AI를 활용한 제품을 개발하는 기업이라면 한 번쯤 고민할 문제입니다. 누구나 비슷한 AI 모델을 사용할 수 있는 상황에서, 어렵게 개발한 기능이 경쟁사 제품에도 등장한다면 허탈할 수밖에 없습니다.

그래서 특허를 떠올리지만, 막상 우리 기술을 설명하려니 “AI로 더 정확하게 분석합니다”라는 말에서 멈추곤 합니다.

그러나, 개발 과정은 그렇게 단순하지 않았을 겁니다. 엉뚱한 답을 내놓는 AI를 고치고, 현장에서 쓸 수 있도록 데이터를 손보고, 수차례 시험하며 처리 방식을 바꿨을 것입니다.

특허로 보호할 기술은 바로 그 과정에 숨어 있을 수 있습니다. 

예를 들어, AI로 제품 표면의 흠집을 찾아내는 검사 장비를 생각해보겠습니다.

“카메라 영상을 AI가 분석해 불량을 판별한다”는 설명만으로는 기존 기술과의 차이를 보여주기 어렵습니다. 사람이 하던 검사를 AI로 대체했다는 사실만으로 진보성이 인정되는 것은 아니기 때문입니다.

 이때 개발 과정을 다시 들여다볼 필요가 있습니다.

금속 부품의 표면 반사 때문에 정상 제품이 불량으로 판정되지는 않았을까요?

혹은 생산라인마다 조명이 달라 같은 모델이라도 성능이 달라지지는 않았을까요?

아니면, 아주 작은 균열을 놓치지 않으면서 검사 속도도 유지해야 하는 문제가 있지는 않았을까요?

이렇게 다양한 문제들을 해결하기 위해 설계한 처리 과정에 특허 검토의 출발점이 있을 수 있습니다.

예를 들어 반사 정도에 따라 보정 방식을 달리하거나, 균열 의심 영역만 고해상도로 다시 분석하거나, 판정의 신뢰도가 낮을 때 촬영 조건을 바꾸어 재검사하도록 설계했다면 각각이 특허가 될 수 있는 대상이 될 수 있습니다. 

즉, 개발 과정에서 어떤 조건에서 오류가 발생했고, 어떤 처리 과정을 추가했으며, 그 결과 어떤 문제가 개선됐는지를 살펴볼 수 있습니다. 

따라서 출원을 준비할 때는무엇을 바꿔서 그 성능을 얻었는지(즉, 데이터 처리 방식, 모델의 결합 구조, 분석 결과에 따른 장치 제어 등)을 정리할 필요가 있습니다. 개선 전후의 조건과 결과를 함께 남겨두면 기술적 효과를 설명하는 데에도 도움이 됩니다.

“저희는 이미 공개된 모델을 사용하는데, 그럼 특허로 보호할 것이 없는 건가요?”

이 질문에는 어떤 모델을 이용한건지 보다는 전체 처리 과정을 먼저 살펴보자고 말씀드리고 싶습니다.

같은 모델을 사용하더라도 입력 데이터를 만드는 방식, 모델을 작동시키는 조건, 결과를 검증하고 실제 장치에 반영하는 방법 등은 기업마다 다를 수 있습니다.

다만 통상적인 모델 변경이나 전처리를 추가한 것만으로 진보성이 인정되는 것은 아닙니다.

앞서 살펴본 검사 시스템에서도 “어떤 AI를 썼는가”만 물으면 공개 모델의 이름으로 답변이 끝날 수 있습니다.

 반면 “현장에서 작동하게 만들기 위해 무엇을 바꾸었는가”를 물으면 특허가 될 수 있는 포인트가 도출될 수 있습니다.

 AI 기술의 특허를 검토할 때, 완성된 제품 소개서만으로는 개발 과정의 차별점이 충분히 드러나지 않을 수 있습니다. 오히려 오류를 해결한 기록, 설계를 바꾼 이유, 버렸다가 다시 살린 아이디어에 중요한 단서가 남아 있습니다.

“그 AI를 우리 제품에서 제대로 작동하게 만들기 위해, 우리가 직접 해결한 문제는 무엇인가요?” 

오브 특허법률사무소는 그 답에서 보호할 기술을 찾고, 특허로 구체화할 수 있는지 함께 검토합니다.

오브 칼럼은 오브 특허법률사무소의 변리사가 직접 작성하는 지식재산 칼럼입니다.

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