닫기
과정 구분
과정 카테고리
태그
검색어
미국 AI Chips 스타트업의 성공 비결: 재무제표를 넘어선 기술 중심 리더십

[분석] 미국 AI Chips 스타트업의 성공 비결: 재무제표를 넘어선 기술 중심 리더십 (2) 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
  • 조회수61
IP 능력고사 해설지

[분석] IP 능력고사 해설지 파일첨부

 2025 팻스푼 [IP 실무 능력고사] 해설지 이 글은 2025 팻스푼 ‘IP 실무 능력고사’의 해설입니다. 혹시 아직 퀴즈를 응시하지 않았다면 이 링크에서 퀴즈를 응시하고 해설을 확인해 보세요!AI 특허검색 치트키, 키워트 무료 체험을 신청해보세요! 나의 level 을 확인해보고 키워트를 통해 적용해보세요!   특허 데이터 이해도 평가 해설Q. 국제특허분류코드(IPC) 데이터에 대한 설명 중 맞는 것은?① IP5 (한국,미국,일본,유럽,중국) 특허청은 메인IPC 데이터를 제공한다.② 출원시 특허청에서 부여한 IPC는 변동되지 않는다.③ 동일한 IPC 코드의 설명이 시기에 따라 달라질 수 있다. 풀이: ① 오답) 모든 국가에서 메인IPC를 공식적으로 정의하거나 제공하는 것은 아닙니다. 국가에 따라 메인IPC를 제공하는 경우도 있고, 그렇지 않은 경우도 있습니다. 한국특허청에서는 메인IPC라는 항목을 제공하지 않습니다. ② 오답) 출원시 IPC가 부여되지만, 공개 또는 등록 전 심사 과정에서 보정되거나 추가될 수 있으며, 경우에 따라서는 사후에도 재분류 작업을 통해 변경될 수 있습니다.③ 정답) IPC 코드는 일정한 주기로 개정되므로, 동일한 코드라도 과거와 현재의 정의가 달라질 수 있습니다. Q. 특허 패밀리에 대한 정의 중 맞는것은?① 특허 패밀리 여부는 유럽특허청(EPO)에서 정하는 기준에 따른다. ② 분할출원은 원출원의 특허패밀리에 반드시 속한다.③ 특허 패밀리의 범위는 정답이 없이 용도에 따라 정하기 나름이다. 풀이: ① 오답) EPO의 INPADOC 데이터 베이스가 제공하는 INPADOC 패밀리가 국제적으로 널리 참조되는 기준일 뿐, EPO 자체가 패밀리 정의 기준을 정하는 기관은 아닙니다.② 오답) 분할출원은 원출원과 우선권으로 연결된 것이 아닙니다. 분할출원의 원출원이 우선권 번호로 기재되지 않기 때문에 데이터로 나오지 않으며, 데이터적으로 우선권 번호가 없기 때문에 반드시 속한다고 볼 수는 없습니다. ③ 정답) 특허 패밀리의 범위와 정의는 분석 목적과 활용 방식에 따라 같은 우선권을 가진 출원들만 묶는 협의의 패밀리(simple family), 또는 간접적으로 우선권이 연결된 출원까지 포함하는 광의의 패밀리(extended family) 등 다양하게 설정될 수 있습니다. 예를 들어 키워트(keywert)에서는 4종의 패밀리를 제공하고 있습니다. Q. 특허공보에 대한 설명으로 맞는 것은?① PCT(국제특허출원) 등록공보는 요약 항목이 있다.② 한국공개공보는, 출원하고 1개월 내에 명세서 보정 내용이 반영되어 공개된다.③ 유럽등록공보에는 요약 항목이 없다. 풀이: ① 오답) PCT는 국제출원 절차이며 등록은 각 지정국의 국내단계에서 이루어지기 때문에 ‘등록공보’가 없습니다. 국제단계에서 발행하는 것은 ‘공개공보‘ 뿐입니다.② 오답) 일반적으로 국내특허출원은 출원일로부터 18개월 후에 공개되며 출원 당시의 내용이 공개됩니다.③ 정답) 유럽(EPO)에서는 ‘출원공보’에는 요약이 있지만 ‘등록공보’에는 요약항목이 포함되지 않습니다. Q. 존속기간에 대한 설명으로 틀린 것은?① 한국특허청은 존속기간 만료일 정보를 공식적으로 제공한다.② 미국특허청은 존속기간 만료일 정보를 공식적으로 제공한다.③ 일본특허청은 존속기간 만료일 정보를 공식적으로 제공한다.  풀이: ① 오답) 네. 한국특허청에서는 만료일 데이터를 제공하고 있습니다.② 정답) 미국은 특기간 연장(PTA, PTE 등), 출원일과 등록일 간의 차이 등 다양한 변수로 인해 존속기간 만료일을 공식적으로 제공하지 않습니다. 이에 따라, keywert(키워트)와 같은 특허검색 데이터베이스에서는 업무 편의를 위해 존속기간 만료일에 대한 예측 데이터를 자체적으로 제공하고 있습니다.③ 오답) 네. 일본특허청에서는 만료일 데이터를 제공하고 있습니다.  Q. 법적상태 데이터에 대한 설명으로 맞는것은?① 유럽특허는 EPO특허출원일로부터 20년이 지나면 소멸된다.② PCT출원은 등록 상태가 없다.③ 일본특허청은 법적상태 데이터를 공식적으로 제공한다. 풀이: ① 오답) 우선, EPO에서는 20년이 지나도 공식적으로 ‘소멸’이라는 데이터를 제공하지 않습니다. 진입한 개별 국가에서만 소멸데이터를 제공합니다. 두번째로, 존속 기간이 연장 되거나 늘어날 수도 있기 때문에 기간을 일률적으로 단정할 수 없습니다. ② 정답) PCT 출원은 특허등록 절차가 아닌, 하나의 출원으로 여러 나라에 진입할 수 있게 해주는 출원 절차이며 등록은 각국에서 따로 심사 후 결정됩니다. PCT 국제단계는 특허를 등록해주는 기관이 아니기 때문에 등록 상태가 없습니다. ③ 오답) 일본특허청은 법적상태 데이터를 공식적으로 제공하지 않습니다.  특허 데이터 활용영역 해설 Q. 검색된 특허에서 유효특허를 선별할 때 가장 적절한 방법을 고르시오.① 특허 명세서 내 요약 항목을 읽어보며 파악한다.② 청구항 1번에 작성된 내용과 클레임 차트를 비교하며 파악한다.③ AI 요약 Copilot으로 목적과 솔루션을 파악한다. 풀이: 특허 명세서에는 ‘요약(abstract)’ 항목이 있지만 작성자에 따라 내용이 상이하며, 모든 특허가 스크리닝하기에 충분한 정보를 포함하고 있지는 있습니다. 파악을 위해서는 명세서를 모두 읽어보거나, 텍스트를 AI로 요약하여 파악하는 방법을 활용할 수 있습니다. 키워트에서는 이러한 어려움에 도움을 줄 수 있도록,  AI 요약 Colilot 기능을 통해 해당 특허의 핵심을 목적과 솔루션으로 구분하여 읽기 쉬운 문장으로 제공합니다.  사례: KR 2024-0141675 A (로봇 친화형 건물, 건물을 주행하는 로봇 제어 방법 및 시스템)  Q. C사는 특정 기술 분야에서 경쟁사와의 특허 소송 리스크를 사전에 대비하고자 한다. 가장 효과적인 방법은?① 특정 기업의 특허 출원 개수만 분석하여 경쟁사의 법적 위험을 예측한다.② "테크토픽별 소송 분포"를 분석하여 해당 기술 분야에서 소송이 많이 발생하는 기술군을  파악한다.③ 무작위로 선택된 소송 사례를 검토하여 관련 기술 분야를 추정한다. 풀이: 특허 소송 리스크를 사전에 대비하려면, 경쟁사들이 집중적으로 분쟁을 겪고 있는 기술 영역을 선제적으로 파악하는 것이 중요합니다. 특히, 기술별 소송 건수를 기준으로 분포를 시각화하면, 실제 분쟁이 빈번하게 발생하는 기술군을 보다 직관적이고 효율적으로 식별할 수 있습니다.이 경우 분석을 원하는 기술분야를 검색하여 검색서비스에서 제공하는 템플릿으로 시각화하거나, 전체 데이터를 다운로드하여 엑셀로 직접 분석할 수 있습니다. 단 이 경우 IPC 혹은 CPC 등의 코드명을 기준으로 구성되어 있어, 기술 내용을 직관적으로 한눈에 이해하기에는 한계가 있습니다. 키워트(keywert)에서는, 전체적인 특허 기술 분류를 쉽게 파악할 수 있는 ‘테크토픽’ 그래프를 제공하여 직관적으로 빠르게 원하는 결과를 확인하실 수 있습니다.  Q. 경쟁사에서 가장 연구효과가 뛰어난 연구원을 파악하기 위해 보고서에 쓸 수 있는 그래프가 아닌 것은?① 발명자별 출원건수 ② 발명자별 특허평가등급 분포③ 제1발명자별 심사관 분포 풀이: 경쟁사에서 연구효과가 뛰어난 연구원(핵심 발명자)을 파악하기 위해서는 그 발명자가 얼마나 많은 특허를 냈는지(출원건수), 그 특허가 얼마나 우수한지를 보여주는 지표(평가등급 등)를 확인하는 것이 필요합니다. 그러나 제1발명자별 심사관 분포 그래프의 경우, 전략적인 출원을 위한 심사관 정보를 확인하는 것에 더욱 유효하며, 연구원을 파악하기에는 다소 거리가 있습니다.    Q. 전기자동차 분야의 시장을 분석하려고 한다. 어떤 플레이어가 가장 많이 출원했는지 알려면  어떤 그래프를 그려야할까?① 출원인별 출원건수② IPC 분류별 소송 비율③ 특허평가등급별 출원건수 풀이: 특정 분야의 시장을 분석할 때, 어떤 기업(또는 기관)이 가장 활발하게 기술 개발을 진행하고 있는지를 파악하는 것이 중요합니다. 그 기준 중 가장 기본적이면서도 직관적인 지표는 바로 출원건수입니다. 출원 건수를 시각화하면 기업별 출원 활동량을 수치로 비교할 수 있고, 시장에서 기술 투자와 연구개발에 적극적인 주요 플레이어를 파악하는 데 효과적입니다.   글로벌 AI 특허검색 서비스 키워트에서, 문제풀이에서 활용된 모든 기능을 직접 체험하실 수 있습니다. (회원가입과 동시에 무료체험 신청이 완료 됩니다)   

  • 작성자팻스푼
  • 작성일2025.04.10
  • 조회수52
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 도출하기목차1. 특허데이터 수집2. CJ 바이오사이언스 특허 포트폴리오 분석 및 미래 출원 수 예측1. 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
  • 조회수34
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
  • 조회수23
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
  • 조회수29
  •  
  • 1
  •  

안내

퀵배너이미지 퀵배너이미지 퀵배너이미지