Lightmatter의 경우, 전체 특허 중 91%에 CEO와 공동창업자가 발명자로 등재되어 있으며, 이러한 직접적인 참여가 회사의 기술적 방향성과 특허 전략에 일관성을 부여합니다. 4) 글로벌 인재 확보와 기술 생태계 조성현황: 국내 기업들은 해외 우수 인재 유치와 유지에 어려움을 겪고 있으며, 특히 AI 및 첨단 반도체 설계 분야의 전문가 확보 경쟁에서 불리한 위치에 있습니다.제안:기술 전문가들에게 매력적인 도전 과제와 자율성 제공해외 R&D 센터를 전략적으로 설립하여 현지 인재 확보대학, 연구소와의 협력 강화 및 산학연 공동 연구 프로젝트 확대스타트업 인수 또는 투자를 통한 기술과 인재 확보 전략 수립사례 참고: Tenstorrent의 CEO Jim Keller는 AMD, Apple, Tesla, Intel 등을 거치며 꾸준히 혁신적인 제품을 개발했고, 그의 참여 자체가 우수 인재를 끌어모으는 요인이 되었습니다. 6. Beyond the Balance Sheet - 재무제표를 넘어선 가치 창출경영학의 대가 피터 드러커(Peter Drucker)는 "기업의 목적은 고객 창출이다"라고 말했습니다. 하지만 AI 칩과 같은 첨단 기술 분야에서는 이 명제에 중요한 전제가 필요합니다. 바로 '진정한 기술적 가치를 창출해야만 고객을 창출할 수 있다'는 것입니다.미국 AI 칩 스타트업들의 성공 사례는 기업의 진정한 가치가 재무제표에만 있지 않다는 사실을 명확히 보여줍니다. 이들은 단기적인 매출이나 수익보다 장기적인 기술 혁신과 시장 변혁에 집중함으로써 역설적으로 더 큰 기업 가치를 창출했습니다.오늘 살펴본 Groq와 Cerebras Systems의 사례, 그리고 앞으로 살펴볼 다른 AI 칩 스타트업들의 사례는 공통적으로 '재무제표를 넘어선 기술 중심 리더십'의 중요성을 강조합니다. 창업자와 CEO들이 직접 기술 혁신에 참여하고, 특허 발명자로 등재되며, 단기적 수익보다 장기적 기술 경쟁력 확보에 집중하는 모습은 글로벌 기술 경쟁 시대에 중요한 시사점을 제공합니다. 인텔과 보잉 같은 대기업들이 혁신을 멈추고 쇠퇴한 반면, 새로운 기술 중심 스타트업들은 빠르게 성장하고 있습니다. 이는 기술 기업의 지속 가능한 성장에는 기술 혁신이 재무적 성과보다 선행해야 함을 시사합니다.한국 기업들이 글로벌 AI 칩 시장에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 단순한 팔로워(follower)에서 벗어나 혁신적인 리더(leader)로 도약해야 합니다. 이를 위해서는 기술에 대한 깊은 이해와 장기적 비전을 가진 리더십, 실패를 두려워하지 않는 혁신 문화, 그리고 핵심 기술에 대한 지속적인 투자가 필요합니다.재무제표는 기업의 과거와 현재를 보여주지만, 기술 혁신은 기업의 미래를 결정합니다. 이제 한국 기업들도 'Beyond the Balance Sheet'를 실천할 때입니다.  다음 연재에서는 Skild AI와 Celestial AI의 기술 혁신과 특허 전략을, 그 이후에는 SiMa.ai와 Etched AI, Blaize와 SambaNova Systems, 그리고 마지막으로 Lightmatter와 Tenstorrent의 사례를 심층적으로 다룰 예정입니다.이 글은 필자의 개인적인 관심과 연구를 바탕으로 작성되었으며, 정보 제공 목적으로만 활용해 주시기 바랍니다.   

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.05.06
  • 조회수283

[분쟁] "지브리 스타일", 진짜 저작권 문제 없나요? 변리사가 알려줍니다 파일첨부

본 아티클은 PI IP LAW (파이특허법률사무소)에 기고받은 아티클입니다. 심도있는 AI 인사이트, 워트인텔리전스와 파이특허법률사무소가 함께합니다. 요약요즘 인터넷을 조금만 둘러봐도 보이는 뜨거운 화제 중 하나는 ‘지브리 프로필 사진’입니다. 사람들이 OpenAI의 서비스인 ChatGPT의 ‘이미지 생성 도구’ 기능을 이용해 본인 사진을 ‘스튜디오 지브리’의 애니메이션 작화 스타일로 바꾸어 프로필 사진으로 사용하는 것이 하나의 유행처럼 번지고 있는 것이죠. 저도 며칠 전 카카오톡 프로필 업데이트를 훑어보는데, 친구들 사진 중 10명 중 8명은 모두 이런 화풍으로 생성된 이미지로 바뀌어 있어서 깜짝 놀랐습니다. 보기엔 참 신기하고 귀엽지만, 한편으로는 이런 생각이 들었습니다. "이거 정말 괜찮은 건가? 지브리에서는 어떻게 생각할까?" 원작자가 있는 그림체를 AI가 학습해 만들고 우리가 그것을 자유롭게 쓰는 이 현상에 저작권법상 문제는 없을까요? 이 칼럼에서는 ‘지브리 프로필 사진’, 더 나아가 AI 산출물을 생성하는 과정에서 사용자 입장에서 발생할 수 있는 법적/윤리적 이슈에 대해 소개하고 분석하고자 합니다. ChatGPT를 포함한 생성형 AI 모델(Generative Model)을 사용하는 서비스에서 ‘지브리 프로필 사진’과 같은 결과물을 획득하기 위해서는 크게 두 가지 단계가 필요합니다. 생성형 AI 모델이 실제와 유사한 데이터를 생성할 수 있도록 학습 데이터를 이용해 모델을 학습시키는 학습(Training) 단계학습된 모델을 활용하여 실제와 유사한 결과물을 생성하는 추론(inference) 단계먼저 ‘지브리 프로필 사진’을 생성하는 모델을 학습시키는 과정에서 발생할 수 있는 이슈에 대해 살펴보도록 하겠습니다. AI 모델 학습 단계에서 발생할 수 있는 문제는?사람처럼 대화하는 AI 챗봇을 학습시키기 위해서는 사람에 의해 생성된 많은 양의 ‘대화’를 학습 데이터로 모델에 입력해야 합니다.이 때, 학습 데이터 세트에 저작권법상 보호되는 저작물이 포함되는 경우가 있습니다. ‘지브리 프로필 사진’을 생성할 수 있도록 학습된 모델의 경우에는 ‘스튜디오 지브리의 애니메이션 작화’가 학습 데이터 세트에 포함되어 있을 것이라고 어렵지 않게 추측할 수 있겠습니다.생성형 AI 모델을 학습하기 위해 학습 데이터 세트를 구성하는 과정에서는 학습 데이터에 포함된 저작물(스튜디오 지브리의 애니메이션 작화)에 대한 복제(데이터의 복사) 등의 행위가 필연적으로 수반됩니다. 이와 같이 원저작자의 동의 없는 ‘데이터 복사’는 기본적으로 원저작자의 복제권(저작권법 제16조)을 침해하는 행위에 해당할 가능성이 높습니다. 제35조의5(저작물의 공정한 이용) ① 제23조부터 제35조의4까지, 제101조의3부터 제101조의5까지의 경우 외에 저작물의 일반적인 이용 방법과 충돌하지 아니하고 저작자의 정당한 이익을 부당하게 해치지 아니하는 경우에는 저작물을 이용할 수 있다. <개정 2016. 3. 22., 2019. 11. 26., 2023. 8. 8.>② 저작물 이용 행위가 제1항에 해당하는지를 판단할 때에는 다음 각 호의 사항등을 고려하여야 한다. 1. 이용의 목적 및 성격2. 저작물의 종류 및 용도3. 이용된 부분이 저작물 전체에서 차지하는 비중과 그 중요성4. 저작물의 이용이 그 저작물의 현재 시장 또는 가치나 잠재적인 시장 또는 가치에 미치는 영향 다만, 한국을 포함하는 많은 국가의 법제에서는 다양한 유형의 면책 조항을 마련하여 저작물의 이용을 허용하고 있습니다. 예를 들어 교육 목적의 이용(제25조), 시사보도 목적의 이용(제26조), 영리를 목적으로 하지 않는 사적 복제(제30조) 등의 경우 원저작자의 동의 없이 저작물을 이용하여도 저작권 침해에 해당하지 않습니다. 더불어 열거된 사유뿐만이 아니라 ‘저작물의 일반적인 이용 방법과 충돌하지 아니하고 저작자의 정당한 이익을 부당하게 해치지 않는 범위’에서 포괄적인 공정이용을 인정하고 있습니다(제35조의5). 그렇다면 원저작자의 동의 없이 저작물을 AI 모델 학습에 이용하는 행위가 공정이용에 해당할까요? 이와 관련된 직접적인 국내 판례는 존재하지 않습니다. 다만 2025년 2월 미국에서는  ‘로스 인텔리전스’와 ‘톰슨 로이터’ 간 법적 분쟁에서, 로스 인텔리전스가 AI 법률 플랫폼을 구축하기 위해 경쟁사인 톰슨 로이터의 콘텐츠를 복사한 행위는 공정 이용에 해당하지 않는다, 즉 저작권 침해에 해당한다고 판단하였습니다(링크). 이 판결은 학습 데이터의 저작권 침해와 관련된 미국 법원 최초의 판결에 해당하며, 국내의 저작권법 개정 방향 및 진행 중인 소송에도 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 법적인 책임 이외에 윤리적인 책임을 지게 될 가능성 또한 존재합니다. 2024년 4월 OpenAI는 자사의 서비스인 ChatGPT에 음성 생성 기능을 도입하면서, ‘Sky’라는 음성 모델을 공개하였는데, Sky가 생성하는 목소리가 배우 스칼렛 요한슨의 목소리와 유사하여 논란이 된 적이 있습니다. OpenAI는 해당 모델의 학습에 스칼렛 요한슨의 데이터를 사용하지 않았다고 항변했으나, 스칼렛 요한슨 측은 법적 대응을 예고했습니다. 결국 OpenAI가 Sky의 목소리를 사용하지 않는 것으로 마무리되었죠.  따라서 생성 AI를 활용하고자 하는 AI 사업자의 경우 AI 학습을 위한 것이라 하더라도 가급적 사전에 저작권자로부터 적절한 보상 등의 방법으로 적법한 이용 권한을 확보함으로써 법적/윤리적 이슈 발생 가능성을 미연에 방지하는 것이 바람직합니다. 또는 저작권 보호 기간이 만료되었거나 누구나 자유롭게 복제, 수정, 배포, 상업적 이용이 가능한 저작물인 자유이용 저작물(Public Domain), 또는 공공저작물을 학습 데이터로 사용하는 것도 고려할 수 있습니다. 자유 이용 저작물과 공공저작물에 대해서는 별도의 칼럼을 통해 상세하게 다룰 예정입니다.주의할 것은 AI 모델 학습 과정에서 저작물 이용과 관련된 법적 책임은 어디까지나 AI 모델을 활용한 서비스를 제공하는 ‘서비스 제공자’의 책임일 뿐, 해당 서비스를 이용하는 개별 사용자의 책임은 아니라는 점입니다. AI 모델 추론(생성) 단계에서 발생할 수 있는 문제는?사용자가 학습된 생성 AI 모델을 활용하여 생성된 AI 산출물이 기존의 저작물과 같거나 유사하다고 판단된다면, 해당 AI 산출물이 해당 저작물의 저작권을 침해한다고 볼 수 있을까요?  먼저, 그림을 그리는 ‘스타일’, ‘화풍’은 저작권법에 의해 보호받는 대상에 해당하지 않음을 짚고 넘어가야 합니다. 따라서 스튜디오 지브리의 애니메이션 작화 ‘스타일’을 모방하여 어떤 이미지를 만들더라도 저작권 침해가 성립할 가능성은은 없습니다. 그런데 단순히 ‘스타일’뿐만이 아니라, 생성된 이미지 자체가 우연히 스튜디오 지브리에서 제작한 애니메이션 중 ‘특정 시점의 작화’와 매우 유사하다면 이 경우는 저작권 침해에 해당할까요? 이 경우 저작권 침해가 성립하기 위해서는 AI 산출물이 기존 저작물을 인식하고 이에 근거하여 만든 것인지(의거성), AI 산출물이 기존 저작물과 같거나 유사하다고 볼 수 있는지(실질적 유사성)를 따져봐야 합니다. 의거성과 실질적 유사성 요건을 만족하는 경우, 해당당 AI 산출물은 원저작물에 대한 저작권 침해에 해당할 가능성이 있습니다.  하지만 대부분의 경우에 ‘지브리 프로필 사진’을 만들기 위해서는 사용자 본인의 사진을 입력하고, 지브리 스타일 이미지를 생성하라는 요청을 보내죠. 따라서 일반적인 경우 입력했던 사진과 유사한 구도를 가지도록 생성된 이미지는 저작권 침해에 해당할 가능성이 낮습니다.  참고로, 어떤 경우에 의거성을 인정할지와 관련하여 판례에 의한 명확한 판단 기준이 존재하지 않습니다. 다만 최근 일본 문화청에 발간한 <AI와 저작권에 관한 고찰>(링크) 에서는 의거성과 관련하여 다음과 같은 기준을 제시하였습니다.사용자가 특정 작품명(예: 센과 치히로의 행방불명)을 명시하거나 원 저작물의 이미지(애니메이션의 특정 시점을 캡쳐한 이미지)를 AI에 입력하여 결과물을 얻은 경우, 의거성 인정사용자가 인식하지 않았지만 AI가 해당 저작물을 학습한 경우, 의거성 추정AI가 학습하지 않고 사용자가 인식하지 않은 경우, 의거성 부정.‘지브리 프로필 사진’이외에 다른 예시도 살펴보도록 하겠습니다. 최근 특정인의 목소리를 학습한 AI 모델을 사용해 보컬 데이터를 생성하고, 반주 데이터와 결합한 ‘AI 커버곡’이 인기를 끌고 있죠. 반주 데이터의 경우 커버곡에 사용된 반주가 원본의 반주와 동일하다면 AI 커버곡을 SNS등에 게시하는 행위는 ‘해당 음악 또는 음반’에 대한 복제 또는 전송행위로 볼 수 있고, 저작권 및 저작인접권 을 침해한다고 판단될 수 있습니다. 커버곡에 사용된 반주가 원본의 반주와 완전히 동일하지 않더라도, 저작권자의 2차적저작물 작성권을 침해한다고 판단될 수 있겠습니다. 보컬 데이터의 경우 AI 모델이 생성한 보컬 데이터 자체는 저작물에 해당하지 않고, 목소리의 주인이 동일한 커버곡을 제작하여 발표하지 않은 한 저작권 침해가 아니라고 판단될 가능성이 높습니다. 다만 저작권을 벗어나 목소리는 개인의 고유한 특성에 해당하는 것이므로 목소리의 주인의 ‘인격권’과 관련해서 별개의 이슈가 발생할 수 있습니다.   참고할 만한 사례로, 최근 중국에서는 성우인 원고가 자신의 음성을 무단으로 사용하여 오디오북을 제작한 피고 미디어 회사 및 소프트웨어 개발자에 대하여 인격권 침해에 의한 손해배상을 주장한 사건이 있었습니다. 2024년 4월 24일 중국 법원은 이 사건에 대하여 원고의 음성과 오디오북 사이에 유사성이 있다고 판단하였고, 피고의 인격권 침해에 의한 손해배상 책임(25만 위안)을 인정하였습니다. 해당 판례는 AI로 생성된 음성에 대하여 인격권 침해를 최초로 인정한 선도적인 판례입니다. AI를 활용한 음성 생성 기술이 넓게 확산되고 있는 지금 상황에서 향후 유사한 사안에 대하여 각국의 법원에서 참고가 될 것으로 판단됩니다. 위에서 살펴본 바와 같이 의도적으로 구체적인 대상(이미지)과 유사한 데이터를 생성하지 않는 이상, 생성 AI 모델을 활용하여 데이터를 생성한 개별 사용자가 타인의 저작권을 침해한다고 판단될 가능성은 낮습니다. 그러나 저작권 이외에 인격권 침해로 인한 법적 책임, 더 나아가 윤리적 책임을 질 가능성이 남아있으므로 항상 주의를 기울이는 것이 바람직하겠습니다. 결론이번 칼럼에서는 AI 산출물을 생성하는 과정에서 타인의 법적 권리를 침해할 가능성에 대하여 살펴보았습니다. 현재 AI 산출물과 관련하여 각국에서 다양한 방향으로 활발한 논의가 진행 중이며, 입법과 관련된 활동 역시 활발하게 진행되고 상황입니다. 한국의 경우 문화체육관광부는 2025년 AI 학습 데이터와 관련된 조항을 추가하여 저작권법을 개정하는 한편 퍼블리시티 관련 법률 제정을 추진할 예정입니다(링크). 따라서 이 주제와 관련된 최종적인 결론은 언제든지 바뀔 수 있으며, 최신 동향을 파악하기 위해서는 해외의 선도적인 판례 및 국내의 법 개정 방향을 계속 추적할 필요가 있습니다. 감사합니다. 저자소개파이특허법률사무소파이특허는 소프트웨어 및 인공지능(AI) 기술 분야에 특화된 특허사무소로, 업계 내에서 AI 특허 전문가 그룹으로 인정받고 있습니다.수아랩, 뷰노, 마키나락스 등 국내 1세대 AI 스타트업들과의 협업을 시작으로, 현재는 노타(Nota), 트웰브랩스(TwelveLabs) 등 유망 AI 기업은 물론 홀리데이 로보틱스와 같은 AI 기반 안드로이드 로보틱스 분야까지 그 전문성을 확장하고 있습니다. 함께 들으면 좋은 강의

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.04.22
  • 조회수131
보유특허가 적은 경우 명세서를 어떻게 읽고, 작성해야 할까

[명세서] 보유특허가 적은 경우 명세서를 어떻게 읽고, 작성해야 할까 파일첨부

기술의 내용을 빠르게 확인하는 명세서 실전 검토법저자 : 변성철 변리사현) 특허법인 위더피플 변리사 (딥러닝, VR, 게임, 빅데이터 기술 관련 출원 및 특허 컨설팅 전문)전) AI 기술 관련 헬스케어 플랫폼 사내 CIPO  요약이번 아티클에서는 보유 특허가 적은 회사에서 현재 경쟁사 또는 미래 경쟁사의 특허 출원 명세서를 확인할 때, 명세서의 어떠한 부분을 중심으로 확인해야 하는지를 정리했습니다. 따라서, 본 아티클에서는 기본적으로, 명세서라는 것은 무엇인지에 대해 간략히 소개하고, 보유 특허가 적은 회사에서 명세서의 어떠한 부분을 확인해야 하며, 반대로 보유 특허가 적은 회사에서 명세서를 작성할 때, 어떠한 부분에 포인트를 잡아야 할 지 간략히 설명하도록 한다.  목차1. 명세서라는 문서의 성격을 아는게 먼저입니다2. 명세서 검토할 때는 기술의 내용을 이 2가지에서 확인합니다3. 명세서 작성할 때는 모호하게 써야 합니다  1. 명세서라는 문서의 성격을 아는게 먼저입니다명세서는 특허 출원을 위해서 출원인이 본인 또는 대리인을 통해 작성하여 행정청인 특허청에 제출하는 문서입니다. 따라서, 명세서는 문서로써 일정한 요건과 형태를 요하게 됩니다. 이러한 일정 요건에 대해서 특허 전문가인 변리사가 본인을 대리하여 명세서를 작성하는 업무를 하며, 출원인은 전문가를 활용하여 특허 출원을 보다 용이하게 수행할 수 있습니다. 이때, 우리가 알아야 할 주요 포인트는 "명세서는 출원된 특허에 대해서 일정 요건에 적합한 지를 판단하여, 특허를 허여할 지 말아야 할 지 판단하는 업무를 수행하기 위한 문서"라는 것입니다. 따라서, 명세서는 1차적으로 이러한 업무를 수행하는 심사관이 읽기 위한 문서입니다. 그러므로, 명세서는 공공의 일반인이 읽기 편하기 쓰기 위한 문서가 아닌 것이죠. 따라서, 보유 특허가 적은 회사의 종사자가 명세서를 읽을 때, 기본적으로 명세서가 쉽게 읽히지 않는 것이 매우 당연합니다. 이러한 점을 전제로 하여 명세서를 봐야 합니다.또한, 명세서는 크게 1) 청구범위 또는 청구항과 이를 뒷받침하는 2) 발명의 설명 부분 크게 2가지로 나눌 수 있습니다. 특허적인 측면에서 중요한 부분은 청구항이 맞습니다. 하지만, 보유 특허가 적은 회사 또는 특허가 아직 익숙치 않은 회사에서 근무하는 비전문가가 전문가가 작성하고, 심사관이 판단하는 부분인 청구범위 또는 청구항에 대해 많은 정보를 습득할 수 있을 지에 대해서는 의문이 생길 수밖에 없습니다. 따라서, 기본적으로 명세서를 바라보는 자세를 함양해야 한다. 명세서를 완전히 이해하고, 이를 곱씹어서 내재화하는 목적으로 바라보는 자세가 아니고, 명세서를 파해치고, 명세서의 구조에 대해서 정의 내리는 자세가 아니다. 그 자세는 반드시 어떠한 기술을 보고, 본 명세서가 작성되었는지 판단하는 것이어야 한다. 즉, 그 포커스는 명세서에 있는 것이 아니라 어떠한 기술에 관한 것이었을까 에 관한 것이다.  2. 어떠한 기술인지는 이 2가지를 확인합니다그렇다면, 명세서에서 어떠한 기술을 담고 있는지, 이 명세서가 어떠한 기술을 전제로 하여 작성되었는지 확인하는 방법은 무엇일까? 즉, 명세서에서 어떠한 부분을 보아야 어떠한 기술을 담고 있는지 쉽게 확인할 수 있을까?  그것은 명세서가 포함하는 도면 중 ‘순서도’와 그 순서도에 대한 ‘발명의 설명’ 부분입니다.  예시 도면을 보고 설명하면, 명세서의 도 1은 통상적으로 기기 장치들의 연결, 또는 그 연결 관계에 대해서 도식화한 경우가 많습니다. 따라서 도 1에 대응하는 발명의 설명 부분 역시 그 연결 또는 연결 관계에 대해서 설명하는 경우가 많습니다.   여기서 도 2 부분을 살펴보면, 본 명세서에서 구현하려는 기술적 특징에 관한 순서도를 확인할 수 있습니다.   이때, 청구범위의 청구항 1항을 살펴보면 도 2의 순서도 내용이 방법 청구항으로 구현됨을 확인할 수 있습니다. 나아가 청구항 1항은 본 명세서의 독립항으로써, 본 명세서의 가장 기본이 되는 기술을 기재한 것으로 확인할 수 있습니다.  그러나, 이러한 청구항 1항을 보고, 기술적 특징이 무엇인지 파악하는 것은 매우 어렵습니다. 그 이유는 청구항 1항은 변리사가 기재한 청구항이며, 특허 명세서에서 주로 활용되는 용어 또는 그 문구 간의 관계로서 기재된 것이기 때문에, 비전문가가 이것만 보고 기술적 특징을 바로 캐치하는 것은 매우 어렵습니다.  따라서, 명세서에서 기술적 특징을 보다 쉽게 캐치하기 위해서는 청구항 1항과 대응되는 순서도 도 2에 대해서 구체적으로 상술하고 있는, 도 2에 대응하는 발명의 설명 부분을 읽어보아야 합니다.  본 명세서에서 설명하자면, 가장 중요한 기술적 특징을 담은 단계는 토큰 교환용 재화를 생성하는 단계와 토큰 교환용 재화를 분배하는 단계라고 볼 수 있습니다. 이 부분에 대한 명세서의 발명의 설명을 확인해보겠습니다.   발명의 설명에서 S300에 부분에 대해서 보다 구체적으로 상술하고 있음을 확인할 수 있습니다. 여기서 토큰 교환용 재화가 어떠한 것인지 설명하고 있으며, 토큰 교환용 재화를 생성하는 주기에 대해서도 구체적으로 상술하고 있습니다. 나아가, 말미 부분에 상기 생성하는 동작에 대해서 도3을 통해 구체적으로 상술함을 기재하고 있는 것을 보면, S300 부분이 결국 본 명세서에서 주 기술적 특징임을 확인할 수 있습니다.  결론적으로, 명세서를 바라볼 때, 도면과 청구항만으로 기술적 특징을 캐치하는 것은 매우 어려운 일입니다. 그러므로, 명세서를 바라볼 때, 기술적 특징을 구현하고 있는 도면(대부분 순서도일 가능성이 높음)을 확인하고, 그 도면에 대해서 구체적으로 상술하고 있는 발명의 설명 부분을 자세히 읽어보아야 합니다.  이 때, 자세히 읽어본다는 것은 발명의 설명에서 순서도가 포함하는 단계 또는 구성 요소의 동작에 대해서, 시간적 순서에 따라 기술이 구현되는 것을 파악하는 것이거나, 발명의 설명에서 순서도가 포함하는 구성 요소가 상호간 유기적으로 어떠한 관계를 가지는 것인지를 명확히 확인하는 것입니다. 한 가지 Tip으로 명세서에서 정의하고 있는 용어 또는 기술적 용어에 대해 General한 용어로 치환하고, 그 후 구성 요소의 동작 또는 유기적 관계를 확인한다면, 발명의 설명 부분에 대해 보다 빠른 시간 내에 의미 파악이 가능합니다. 간혹, 이러한 경우가 있습니다. 도면과 청구항만 대강 훑어본 이후에 본 명세서에서 담고 있는 기술 내용이 파악이 되지 않는다고 말하거나, 이러한 부분을 비용을 써서 변리사에게 외주로서 처리하는 경우가 있습니다. 물론, 명세서 작성이 전문인 변리사가 그 기술적 특징을 파악하는 것이 더 용이하다는 점은 분명합니다. 다만, 명세서에서 집중할 부분을 위주로 잘 살펴보면 비전문가도 기술적 특징에 대해서 더 빠르게 파악할 수 있습니다. 따라서, 꼭 비용을 써서 변리사를 통해 명세서를 파악해야 하는 업무가 아니라면, 간단한 명세서에 대해서는 직접 살펴보고, 기술의 특징도 파악하는 것이 보다 효율적입니다. 3. 명세서 작성할 때는 모호하게 써야 합니다그렇다면, 보유 특허가 적은 회사에서 써야 하는 명세서는 어떠한 명세서일 때가 좋은 명세서일까요? 물론, 이 부분에 대해서는 일괄적으로 정의할 수는 없습니다. 명세서는 특허 출원을 하고자 하는 출원인이 어떠한 상황인지, 예산은 어떠한지, 현재 경쟁하고 있는 시장에서 어떠한 포지션을 취하고 있는 지에 따라 명세서 작성의 그 목적이 상이하기 때문입니다.  다만, 특허 보유 개수가 상대적으로 적은 회사는 어떠한 명세서를 쓰는 것이 효과적일지에 대해 얘기하자면, 1) 기술적 내용이 해석의 여지가 많도록 쓰는 것 2) 기술적 내용을 최대한 모호하게 쓸 것에 집중해야 합니다. 즉, 앞서 명세서에서 발명의 설명 부분을 읽어보고, 기술적 특징을 파악하는 것이 중요하다고 설명했다면, 반대로 나의 명세서를 읽고 어떠한 기술적 특징을 가지고 있는지 파악하지 못하도록, 해석의 여지가 많도록 모호하게 쓰는 것이 중요합니다. 명세서는 기술적 특징을 상세하게 쓰고, 기술적 특징을 일반인에게 이해하기 쉽게 쓰는 것이 아니죠. 명세서는 심사관이 읽고, 추후 특허 소송에서 활용하기 위한 자료인 것이기 때문인데요. 따라서, 보유 특허가 적은 회사에서 명세서 작성 시, 자사 기술을 상세하게 서술해달라 요청하는 것은 적절한 요청이라 할 수 없습니다. 따라서, 보유 특허가 적은 회사에서는 자사 기술을 보다 명확하게 파악하지 못하도록, 발명의 설명을 포함한 명세서 전반적으로 기술적 내용의 해석 여지가 많도록, 모호하고 또 모호하게 써야 합니다.  명세서는 전문가가 작성하는 특정 목적을 가지고 있는 문서입니다. 이번 아티클을 통해 보유 특허가 적은 회사에서는 작성된 명세서에 대한 기술적 특징을 보다 잘 파악하고, 보유 특허가 적은 회사에서 자사 기술에 대한 내용을 명세서로 작성할 때는 기술적 특징을 잘 숨겨서 작성할 수 있기를 바랍니다. 

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.05.27
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특허를 매입하기 전 검토해야 할 2가지

[명세서] 특허를 매입하기 전 검토해야 할 2가지 파일첨부

특허를 매입하기 전 검토할 때 알아야 할 2가지저자 : 변성철 변리사현) 특허법인 위더피플 변리사 (딥러닝, VR, 게임, 빅데이터 기술 관련 출원 및 특허 컨설팅 전문)전) AI 기술 관련 헬스케어 플랫폼 사내 CIPO  요약이번 아티클에서는 특허를 매입할 때 명세서서에서 어떠한 부분을 중점적으로 살펴보아야 하는지, '어디'를 읽고, '무슨 정보'를 파악해야 하는지 알아봅니다. 목차1. 특허 매입의 의미  2. 특허 매입과 관련한 명세서의 키포인트  1. 특허 매입의 의미특허를 매입한다는 것이 어떠한 의미일까요? 특허 시장은 적지 않은 수요자와 판매자를 보유한 시장으로 성장하고 있습니다. 아직은 그 규모가 크다고 볼 수는 없지만, 성장 가능성이 높은 시장으로 평가받고 있습니다. 특허권은 기술에 관한 권리이며, 이에 대해 특허권을 누군가에게 팔고, 수익을 얻을 수 있습니다.  다만, 이러한 시장이 아직까지 폭발적으로 성장하지 못하는 이유 중 하나는 특허권에 관한 금액, 가치를 정확하게 설정하기 어렵기 때문입니다. 특허권에 대한 가격을 특정 값으로 설정할 때, 그 값이 적절한지, 특허권의 가치를 제대로 담고 있는지에 대한 의문이 여전히 존재하기 때문입니다. 따라서, 어떠한 권리를 구매할 때, 가장 중요한 것은 역시 가격이나, 특허 시장에서 특허를 매입할 때, 이러한 가격이 적절한지에 대해서는 구매자 스스로가 그 가격에 대한 확증을 가질 필요가 있습니다. 즉, 다시 말해 특허권을 매입하는 시장에서 특허권을 구매할 때, 전문가에게 특허권을 평가하거나, 가격이 적절하게 설정되었는지를 확인하기 위한 업무를 수임하는 경우가 많지만, 구매자 스스로가 그 의견에만 의존해서는 안된다는 뜻입니다.  따라서, 특허를 매입할 때 특허권의 가치를 담은 가격은 그 가격이 적절하다고 판단되는 의견을 받더라도, 구매자 스스로가 특허권을 구매할 예산 확보가 적절히 이루어질 수 있는지, 비용 지출을 하더라도, 구매자가 향후 부담이 되지 않는지에 대한 의사결정을 보다 적극적으로 하여야 합니다.  또한, 특허 매입의 의미는 주식 투자의 의미하고는 다른 면을 갖습니다. 특허 매입 이후 가격이 다시 올라서, 재판매를 통해 수익을 올리는 행위는 아직까지 특허 시장에서 활발히 이루어지고 있는 것이 아니기 때문입니다. 따라서, 특허를 매입하는 것은  자신의 기술을 보호하고, 향후 경쟁사의 실시 행위를 견제하는 의미로서 이루어지는 경우가 많습니다. 이를 기초로, 특허권을 매입할 때 명세서의 어떠한 부분을 중점적으로 확인하면 좋을지 팁을 몇 가지 살펴보겠습니다. 2. 특허 매입과 관련한 명세서의 키포인트 그렇다면, 특허를 매입할 때, 명세서의 어떠한 부분을 중점으로 확인해야 할까요? 명세서를 살펴보기 전에, 특허를 매입할 때에는 특허권을 매입해야 한다는 것입니다. 특허권이 발생한 것이 아니라, 특허가 단순히 출원중인 경우에도 특허 매입이라는 잘못된 거래를 하는 케이스가 여전히 많습니다. 엄밀히 말해서 특허가 출원중에 있는 것은 특허권에 관한 어떠한 권리도 발생한 것이 아니기 때문에, 특허 매입이라는 용어 자체가 잘못된 것입니다. 이제 특허권을 매입하려 할 때, 명세서에서 중점으로 확인해야 봐야 하는 부분은 2가지인데, 1) 특허권이 설정된 경로, 2) 명세서의 독립항 부분입니다. 1) 특허권이 설정된 경로먼저, 특허권이 설정된 경로라 함은, 특허가 출원돼서 권리가 형성될 때까지 어떠한 과정을 거쳐서 형성되었는지에 대한 것입니다.  <그림 1>그림 1은 키프리스(링크)에서 모든 사람들에게 공개된 자료입니다. 이때, 이러한 특허의 통합행정정보를 확인하면, 출원한 이후 어떤 과정을 통해서 등록되었는지를 확인할 수 있습니다. 여기서 한 가지 팁은 거절이유를 통지하고 보정서를 내는 과정이 적어도 2회 이상이 되는 건에 대해서는 상대적으로 권리범위가 협소할 가능성이 높습니다. 따라서, 권리범위가 협소하다면, 그 특허의 가치를 발휘하기도 쉽지 않을 수 있습니다. 나아가, 통합행정정보에서 거절결정까지 가서 분할출원서를 제출한 이력까지 확인이 된다면, 등록된 권리가 등록받기까지 험난한 과정을 거쳤다고 볼 수 있고, 상대적으로 이러한 경우 권리범위가 협소할 가능성이 높다고 판단할 수 있습니다. 그러므로, 특허를 매입하고자 할 때, 이러한 부분까지 세세하게 확인한다면, 권리범위가 다소 넓은 특허를 찾을 수 있을 것입니다.  2) 명세서의 독립항특허의 매입에서 가장 중요한 것은 역시 권리범위를 구축하는 독립항입니다. 독립항은 특허의 권리범위를 구축하는 가장 중요한 것으로서, 특허의 가치를 평가할 수 있는 기준이 되기도 합니다. <그림 2>그림 2는 어느 등록된 특허의 독립항입니다. 단계가 4개로 구성되어 있어 상대적으로 간단하여 보이지만, 간단해 보일수록 그 권리범위는 매우 넓게 형성된 것으로 볼 수 있습니다. 본 특허는 동행 서비스에 관한 것이지만, 동행 서비스를 어떻게 정의하고 볼 것이냐에 따라 단순히 병원 동행뿐만 아니라, 유아 동행, 여성 안심귀가 서비스 등과 같이 여러 분야에서 그 권리를 행사할 수 있습니다. 따라서, 독립항이 다소 간단히 작성되어 있다고 하여 권리범위가 협소하다고 판단할 수 없으며, 나아가, 본 독립항에서 알 수 있듯이 구체적으로 용어를 자세하게 쓰지 않고, 여러가지 서비스에서 해석될 수 있도록 용어를 작성되어 있는 것도 권리범위 형성에 도움을 줄 수 있습니다.  <그림 3>그림 3은 어느 등록된 특허의 독립항입니다. 본 독립항에서 안저 이미지 획득부가 구체적으로 126개의 좋은 품질 안저 이미지, 69개의 나쁜 품질의 안저 이미지, 22개의 아웃 레이어 이미지를 포함하는 데이터 세트를 획득한다고 기재되어 있습니다. 다만, 이러한 구체적인 이미지 개수는 권리범위를 형성할 때 다소 협소하게 해석될 가능성이 있습니다. 또한, 여기서 좋은 품질, 나쁜 품질이라는 용어가 상황에 따라 해석의 모호성을 가질 수 있는 바, 이러한 부분은 권리범위를 형성할 때, 고려를 해야 하는 것으로 보입니다. 따라서, 특허 매입을 하고자 하는 구매자는 독립항에 대해서 면밀히 살펴보면서, 권리범위가 어떠하고, 어떠한 용어들로서 구현되어 있는 지를 확인해볼 필요가 있습니다. 본 아티클에서 특허를 매입할 때, 특허 매입의 의미가 무엇인지, 특허 매입할 때 2가지로서, 특허가 권리가 형성된 과정, 독립항을 바라보는 방법 등에 대해서 설명하였습니다. 물론, 특허의 가치는 정형화된 수학 공식으로서 매길 수 있는 것은 아닙니다. 다만, 이번 아티클을 통해서 적어도 특허권을 매입할 때, 이러한 부분을 알지 못하는 것과 아는 것은 매우 다르게 다가올 것이라 생각됩니다.         

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.06.24
  • 조회수96
보정된 청구항에서 기술의 포인트와 출원전략 도출하기

[명세서] 보정된 청구항에서 기술의 포인트와 출원전략 도출하기 파일첨부

보정된 청구항에서 기술의 포인트와 출원전략 도출하기 저자 : 변성철 변리사현) 특허법인 위더피플 변리사 (딥러닝, VR, 게임, 빅데이터 기술 관련 출원 및 특허 컨설팅 전문)전) AI 기술 관련 헬스케어 플랫폼 사내 CIPO요약본 아티클은, 최초 기재한 청구항의 독립항과 등록 후 기재된 청구항의 독립항을 비교할 때 어떠한 부분을 중점으로 비교하여 보아야 하는 지 알려드리는 아티클입니다. 목차1. 최초 청구항과 등록 후 청구항의 차이가 말해주는 것 2가지2. 의견제출 과정에서 수정되는 청구항에 대해서 준비할 수 있는 포인트 1. 최초 청구항과 등록 후 청구항의 차이가 말해주는 것 2가지특허는 출원과 동시에 특허권이라는 권리가 생기는 것이 아닙니다. 출원 후 심사과정을 거쳐서, 심사관과의 치열한 의견 다툼 이후, 특허 등록 결정이 송달되고, 특허 결정에 대해서 특허료 납부 및 특허 등록에 대한 의사 결정이 있은 이후, 비로소 특허권이 생성됩니다. 이때, 최초 출원한 특허 출원의 청구항 중 독립항과 등록 이후의 독립항은 그 내용이 동일한 경우가 많지 않습니다. 즉, 심사관의 의견 다툼 또는 의견 게재 과정에서 최초 출원한 청구항은 보정을 통해서 그 내용이 변경되고, 특허권이 발생한 경우, 최초 출원한 청구항과는 다른 내용으로 등록되는 경우가 많습니다. 이 과정은 매우 흔한 과정이며, 최초 출원한 내용대로 등록이 되는 경우는 실무상 거의 없다고 보셔도 됩니다. 그렇다면, 최초 청구항과 등록 후 청구항이 단순히 변경되었다는 의미 말고 또 어떠한 의미를 가질까요? 크게 2가지 정도 추가 의미를 가질 수 있는데, 첫번째는 변경된 내용이 본 출원에서 말하는 가장 중요한 기술적 특징이 될 가능성이 높다는 점입니다. 여기서, 본 출원에서 말하는 가장 중요한 기술적 특징이 될 가능성이 높다고 설명하는 것이지, 무조건 가장 중요한 기술적 특징이 된다고 일률적으로 해석할 순 없습니다. 의견 게재 과정에서 부차적인 내용을 한정하면서, 특허 등록을 이루는 경우도 없지 않기 때문입니다. 따라서, 최초 출원한 청구항과 등록된 청구항을 비교할 때, 달라진 부분이 이 발명에서 말하고자 하는 기술적 특징이 될 가능성이 높겠다는 스탠스로 바라보시면 좋습니다. 두번째는 등록 특허에서 최초 청구항과 등록 후 변경된 내용은 심사관이 진보성을 인정한 부분이라는 점입니다. 즉, ‘등록된 특허에서 어떠한 부분이 심사관에게 진보성을 어필하여 등록이 되었을까?’라는 질문의 답을 할 수 있는 부분이며, 추후 이 부분에 대해서 다른 방면으로 기술 개발한다거나, 이 부분에 대한 구체적인 기술적 진보를 이룬다면, 또 다른 특허를 창출할 수 있는 가능성이 높다는 의미입니다. <그림 1> 그림 1의 예시를 보면, 그림 1은 어느 공개된 특허의 최초 출원된 청구항 제1항입니다. 보통 청구항 제1항이 독립항이 되기 때문에, 최초 출원한 청구항과 등록된 특허의 청구항을 비교하기 위해서는 제1항을 보는 것이 일반적입니다.  <그림 2> 그림 2는 그림 1의 특허의 등록된 청구항입니다. 보면, 결정 데이터가 현재 시점의 주식 거래 행위를 판단하고, DQN 유닛의 에이전트 수에 대한 구체적인 예시, DQN 유닛 아키텍쳐의 마지막 레이어에 관한 구체적인 한정 등을 살펴볼 수 있습니다. 따라서, 이 부분이 본 발명에서 말하고자 하는 기술적 특징이 될 가능성이 높습니다. 즉, 본 발명은 강화학습 알고리즘 기반 자동 주식 거래 방법에 대해서 기재하고 있으며, 이 때, 활용하는 강화학습 알고리즘 중 DQN, 구체적인 DQN 유닛, 그 구성요소에 대해서 기술적 특징으로 하는 것으로 볼 수 있습니다. 더 나아가, 이 특허를 출원한 출원인은 단순히 주식 자동 거래 서비스만 제공하는 것이 아니라, 실제 딥 러닝 모델 아키텍쳐에 대해서도 지식이 있는 출원인으로 해석할 수 있으며, 이 발명을 출원 또는 발명한 자는 딥 러닝 모델 아키텍쳐에 지식이 높음을 캐치할 수도 있습니다.  2. 의견제출 과정에서 수정되는 청구항에 대해서 준비할 수 있는 포인트 그렇다면, 이렇게 최초 출원과 수정되는 청구항, 즉 등록된 청구항 간의 차이는 매우 중요할텐데 출원인은 이러한 과정에 대해서 어떻게 준비할 수 있을까요? 보통 이러한 차이는 업무를 위임받은 대리인인 변리사가 행하는 경우가 많고, 출원인은 그 업무에 대해서 익숙치 않기 때문에 어떻게 준비해야 하는 지 모르는 경우가 많습니다. 따라서, 이러한 경우 몇 가지 팁을 가지고 있다면, 수정되어 등록되는 청구항에 대해서 보다 준비할 수 있을 것입니다. 첫째로, 구성 요소를 한정하는 내용의 Depth입니다.  다시 그림 2에서 DQN 유닛의 구체적인 아키텍쳐 및 마지막 레이어를 한정하는 것은 딥 러닝 기술 전체적으로 봤을 때, 그 Depth가 깊은 과정입니다. 따라서, 이러한 보정으로 등록된 청구항은 그 권리범위가 다소 협소하게 해석될 수 있습니다. 왜냐하면, DQN 유닛 아키텍쳐에 대해서 이 내용 그대로 실시하여야, 권리행사를 할 수 있는 가능성이 있기 때문입니다. 따라서, 보정 시, 수정할 때의 그 Depth가 너무 깊지 않고 적절하게 한정할 수 있도록 출원인은 면밀히 확인할 필요가 있습니다.둘째로, 등록을 도모하였다면, 보정한 내용에서 일부는 다시 분할출원의 독립항으로서 특허 포트폴리오를 구축할 가능성이 있는 지 살펴보는 것입니다.다시 그림 2를 살펴보면, 여기서 상기 밀집 계층, 밀집 계층 이후 아웃 계층, 최종 밀집 계층으로 구성되어 있는데, 상기 부분은 권리범위를 행사하기 협소할 수 있으므로, 상기 부분을 제외하고, 분할출원을 진행함으로서, 권리범위를 다시 리사이징 할 수 있는 기회를 면밀히 살펴보아야 합니다. 따라서, 마지막 레이어 부분과 추가적인 발명의 설명에서 본 발명에서 기술적으로 주장할 수 있는 부분을 독립항으로 기재하여 분할출원을 진행하는 것도 특허 포트폴리오를 구현할 수 있는 하나의 방법이 됩니다.  보다 구체적으로 상술하면, 특허 등록 시, 수정된 부분은 결국 심사관이 그 부분에 대해서 신규성 또는 진보성을 부정하지 않아서 등록된 것이기 때문에, 심사관은 그 부분에 대해서 기술적 특징으로 인정하고 있다고 판단하며, 이 때, 이 부분과 추가적인 기술적 내용을 포함하여 진행하면, 분할출원의 그 등록 가능성도 조금은 확보할 수 있다고 판단할 수 있습니다. 본 아티클에서는 최초 출원한 청구항과 등록된 청구항과의 비교, 등록하기까지 수정되는 청구항에서 출원인이 준비할 수 있는 포인트에 대해서 상술하였습니다. 이 부분은 일률적으로 판단하거나, 어떠한 법칙이라 볼 수는 없고, 실무상에서 활용할 수 있는 하나의 팁이 될 수 있겠습니다. 본 아티클을 통해 출원 후 통상적으로 발생하는 의견제출통지에 과정에서 등록 청구항으로 가는 업무를 수행할 때 조금의 도움이 되시기를 바라겠습니다. © 2025 patspoon 아티클 콘텐츠 All rights reserved. 이 글이 흥미로우셨다면, 다른 글도 추천해요!경쟁사 대응, 침해 검토할 때 명세서 쉽게 읽는 팁 4가지 자세히 보기 보유특허가 적은 경우명세서를 어떻게 읽고, 작성해야 할까 자세히 보기

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.07.01
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경쟁사 대응, 침해 검토할 때 명세서 쉽게 읽는 팁 4가지

[명세서] 경쟁사 대응, 침해 검토할 때 명세서 쉽게 읽는 팁 4가지 파일첨부

변리사가 아니라면 경쟁사 대응, 소송 대비는 4가지만 명세서에서 읽으면 됩니다.저자 : 변성철 변리사현) 특허법인 위더피플 변리사 (딥러닝, VR, 게임, 빅데이터 기술 관련 출원 및 특허 컨설팅 전문)전) AI 기술 관련 헬스케어 플랫폼 사내 CIPO  요약이번 아티클에서는 대리인에게 요청하긴 애매하지만, 직접 보기엔 막막한 분들을 위한 명세서 읽기의 키포인트를 전달합니다. 경쟁사의 기술을 한눈에 보는 법, 소송/분쟁 대비할 때 청구항을 해석하는 법, 소송을 발생했을 때 명세서에서 '어디'를 읽고, '무슨 정보'를 파악해야 하는지 알아봅니다. 목차1. 경쟁사 보유특허 검토 시간을 단축하는 키포인트 2. 소송과 관련하여 알고 있어야 할 명세서 키포인트  1. 경쟁사 보유특허 검토 시간을 단축하는 2가지 키포인트 경쟁사의 보유 특허를 검토할 때, 명세서에서 어떠한 부분을 주요 포인트로 하여 살펴보면 보다 효과적일까요? 이것은 경쟁사의 특허를 체크하는 상황이 어떠한 상황이냐에 따라 달라집니다. 따라서 본 아티클에서는 이러한 상황을 2가지로 분류하여 설명하도록 합니다.  먼저 1) 경쟁사의 보유 특허를 라이트하게 살펴보는 상황입니다. 즉 경쟁사와 아직 소송이나 분쟁은 일어나지 않았지만, 경쟁사가 어떠한 특허를 보유하고 있는 지, IP 포트폴리오를 어떻게 구축하고 있는 지 확인하는 경우입니다. 이 때, 명세서를 바라보는 것은 Specialist 같이 보는 것이 아닌 Generalist처럼 특허를 바라보아야 합니다. 즉, 경쟁사의 보유 특허를 전부 다 넓게 살펴보는 것이 중요한데, 이 때 특허 명세서의 발명의 명칭과 기술분야를 기초로 살펴보는 것이 중요합니다. 보통, 명세서에는 발명의 명칭과 기술 분야에서 본 명세서가 어떠한 기술을 담고 있는 지를 간략히 설명하고 있기 때문에, 이를 기초로 경쟁사 보유 특허를 넓게 확인하는 것이 중요합니다. 상기 예시를 보면, 상기 예시의 특허 권리자는 게임 회사인데, 발명의 명칭을 보면 탈중앙화 지갑 서비스, 전자지갑에서 게임을 관리, 게임 내 재화 획득에 따른 시장 내 가상 화폐 가치 변동성 등에 관해 포함하고 있습니다. 즉, 이러한 부분을 살펴보면, 상기 특허 권리자가 게임 내에서 어떠한 기술을 중점으로 특허 포트폴리오를 구축하고자 하는지 알 수 있습니다. 두번째로는 2) 경쟁사와 특정 특허 관하여 소송 또는 분쟁이 일어날 가능성이 높은 상황입니다. 이러한 상황은 경쟁사가 어떠한 특허를 기준으로, 내용증명 또는 경고장을 보낸 경우일 수 있습니다. 이 때, 이러한 특허에서 봐야 할 부분은 단연 청구항입니다. 발명 명세서에서 권리범위를 구축하는 것은 청구항에서 시작해서 청구항으로 끝납니다. 따라서, 청구항의 내용을 기준으로 경쟁사와 분쟁 국면이 달라지는 것이기 때문에, 이 때에는 청구항 중심으로 명세서를 살펴보아야 합니다. 다만, 청구항을 구체적으로 해석하고, 권리범위를 상정하는 부분은 특허 전문가인 변리사가 보다 잘 수행할 수 있으나, 본 아티클에서 청구항을 해석하는 방법에 대한 팁을 소개하고자 합니다. 통상적으로, 특허 출원이 이루어지면, 최초 청구항 그대로 등록되는 경우는 매우 드뭅니다. 그렇다면, 1차 의견제출통지 또는 2차 의견제출통지를 통해, 보정을 진행하게 되고, 최초 청구항과 등록 청구항 간의 차이가 발생하게 됩니다. 바로 이 차이점을 중심으로 청구항을 해석하는 방법이 하나의 팁이 됩니다.<그림 1> 먼저, 이 예시를 살펴보면 그림 1은 본 등록 특허가 출원할 때 최초 청구항 1항에 대한 내용입니다. <그림 2>이후, 그림 2를 살펴보면, 그림 2는 이 등록 특허가 궁극적으로 등록된 청구항 1항을 확인할 수 있습니다. 즉, 최초 출원 시 청구항에서 상기 이중 시퀀스 딥 러닝 모델을 한정하는 내용을 보정하여 등록된 것을 확인할 수 있습니다. 그렇다면, 본 특허의 기술적 특징은 이중 시퀀스 딥 러닝 모델에 관한 구체적인 아키텍쳐에 있음을 확인할 수 있습니다. 그 이유는 보정을 할 때는 심사관이 거절한 부분에 대해 본 특허가 포함하고 있는 기술이 다른 선행 문헌과는 상이하고 진보적임을 주장하는 것이 통상적이기 때문입니다. 따라서, 이러한 방법을 통해 본 등록 특허의 기술적 특징이 어디에 있음을 보다 편리하게 확인할 수 있습니다.  2. 소송과 관련하여 알고 있어야 할 명세서 키포인트그렇다면, 실제 소송이 발생한 경우, 특허 명세서의 어떠한 부분에 키 포인트를 두고 살펴보아야 할까요? 실제 소송이 발생한다면, 3가지를 주목해봐야 합니다. 그 3가지는 1) 청구항의 권리범위 해석, 2) 청구항의 권리범위를 기초로 회피 설계 여부 판단, 3) 회피 설계안이 명세서 발명의 설명 부분에 대응될 지 여부 판단으로 볼 수 있습니다. 이 때, 명세서를 통해 설명할 수 있는 부분은 3번 부분입니다. 즉, 1번과 2번 부분은 소송이 일어나면 통상적으로 전문가를 통해서 안내 받는 부분이라 충분히 인지하고 있을 가능성이 높으나, 3번 부분은 정확하게 인지하지 모르고 있을 부분입니다. 보다 구체적으로, 설명하면 소송이 일어나면, 특허권을 기초로 침해 주장을 받는 자는 특허권을 무효로 하는 적극적 대응을 하는 것이 일반적입니다. 이 때, 특허권을 무효로 하는 특허 심판 중 하나인 특허 무효 심판이 발생하면, 일정 요건을 만족하는 기간에 특허 정정이라는 프로세스를 특허권자가 수행할 수 있습니다. 특허 정정은 청구항을 발명의 설명 내의 범위에서 보정 또는 수정하는 것입니다. 그러므로 특허 소송이 일어나면, 특허권을 기초로 침해 주장을 받는 자는 현재 청구항뿐만 아니라 추후 특허 정정을 통해서 청구항이 보정될 때 구현될 수 있는 권리범위까지도 고려해서 비침해 주장을 하는 것이 바람직합니다. 그렇다면, 이러한 부분을 발명의 설명 즉 명세서에서 어떠한 부분에 주목해야 알 수 있을까요? 이에 대한 답은 청구항의 종속항 부분을 설명하고 있는 발명의 설명 부분, 나아가 종속항 부분을 설명하는 발명의 설명 중 종속항에는 구현되지 아니한 발명의 설명 부분을 주목해서 확인해야 합니다.  본 청구항 4항과 5항은 어떠한 출원 특허의 종속항입니다. 이 때, 객체와의 임계 거리를 산출하는 단계와 임계 거리 이내로 객체 차지 게이지를 제공하는 단계가 종속항의 기술적 특징임을 알 수 있습니다. 이 때, 상기 단계에 대해서 구체적으로 상술하고 있는 발명의 설명 부분을 확인하면    단락 0063, 0064 부분을 확인할 수 있습니다. 여기서 객체가 사용자 단말(100)로 제공될 때 객체 하단부 방향으로 임계거리를 설정하나, 상기 임계 거리가 객체 상단부 또는 좌, 우측에 설정될 수 있다고 기재하고 있는 바, 종속항에 기재되어 있는 내용 이외로 임계 거리는 객체 하단부 방향 또는 상단부 방향, 좌, 우측 방향으로 모두 설정될 수 있음을 확인할 수 있습니다. 따라서, 이러한 내용에 대해서 비침해 주장을 하여야 하는 당사자는 만약 임계 거리를 객체 하단부 하단부 방향이 아니라 다른 방향이다라고 주장한다면, 적절하지 않은 주장이 될 수 있습니다. 본 예시에서 살펴본 바와 같이 종속항에서 현재 구현하고 있지 아니한 부분은 특허 무효 심판 과정에서 청구항에 권리범위로서 구현될 가능성이 있는 바, 특허권을 기초로 침해 주장을 받는 자는 이러한 부분까지 고려하면서 비침해 주장을 하여야 하고, 회피 설계에 대한 전략에 기초로 자료로 삼아야 합니다. 본 아티클에서 경쟁사의 보유 특허를 바라볼 때, 명세서의 어떠한 부분을 주요 포인트로 하여 확인해야 하는지, 경쟁사와 소송이 시작되려 할 때, 또는 이미 경쟁사와의 소송이 시작된 경우 경쟁사의 명세서에서 어떠한 포인트를 확인해야 대비할 수 있는 지에 대해 상술하였습니다. 명세서는 단순히 특허 기술과 관련된 내용을 포함하고 있는 기술 소개서가 아닙니다. 따라서 이번 아티클을 통해, 소송과 관련하여 명세서가 가지고 있는 숨은 의미들에 대해 보다 쉽게 파악할 수 있기를 기대해 볼 수 있겠습니다.        

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.06.17
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엑셀로 특허정보 분석할 때 유용한 함수 3가지

[분석] 엑셀로 특허정보 분석할 때 유용한 함수 3가지 파일첨부

특허 분석에 가장 많이 사용하는 툴, 엑셀(EXCEL)!분석 실무에 속도를 내기 위해 함수를 자유자재로 활용하는 역량이 중요하죠. 하지만 엑셀을 처음 마주했거나, 필요 함수를 모른 채 데이터 분석에 투입된다면 막막함이 앞서실 거에요. 그런 분들을 위해 '특허 데이터를 정비하고 분류할 때, 반드시 알아야 하는 엑셀 함수 3가지를 준비했습니다. 목차1. 기술코드와 매칭되는 기술분야를 자동으로 채우기 위한 함수식2. 제1출원인과 대표출원인을 추출을 위한 함수식3. 패밀리국가 수를 추출하기 위한 함수식  Q ] 유효특허 DB(데이터베이스)에 작성된 기술코드와 매칭되는 기술분야를 자동으로 채우고 싶어요 A ] XLOOKUP을 사용해보세요! 정비 함수 예시함수 활용법(튜토리얼)유효특허 DB 시트에 표를 생성하고 기술분류체계를 입력합니다.기술분야를 대, 중, 소로 구분하기 위한 분류 칼럼을 시트에 생성합니다.생성한 대, 중, 소분류 칼럼 셀에 XLOOKUP 함수와 자동채우기를 활용해서 아래 영상과 같이 값을 채웁니다.🔽 영상을 따라 실습해보세요! TIPXLOOKUP 함수는 엑셀 2021 또는 MS365 사용자에게만 제공되고, 엑셀 2021 또는 MS365 사용자가 아닌 경우, VLOOKUP 함수를 사용해 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.XLOOKUP 함수를 정확하게 쓰기 위해서는 엑셀의 상대참조와 절대참조에 대한 이해가 필요합니다. 자동채우기를 할 때 참조에 따라 오류가 나타날 수 있기 때문입니다.XLOOKUP과 자동채우기로 입력된 값은 함수로 입력되어 있습니다. 모든 값을 채운 뒤에는 텍스트로 변경해두어야 데이터에 문제가 생기더라도 오류가 발생하지 않습니다. (입력된 값 전체를 선택, 복사 > 붙여넣기 옵션 중 ‘값’을 선택) Q ] 출원 분석을 하기 위해서 제1출원인과 대표출원인을 추출할 땐 어떤 함수를 써야 하나요?A ] IFERROR, LEFT, FIND 함수의 조합을 사용해보세요. 정비 함수 예시설명출원인과 관련한 2개의 필드(출원인, 현재권리자)를 기준으로 우선순위 정비합니다🔽 영상을 따라 실습해보세요! TIP출원인 필드 또는 제1출원인 필드가 있는데 왜 대표출원인을 다시 가공해야 할까요? 하나) 특허 데이터 제공 사이트마다 상이할 수 있으나, 출원인 정보가 없는 경우도 있습니다. 둘) 위 그림처럼 둘 이상의 출원인 정보가 있을 경우 제1출원인을 추출해야 합니다. Q] 시장확보력 분석을 위해 패밀리국가 수를 추출할 때 어떻게 함수식을 써야 하나요?A] LEN, SUBSTITUTE, SEARCH 함수를 사용합니다. 정비 함수 예시설명의뢰 기관의 분석 기준에 따라 다르겠지만 'EPO 심플패밀리' 기준으로 정비하는 것이 일반적이므로 'EPO심플패밀리 국가별 문헌수' 필드를 기반으로 'WO'를 제외한 국가의 수를 카운팅합니다.🔽 영상을 따라 실습해보세요!   patspoon이 준비한 이번 아티클, 도움이 되셨나요?특허 데이터 정비, 시각화, 지표 계산에 필요한 함수를 모은 템플릿을 받아 보시려면엑셀 특허 분석 기초를 마스터하는 [엑셀 특허 분석 강의]를 확인해 보세요🧐   

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.03.28
  • 조회수115
AI 생성물 저작권, 어디까지 인정되나? 법적 쟁점 총정리!

[분쟁] AI 생성물 저작권, 어디까지 인정되나? 법적 쟁점 총정리! 파일첨부

생성형 AI, 저작권 법적 쟁점 총정리저자 : 파이특허법률사무소 본 아티클은 PI IP LAW (파이특허법률사무소)에 기고받은 아티클입니다. 심도있는 AI 인사이트, 워트인텔리전스와 파이특허법률사무소가 함께합니다. 요약AI 산출물에 저작권이 인정되는지 여부'와 관련하여 각국에서 이루어지는 논의 및 판례를 소개하고, AI 산출물이 저작권법 이외의 다른 법을 통해 보호될 수 있는지 분석하는 칼럼 --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------최근 인터넷을 서핑하다 보면 인공지능을 활용한 멋진 이미지들이 눈에 띄곤 합니다. 생성형 AI(Generative AI)의 발달 및 보급을 계기로, AI를 사용해 자신만의 이미지를 만들어내고 이를 웹에 올려 사람들의 반응을 즐기는 사람들도 부쩍 많아진 것 같습니다. 그러나 한편으로는 미드저니와 같은 AI를 사용하여 생성한 데이터 즉 ‘AI 산출물’들을 법과 윤리를 통해 보호하거나 규율하는 것과 관련된 논의는 크게 진전이 없어 보입니다. 본 칼럼에서는 가상의 사례를 재구성하여, AI 산출물의 권리와 관련된 내용을 설명하고자 합니다. 목차1. 내가 만든 AI 그림을 타인이 무단으로 사용한다면 저작권 침해를 주장할 수 있을까?2. AI '산출물'을 저작권으로 볼 수 있는 근거는?3. AI 산출물을 위한 '프롬프트'는 저작권으로 볼 수 있을까?4. 저작권법 이외의 다른 법률에 의한 보호를 주장할 수 있을까?5. 결론 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1. 내가 만든 AI 그림을 타인이 무단으로 사용한다면 저작권 침해를 주장할 수 있을까? 사례: A는 그림을 그리는 데 전문적인 지식을 가진 것은 아니지만, 미드저니(Midjourney)라는 AI 모델을 사용하여 자신이 원하는 이미지를 만드는 것이 취미입니다. 어느 날 A는 인터넷에 자신이 생성한 이미지가 B에 의해 출처가 잘려나간 채 자신의 허락을 받지 않고 유포되는 것을 발견합니다. A는 단단히 화가 났고, 각종 수단과 방법을 동원하여 자신의 이미지에 대한 권리를 지키고 B에게 법의 심판을 받게 하고자 합니다. A가 B를 저작권 침해로 고소한다면 받아들여질 수 있을까요? 우선, 저작권 침해가 성립하기 위해서는 ‘유효한 저작권’이 존재해야 합니다. 즉 A가 B를 저작권 침해로 고소하기 위해서는 A가 생성한 이미지가 ‘저작물’로 인정되어야 합니다. 대한민국의 현행 저작권법에서는 보호대상이 되는 ‘저작물’은  ‘인간의 사상 또는 감정을 표현한 창작물’을 의미한다고 규정하고 있으며, ‘저작자’는 ‘저작물을 창작한 자’라고 정의하고 있습니다. (저작권법 제 2조 1호, 2호)  따라서, 현행법의 해석상 인간이 아닌 AI가 만들어낸 결과물 자체에 대해서는 원칙적으로 저작물성이 인정되지 않으며, 저작자의 요건이 ‘저작물을 창작한 자’이므로 자연인이 아닌 AI에 대하여 저작자로서의 지위가 인정될 수도 없습니다. 또한, AI 산출물 자체가 ‘저작물’로 인정되지 않으므로 AI 산출물을 생성해낸 사용자도 저작자로서의 지위가 인정되지 않습니다. 다만 AI 산출물에 수정, 증감, 편집 또는 배열 등의 작업을 통해 인간이 창작성이 부가된 경우에 해당 부분에 대해서는 저작물성을 인정하고 있으나, 이 경우에도 인간의 창작성이 부가된 부분에 대해서만 저작물로서 인정받을 수 있습니다.  관련 사례를 살펴보면, 국내에서는 2022년 7월 한국 음악 저작권 협회에서 AI 산출물을 저작물로 인정할 수 없다는 이유로 AI 프로그램이 작곡한 6곡의 노래에 대한 저작권료 지급 중단 결정을 한 사례가 존재합니다.  또한 미국에서는 생성형 AI 프로그램 개발자가 ‘인간의 개입 없이’ AI가 만든 결과물의 저작권 등록을 시도하였으나 미국 저작권청이 이를 거부한 사건이 있었습니다. 개발자는 저작권청의 결정에 불복하여 소송을 제기하였으나, 2023년 8월에 미국 법원은 AI 산출물의 저작권을 인정할 수 없다는 취지의 판결을 내놓았습니다. 위와 같이 현재까지 대한민국과 미국을 포함한 각국의 사례를 보면, AI를 창작의 ‘주체’로 보되, 주체가 인간이 아니므로 AI 산출물은 저작물이 아니며, AI의 사용자에게 저작권자의 지위 또한 인정할 수 없다는 입장입니다.  요약하면 AI 산출물에는 저작권이 없으므로 저작권 침해 또한 발생하지 않고, 위 사례에서 B가 A의 저작권을 침해하였다고 인정되지 않을 가능성이 높습니다. 그러나, AI를 창작의 ‘주체’로 판단하는 것이 전세계적으로 공통된 견해인 것은 아닙니다. 생성형 AI를 사용하는 다수의 사람들은 AI는 자신이 시간을 들여 작성한 프롬프트를 입력받아 이미지 형태의 결과물을 생성하는 ‘도구’라고 인식하며, 자신이 AI 산출물의 주인이라는 인식을 가지고 있습니다. 사례에서 소개한 A 또한 ‘자신’의 그림을 B라는 타인이 무단으로 사용했다고 인식하고 있습니다. 이런 입장에서 본다면 AI 산출물은 저작권이 있다고 판단될 수 있을까요? 이와 관련하여 아래에서는 최근 중국에서 공개된 판례 몇 가지를 소개하고, AI 산출물이 저작권이 있다면 어떤 근거로 가능한지에 대한 논거를 분석하도록 하겠습니다.  2. AI '산출물'을 저작권으로 볼 수 있는 근거는? 1) 페이린 사건(京0491民初239号)원고 ‘페이린 로펌’이 법률 데이터분석 프로그램을 활용하여 보고서(“AI 저작물”)를 작성하여 이를 공식계정에 업로드 하였고, 피고는 원고의 허가 없이 해당 보고서를 자신의 블로그에 게재하면서 원고의 서명과 서론 등을 삭제였습니다. 이 사건에서 원고는 피고가 ‘원고의 저작물인 보고서에 대한 저작권을 침해하였다’고 주장했습니다. 이에 대하여 중국 법원은 ①보고서에 포함된 “도형”에 대해서는 “다른 소프트웨어를 사용하더라도 사용자가 일반적인 도형 유형을 이용하여 데이터를 전시하면 그 표현 형식도 동일한 바, 보고서 내의 도형은 도형 작품에서 요구하는 독창성(창작성) 요구에 부합하지 않는다”는 것을 이유로 원고에게 저작권을 인정하지 않은 반면, ②보고서 내용에 해당하는 어문 저작물에 대해서는 표현 형식과 내용의 독창성을 근거로, 창작과정에서 창작자의 창작행위가 있었음을 인정하여 원고에게 저작권이 있음을 밝혔습니다. 2) 스테이블 디퓨전 사건(京0491民初11279号)원고가 오픈소스 소프트웨어인 스테이블 디퓨전을 사용하여 프롬프트를 입력하는 방식으로 그림을 생성하여 중국 플랫폼 “샤오홍수”에 게재하였고, 피고는 원고의 허가 없이 원고의 워터마크를 삭제한 뒤 피고의 SNS에 게시하였습니다. 원고는 피고의 행위가 원고의 저작권을 침해한 것이라고 주장하였습니다. 이 사건에서, 중국 법원은 원고가 스테이블 디퓨전을 사용하여 생성한 그림의 저작권을 인정하였으며, 그 논거로 ①’그림을 그리기 위한 기본 모델을 선택한 것, 입력한 제시어, 매개변수의 설정 등 모든 행위가 원고의 경험과 지력(지적노력)이 투입된 지력활동(창작활동)에 해당’하고, ②’이같은 창작활동으로 그림에 원고의 개성이 표현되었는 바 독창성도 있음’을 제시하였습니다. 스테이블 디퓨전을 사용하여 생성한 그림의 저작권 존부에 대하여, 중국 법원은 아래와 같이 구체적인 논거를 제시하고 있습니다. “위탁자가 수탁자에게 위탁하여 미술 작품을 완성하는 것과 인공지능 모델을 이용하여 작품을 만드는 것을 비교하면, 수탁자에게는 자유의지가 있어 그림 작업을 하는 과정에서, 수탁자의 선택과 판단이 개입되나(즉 수탁자는 도구가 아니라 창작의 주체에 해당한다), 인공지능 모델을 이용하여 미술 작품을 완성하는 것은 본질적으로 사람이 도구를 이용하여 창작활동을 하는 것과 같다.”[(2023)京0491民初11279号 판결이유 중] 3) 드림라이터 사건(粤0305民初14010号)원고가 지능형 글쓰기 지원 프로그램인 ‘드림라이터’를 활용하여 기사를 작성 및 공표하였고, 피고가 원고의 허가 없이 해당 기사를 게시하였습니다. 이 사건에서 중국 법원은 스테이블 디퓨전 사건과 비슷한 논거를 통해 원고의 기사에 저작권이 있다고 판단하였습니다. 구체적인 판결의 논거는 아래와 같습니다. “AI를 활용한 글의 창작과정과 일반 어문작품의 창작과정의 차이는 이 사건 글의 생성을 위해 내린 선택과 글의 실제 작성 사이에 시간적 간격이 존재한다는 점인데, 이는 원고가 사용하는 도구(인공지능) 자체가 구비한 특성에 의하여 결정되는 것 뿐이다.”[(2019)粤0305民初14010号 판결이유 중] 현대의 상업 일러스트레이션의 경우, 다수의 일러스트레이터들이 창작을 위해 그래픽 태블릿(액정 태블릿, 펜 테블릿 등)을 사용합니다. 일러스트레이터가 펜을 들고 디스플레이(태블릿 영역) 위에 선을 그리면, 디스플레이에 설치된 센서가 펜의 위치와 압력을 전기 신호로 변환하고, 태블릿의 프로세서가 전기 신호에 대응되는 데이터를 만들고, 디스플레이의 픽셀의 색을 바꾸어 그 데이터를 표시합니다. 이 과정에서 필연적으로 지연 시간이 발생합니다. 그러나 우리는 그래픽 태블릿을 ‘그림을 그리는 도구’로서 분명히 인식하고 있습니다. 위 판결에서 중국 법원은 AI 또한 인류가 지금까지 사용해 온 도구와 본질적으로 다르지 않고, 단지 입력과 출력 사이에 시간적인 간격이 다른 도구보다 더 긴 차이가 있는 정도라고 판단한 것입니다. 위에서 소개드린 세 사건 모두 중국 법원은 중국 저작권법과 중국 저작권법 실시조례에 따른 “작품”을 구성하기 위해서는 ‘독창성’을 가질뿐만 아니라 ‘자연인’이 창작하여야 한다는 원칙을 밝히되, 검증과정을 통해 AI 산출물에 창작자의 개성화된 선택, 판단, 경험 등 지력활동(창작활동)이 개입되어 있는지를 개별적으로 판단하여야 한다고 명시하여, 원칙적으로 다른 국가의 저작권법과 유사한 기준을 제시하였습니다. 그러나 중국 법원은 AI를 종래에 인간이 사용하던 것과 본질적으로 다르지 않은 하나의 “도구”의 관점으로 보고, AI 산출물을 일정 조건 하에서 저작권이 있다고 판단하였습니다. 종합적으로 한국을 포함한 주요 국가에서는 AI 모델을 산출물을 생성하는 주체의 입장으로 보고 저작물로서의 성격을 부정한 반면, 중국에서는 AI 모델을 인간의 창작성을 구현하는 도구의 관점에서 보아 저작물로 인정하고 있습니다. 이러한 관점의 차이가 저작물성 여부에 대한 판례의 태도에 영향을 미친 것으로 판단됩니다. 중국을 제외한 국가에서는 아직 공식적인 사례가 없으나, AI를 창작의 주체로 볼 것인지 도구로 볼 것인지에 대하여는 양쪽 입장이 모두 나름의 논거를 지니고 있는 것으로 판단됩니다. 이와 관련해서는 향후 추가적인 논의가 많이 필요하고, 논의의 결과에 따라 A가 겪은 일에 대한 결론 또한 바뀔 여지가 있어 보입니다. AI 산출물이 저작권법에 의한 보호를 받을 수 없다면, AI 산출물을 만드는 데 사용하였던 프롬프트는 저작권법에 의한 보호를 받을 수 있을까요?  3. AI 산출물을 위한 '프롬프트'는 저작권으로 볼 수 있을까? 현재 AI 산출물을 생성하기 위한 프롬프트는 주로 문자와 기호의 조합으로 표현되고, 그 자체가 목적이 아닌 AI 모델에 입력되어 특정 결과를 얻기 위한 지시문의 일종입니다. 따라서 프롬프트가 우리 저작권법 상 ‘컴퓨터프로그램저작물’에 해당되는지를 검토해 볼 수 있습니다.  한편 미국의 저작권 관련 규정들은 “short phrase” 즉 타인이 쉽게 떠올릴 수 있거나 관용적인 짧은 어구에 대하여는 저작권을 부정하고 있습니다. 한국의 저작권 관련 판례에서도 저작물의 내용을 압축하여 표시하거나 선전효과 등을 목적으로 짧은 문장으로 표시한 결과물 즉 ‘제호’에 대하여는 저작권을 인정하지 않고 있습니다(대법원 1977. 7. 12. 선고 77다90 판결 등). 이러한 저작권 관련 법령 및 판례의 추세를 볼 때, ‘short phrase’ 내지는 ‘제호’로 인식될 정도로 길이가 짧은 프롬프트에 대하여는 저작권이 인정되지 않을 가능성이 높다고 판단됩니다.  그러나 최근 서비스되고 있는 인공지능 모델들은 입력할 수 있는 프롬프트의 길이 제한이 지속적으로 완화되고 있습니다. 예를 들어 OpenAI에서 개발한 GPT-4 모델의 경우 최대 8192개의 토큰을 입력으로 받을 수 있습니다. 이는 A4 용지 기준으로 약 12~15 페이지 정도의 분량에 해당하는 상당히 긴 길이입니다. 이를 고려할 때, ‘short phrase’나 ‘제호’의 수준을 넘어 충분한 길이를 갖춘 한편 창작성이 인정되는 프롬프트의 경우에는 저작권이 인정될 가능성이 있다고 할 것입니다. 그러나 현재는 프롬프트의 저작권과 관련하여 공식적인 견해를 밝힌 곳은 없는 상황입니다.  지금까지 내용을 볼 때, A가 AI를 사용하여 생성한 그림에 대해 저작권을 주장한다면 대한민국이나 미국 등 많은 나라에서 이 주장이 받아들여질 가능성이 낮고, 그림을 생성하기 위해 작성한 프롬프트의 저작권을 인정받을 수 있을지도 불투명합니다. 그렇다면, A가 생성한 그림이 다른 법률에 의해 보호받는 것은 가능할까요? 4. 저작권법 이외의 다른 법률에 의한 보호를 주장할 수 있을까? 1) 데이터 기본법에 의한 보호 여부2022.4. 20. 시행된 ‘데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법’(이하 ‘데이터 기본법’)은 ‘데이터생산자가 인적 또는 물적으로 상당한 투자와 노력으로 생성한 경제적 가치를 가지는 데이터(‘데이터자산’)를 공정한 상거래 관행이나 경쟁질서에 반하는 방법으로 무단 취득·사용·공개하거나 이를 타인에게 제공하는 행위, 정당한 권한 없이 데이터자산에 적용한 기술적 보호조치를 회피·제거 또는 변경하는 행위 등 데이터자산을 부정하게 사용하여 데이터생산자의 경제적 이익을 침해하여서는 아니 된다’고 규정하고 있습니다(데이터기본법 제12조 제2항). 그러나 동시에 데이터기본법에서는 구체적인 ‘데이터자산’의 부정사용 등 행위에 관한 사항은 부정경쟁방지법에서 정한 바에 따른다고 규정하고 있습니다(제12조 제3항). 데이터 기본법의 위임에 따른 부정경쟁방지법상 ‘데이터 부정사용행위’는 해당 부정경쟁행위에 의해 보호되는 데이터의 범위를 데이터 기본법의 경우보다 좁히고 있습니다. 즉 개정 부정경쟁방지법 제2조 제1호 카목은 부정경쟁방지법에 의해 보호되는 데이터를 “데이터 기본법 제2조 제1호에 따른 데이터 중 업(業)으로서 특정인 또는 특정 다수에게 제공되는 것으로, 전자적 방법으로 상당량 축적ㆍ관리되고 있으며, 비밀로서 관리되고 있지 아니한 기술상 또는 영업상의 정보”에 한정하고 있습니다. 또한 규율하는 행위도 접근권한 없는 자의 부정취득 등의 행위, 접근권한 있는 자의 부정한 목적 사용 등의 행위, 데이터 보호를 위한 기술적 보호조치 무력화’로 데이터 기본법의 ‘누구든지 공정한 상거래 관행이나 경쟁질서에 반하는 방법으로 무단 취득·사용·공개’하는 행위보다 그 범위가 축소되어 있습니다. 해당 조항을 고려하면, 온라인에서 불특정 다수를 상대로 공개되는 경우가 대다수인 개별 AI 산출물의 경우 ‘특정인 또는 특정 다수에게 제공되는 것’이라고 판단될 가능성이 낮으며,  ‘상당량 축적ㆍ관리되는 정보’에 해당한다고 판단될 가능성 또한 낮습니다. 결과적으로 AI 산출물은 부정경쟁방지법 제2조 제1호 카목에 의해 보호되는 데이터가 아니라고 판단될 가능성이 높습니다. 또한 데이터 기본법이 부정경쟁방지법에 보호 대상 데이터의 구체적인 범위를 위임하였으므로, AI 산출물의 부정한 사용은 데이터 기본법의 적용 또한 받지 않을 가능성이 높습니다. 2) 부정경쟁방지법에 의한 보호 여부현행 부정경쟁방지법은 제2조 제1호 (파)목에서 ‘그 밖에 타인의 상당한 투자나 노력으로 만들어진 성과 등을 공정한 상거래 관행이나 경쟁질서에 반하는 방법으로 자신의 영업을 위하여 무단으로 사용함으로써 타인의 경제적 이익을 침해하는 행위’를 일반적인 부정경쟁행위로 규정하고 있습니다. AI 산출물에 대하여 위 규정을 적용할 수 있을까요? 현재 학계에서는 현행 부정경쟁방지법의 일반 부정경쟁행위는 다른 부정경쟁행위에 대한 보충적 일반행위로 보는 견해가 일반적입니다. 판례의 입장 또한 “특별한 사정이 없는 이상 (가) 내지 (자)목에서 정하고 있는 행위유형에는 해당하나 위 각 목에서 정하고 있는 부정경쟁행위로 인정되기 위한 요건을 갖추지 못한 행위에 대하여는 (차)목에 의한 부정경쟁행위(현행 (파)목의 일반 부정경쟁행위)로 함부로 의율하여서는 아니 된다”고 판시하여, 일반 부정경쟁행위의 적용 범위를 제한하는 입장입니다.  그러나 위에서 살펴본 바와 같이 AI 산출물의 타인에 의한 무단 사용은 부정경쟁방지법 제2조에서 구체적으로 나열한 행위에 해당하지 않습니다. 결과적으로 AI 산출물의 타인에 의한 무단 사용에 대하여 부정경쟁방지법 제2조의  (파) 목이 적용됨을 주장할 여지는 있어 보입니다. 종합적으로 볼 때, A는 생성한 그림에 대하여 부정경쟁방지법에 구체적으로 명시된 부정경쟁행위 금지조항에 의한 보호를 받을 수 있는 가능성은 낮으나, 부정경쟁방지법 제2조 제1호 (파)목에 근거한 보호를 주장해볼 수 있습니다. 3) 민법상 일반불법행위(민법 제750조) 적용 여부개별법에 의한 보호를 받지 못하는 경우, 보충적으로 민법상 일반불법행위책임의 성립 여부를 검토해 볼 수 있습니다. 민법상 일반불법행위책임이 성립하기 위해서는 ①가해자의 고의 또는 과실 ②위법성 ③가해자의 책임능력 ④손해 발생이라는 요건이 만족되어야 합니다. 타인이 AI 산출물을 무단으로 사용한 경우, ②위법성 과 ④손해 발생 요건이 문제될 수 있습니다. ④손해 발생 요건과 관련하여, AI 산출물을 유료로 판매하고 있거나 AI 산출물이 이용자의 인격권과 관계가 있는 경우, 타인의 AI 산출물 무단 사용이 AI 산출물을 제작한 사람의 입장에서 ‘손해’라고 주장해볼 여지가 있습니다. ②위법성 요건과 관련하여, 일반불법행위의 경우 현행법상 명시적으로 보호되는 법익뿐만 아니라 전체 법질서를 고려하여 위법성의 여부를 판단하는 것이 일반적입니다. 또한 한국 법원은 ‘불법행위 성립요건으로서의 위법성은 관련 행위 전체를 일체로만 판단하여 결정하여야 하는 것은 아니고, 문제가 되는 행위마다 개별적·상대적으로 판단하여야 할 것’ 이라는 입장으로 위법성에 대한 정형화된 판단 기준은 제공하고 있지 않습니다. AI 산출물의 경우, 유료로 판매되는 경우라면 타인의 무단 사용이 제작자의 일반적인 재산권을 침해하는 위법한 행위임을 주장해볼 수 있습니다. 또한 당장 AI 산출물이 유료로 판매되는 경우가 아니더라도, 향후 AI 산출물 제작과 관련하여 제작자가 얻을 수 있는 잠재적인 재산권(AI 산출물에 제작자의 크레딧을 남기는 행위 등으로 발생하는 명성)을 침해하는 위법한 행위임을 주장해볼 수 있습니다. 따라서, 타인이 AI 산출물을 무단으로 사용하는 행위는 민법 제750조 소정의 일반불법행위에 해당할 여지가 있으며, 이 경우 AI 산출물의 제작자는 일반불법행위로 인한 민사적 책임을 물을 수 있습니다.   5. 결론  위에서 각 법령의 적용 여부를 살펴본 바, A의 케이스에서 B가 AI 산출물인 이미지를 무단으로 사용하는 행위에 대해서는 저작권법, 데이터 기본법 또는 부정경쟁방지법에 규정된 구체화된 금지규정에 의한 보호를 주장하기는 힘든 것으로 판단됩니다. 그러나 B가 AI 산출물을 무단으로 사용하는 행위는 부정경쟁방지법 제2조 제1호 (파)목의 일반 부정경쟁행위 또는 민법 제750조 소정의 일반불법행위에 해당될 가능성이 있고, AI 산출물의 제작자인 A는 B에게 부정경쟁행위에 의한 손해배상 또는 민법상 불법행위에 의한 손해배상책임을 주장할 수 있는 것으로 판단됩니다. 지금까지, A의 입장에서 자신이 생성한 AI 산출물을 무단으로 사용한 B에게 자신의 권리를 주장할 수 있는 방법에 대해 알아보았습니다. 그런데, 과연 A와 같이 AI를 활용하여 AI 산출물을 생성하는 과정에서 다른 창작자들의 법적인 권리를 침해하는 일은 없을까요?  다음 칼럼에서는 AI 산출물을 획득하는 과정에서 법적으로 문제될 수 있는 요소들을 열거하고 분석한 내용을 공유드리도록 하겠습니다. 많은 관심 부탁드립니다. 파이특허법률사무소파이특허는 소프트웨어 및 인공지능(AI) 기술 분야에 특화된 특허사무소로, 업계 내에서 AI 특허 전문가 그룹으로 인정받고 있습니다.수아랩, 뷰노, 마키나락스 등 국내 1세대 AI 스타트업들과의 협업을 시작으로, 현재는 노타(Nota), 트웰브랩스(TwelveLabs) 등 유망 AI 기업은 물론 홀리데이 로보틱스와 같은 AI 기반 안드로이드 로보틱스 분야까지 그 전문성을 확장하고 있습니다.  

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.05.13
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[반도체특허분쟁 ②] 중소 소부장 업체들의 글로벌 특허 공세 대응법 4가지

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이번 아티클은 이기성 변리사님의 (특허법인 주연 KRP 대표 변리사) 기고 콘텐츠로 작성되었습니다. patspoon에 IP 인사이트 콘텐츠를 기고하고 싶으신 분들은 언제든지 patspoon으로 문의해 주세요 :)  미국과 중국의 패권 경쟁 심화와 인공지능(AI) 반도체의 부상 등 급격한 변화를 겪고 있는 반도체 산업 환경은 특허 분쟁의 양상을 크게 바꿔놓고 있습니다. 이러한 산업 환경 변화 속에서 반도체 패러다임의 전환은 특허 분야에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 이런 상황 속에서 국내 반도체 기업들의 전략적인 행보가 중요해지고 있습니다.  이번 아티클 시리즈에서는 총 2부작으로 반도체 특허 분쟁의 동향과 한국 기업들의 대응방안에 대한 인사이트를 다뤄보고자 합니다. 이번 아티클에서는 소부장 분야에서의 특허 분쟁 동향과 1, 2탄을 아울러서 한국 기업의 대응전략에 대해 이야기를 나눠보려 합니다.  같이 읽어보면 좋은 콘텐츠[반도체특허분쟁 ①] AI 메모리 전쟁의 서막, NPE를 앞세운 특허 공세 심화 목차1. 미국 반도체 공장 건설과 미국 시장 진출2. 미국 디스커버리 제도 및 특허 분쟁의 증가3. 글로벌 반도체 장비 업체의 거세지는 특허 공세4. 한국의 중소 소부장 업체들의 글로벌 특허 공세 대응법 4가지  1. 미국 반도체 공장 건설과 미국 시장 진출미-중 반도체 전쟁에서, 미국은 미국 내 반도체 생태계 복구를 결정하였고, CHIPS법을 통해서 이에 대한 지원체계를 구체화하였습니다. 특히 역점을 둔 것은 미국 내 반도체 제조 기반 조성을 위한 대규모 지원금 및 인센티브입니다. 그 결과, 삼성전자와 TSMC가 미국 내 공장 건설을 확정했고, SK 하이닉스와 인텔도 공장 건설을 추진 중입니다.  한국 소부장 분야의 밸류 체인의 중심에는 삼성전자와 SK 하이닉스가 자리하고 있습니다. 삼성전자의 미국 반도체 공장 건설에 따라, 한국의 중소 소부장 업체의 상당수도 미국 시장에 진출할 것으로 예상되고 있는데요. 올해 7월에 미국에서 개최된 ‘SEMICON WEST 2024’ 행사에서 한국 기업들이 미국에 이어 두번째로 많은 규모로 참가했다는 점도 미국 진출에 대한 한국 소부장 업체의 관심을 반영하는 것으로 볼 수 있습니다.  2. 미국 디스커버리 제도 및 특허 분쟁의 증가반도체 기술은 국가핵심기술로 보호받고 있으며, 반도체가 제조되는 FAB 내로 들어가는 것은 철저히 통제됩니다. 이는 특허침해 소송에서 반도체 관련 기술은 침해 입증을 위한 증거 확보가 특히 어렵다는 것을 의미합니다. 불편하지만, 그동안 한국의 소부장 업체들이 글로벌 장비 업체의 특허 공격에서 비교적 자유로웠던 것은 이러한 반도체 분야의 증거 확보의 어려움에 기댄 측면이 큽니다. 2020년 논의가 시작된 한국형 디스커버리 제도의 도입에 한국의 소부장 업체들이 반대의 목소리를 낸 것도, 용이한 증거 확보가 자칫 글로벌 반도체 장비 업체의 특허 공세로 이어지지 않을까 하는 염려에 기인합니다. 앞서 살펴본 바와 같이, 미-중 반도체 전쟁으로 인하여 반도체 제조의 중심이 한국-중국-대만의 동아시아에서 미국으로 확장됨에 따라, 한국의 소부장 업체들도 미국 시장에 진출할 것으로 예상됩니다. 이는 곧 한국 소부장 업체들이 미국의 디스커버리 제도에 직접 맞부딪치게 된다는 것을 의미하죠. 한국 소부장 업체가 한국에서 납품하는 설비 등이 미국에 수출할 설비 등과 크게 다를 바 없다는 전제 하에, 글로벌 반도체 장비 업체들은 미국에서 디스커버리 제도를 활용하여 침해 증거를 획보하고, 확보된 증거를 바탕으로 한국에서도 특허 소송을 제기할 가능성이 높습니다. 이는 후발 주자에 속하는 한국의 소부장 업체들에게 큰 위협이 될 것입니다. 3. 글로벌 반도체 장비 업체의 거세지는 특허 공세미국 증권위원회 자료에 따르면, 2024년 3분기 글로벌 반도체 장비 업체인 ‘어플라이드 머티리얼즈’(AMAT)의 지역별 매출 비중은 중국, 한국, 미국이 각각 32%, 16%, 16%입니다. 또다른 글로벌 반도체 장비 업체인 ‘램 리서치’(Lam Research)의 지역별 매출 비중 역시 이와 유사한 37%, 18%, 12%이죠. 글로벌 반도체 장비 업체에게 한국은 매우 중요한 시장으로, 한국 소부장 업체의 기술 자립은 막아야 할 과제입니다. 한국 소부장 업체를 대상으로 하는 글로벌 업체의 특허 공세는 이미 시작되었습니다. 올해 11월, 램 리서치는 한국 소부장 업체인 SMT를 대상으로 한 한국 특허소송에서 최종 승소하였습니다. 해당 대법원 판결은 간접침해를 이유로 기업의 1년 매출의 절반 수준인 34억의 손해배상액 책임을 인정하였다는 점에서 상당한 파란이 예상됩니다. 이외에, 램 리서치는 한국의 PSK, 원세미콘, 비씨엔씨를 대상으로도 소송 진행 중입니다.  특허청에 따르면, 글로벌 반도체 장비 업체의 특허 등록 건수가 최근 2년간 2배로 급증하고 있습니다. 이는 향후 한국 소부장 업체를 대상으로 한 글로벌 업체의 특허 공세가 더욱 심화될 것임을 의미합니다. 그리고, 곧 한국 소부장 업체의 미국 진출은 글로벌 업체의 특허 공세를 더욱 가속화할 것입니다. 4. 한국의 중소 소부장 업체들의 글로벌 특허 공세 대응법 4가지앞서 살펴본 바와 같이, 메모리 분야와 소부장 분야 모두 특허 분쟁이 확산될 것으로 예상됩니다. 이중, 삼성전자를 필두로 하는 메모리 분야는 세계 최고 수준의 특허 포트폴리오와 우수한 특허 대응 역량을 바탕으로, 지금처럼 잘 대응할 것으로 예상됩니다.  문제는 기술적 후발주자이면서 특허 대응 역량이 상대적으로 부족한 한국의 중소 소부장 업체들입니다. 격화되는 글로벌 반도체 장비 업체의 특허 공세 속에서, 한국 소부장 업체들은 큰 어려움을 겪을 수 있습니다. 소부장 업체들이 이러한 상황에 대비하기 위해선 4가지 관점에서 전략 검토가 필요합니다. 1) 공격 특허의 확보글로벌 반도체 장비 업체들의 특허 공세에 대응하기 위해서는, 특허 공세에 맞대응할 수 있는 공격 특허를 반드시 확보해야 합니다. 특히, 글로벌 반도체 장비 업체의 매출 비중이 중국, 한국, 미국 순이라는 점을 고려하여, 한국 이외의 미국 및 중국에서도 공격 특허를 반드시 확보하도록 노력해야 합니다. 이러한 공격 특허가 확보되어야, 글로벌 반도체 장비 업체들의 특허 공세에 맞서 크로스 라이센싱 등의 대응 전략을 모색할 수 있다. 2) CA, 분할출원, reissue 등의 전략적 활용일반적으로, 특허 기술이 공격 특허에 해당할 가능성이 여부는 출원 시 보다는 등록 시점에 알 수 있는 경우가 많습니다. 따라서, 한국의 소부장 업체는 특허 등록 시점에서 해당 특허 기술이 글로벌 반도체 장비 업체들에 의하여 사용되고 있는지 확인해야 합니다. 만약 특허 기술이 글로벌 반도체 장비 업체에 의해 사용되고 있거나 사용될 가능성이 높다면, 경쟁사 제품에 매칭되는 권리범위를 가질 수 있도록 국가별 특유 제도를 전략적으로 활용해야 합니다.  예를 들어, 미국의 경우, NOA 이후에 CA 등을 적극적으로 활용할 필요가 있습니다. 또한, 필요한 경우에는, reissue를 통해서 이미 등록된 특허에 대해서도 권리범위 확대도 시도하는 것도 고려해야 합니다. 한국과 중국의 경우에는 미국의 CA나 reissue 제도가 없기 때문에, 분할출원을 통하여 경쟁사 제품과 매칭할 수 있는 권리범위 확보를 시도할 수 있습니다. 특히, 중국의 경우에는, 실용신안과 특허의 two track을 통하여 공격 특허를 확보하는 방안도 고려할 수 있습니다.  3) 고품질 명세서의 작성당연한 말이지만, 좋은 공격 특허 확보의 기본 전제는 고품질의 명세서입니다. 아무리 좋은 기술이라고 하더라도, 낮은 품질의 명세서로는 좋은 권리범위를 확보할 수 없습니다. 심지어 중국 특허청의 경우, 삼성전자가 중국 업체의 중국 핵심 표준 특허를 무효 시켰을 때에 낮은 품질의 명세서로 인하여 우수한 기술의 중국 특허를 무효로 심결할 수밖에 없었다는 평석을 내놓은 적도 있습니다. 따라서, 한국의 소부장 업체들도 삼성전자 등의 고품질 명세서를 벤치마킹하고, 전략적으로 명세서를 작성함으로써, 핵심 기술을 보호할 필요가 있습니다. 4) 경쟁사 특허 분석 및 회피 설계의 진행글로벌 반도체 장비 업체의 특허 공세에 대응하기 위해서는, 글로벌 반도체 업체의 관련 특허를 분석하고, 회피 설계를 진행하는 것이 필요합니다. 다만, 이는 특허 역량이 부족한 중소 업체에게는 현실적으로 쉽지 않죠. 다행히 정부에서는 이러한 중소 업체의 어려움을 인식하고, 경쟁사 특허 분석 및 회피 설계에 필요한 전문적인 컨설팅을 지원하고 있습니다. 몇 가지 사업을 안내드리겠습니다. 한국특허전략개발원의 지재권 연계 연구개발 전략지원 사업(소부장) (링크)지역지식재산센터(RIPC)의 IP 나래 사업(링크)한국지식재산보호원의 특허분쟁대응전략 사업(링크) 특허 역량이 부족한 중소 소부장 업체는 이러한 정부 사업에 지원하여 도움을 받는 것도 고려할 수 있겠습니다.  지금까지 살펴본 바와 같이, 반도체 산업 환경의 급격한 변화로 인하여, 국내 기업들의 전략적 행보 및 이를 뒷받침할 수 있는 특허 전략이 어느때보다 중요해졌습니다. 특히, 국내 소부장 업체들에 있어서, 이는 위기이자 기회일 수 있습니다. 아무쪼록, 본 글이 국내 기업들의 특허 전략 수립에 조금이나마 도움이 되었으면 합니다.  © 2024 patspoon 아티클 콘텐츠 All rights reserved.

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.03.28
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변리사가 알려주는 특허 실무의 3가지 본질

[명세서] 변리사가 알려주는 특허 실무의 3가지 본질 파일첨부

여러분은 특허 실무를 어떻게 정의하시나요? 많은 분들이 '발명을 보호하는 권리'나 '발명과 자연법칙을 이용한 기술적 사상을 차작으로 고도화한 것'이라고 답할 것 같은데요. 정우성 변리사가 22년 동안의 현업 경험을 바탕으로 특허 실무를 조금 다른 관점에서 바라보고 있다고 말합니다. 오늘은 정우성 변리사가 생각하는 특허 실무의 3가지 본질을 여러분께 전달 드리겠습니다.목   차 1. 특허 실무의 3가지 본질은? 2. 좋은 특허 실무의 핵심은?  1. 특허 실무의 3가지 본질은?첫번째, 특허 실무는 아이디어입니다.특허 실무는 생각을 다룹니다. 여기서 말하는 생각은 혁신적인 아이디어를 말합니다. 법에서는 '아이디어'라는 용어를 사용하지 않지만, 발명보다 아이디어라는 용어가 실생활에 더 친숙합니다. 특허 실무에서 다루는 아이디어는 신규성과 진보성이 필수적으로 충족돼야 하지만 상당히 주관적인 영역이기 때문에 현실적으로 정의하기 쉽지 않습니다. 따라서 아이디어는 돈이 되거나 돈 벌 기회를 만들어내는 데 기여하는 아이디어를 말합니다. 즉, 시장성을 갖춘 생각이 특허 실무에서 다루는 아이디어라고 할 수 있습니다. 두번째, 특허 실무는 표현입니다.특허 실무는 발명자의 생각을 논리정연하게 표현하는 과정입니다. 특허법의 규정에 따라 특허 문서를 작성해야 하며, 잘못된 표현은 좋은 아이디어를 망칠 수 있습니다. 발명자의 생각이 명확히 전달되고, 실무자가 표현한 내용이 발명자가 이해할 수 있도록 해야 합니다. 특허 실무자는 타인의 생각을 논리정연하게 표현한다는 점에서 자신의 의견이나 생각을 표현하는 작가나 기자와는 다릅니다. 생각의 주체와 표현의 주체가 분리되어 있기 때문에, 이를 일치시키기 위해 특허 실무에서는 의사소통이 필수적입니다. 셋째, 특허 실무는 비즈니스 실무입니다. 특허 실무는 비즈니스 활동의 일환입니다. 기발한 아이디어는 누구나 생각할 수 있지만, 아이디어가 시장에서 가치를 가지려면 권리화 과정에서 많은 노력이 필요합니다. 특허 신청 비용과 이익을 얻기 위한 활동들이 모두 시장 활동의 일환입니다. 특허 실무는 단순한 법적 절차를 넘어서, 시장에서 성공하기 위한 전략적 활동입니다.2. 좋은 특허 실무의 핵심은?특허실무의 3가지 본질에 대해 설명드렸는데요. 여러분이 특허 실무 시 이 3가지 본질은 반드시 반영되어 있어야 합니다. 문서의 분량, 독창성, 신속성, 기술 수준 등 여러 요소들은 실무적으로 참고 대상에 가깝고, 이 요소들의 중요도는 상황에 따라 변경될 수 있습니다.하지만 발명자와 실무자의 의사소통, 내가 작성한 특허문서의 논리, 작성한 이 문서를 본 사람이 이해할 수 있어야 한다는 점, 마지막으로 특허문서가 시장의 주체가 발전하는 데 기여해야 한다는 점은 꼭 지켜져야 할 좋은 특허 실무의 핵심이라고 할 수 있습니다.  관련 강의 <정우성 변리사에게 배우는 명세서 작성법>변리사, 명세사, 특허 실무자라면 반드시 알아야 할 특허명세서 작성법! 청구항 작성 전략부터 도면 작성법, 발명 가이드 샘플까지 모두 제공하는 정우성 변리사의 온라인 직강지금 바로 확인하세요!  

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.03.28
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[반도체특허분쟁 ①] AI 메모리 전쟁의 서막, NPE를 앞세운 특허 공세 심화

[분쟁] [반도체특허분쟁 ①] AI 메모리 전쟁의 서막, NPE를 앞세운 특허 공세 심화 파일첨부

이번 아티클은 이기성 변리사님의 (특허법인 주연 KRP 대표 변리사) 기고 콘텐츠로 작성되었습니다. patspoon에 IP 인사이트 콘텐츠를 기고하고 싶으신 분들은 언제든지 patspoon으로 문의해 주세요 :)  미국과 중국의 패권 경쟁 심화와 인공지능(AI) 반도체의 부상 등 급격한 변화를 겪고 있는 반도체 산업 환경은 특허 분쟁의 양상을 크게 바꿔놓고 있습니다. 이러한 산업 환경 변화 속에서 반도체 패러다임의 전환은 특허 분야에도 큰 영향을 미치고 있습니다. 이런 상황 속에서 국내 반도체 기업들의 전략적인 행보가 중요해지고 있습니다.  이번 아티클 시리즈에서는 총 2부작으로 반도체 특허 분쟁의 동향과 한국 기업들의 대응방안에 대한 인사이트를 다뤄보고자 합니다. 이번 아티클에서는 메모리 분야에서의 반도체 패러다임의 변화와 이에 따른 특허 분쟁 동향을 살펴보겠습니다. 다음 아티클에서는 소부장 분야에서의 특허 분쟁 동향과 1, 2탄을 아울러서 한국 기업의 대응전략에 대해 이야기를 나눠보려 합니다.  같이 읽어보면 좋은 콘텐츠[반도체특허분쟁 ②] 중소 소부장 업체들의 글로벌 특허 공세 대응법 4가지 목차1. 미-중 반도체 패권 전쟁과 특허 소송 지역의 확대2. AI 메모리 시장의 성장과 특허 전략의 변화3. NPE를 통한 특허 소송 대리전의 확산  1. 미-중 반도체 패권 전쟁과 특허 소송 지역의 확대반도체 기반의 첨단 기술은 경제는 물론 국가 안보에도 큰 영향을 미칩니다. 따라서, 미-중 패권 전쟁의 핵심은 미-중 반도체 갈등이라고 할 수 있죠. 미국은 미국 내에서 반도체 설계부터 생산에 이르는 반도체 생태계를 완벽하게 복구하고, 중국에 대해서는 제재를 가하여 기술 발전 속도를 늦추려 하고 있습니다. 다만, 미국은 중국 반도체 생태계의 붕괴까지는 원하지 않는 것으로 보입니다. 미국의 대중국 제재는 18nm 이하의 DRAM 장비, 128단 이상의 NAND 장비, 16/14nm 이하의 로직 칩 등의 첨단 기술에 초점이 맞추어져 있습니다. 이에 따라, 중국은 미국이 제재를 가하지 않는 구형의 레거시 분야에 투자를 집중하고 있고, CXMT, YMTC 등의 중국 기업이 거대한 자국 시장을 바탕으로 글로벌 메모리 시장에서 주요 플레이어로 빠르게 부상하고 있습니다.  한편, 중국 메모리 업체의 등장은 특허 소송의 전장이 미국에서 중국까지 확장될 수 있음을 시사합니다. 예를 들어, 2017년 마이크론이 미국에서 중국 DRAM 업체인 JHICC를 상대로 영업비밀 도용 혐의로 미국 법원에 제소하자, JHICC는 2018년 중국에서 마이크론을 특허침해 혐의로 제소했습니다. 양 기업은 2023년 12월 합의로써 소송을 종료했습니다. 다른 예로, 2016년 삼성전자와 중국 화웨이의 특허 소송 당시, 화웨이는 미국과 중국에서 동시에 삼성전자를 제소하였습니다. 최근 중국 NAND 업체인 YMTC는 2023년 11월과 2024년 7월에 마이크론을 상대로 미국에서 특허침해를 이유로 제소하였습니다. YMTC와 마이크론의 소송의 경우, 해당 YMTC의 특허들이 중국에서 더 넓은 권리범위로 등록되었다는 점, 그리고 마이크론의 중국 매출 비중이 여전히 높다는 점을 감안할 때에, YMTC의 중국 법원의 제소는 전략적 선택 사항일 뿐으로 보입니다. 2. AI 메모리 시장의 성장과 특허 전략의 변화최근 HBM과 같은 AI 메모리 시장이 급격히 성장함에 따라, 메모리 시장은 범용 메모리와 AI 메모리로 재편되고 있습니다. 범용 메모리는 스마트폰, 모뎀 등에 범용적으로 사용되는 메모리로써, 쉽게 이야기하면 미리 생산한 반도체를 누구에게나 판매하는 방식의 메모리를 말합니다. 약 10년전부터 범용 메모리 시장이 삼성전자, SK 하이닉스, 마이크론의 3사 체제로 전환된 이후, 3사는 특허 기술에 대해서는 서로를 공격하기 보다는 방어적인 전략을 취하였고, 크로스 라이센싱을 통해 특허를 공유하는 등 대체로 협력적인 관계를 유지하였습니다.  그러나, 최근 AI 메모리 시장이 성장함에 따라, 이러한 협력 관계에 균열의 조짐이 나타나고 있습니다. AI 메모리는 엔비디아와 같은 몇몇 기업이 시장의 90% 이상을 장악하고 있는 AI 칩에 사용되는 메모리로, 엔비디아와 같은 독과점 기업이 요구하는 기능과 성능에 맞도록 제작된 맞춤형 메모리에 가깝습니다. 수요처가 몇몇 기업으로 한정되다 보니, 3사 사이의 경쟁이 점점 더 치열해지고 있고, 특허를 통해 다른 기업을 공격하려는 움직임이 2023년 마이크론으로부터 시작되고 있습니다. 3. NPE를 통한 특허 소송 대리전의 확산2024년 6월, 미미르 IP가 마이크론 및 마이크론의 제품을 사용하는 델, HP, 테슬라 등을 상대로 미국에서 특허침해를 이유로 제소하였습니다. 미미르 IP는 SK 하이닉스로부터 1500여 개 반도체 관련 특허를 넘겨 받은 한국계 NPE로 알려져 있는데요. 이에 앞서, 마이크론은 2023년 3월에 미국계 NPE인 ‘로드스타 라이선싱 그룹’(Lodestar Licensing Group)에 151건의 미국 반도체 특허를 이전하였습니다. 이 때문에, 마이크론 역시 NPE를 통해 SK 하이닉스에 조만간 특허 소송을 제기할 가능성이 높아 보입니다. 메모리 반도체는 스마트폰 등의 IT 기기의 부품에 해당합니다. 따라서, 특허 소송 시에, 특허 기술이 적용된 메모리를 생산하는 메모리 제조사뿐만 아니라, 이를 사용하여 IT 기기를 제조하는 완제품 업체도 침해 당사자로 특정할 수 있습니다. 다만, 특허권자인 메모리 제조사가 완제품 업체를 제소하는 것은 미래의 잠재 고객사를 제소한다는 점에서는 부담이 되죠. 이 문제를, 메모리 업체들은 NPE를 활용한 특허 소송 대리전으로 해결하기로 결정한 것으로 보입니다. 특허 소송 전문 싸움꾼인 NPE가 참전했다는 점에서, 메모리 업체 사이의 특허 분쟁은 더욱 격화될 것으로 예상됩니다.  © 2024 patspoon 아티클 콘텐츠 All rights reserved.

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.03.28
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(1편) OpenAI 특허 총정리 : OpenAI, 권리범위 극대화 전략으로 시장경쟁에 나서다

[특허전략] (1편) OpenAI 특허 총정리 : OpenAI, 권리범위 극대화 전략으로 시장경쟁에 나서다 파일첨부

OpenAI 특허 전략의 특징 : 계속출원 제도 200% 활용으로 만드는 권리범위저자 : 파이특허법률사무소 본 아티클은 PI IP LAW (파이특허법률사무소)에 기고받은 아티클입니다. 심도있는 AI 인사이트, 워트인텔리전스와 파이특허법률사무소가 함께합니다. 요약그간 특허를 확보하는 것에 다소 소극적이던 OpenAI가 2024년에만 13건의 등록특허를 확보하면서, 본격적인 특허활동을 개시했습니다. OpenAI의 특허들은 그간 OpenAI의 서비스들이 성공적으로 다뤄왔던 텍스트와 이미지 관련 특허들이 주축이나, API 연동, 음성 데이터 및 비디오 데이터를 다루는 기술들도 포함하고 있습니다. 이번 시리즈에서는 OpenAI 등록특허들에 대한 심화분석을 제공합니다.  에디터의 코멘트 Open AI는 단순한 ‘방어 목적’의 특허 출원을 넘어, 빠르게 등록을 완료하고 권리화를 확정 짓는 데 집중하고 있습니다. OpenAI는 2024년 하반기 들어 집중적으로 예산을 투입하며 특허 확보에 속도를 내고 있습니다. 이러한 행보는 AI 기술 경쟁은 이미 지나갔고, 비슷해지는 기술 수준에서 이제는 누가 더 빨리 시장을 선점하고, 제도 안에서 우위를 확보하느냐의 시장경쟁이 고도화 될 것으로 예상됩니다. 이제 글로벌 AI 기업들의 기술력은 특허라는 이름의 무기로 전환되고 있으며, 특허는 더 이상 기술 종속물이 아니라, 사업 전략의 핵심 수단이 되고 있다는 점에서 OpenAI의 출원 러시는 중요한 시그널로 볼 수 있습니다. 이번 시그널, AI 특허 전문가 그룹인 파이특허법률사무소가 심층 분석 시리즈로 풀어냈습니다.시리즈의 첫번째 아티클에서는 OpenAI 특허 전략의 특징적인 부분을 간략하게 짚으며 출발합니다.  --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------  1. 특허 활동의 본격화: OpenAI의 전환점 대화형 언어모델 ChatGPT를 만든 기업 OpenAI는 그간 특허를 확보하는 활동에 비교적 소극적인 것으로 알려져 있었습니다. 그런데 OpenAI가 2024년에만 13건의 등록 특허를 확보했습니다.  지금의 상황은 OpenAI가 우선심사 신청까지 하며 시간과 돈을 들여 '특허 방어선'을 다지고 있는 국면, 즉 AI 기술 경쟁에서 사업 주도권 경쟁으로 전환되는 중요한 시점이야. OpenAI는 2023년 1월 23일 텍스트 임베딩 모델의 CPT(Contrastive Pre-Training)에 대한 특허 출원(US 12,073,299 B2)을 시작으로, GPT, Dall-E 등의 모델을 보호하는 12건의 특허들 및 이와 관련된 8건의 계속출원을 출원하였습니다. 이때부터 시작한 특허활동이 결실을 맺어, 24년에 13건의 등록 특허를 확보하게 되었습니다. 1년 6개월 동안 공개가 보류되는 특허제도의 특성상, 2024년에도 OpenAI의 특허활동은 매우 활발했을 것으로 추정해 볼 수 있습니다.  2023년의 특허활동 이전까지는, OpenAI는 ChatGPT, Dall-E, Whisper 등의 서비스가 거둔 성공에 비해, 특허 활동에는 비교적 소극적이었던 것이 사실입니다. 이는 OpenAI의 최초 설립 형태가 비영리 재단이었기 때문이었을 수도 있습니다. 혹은 일반적으로, 아직까지는 Open Innovation을 추구하는 인공지능 업계의 문화에 기인한 것일 수도 있습니다. 이러한 영향에선지 OpenAI는 자사의 홈페이지에서, 자사의 특허활동은 방어적 목적에 따른 것임을 선언하고 있습니다.  <Our approach to patents | OpenAI> 그러나, 특허제도의 본질 상 방어만을 목적으로 하는 특허는 존재하지 않습니다. 핵보유국들은 자신의 핵무기 보유의 명분으로 자기방어를 내세우지만, 본질적으로 핵무기 자체는 오로지 파괴와 공격을 위한 기능만을 수행합니다. 마찬가지로, 기업의 보유 특허가 경쟁기업과의 분쟁시 반격의 가능성을 열어주기 때문에 간접적으로 분쟁 자체를 사전에 방지할 수 있더라도, 하나 하나의 특허 자체는 오로지 배타적인 권리주장을 위해 존재하는 것입니다.  OpenAI의 선배가 되는 Google과 같은 다른 AI 기업들도, 특허활동의 이유와 명분으로 방어적 목적을 내세우고 있으나(Google의 OPN 서약 참조), 자신들이 보유한 특허 하나하나는 장래에 있을 분쟁에서 상대방을 공격하기 위해, 충분히 날카롭게 다듬고 있습니다. 예를 들어, 아래 보시는 바와 같이 Google도 transformer와 관련된 특허를 다음과 같이 지속하여 확보하고 있습니다.                                                                               * OPN: 공개 특허 비행사 서약(Open Patent Non-Assertion Pledge)   공개/등록번호공개/등록일출원일상태US 2024-0144006 A12024.05.022024.01.08공개US 2022-0051099 A12022.02.172021.09.03공개US 2021-0019624 A12021.01.212020.08.07포기US 11893483 B22024.02.062020.08.07등록US 11113602 B22021.09.072020.07.17등록US 10956819 B22021.03.232020.08.07등록US 10719764 B22020.07.212019.09.03등록US 10452978 B2(원출원)2019.10.222018.06.28등록<Google의 트랜스포머 모델 특허 도면(상)과 트랜스포머 모델 관련 특허 목록(하)> OpenAI의 이러한 특허활동 개시는, Google이나 Meta와 같은 다른 AI 선도기업과 같이, 장래있을지 모를 분쟁에 대비해 특허들을 비축해 두기 위한 결정을 내린 것으로도 볼 수 있습니다.   2. OpenAI 특허의 전략 특징 : 계속출원 제도의 200% 활용으로 만드는 권리범위OpenAI 특허를 심층 분석해보는 이번 시리즈의 첫번째 콘텐츠로 전체 특허활동에 대한 전반적인 평가를 정리해보겠습니다. 이후 찬찬히 각 주요 특허들의 세부적인 내용과 기술을 심층 분석해보도록 하겠습니다. OpenAI가 출원한 특허의 주요 카테고리로는 텍스트(코드) 관련 특허 5건, 이미지 관련 특허 4건, 그리고 API 호출 특허, 비디오 관련 특허, 오디오 관련 특허 각각 1건이 있으며, 유해 컨텐츠 분류에 대한 텍스트 관련 특허 1건을 제외한 나머지 11건이 모두 등록되었습니다. 계속출원의 경우, 텍스트 관련 특허 4건 그리고 이미지, API 호출, 비디오, 오디오 관련 특허 각각 1건 씩 총 8건의 계속출원이 진행되었으며, 코드 생성 모델인 Codex에 대한 특허 1건과 API 호출 특허 1건이 등록되어 총 13건의 등록 특허를 확보했습니다.  OpenAI는 현재 12건의 원출원에 대해 8건의 계속 출원을 진행하며, 계속 출원 제도를 활발하게 활용하고 있습니다. 24년에 13건의 등록 특허를 확보했는데요. 1년 6개월간 공개가 보류되는 특허제도의 특성에서 보면 매우 활발한 특허활동입니다. 미국 특허에서 계속 출원 제도란, 원출원에 포함된 발명 내용의 범위 내에서 청구항을 새롭게 설정하여 출원할 수 있는 제도를 의미합니다. 일반적으로, 계속 출원은 원출원의 등록 청구범위보다 더욱 넓은 권리범위를 확보하기 위해 활용됩니다. 이러한 계속 출원 제도는 특허 발명에 대한 권리범위를 강화하면서, 장래 분쟁 시에 강력한 무기가 될 수 있다는 점에서, 미국 기업들이 매우 활발하게 활용하는 제도입니다. 그러나, 상대적으로 국내 기업들의 활용이 많지 않아서 아쉬운 부분입니다. OpenAI는 보다 넓은 권리범위를 확보하기 위함 뿐만 아니라, 학습 프로세스와 추론 프로세스 각각에 대해 권리를 확보(CPT 특허, API 특허)하거나 발명이 적용될 수 있는 데이터 형식들(예컨대, 자연어 텍스트와 컴퓨터 코드) 각각에 대해 권리를 확보(Codex 특허)하기 위해 계속 출원을 활용하며 인공지능 관련 발명에 최적화된 특허 전략을 보여주었습니다. 또한, OpenAI의 특허들 중 상당수는 상대적으로 넓은 권리범위로 등록되었음을 확인할 수 있었습니다. 향후 OpenAI가 이렇게 확보된 강력한 특허들을 어떤 식으로 행사할지는 유심히 지켜보아야겠습니다. OpenAI의 특허들을 종합적으로 고려해볼 때, 다음 버전의 ChatGPT에서는 UI 상에서 하나의 프롬프트를 입출력 창으로 활용하여 사용자의 입력에 따라 실시간으로 답변을 생성 및 수정하는 기능(텍스트 수정 특허, 텍스트 삽입 특허), 자유롭게 third party의 외부 API를 호출하여 답변을 생성해내는 기능(API 연동 특허), 이미지의 특정 영역을 입출력으로 하여 사용자와 상호 작용하는 기능(UI/UX 특허 1, UI/UX 특허 2) 등의 더욱 사용자 친화적인 환경이 조성될 것이라 예측됩니다. 한편, 특허의 경우, 출원 이후 1년 6개월 뒤에 공개되거나, 우선심사신청으로 인해 1년 6개월보다 일찍 등록된 경우 등록일에 공개되게 됩니다. 이에 따라, 현재까지 공개된 텍스트 처리, 이미지 생성 등의 생성형 AI의 초기 태스크 뿐만 아니라 비디오 생성과 같은 더욱 발전된 태스크와 관련된 특허도 순차적으로 공개될 것 입니다. 특히, 비디오 처리 모델의 학습 데이터를 생성하기 위한 비디오 라벨링과 관련된 특허(VPT 특허)를 등록받아둔 것으로 미루어보아, OpenAI가 2024년 2월 15일에 공개하여 같은 해 12월 9일에 출시한 비디오 생성 모델인 Sora에 대해서도 분명 관련 특허를 출원해두었을 것으로 생각이 됩니다. 저희 파이특허는 지속적인 모니터링을 통해 새롭게 공개/등록되는 주요 빅테크 기업들의 특허들을 분석하고 빠르게 변화하는 인공지능 트렌드를 파악해나가고 있으며, 향후 새롭게 공개/등록되는 OpenAI의 특허들이나 빅테크 기업들의 주요 특허들 중 주목할만한 특허들을 소개해드리도록 하겠습니다. 다음 아티클부터는 OpenAI의 주요 특허의 내용을 하나씩 살펴보며 OpenAI의 발명의 내용을 심층적으로 분석해보도록 하겠습니다.   파이특허법률사무소파이특허는 소프트웨어 및 인공지능(AI) 기술 분야에 특화된 특허사무소로, 업계 내에서 AI 특허 전문가 그룹으로 인정받고 있습니다.수아랩, 뷰노, 마키나락스 등 국내 1세대 AI 스타트업들과의 협업을 시작으로, 현재는 노타(Nota), 트웰브랩스(TwelveLabs) 등 유망 AI 기업은 물론 홀리데이 로보틱스와 같은 AI 기반 안드로이드 로보틱스 분야까지 그 전문성을 확장하고 있습니다.  

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.05.20
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[25년 R&D ②] 특허 데이터로 R&D 기획을 시작하는 방법, 어떻게 하면 좋을까?

[IP R&D] [25년 R&D ②] 특허 데이터로 R&D 기획을 시작하는 방법, 어떻게 하면 좋을까? 파일첨부

앞선 [25년 R&D ①] R&D를 기획할 때 놓치지 말아야 할 3가지에서는 R&D 전략을 수립하기 위해서 탐색하는 단계에서 어떻게 특허 데이터를 활용할지 3가지 방향을 알 수 있었습니다. (> [링크] : R&D를 기획할 때 놓치지 말아야 할 3가지 ) 이번 아티클에서는 3가지 방향 중 2번째로 소개했던 “특정 기술의 시계열 변화를 분석해서 기술의 트렌드를 파악하기”의 구체적인 방법을 확인해보겠습니다. 1. 3가지 케이스별 추천하는 R&D 전략2. 사례로 보는 중장기 R&D 아이템 발굴 및 로드맵 작성  1. 3가지 케이스별 추천하는 R&D 전략 우선, R&D 기획을 통해서 정부 사업에 제안을 들어가기 전 우리 기업은 아래 3가지 케이스 중에 어디에 속하는지 3가지 방향성을 확인해보는 걸 추천드립니다.  첫번째, ‘현재 기업에서 하는 사업이 정책 방향과 유사한가’입니다. 고유영역과 국가의 정책방향이 비슷하게 되면 여러 스펙트럼의 사업에 참여할 수 있습니다. 특히, 예산이 큰 중장기 R&D 사업에 참여할 가능성이 굉장히 높게 되는데요. 그러면 중장기 R&D를 가지는 초격차, 딥테크 관련 사업들을 추진해 볼 수 있겠죠. 두 번째는 만약에 정책 방향과 사업과 고유 영역이 조금 맞지 않는 경우입니다. 이 경우에는 일단 응용 R&D, 융합형 과제 발굴 기술 쪽으로 접근하는 방법이 좋을 것 같습니다.  마지막은 이제 두 개 다 좀 약한 경우입니다. 이런 케이스의 대표적인게 바로 스타트업이나 예비 창업 기업들이 초기 R&D 사업 진출할 때이죠.  이번 아티클에서는 A에 해당하는 중장기 R&D 전략을 발굴하고 로드맵을 작성하는 방법에 대해 간단하게 담아보았습니다. 2. 사례로 보는 중장기 R&D 아이템 발굴 및 로드맵 작성 시장보고서 등을 활용해서 중장기 로드맵을 그리고, 연차별로 사업 아이템과 R&D 아이템들을 발굴하는 건 매우 어려운데요. 다만 특허 정보를 활용한다면 구체적인 기술 아이템까지도 발굴할 수 있습니다. 특허 정보를 활용할 줄 안다는 것은 매우 유리한 부분이겠죠? 로드맵을 작성하기 위해서는 특허 정보를 분석하는 과정에서 기업군 단위로 묶어서 보면서 포트폴리오를 만들게 됩니다. 이런 포트폴리오로 구성한 형태를 파악해서 벤치마킹하는 전략이 실제 아이템을 도출하거나 연차별 기획을 할 때 많은 도움이 됩니다.위 이미지는 특정 기업이 시계열적으로 어떤 특허 포트폴리오를 구성하고 있는지에 대한 현황을 분석한 내용입니다. 하나의 기술 아이템을 선정해서, 이 아이템에 대한 R&D의 변화가 어떻게 이뤄졌는지를 볼 수 있는데요. 살펴보면, 초창기에는 구조에 관련한 트렌드를 확인할 수 있습니다. 기술을 점점 더 발전시키면서 시간이 지남에 따라 터치, 유저 인터페이스를 다양화했다는 점을 파악할 수 있죠. 이런 내용들이 포트폴리오로 구성되어 지식재산권이 출원됩니다. 그러면 그 부분들을 저희가 벤치마킹해서 기술에 대한 수요나 아이템들을 적시적으로 배치를 해서 군집화하게 되면 기본적인 R&D 로드맵을 구성할 때 기초적인 자료로 활용할 수 있다고 보시면 될 것 같습니다. 이 분석을 하기 위해서는 일반적으로 검색 시스템을 활용할 때는 중복제거, 필터링이나 패밀리로 묶는 과정을 통해 아이템들을 출원인 국적, 기업별 등의 하나의 군으로 묶어주고 포트폴리오를 쉽게 파악할 수 있습니다.  이런 분석을 통해서는 아래 예시와 같이 중장기 로드맵을 그려볼 수 있습니다.  첫 번째 아이템, 두 번째 아이템, 세 번째 아이템 이렇게 중분류 단위로 구성을 하고 경쟁사 분석을 통해서 포트폴리오를 비교하면서 아이템들을 하나씩 마킹을 합니다. 그런 부분들을 이제 각 중분류 단위들로 형성을 해서 우리가 실제 필요로 하는 중기, 장기 전략에 R&D 요소로 잡아주게 되면 특허 정보를 기반으로 해서 손쉽게 로드맵이라든가 아이템 발굴을 쉽게 진행할 수 있습니다.  사실, '쉽다, 쉽다'고 얘기를 하지만 이 절차가 그렇게 쉽지는 않습니다. 다만, 이것을 자료 없이 시작하는 것하고 있이 시작하는 것, 그리고 특허정보를 활용하고 안하고의 차이는 매우 크게 나타납니다 그래서  R&D 사업전략을 구체화하는 측면에서 특허 정보를 활용하는게 굉장히 많은 효용성이 있다는 측면에서 이런 접근법을 추천드립니다.   이번 아티클에서는 다루지 못한 다른 응용 R&D 발굴과 초기 R&D 및 예비 창업기업을 위한 R&D 전략 수립 노하우가 궁금하신가요? 정책 분석, 예산 기획, 특허 데이터 기반 R&D 사업 기회 발굴, 기술사업화까지! 4명의 전문가들이 쌓아온 노하우로 우리 기업의 R&D를 진단하고, R&D 전략의 성공 가능성을 높여보세요.   

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.03.28
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[25년 R&D ①] R&D를 기획할 때 놓치지 말아야 할 3가지

[IP R&D] [25년 R&D ①] R&D를 기획할 때 놓치지 말아야 할 3가지 파일첨부

R&D* / R&BD** 어떻게 준비하고 계신가요?R&D 사업 성패는 '미래 예측과 기술 예측을 어떻게 하느냐'에 달려있습니다.그러나 R&D 사업을 기획하는 데 있어 사업 검토와 기술성 분석에 충분한 시간과 예산을 들이기에는 분명히 한계가 있죠. 하지만, 2024년 R&D 예산 삭감이 이슈가 되는 등 정부의 정책 방향 변경이 R&D 전략의 변수가 되고 있는 상황과 맞물려, 전략 기술이 우선적으로 사업에 선정되면서 정부 투자를 유치하기 위한 선제적인 아이템 발굴과 기술 개발 로드맵 설정이 중요해졌습니다. 이번 아티클에서는 R&D의 방향성을 설정하는 데 놓치지 않아야 할 3가지 방법을 소개합니다. 특히, 아직 특허 정보를 활용하는 방법을 모른다면 이번 아티클을 주목해주세요. "*Research and Development, 연구개발**Research and Business Development, 사업화 연계기술 개발사업" 1. 국가의 주요 정책 방향을 이해하고 R&D 사업 기획에 반영하기2. 특정 기술의 시계열 변화를 분석해서 기술의 트렌드를 파악하기3. 기술 융합과 응용 가능성을 탐색하기  1. 국가의 주요 정책 방향을 이해하고 R&D 사업 기획에 반영하기국정과제처럼 큰 정책 방향은 향후 5년의 국가 연구 목표와 집중 투자 영역을 시사합니다. 해당 정부 부처 사업을 예측하고 대비함으로써 진입 기회와 경쟁 우위 전략을 준비할 수 있습니다. 한정된 재원에서 선택과 집중의 우선순위를 마련해 불확실성을 줄일 수도 있습니다. 국가의 전략 방향을 쉽게 알아보는 방법은 다음과 같습니다. 대통령의 국정과제를 보는 것인데요. 정부가 수립된 이후에 어떤 정책을 펼칠 것인지에 대한 방향성을 예상해볼 때 국정과제가 큰 줄기의 역할을 해줍니다. 또한, 국정과제가 얼마나 이행되고 있는지에 대해서도 꾸준히 평가하며 유지해나가고 있기 때문에 상당히 유효성이 있다고 볼 수 있습니다. 정부 과제를 진행하거나, R&D 전략을 수립할 때 정부의 예산을 계속 민감하게 계속 모니터링 해야 되는데 큰 흐름은 이런 국정과제를 통해서 파악해 볼 수 있고 손쉽게 알아볼 수 있습니다. 2. 특정 기술의 시계열 변화를 분석해서 기술의 트렌드를 파악하기연구 기술의 기술 경쟁력과 트렌드를 파악하기 위해 특허 포트폴리오 분석을 진행할 수 있습니다.특허 포트폴리오 분석법은 경쟁 기업의 기술을 한데 모아볼 수 있을 뿐만 아니라, 해당 기술의 출원이 급격히 증가한 시점을 기반으로 기술 트렌드를 파악할 수 있습니다. 포트폴리오의 경우 특허 정보를 분석하는 과정에서 기업군 단위로 묶어서 보면서 만들게 됩니다. 이런 포트폴리오로 구성한 형태를 파악해서 벤치마킹하는 전략이 실제 아이템을 도출하거나 연차별 기획을 할 때 많은 도움이 됩니다.  이렇게 도출한 자료로 R&D 사업기획 로드맵을 구축하고 구체적인 중장기 전략을 수립해볼 수 있습니다.중장기적인 기술로드맵 구축 시, 특허데이터로 타당성을 제시할 수 있고 정부의 지원을 받을 가능성 높은 R&D 사업 분야를 선점하는데에도 유리합니다.  특허 포트폴리오 분석 기반으로 작성한 R&D 로드맵 예시위 사례와 같은 로드맵을 작성하기 위해서는 일반적으로 특허 검색 시스템을 활용할 때는 중복제거, 필터링이나 패밀리로 묶는 과정을 통해 아이템들을 출원인 국적, 기업별 등의 하나의 군으로 묶어주고 포트폴리오를 쉽게 파악할 수 있습니다. 3. 기술 융합과 응용 가능성을 탐색하기기술 융합과 응용을 탐색하는 데 특허 데이터를 활용할 수 있습니다. R&D를 진행하기에 앞서 기존 연구에서 파생되거나 융합할 수 있는 신규 기술을 파악하기 위해 특허 정보를 검색하고 분석하는 것인데요. 이런 접근은 특히, 기업이 전개하던 사업의 방향이 정책 방향과 맞지 않는 경우에 도움이 됩니다.  12대 국가전략기술로 선정되지 않은 기술 분야의 경우 기존의 R&D 방향에 전략 기술을 접목할 수 있는 융합 기술 영역을 찾아내는 전략이 매우 유효합니다. 다양한 기술의 융합 사례를 분석하는 과정을 거치는 것을 추천하는 이유입니다.  그렇다면 융합 사례는 어떻게 발굴할 수 있을까요? 바로 특허 검색을 통해 쉽게 확인할 수 있습니다. 한 예로, 실제 국가 정책에서는 인공지능 기술의 개발의 방향성을 제시하고 있죠. 그렇다면 화장품 기업은 어떻게 인공지능을 접목할 수 있을까요? 특허 검색 서비스에 내가 관심있는 '화장품'과 '인공지능'이라는 키워드를 바탕으로 검색하면 '화장품을 추천해주는 인공지능 시스템' 등과 같은 융합된 기술과 제품을 손쉽게 찾을 수 있습니다. 이런 방식으로 새로운 기술 트렌드를 도출해보고, 창의적인 응용 연구 기회를 발굴할 수 있습니다.검색 예시 결론적으로, R&D 기획은 단순히 연구 주제 선정을 넘어, 국가 정책 방향과 시장 트렌드에 기반한 사업 전략을 설계하는 과정입니다. 이 과정에서 특허 데이터를 효과적으로 활용하면 정부의 주요 정책 방향에 맞춘 R&D 사업 기회를 탐색할 수 있습니다.  R&D 사업기획의 사례와 방법이 궁금하신가요?정책 분석, 예산 기획, 특허 데이터 기반 R&D 사업 기회 발굴, 기술사업화까지4명의 전문가들의 전문성 넘치는 인사이트를 확인해 보세요. 

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.03.28
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