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인공지능 기술 관련 특허출원을 고려하시는 분들을 위한 가이드

안녕하세요? 특허법인 가산 판교오피스입니다.

인공지능 기술은 요즘 이미 일상 생활에 깊숙하게 파고 들었습니다. 그래서 저희도 인공지능 기술에 대한 특허출원 의뢰를 점점 많이 접하고 있습니다. 체감상 수임되는 사건의 30~40%가 인공지능과 직간접적으로 연관되는 건입니다.

인공지능(Artificial Intelligence)라는 표현은 이미 1962년에 출원된 미국특허 명세서에 등장할 만큼, 의외로 인공지능이라는 분야는 특허로서 유구한 역사를 가지고 있죠!

인공지능 기술 관련 특허는 소프트웨어 관련 특허 인데요, 소프트웨어 관련 특허는 형체가 없는 이유로(intangible), 특허로서 어떤 사항을 보호 받을 수 있을지 일반인의 시각에서는 불분명한 부분이 많죠! 그런데, 인공지능이라면! 당연히 어떤 사항이 특허로서 보호될 수 있을지 감을 잡기가 어려우실 듯 합니다.

오늘은 인공지능 기술 관련 특허를 고려 중이신 분들이 대리인을 찾기 전에 쉽게 특허성에 대한 초기 판단을 해보실 수 있도록 간단한 가이드 자료를 준비해 보았습니다.

AI-core 기술? AI-응용 기술?

먼저, 발명하신 아이디어가 AI-core 기술에 해당하는지, AI-응용 기술에 해당하는지 판단해 보실 필요가 있습니다. AI-core 기술은, 예를 들어 새로운 ML methodology, 새로운 feature extraction/selection 방식 등 기존에 알려지거나, 논문으로 publish되지 않은 새로운 인공지능 관련 요소 기술에 대한 연구의 결과물으로 보시면 되겠습니다. 주로, 기존에 알려진 방법론의 performance 개선, 예측의 정확도 개선 등을 목표로 합니다.

발명하신 아이디어가 AI-core 기술에 해당한다면? 바로 변리사 contact 하시면 되겠습니다. 기존의 선행 연구와 차이점이 명확하다면, 명세서 작성이 AI-related patent에 적합한 방식으로 되기만 하면 특허 등록이 어렵지 않을 거에요~

발명하신 아이디어가 AI-core 기술이 아니라면?(이런 경우가 대부분입니다), 좀더 살펴볼 필요가 있겠습니다. 아래에서 좀더 자세히 설명 드릴께요~

AI-응용 기술에 대한 특허성 발견 포인트

특허출원을 진행하고자 하시는 많은 경우가 이런 경우입니다.

(의뢰인) “이전에 AI가 적용되지 않던 분야에 AI를 적용하려고 하니 특허출원을 진행해 주세요”

(가산 판교오피스) “적용하시는 AI방법론에 있어서 조금이라도 기존에 알려진 기술과 다른 부분이 있을까요?”

(의뢰인) “그런건 없구요~ arXiv에 올라온 논문의 내용을 그대로 다른분야에 적용한 거에요”

(가산 판교오피스) “그런 상황이라면, 특허등록이 어려울 듯 합니다. 이미 알려진 AI 기술을 새로운 분야에 적용한다는 이유 만으로는 진보성이 인정되지 않을 가능성이 매우 높아요. 조금이라도 기존의 AI기술을 TUNING 하신 부분이 있어야 합니다.

저희가 위와 같이 상담 드리게 되는 경우가 많은데요, 그러면 기존의 AI 기술을 기반으로 한 응용 기술로서 특허를 등록 받으려면 어떤 부분을 파고들어가 볼 수 있을까요? 저희의 실무 경험 상 아래의 부분에 대한 IDEA DEVELOP이 특허등록에 도움이 될 수 있습니다.

A. 학습 데이터 또는 입력 데이터에 대한 전처리(pre-processing)

AI 기술을 적용해야 하는 대상의 데이터에 대한 특수한 전처리가 AI 기술 적용에 필요한 경우, 그 전처리 방법을 구체화 하는 부분에서 특허성이 발견될 수 있습니다. 다만, 전처리 LOGIC은 외부에서 침해 적발을 하기 어렵다는 단점이 있습니다.

B. 기존에 고려되지 않던 새로운 FEATURE

특정 OUTPUT을 예측하기 위하여 기존에 고려되고 있던 일반적이 FEATURE와 상당히 다른 FEATURE를 사용하신다면, 이러한 FEATURE-OUTPUT의 신규한 MAPPING에서 특허성이 발견될 수 있습니다. 물론, 이러한 FEATURE의 발견은 쉬운 일은 아니겠죠.. 하지만, 이러한 FEATURE의 발견에 기인하여 특허등록이 되는 경우, 그 특허는 침해 적발이 쉽고, (해당 FEATURE를 neural net에서 입력 받는 한)회피도 어려운 강한 특허가 될 수 있겠습니다.

C. 인공신경망 아키텍처의 TUNING

PERFORMANCE 또는 예측의 정확도 개선을 위하여 조금이라도 인공신경망 아키텍처를 TUNING 하셨다면, 그 부분에서 특허성이 발견될 수 있습니다.

D. 인공신경망에서 출력된 값을 사용자 화면의 결과로서 현출하는 과정

인공신경망에서 출력된 값에 대한 검증 또는 변환 등을 거쳐 사용자 화면의 결과치가 만들어 진다면, 그 과정에서 특허성이 발견될 수 있습니다.

E. 학습 데이터의 자동화된 축적

학습 데이터가 자동화된 방식으로 마련될 수 있는 자동화된 시스템이 마련된 경우, 그 부분에서 특허성이 발견될 수도 있습니다.

3. 마무리

인공지능 기술에 대한 발명의 명세서 작성은, 기술 내용의 명확한 이해 뿐만 아니라, 침해 적발이 최대한 쉬운 방향의 청구항을 작성해야 하는 점에서 많은 노력을 요구합니다. 강력한 AI 기술 관련 특허 확보에 도움이 되셨으면 좋겠습니다.

이상 특허법인 가산 판교 오피스입니다.

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특허법인가산 판교오피스

판교테크노밸리에서 혁신가들의 특허를 고민하고 있습니다. pangyo@kspat.com 으로 저희와 닿을 수 있습니다.