성남·판교 AI 기업의 특허 포트폴리오 점검 기준
성남·판교의 AI 기업은 알고리즘, 제품 적용, 데이터 처리와 장치 제어를 구분해 특허 포트폴리오를 관리할 필요가 있습니다. 출원 건수보다 현재 제품과 후속 제품을 어느 청구항이 보호하는지 확인하는 것이 우선입니다.
성남시는 2025년 지역 AI 기업과의 간담회에서 실증, 인재 양성 및 스타트업 지원 방향을 논의했습니다. 지식재산처가 인용한 WIPO 자료에 따르면 생성형 AI 관련 특허군은 2014년 733건에서 2023년 14,000건 이상으로 증가했습니다. 출원 환경이 밀집될수록 기업은 자사 기술과 선행 포트폴리오의 중복 범위를 정기적으로 확인해야 합니다.
포트폴리오의 구성
알고리즘과 데이터 처리
모델 구조, 학습 방식, 추론 최적화, 전처리와 데이터 품질 관리가 포함됩니다. 모델명만 청구하지 않고 입력, 처리와 출력의 관계 및 기술적 효과를 기재합니다.
제품 적용
의료, 제조, 로봇, 물류, 보안과 모빌리티 등 실제 환경에서 AI를 사용하는 구조를 보호합니다. 센서, 서버, 단말, 제어기와 사용자 인터페이스 중 제품의 차별점을 형성하는 구성을 선택합니다.
운영과 개선
모델 배포, 업데이트, 성능 모니터링, 데이터 드리프트 검출, 재학습과 장애 복구도 발명으로 검토할 수 있습니다. 클라우드·엣지 간 연산 분배와 고객사별 모델 관리도 포함됩니다.
디자인·상표·영업비밀
제품명과 서비스명은 상표로, 화면과 장치 외관은 디자인으로 검토합니다. 외부에서 확인하기 어려운 학습 데이터, 평가 기준, 고객사별 파라미터와 운영 절차는 영업비밀 관리 대상이 될 수 있습니다.
제품과 청구항의 대응
보유 특허마다 현재 제품 기능, 예상 경쟁 구현과 독립항의 대응표를 작성합니다. 제품에 적용되지 않는 특허, 한정이 과도한 특허와 신규 제품을 보호하지 못하는 공백을 구분합니다.
| 점검 항목 | 확인 내용 |
|---|---|
| 제품 적용 | 독립항의 각 구성이 현재 제품에서 실시되는지 확인합니다. |
| 경쟁사 대응 | 경쟁사가 변경하기 쉬운 구성과 회피가 어려운 구성을 구분합니다. |
| 후속 제품 | 개발 예정 기능을 뒷받침하는 실시예와 출원 여부를 확인합니다. |
| 해외 출원 | 시장, 제조지, 경쟁사와 투자 일정에 따라 국가를 정합니다. |
| 권리 귀속 | 직무발명, 공동개발과 외주 결과물의 권리자를 확인합니다. |
지원사업의 이용 범위
지역지식재산센터와 지방자치단체의 지원사업은 선행기술 조사, 출원, IP 경영 진단과 분쟁 예방에 활용할 수 있습니다. 사업별 대상, 접수기간, 자부담, 수행 범위와 결과물의 권리 귀속이 다르므로 해당 연도의 공고문을 기준으로 확인해야 합니다.
지원사업의 출원 건수에 맞춰 발명을 나누기보다 사업상 우선순위를 먼저 정하고, 지원 범위는 그 계획의 일부로 배치하는 방식이 적절합니다.
정기 검토 주기
AI 기업은 제품 릴리스, 투자, 공동개발 계약과 해외 진출 전에 포트폴리오를 검토합니다. 최소한 신규 제품 기능, 공개 예정 자료, 발명자와 권리자, 우선권 기한, 심사 상태, 연차료 및 영업비밀 접근권한을 한 목록에서 관리해야 합니다.
