특허법률사무소를 선택할 때에는 등록증만 보기보다
등록번호와 대리인 정보가 함께 공개되어 있는지 확인하는 것이 중요합니다.
실제 해당 사무소가 직접 출원 및 등록을 진행한 사례인지 확인하기 어려운 경우도 있기 때문입니다.
아래 사례는 하앤유특허법률사무소가 직접 출원부터 등록까지 진행한 실제 등록 성공사례입니다.
본 발명의 해결하고자 하는 과제는, 본 발명은 가시광선 카메라가 생성한 촬영 데이터를 이용하여 열화상 데이터를 보정함으로써, 화재 발생 또는 화재 발생 예측을 보다 정밀하게 수행할 수 있는 목적을 갖는다.
대리인 하수준 변리사, 하앤유특허법률사무소 등록번호 제 10-2961443 호
열화상카메라, 가시광카메라, 딥러닝영상분석, CNN, 객체탐지, 온도분포분석, 위험도예측, 센서융합, 실시간모니터링, 열원이상분석, 딥러닝화재감지
하앤유특허법률사무소에서 열화상카메라 특허등록에 성공했습니다.
축하드립니다!
인공지능을 이용한 화재 감지 시스템에 대한 특허출원 의뢰가 하앤유로 접수되었고, 해당 발명을 검토한 결과,
본 발명의 실시예에 따르면, 본 발명은 가시광 카메라가 생성한 촬영 데이터를 이용하여 열화상 데이터를 보정함으로써, 화재 발생 또는 화재 발생 예측을 보다 정밀하게 수행할 수 있는 효과를 갖는 특징이 선행발명과 차별점으로 분석되었고,
이와 같은 차별점을 기반으로 전략적인 특허출원을 진행하여 최종적으로 특허등록에
성공하였습니다.
1. 열화상카메라, 딥러닝화재감지, CNN, 객체탐지, 온도분포분석 특허의 범위
화재감지시스템 특허에서는 단순히 온도가 일정 수준 이상 올라가면 경보를 발생시키는 기능보다 어떤 정보를 수집하고 이를 어떻게 분석하여 화재 여부를 판단하는지가 중요합니다.
열화상 영상과 일반 영상 및 환경센서 정보가 각각 어떤 역할을 하고 최종 판단에 어떻게 활용되는지를 중심으로 권리범위를 설정해야 합니다.
인공지능 특허는 단순히 “AI를 사용한다”라고 표현하는 것만으로는 구체적인 기술적 특징을 나타내기 어렵습니다.
어떤 영상을 인공지능에 입력하고, 어떤 특징을 분석하여 어떤 결과를 생성하며, 그 결과를 화재감지에 어떻게 활용하는지를 구체적으로 작성해야 합니다.
열화상카메라는 비접촉 방식으로 물체의 온도를 확인할 수 있다는 장점이 있지만 물체의 재질이나 표면상태에 따라 측정값에 차이가 발생할 수 있습니다.
따라서 재질에 따른 방사율과 주변환경 정보를 이용해 측정온도를 보정하는 구조까지 함께 보호하는 것이 중요합니다.
2. 열화상카메라, 딥러닝화재감지, CNN, 객체탐지, 온도분포분석 특허의 명세서 작성 시 주의점
⑴ 대상체 재질을 판별하는 인공지능
인공지능으로 재질을 분석한다고만 작성하기보다 어떤 영상정보를 이용하여 재질을 구분하는지를 구체적으로 설명해야 합니다.
예를 들어 금속이나 유리, 플라스틱, 나무 등 여러 재질의 영상을 미리 학습시키고, 촬영영상의 색상과 표면무늬 및 질감 등을 분석하여 재질정보를 생성하는 과정을 작성하는 것이 중요합니다.
⑵ 방사율을 이용한 온도보정
물체의 재질에 따라 열을 방출하는 정도가 다르기 때문에 동일한 실제 온도라도 열화상 카메라에서는 다른 값으로 측정될 수 있습니다.
따라서 인공지능이 판별한 재질과 해당 재질의 방사율을 연결하고 이를 이용해 열화상 측정온도를 보정하는 과정을 구체적으로 설명해야 합니다.
⑶ 주변환경 정보의 활용
열화상 측정값에는 물체 자체뿐만 아니라 주변의 온도와 습도, 카메라와 대상체 사이의 거리 등도 영향을 줄 수 있습니다.
온도센서와 습도센서 및 거리측정센서에서 얻은 정보를 활용하여 측정온도를 추가로 보정하는 관계를 명세서에 충분히 기재하는 것이 좋습니다.
⑷ 불꽃, 연기와 화재 전조 감지
화재가 발생한 이후 불꽃만 감지하는 방식보다 화재가 발생하기 전 나타나는 온도변화나 초기 연기를 함께 확인할 수 있다면 조기대응에 도움이 될 수 있습니다.
열화상 영상에서 급격하게 온도가 상승한 영역과 일반 영상에서 불꽃이나 연기가 나타난 영역을 자동으로 찾아 화재판단에 활용하는 과정을 구체적으로 작성해야 합니다.
3. 열화상카메라, 딥러닝화재감지, CNN, 객체탐지, 온도분포분석 특허의 심사 대응 시 주의점
⑴ 기존 화재감지 기술과의 차이
열화상 카메라나 온도센서를 이용해 고온영역을 감지하는 기술은 기존에도 다양하게 존재할 수 있습니다.
따라서 열화상 카메라를 사용한다는 사실보다 일반 카메라 영상에서 대상체 재질을 판별하고 재질별 방사율을 이용해 측정온도를 보정하는 구체적인 처리과정을 중심으로 비교해야 합니다.
⑵ 인공지능 자체보다 활용방식
이미지에서 특징을 찾아 물체를 분류하는 인공지능 기술 자체는 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다.
중요한 것은 해당 인공지능이 촬영영상을 분석해 재질이나 불꽃, 연기 정보를 생성하고 그 결과가 실제 화재감지와 온도보정에 어떻게 연결되는지를 설명하는 것입니다.
⑶ 잘못된 화재판단의 개선
이번 시스템은 인공지능이 화재라고 판단한 결과와 실제 화재 발생 여부를 비교하여 판단성능을 확인할 수 있도록 구성할 수 있습니다.
실제 화재를 제대로 감지했는지, 화재인데 놓쳤는지, 화재가 아닌데 화재로 잘못 판단했는지 등을 분석하고 잘못 판단한 영상을 다시 학습자료로 활용하여 인공지능의 정확도를 높일 수 있습니다.
⑷ 권리범위를 고려한 보정
심사과정에서 특정 카메라 종류나 하나의 인공지능 프로그램으로만 청구항을 제한하면 향후 다른 방식의 영상분석기술을 적용할 때 보호범위가 좁아질 수 있습니다.
일반 영상에서 대상체의 재질을 분석하고 방사율을 산출한 뒤 열화상 온도를 보정하여 화재를 판단한다는 핵심적인 처리관계를 유지하면서 대응하는 것이 중요합니다.
4. 열화상카메라, 딥러닝화재감지, CNN, 객체탐지, 온도분포분석 특허권 관리 및 침해 대응
⑴ 등록 청구항 관리
특허등록 이후 실제 제품에 적용되는 카메라와 인공지능 분석방식 및 온도보정 구조가 등록 청구항의 범위에 포함되는지를 확인해야 합니다.
제품 업데이트로 새로운 센서나 영상분석기능이 추가된 경우 기존 특허로 보호되는지 또는 후속 출원이 필요한지도 함께 검토하는 것이 좋습니다.
⑵ 개선기술 추가 권리화
인공지능 화재감지 기술은 학습데이터와 영상분석방식 및 센서연계구조가 지속적으로 발전할 수 있는 분야입니다.
새로운 연기감지기능이나 화재위험도 분석, 자동소화장치 연계 및 원격경보기능 등을 개발했다면 별도의 후속 특허로 보호할 수 있는지 살펴볼 필요가 있습니다.
⑶ 유사 시스템 모니터링
경쟁제품이 다른 카메라나 다른 인공지능 프로그램을 사용하더라도 촬영영상에서 대상체 정보를 분석하고 열화상 데이터를 보정하는 유사한 처리방식을 사용할 수 있습니다.
제품설명서와 시스템 구성도, 홍보영상 및 공개된 기술자료 등을 이용해 등록 청구항과 상대 시스템의 처리과정을 비교해야 합니다.
⑷ 침해 대응 자료 확보
인공지능 기반 화재감지 시스템은 내부에서 어떤 방식으로 영상을 분석하는지 외부에서 직접 확인하기 어려운 경우가 있습니다.
사용화면과 경보결과, 제품설명자료, 기술문서 및 시험영상 등을 확보하여 등록 청구항의 각 단계와 상대 시스템이 실제로 대응하는지를 검토하는 것이 중요합니다.
5. 열화상카메라, 딥러닝화재감지, CNN, 객체탐지, 온도분포분석 상표, 디자인, 해외 출원도 함께 검토해야 하는 이유
◆ 상표
인공지능 화재감지 장비나 안전관리 시스템을 독자적인 제품명이나 서비스명으로 공급한다면 특허와 함께 브랜드명 및 로고에 대한 상표권도 준비하는 것이 좋습니다.
소방과 안전관리 분야에서는 장비의 신뢰도와 브랜드가 납품 및 거래과정에서 중요한 식별요소가 될 수 있습니다.
◆ 디자인
화재감지 카메라와 센서장치 또는 표시장치의 외관에 독자적인 시각적 특징이 있다면 디자인 출원도 함께 검토할 수 있습니다.
특허로 내부의 영상분석과 온도보정기술을 보호하고 디자인으로 장치의 외관을 보호하면 서로 다른 형태의 모방에 대응할 수 있습니다.
◆ 해외 출원
화재감지 시스템을 해외 주차장이나 산업시설 및 안전관리시장에 공급할 계획이라면 국내에서 확보한 특허권이 해외에 자동으로 적용되는 것은 아닙니다.
진출 예정 국가와 제품 공개 및 납품일정을 고려하여 해외 특허와 시스템 브랜드에 대한 해외상표 출원을 함께 준비하는 것이 중요합니다.
오늘은 열화상카메라, 딥러닝화재감지, CNN, 객체탐지, 온도분포분석 분야의
인공지능을 이용한 화재 감지 시스템 특허 등록 성공사례를 소개해 보았습니다.
인공지능 화재감지 기술은 단순히 카메라에서 불꽃을 찾는 것에 그치지 않고
대상체의 재질과 방사율, 주변환경과 온도변화까지 종합적으로 분석하여 보다 정확하게 화재위험을 판단하는 방향으로 발전하고 있습니다.
하앤유특허법률사무소는 열화상카메라, 딥러닝화재감지, CNN, 객체탐지, 온도분포분석 분야를 전문적으로 다루고 있으며,
시스템 구성과 데이터 처리흐름 분석부터 명세서 작성, 청구항 설계 및 심사 대응까지 체계적으로 지원하고 있습니다.
열화상 영상과 일반 영상을 함께 분석하거나 인공지능을 이용하여 화재 전조와 불꽃 및 연기를 감지하는 새로운 안전관리 기술을 개발했다면
제품이나 서비스를 공개하기 전에 특허로 보호할 수 있는 핵심적인 처리구조를 먼저 검토해 보시기 바랍니다.
화재감지 및 인공지능 안전시스템 관련 특허출원을 준비하고 계신다면
하앤유특허법률사무소로 편하게 문의주시기 바랍니다.
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