AI · SW .
누구나 비슷한 모델을 만들 수 있는 시대입니다.
차이는 기술이 아니라, 그 기술을 어떻게 묶어두느냐에서 납니다.
차이는 기술이 아니라,
그 기술을 어떻게 묶어두느냐에서 납니다.
AI 특허가 '있지만 쓸모없는' 상태가 되는 가장 큰 이유는
청구항이 구현 방식에 지나치게 묶여 있기 때문입니다.
알고리즘의 작동 원리를 상세히 기술했더라도,
청구항이 특정 레이어 구조나 파라미터 범위를 한정하는 순간
경쟁사는 구조만 바꿔 동일한 기능을 구현할 수 있습니다.
반대로 너무 넓은 청구항을 시도하면
미국 특허청(USPTO)의 Alice 판례 기준에 걸려 추상적 아이디어로 거절됩니다.
Alice 판례 이후 미국에서 SW·AI 특허 등록률이 크게 낮아진 것도 이 때문입니다.
비라인은 기술의 핵심 기능을 추상적이지 않은
'특정 기술적 개선'으로 프레이밍하는 방식으로 이 간극을 좁힙니다.
출원 자체보다 어떻게 청구하느냐가 훨씬 중요한 이유입니다.
알고리즘은 수학적 방법으로 분류되어 그 자체로는 특허 대상이 되지 않습니다.
그러나 해당 알고리즘이 구체적인 기술적 문제를 해결하는 방식,
데이터 전처리 및 후처리 구조, 하드웨어·시스템과 결합되는 방식은 보호받을 수 있습니다.
예를 들어 "특징값을 추출하는 방법"은 거절되기 쉽지만,
"불균형 데이터 환경에서 특정 산업 도메인의 이상 탐지 정확도를 높이기 위한 데이터 처리 방법 및 시스템"은 등록 가능성이 높아집니다.
핵심은 '무엇을 하는가'가 아니라 '어떤 기술적 문제를 어떻게 해결하는가'로 청구항을 재구성하는 것입니다.
같은 기술이라도 어떻게 청구하느냐에 따라 보호 범위가 완전히 달라집니다.
특허는 공개를 전제로 독점권을 얻는 구조입니다.
출원 후 18개월이 지나면 기술 내용이 공개되고,
경쟁사는 그 방향을 파악해 우회 전략을 짤 수 있습니다.
반면 영업비밀은 비공개를 유지하는 한 기간 제한 없이 보호됩니다.
학습 데이터 구성 방식, 파인튜닝 전략, 추론 최적화 파이프라인처럼
외부에서 역공학이 어렵고 내부 운영 방식에 가까운 기술은
영업비밀이 더 강력한 무기가 될 수 있습니다.
반대로 제품에 구현된 기술처럼 출시 후 경쟁사가 분석 가능한 기술은 특허로 선점하는 것이 맞습니다.
두 가지를 어떻게 나눌지는 기술의 가시성, 모방 난이도, 공개 타이밍을 함께 따져 결정해야 합니다.
학습 데이터 자체는 특허 대상이 아니지만,
데이터 수집·라벨링·정제·증강 방법은 특허로 보호받을 수 있습니다.
데이터셋은 창작성이 인정되면 저작권,
상당한 투자가 투입된 경우 데이터베이스권으로 보호 가능하며,
핵심 데이터셋은 영업비밀로 관리하는 방식도 병행해야 합니다.
특히 AI 모델의 경쟁력이 아키텍처보다 데이터 품질에서 나오는 경우가 많은 만큼,
특허·저작권·영업비밀을 레이어별로 조합한 복합 보호 전략이 필요합니다.
계약 관계(NDA, 데이터 이용 계약)를 통한 유출 방지도 함께 설계되어야 합니다.
AI·SW는 미국 시장이 핵심입니다.
미국은 Alice 판례 이후 등록 요건이 까다로워졌지만,
등록된 특허의 협상력과 라이선스·소송 활용도는 여전히 가장 높습니다.
국내 출원 후 12개월 이내에 PCT 또는 미국 직접 출원을 결정해야 하며,
우선심사(Track One)를 활용하면 12개월 내외로 등록을 앞당길 수 있습니다.
서비스가 진출할 시장과 경쟁사가 위치한 국가를 기준으로 우선순위를 설계하는 것이 기본입니다.
초기 스타트업이라면 미국 1개국 집중 전략으로 시작해
Series A 이후 유럽·중국으로 확장하는 로드맵이 현실적입니다.
먼저 해당 특허의 청구항이 실제로 우리 기술에 미치는지,
FTO(Freedom to Operate) 분석이 필요합니다.
청구항은 생각보다 좁은 경우가 많고,
우리 기술이 명확히 벗어나 있다면 그대로 진행할 수 있습니다.
권리 범위가 겹친다면 우회 설계 방향을 잡을 수 있고,
해당 특허의 선행기술이 존재한다면 무효심판 또는 이의신청을 통해 권리 자체를 다툴 수도 있습니다.
경고장을 받은 상황이 아니더라도
경쟁사 특허를 조기에 모니터링하고 대응 전략을 세워두는 것이 훨씬 유리합니다.
대응 시점이 늦을수록 선택지가 줄어듭니다.
세 가지 패턴이 반복됩니다.
첫째, 논문 발표·데모·투자 IR 이후에 출원을 시작해 신규성을 잃는 경우입니다.
한국은 공개 후 12개월 이내 출원하면 신규성이 유지되지만,
미국·유럽·중국 등 해외는 그 기준이 다르거나 훨씬 엄격합니다.
공개 전 출원이 원칙이며,
해외 출원을 고려한다면 더욱 중요합니다.
둘째, 핵심 기술만 특허로 내고 주변 기술은 방치하는 경우입니다.
경쟁사는 핵심 특허를 우회해 주변 기술부터 파고듭니다.
셋째, 출원 건수를 늘리는 데 집중해 권리 범위가 좁고 실효성 없는 특허만 쌓이는 경우입니다.
특허의 수보다 설계가 중요한 이유입니다.
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AI 특허가 '있지만 쓸모없는' 상태가 되는 가장 큰 이유는
청구항이 구현 방식에 지나치게 묶여 있기 때문입니다.
알고리즘의 작동 원리를 상세히 기술했더라도,
청구항이 특정 레이어 구조나 파라미터 범위를 한정하는 순간
경쟁사는 구조만 바꿔 동일한 기능을 구현할 수 있습니다.
반대로 너무 넓은 청구항을 시도하면
미국 특허청(USPTO)의 Alice 판례 기준에 걸려 추상적 아이디어로 거절됩니다.
Alice 판례 이후 미국에서 SW·AI 특허 등록률이 크게 낮아진 것도 이 때문입니다.
비라인은 기술의 핵심 기능을 추상적이지 않은
'특정 기술적 개선'으로 프레이밍하는 방식으로 이 간극을 좁힙니다.
출원 자체보다 어떻게 청구하느냐가 훨씬 중요한 이유입니다.
알고리즘은 수학적 방법으로 분류되어 그 자체로는 특허 대상이 되지 않습니다.
그러나 해당 알고리즘이 구체적인 기술적 문제를 해결하는 방식,
데이터 전처리 및 후처리 구조, 하드웨어·시스템과 결합되는 방식은 보호받을 수 있습니다.
예를 들어 "특징값을 추출하는 방법"은 거절되기 쉽지만,
"불균형 데이터 환경에서 특정 산업 도메인의 이상 탐지 정확도를 높이기 위한 데이터 처리 방법 및 시스템"은 등록 가능성이 높아집니다.
핵심은 '무엇을 하는가'가 아니라 '어떤 기술적 문제를 어떻게 해결하는가'로 청구항을 재구성하는 것입니다.
같은 기술이라도 어떻게 청구하느냐에 따라 보호 범위가 완전히 달라집니다.
특허는 공개를 전제로 독점권을 얻는 구조입니다.
출원 후 18개월이 지나면 기술 내용이 공개되고,
경쟁사는 그 방향을 파악해 우회 전략을 짤 수 있습니다.
반면 영업비밀은 비공개를 유지하는 한 기간 제한 없이 보호됩니다.
학습 데이터 구성 방식, 파인튜닝 전략, 추론 최적화 파이프라인처럼
외부에서 역공학이 어렵고 내부 운영 방식에 가까운 기술은
영업비밀이 더 강력한 무기가 될 수 있습니다.
반대로 제품에 구현된 기술처럼 출시 후 경쟁사가 분석 가능한 기술은 특허로 선점하는 것이 맞습니다.
두 가지를 어떻게 나눌지는 기술의 가시성, 모방 난이도, 공개 타이밍을 함께 따져 결정해야 합니다.
학습 데이터 자체는 특허 대상이 아니지만,
데이터 수집·라벨링·정제·증강 방법은 특허로 보호받을 수 있습니다.
데이터셋은 창작성이 인정되면 저작권,
상당한 투자가 투입된 경우 데이터베이스권으로 보호 가능하며,
핵심 데이터셋은 영업비밀로 관리하는 방식도 병행해야 합니다.
특히 AI 모델의 경쟁력이 아키텍처보다 데이터 품질에서 나오는 경우가 많은 만큼,
특허·저작권·영업비밀을 레이어별로 조합한 복합 보호 전략이 필요합니다.
계약 관계(NDA, 데이터 이용 계약)를 통한 유출 방지도 함께 설계되어야 합니다.
AI·SW는 미국 시장이 핵심입니다.
미국은 Alice 판례 이후 등록 요건이 까다로워졌지만,
등록된 특허의 협상력과 라이선스·소송 활용도는 여전히 가장 높습니다.
국내 출원 후 12개월 이내에 PCT 또는 미국 직접 출원을 결정해야 하며,
우선심사(Track One)를 활용하면 12개월 내외로 등록을 앞당길 수 있습니다.
서비스가 진출할 시장과 경쟁사가 위치한 국가를 기준으로 우선순위를 설계하는 것이 기본입니다.
초기 스타트업이라면 미국 1개국 집중 전략으로 시작해
Series A 이후 유럽·중국으로 확장하는 로드맵이 현실적입니다.
먼저 해당 특허의 청구항이 실제로 우리 기술에 미치는지,
FTO(Freedom to Operate) 분석이 필요합니다.
청구항은 생각보다 좁은 경우가 많고,
우리 기술이 명확히 벗어나 있다면 그대로 진행할 수 있습니다.
권리 범위가 겹친다면 우회 설계 방향을 잡을 수 있고,
해당 특허의 선행기술이 존재한다면 무효심판 또는 이의신청을 통해 권리 자체를 다툴 수도 있습니다.
경고장을 받은 상황이 아니더라도
경쟁사 특허를 조기에 모니터링하고 대응 전략을 세워두는 것이 훨씬 유리합니다.
대응 시점이 늦을수록 선택지가 줄어듭니다.
세 가지 패턴이 반복됩니다.
첫째, 논문 발표·데모·투자 IR 이후에 출원을 시작해 신규성을 잃는 경우입니다.
한국은 공개 후 12개월 이내 출원하면 신규성이 유지되지만,
미국·유럽·중국 등 해외는 그 기준이 다르거나 훨씬 엄격합니다.
공개 전 출원이 원칙이며,
해외 출원을 고려한다면 더욱 중요합니다.
둘째, 핵심 기술만 특허로 내고 주변 기술은 방치하는 경우입니다.
경쟁사는 핵심 특허를 우회해 주변 기술부터 파고듭니다.
셋째, 출원 건수를 늘리는 데 집중해 권리 범위가 좁고 실효성 없는 특허만 쌓이는 경우입니다.
특허의 수보다 설계가 중요한 이유입니다.