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인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허 발명, 출원부터 등록까지, 절차, 방법, 심사, 특허권 효력, 그리고 양도

by 유레카 특허법률사무소2025.10.22조회수 99

1. 모델 경량화, 인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허 출원 방식
2. 모델 경량화, 인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허 출원 및 등록 요건
3. 모델 경량화, 인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허 심사
4. 모델 경량화, 인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허권 효력
5. 모델 경량화, 인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허 출원시 유의점
6. 모델 경량화, 인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허권의 양도 및 상속

1. 모델 경량화, 인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허 출원 방식

① 선행기술 조사

인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술을 특허로 보호하려면 먼저 선행기술 조사가 필요합니다.
국내외 특허, 논문, 기술 보고서를 검토해 유사한 알고리즘, 모델 구조, 최적화 방식이 이미 공개된 적이 있는지를 확인합니다.
예를 들어 모델 압축 기법이나 파라미터 최적화 알고리즘이 기존 기술과 유사하다면 신규성이 인정되지 않을 수 있습니다.
이 과정을 통해 기술의 차별성과 독창성을 명확히 하면, 이후 출원 전략을 세우는 데 도움이 됩니다.

② 출원서 작성

출원서에는 인공지능 기술의 목적, 구성 요소, 동작 방식, 기술적 효과를 구체적으로 작성해야 합니다.
명세서에는 학습 데이터 처리 방식, 추론 구조, 경량화 기법 등 기술의 핵심 원리를 명확히 기재합니다.
청구항에서는 보호받고자 하는 기술 범위를 구체적이면서도 포괄적으로 표현해야 합니다.
예를 들어 특정 신경망 구조나 메모리 최적화 방법을 명확히 정의하면, 권리 범위를 안정적으로 확보할 수 있습니다.

③ 출원서 제출

출원서가 완성되면 이를 지식재산처(前 특허청)에 전자출원 방식으로 제출합니다.
출원일은 특허권의 기준일로 인정되므로, 경쟁사보다 빠른 출원이 중요합니다.
출원 시 발명자 정보, 요약서, 도면 등을 정확히 첨부해야 하며, 서류 누락이 있으면 보정 요청을 받을 수 있습니다.
출원 후에는 접수번호가 부여되며, 이를 통해 심사 진행 상황을 온라인으로 확인할 수 있습니다.

④ 심사

출원된 인공지능 기술은 형식심사와 실체심사를 거쳐 등록 여부가 판단됩니다.
형식심사에서는 서류 요건을 검토하고, 실체심사에서는 신규성, 진보성, 산업적 이용가능성을 평가합니다.
예를 들어 데이터 효율을 높이는 학습 구조나 메모리 소모를 줄이는 경량화 기법은 진보성의 핵심이 될 수 있습니다.
거절이유가 통보되면 의견서나 보정서를 제출해 기술적 효과를 보완할 수 있습니다.

⑤ 특허 등록

심사 결과 모든 요건을 충족하면 특허 등록결정이 내려집니다.
출원인은 정해진 기간 내 등록료를 납부해야 하며, 납부가 완료되면 정식 특허권이 부여됩니다.
등록된 인공지능 기술은 출원일로부터 20년간 독점적 권리를 가지며, 타인의 무단 사용을 법적으로 막을 수 있습니다.
이를 통해 발명자는 기술을 보호받는 동시에, 산업 현장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

2. 모델 경량화, 인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허 출원 및 등록 요건

① 신규성

인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술이 특허로 인정받기 위해서는 먼저 신규성이 있어야 합니다.
즉, 기존에 공개된 논문, 특허, 제품 설명서 등 어디에도 동일하거나 유사한 기술이 존재하지 않아야 합니다.
예를 들어 새로운 신경망 구조, 데이터 학습 방식, 파라미터 경량화 기법 등 이전에 공개되지 않은 기술이어야 합니다.
이미 알려진 알고리즘을 단순히 변형한 수준이라면 신규성이 부정되므로, 출원 전 선행기술조사를 통해 차별성을 명확히 해야 합니다.

② 진보성

진보성이란 기존 기술보다 한 단계 발전된 기술적 특징이나 새로운 효과가 있어야 함을 의미합니다.
즉, 해당 분야 전문가가 쉽게 떠올릴 수 없는 독창적인 개선이나 성능 향상이 필요합니다.
예를 들어 모델의 계산량을 획기적으로 줄이는 추론 구조나, 정확도를 유지하면서 경량화를 실현한 알고리즘은 진보성이 인정될 수 있습니다.
단순한 결합이나 단계 축소 수준이라면 등록이 어렵기 때문에, 기술적 차별성과 실질적 효과를 함께 입증하는 것이 중요합니다.

③ 산업적 이용 가능성

산업적 이용가능성이란 발명이 실제 산업 현장에서 구현 가능하고 상용화될 수 있는지를 판단하는 기준입니다.
즉, 연구실 단계의 이론이 아니라 소프트웨어, 하드웨어, 플랫폼 등에서 재현 가능한 기술이어야 합니다.
예를 들어 AI 칩의 연산 효율을 개선하거나, 클라우드 서버의 자원 사용량을 줄이는 기술이라면 충분히 산업적 이용성이 인정됩니다.
이 요건이 충족되면 기술은 법적으로 보호받을 뿐 아니라, 실제 산업 전반에서 경제적 가치까지 가지게 됩니다.

3. 모델 경량화, 인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허 심사

① 형식 심사

인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술을 출원하면 가장 먼저 형식심사가 진행됩니다.
이 단계에서는 제출된 서류가 법적 형식 요건을 충족하는지를 확인합니다.
출원서, 명세서, 청구항, 도면 등이 누락 없이 제출되었는지, 발명자와 출원인 정보가 올바른지 검토합니다.
즉, 기술의 우수성을 판단하는 절차가 아니라 행정적으로 서류가 완전하고 적법한지를 확인하는 과정입니다.
형식 요건이 충족되어야 다음 단계인 실체심사로 넘어갈 수 있습니다.

② 실체 심사

형식심사를 통과하면 지식재산처(前 특허청)에서 실체심사(또는 실질심사)가 진행됩니다.
이 단계에서는 발명이 기존 기술과 비교해 신규성, 진보성, 산업적 이용가능성을 충족하는지를 평가합니다.
심사관은 관련 분야의 선행기술을 조사해 알고리즘 구조, 학습 방식, 모델 최적화 기술의 차별성을 검토합니다.
거절이유가 통지될 경우 출원인은 의견서나 보정서를 제출해 기술적 차이와 효과를 명확히 설명할 수 있습니다.

③ 등록결정

실체심사에서 모든 요건이 충족되면 등록결정이 내려집니다.
출원인은 일정 기간 내 등록료를 납부해야 하며, 납부가 완료되면 정식 특허권이 부여됩니다.
등록된 인공지능 관련 특허는 출원일로부터 20년간 법적으로 보호받으며, 타인의 무단 사용을 금지할 수 있습니다.
이를 통해 기업은 기술을 안정적으로 보호하고, AI 산업에서의 경쟁력과 기술 신뢰도를 동시에 확보할 수 있습니다.

4. 모델 경량화, 인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허권 효력

① 독점적 권리

인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술이 특허로 등록되면 발명자는 그 기술에 대한 독점적 권리를 갖게 됩니다.
즉, 동일하거나 유사한 알고리즘, 학습 구조, 모델 최적화 방식을 타인이 허락 없이 사용할 수 없습니다.
이 권리를 통해 기업은 기술을 독점적으로 활용할 수 있으며, 경쟁사 대비 기술적 우위를 확보하게 됩니다.
결국 특허권은 인공지능 분야의 혁신적인 기술을 보호하고, 시장에서 안정적인 지위를 유지하는 가장 확실한 수단이 됩니다.

② 무단 사용 방지

특허권은 타인이 해당 기술을 무단으로 사용하는 것을 법적으로 막을 수 있는 강력한 효력을 가집니다.
예를 들어 다른 기업이 동일한 경량화 알고리즘이나 학습 최적화 기술을 모방할 경우, 침해금지청구나 손해배상을 청구할 수 있습니다.
이는 단순한 선언적 권리가 아니라 실제로 법적 조치를 통해 기술 도용을 제재할 수 있는 실질적 보호 장치입니다.
따라서 특허 등록은 기업의 지식재산을 지키고 불공정 경쟁을 예방하는 핵심적인 역할을 합니다.

③ 라이선스 및 수익 창출

특허권은 보호뿐 아니라 기업의 수익을 창출할 수 있는 중요한 자산입니다.
권리자는 특허 기술을 직접 적용해 제품을 상용화하거나, 타사에 라이선스를 부여해 로열티를 받을 수 있습니다.
또한 기술이전, 공동연구, 투자 유치 등으로 부가가치를 확대할 수도 있습니다.
이처럼 특허는 인공지능 기술을 단순한 연구 성과에서 벗어나, 실질적인 경제적 이익으로 전환시키는 핵심 수단이 됩니다.

④ 보호 기간

인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술의 특허권은 출원일로부터 20년간 보호됩니다.
이 기간 동안 특허권자는 기술을 독점적으로 사용할 수 있으며, 타인의 무단 사용에 대해 법적으로 대응할 수 있습니다.
다만 권리 유지에는 매년 특허유지료 납부가 필요하며, 이를 통해 보호 효력이 지속됩니다.
보호기간이 종료되면 기술은 공공재로 전환되지만, 그 전까지는 기업의 핵심 경쟁력으로 강력히 보호받습니다.

5. 모델 경량화, 인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허 출원시 유의점

① 선행기술조사 필수

인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술은 이미 수많은 논문과 특허가 존재하기 때문에 출원 전 선행기술 조사가 꼭 필요합니다.
기존에 유사한 알고리즘이나 모델 구조가 공개되어 있다면 신규성이 인정되지 않아 등록이 어렵습니다.
따라서 국내외 특허, 학술자료, 기술 보고서를 통해 기존 기술의 범위를 면밀히 파악해야 합니다.
이 과정을 거치면 내 기술의 차별성을 명확히 확인할 수 있고, 안정적인 출원 전략을 세울 수 있습니다.

② 기술 차별화 명확화

특허의 핵심은 기존 기술과의 차별성입니다.
AI 기술의 경우 단순한 모델 결합이나 학습 데이터 변경 수준은 진보성이 부족하다고 판단될 수 있습니다.
따라서 모델 구조 개선, 추론 효율 향상, 계산량 절감 등 구체적인 기술적 효과를 명확히 제시해야 합니다.
특히 실험 결과나 성능 비교 데이터를 함께 준비하면 기술적 우수성을 객관적으로 입증할 수 있습니다.

③ 명확한 명세서 작성

명세서는 특허 심사의 기준이 되는 문서로, 발명의 기술적 내용을 구체적이고 명확하게 설명해야 합니다.
인공지능 관련 특허에서는 알고리즘의 구성, 데이터 처리 방식, 학습 절차, 경량화 방법 등을 구체적으로 서술해야 합니다.
모호한 표현이나 단순 개념적 설명만으로는 권리 범위가 약해질 수 있습니다.
따라서 핵심 기술의 구조와 작동 원리를 논리적으로 정리해 명확하게 작성하는 것이 중요합니다.

④ 실용성 강조

AI 기술은 실제 산업에 적용될 수 있어야 특허로 인정됩니다.
즉, 단순한 아이디어가 아니라 소프트웨어, 하드웨어, 서버 환경 등에서 재현 가능해야 합니다.
예를 들어 모델 경량화로 연산 효율을 높이거나, 추론 속도를 개선하는 기술이라면 실용성이 충분히 인정됩니다.
기술의 활용 분야와 산업적 효과를 함께 제시하면 특허 심사에서 긍정적인 평가를 받을 수 있습니다.

⑤ 출원 전 공개 주의

특허는 ‘공개되지 않은 기술’만 보호받을 수 있기 때문에, 출원 전 기술을 외부에 공개하지 않아야 합니다.
논문 발표, 학회 발표, 제품 홍보 등으로 기술이 알려지면 신규성이 상실되어 등록이 불가능해집니다.
따라서 기술을 외부에 공유하거나 시연하기 전 반드시 특허 출원을 완료해야 합니다.
이 원칙을 지키는 것이 인공지능 기술의 권리를 안전하게 확보하는 가장 확실한 방법입니다.

6. 모델 경량화, 인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술 특허권의 양도 및 상속

① 양도

인공지능, 머신러닝, 학습, 추론, 경량화 기술의 특허권은 다른 재산과 마찬가지로 양도, 즉 타인에게 이전할 수 있습니다.
특허권자는 개인이나 기업과의 계약을 통해 권리를 이전할 수 있으며, 양도 사실은 지식재산처(前 특허청)에 등록해야 법적 효력이 발생합니다.
양도 시에는 권리 범위, 기술 사용 조건, 대금 지급 방식 등을 명확히 합의해 분쟁을 예방하는 것이 중요합니다.
이러한 절차를 통해 기업은 기술 인수·합병, 공동개발, 라이선스 확장 등 다양한 사업 기회를 확보할 수 있습니다.

② 상속

특허권은 발명자가 사망하더라도 소멸하지 않고 상속 재산으로 인정되어 상속인에게 이전됩니다.
이는 일반 재산과 동일하게 법정 상속 비율에 따라 분할되며, 상속인은 특허권 유지료 납부나 권리 행사 등의 의무를 승계합니다.
다만 상속 이후에는 정해진 기한 내에 지식재산처에 상속 이전 등록을 해야 법적 효력이 유지됩니다.
이 제도를 통해 발명자의 기술적 성과와 지식재산 가치는 후세에 안정적으로 이어지며, 가족이나 기업의 소중한 자산으로 보존됩니다.