안녕하세요,
하앤유 특허법률사무소의
대표 변리사 하수준입니다.
당소는 S사부터 L사 등 다양한 대기업들과의 성공적인 협업을 통해,
발명가와 기업 대표님들로부터 높은 신뢰를 받고 있습니다.
당소의 베테랑 변리사들이 지식재산권과 관련하여, 모든 과정을 원스톱으로 지원해 드리고 있는데요.
✔ 발명 아이디어의 출원부터 등록, 그리고 사후 관리까지
전문적인 피드백을 통해 권리 취득의 방향성을 설정해 드립니다.
◈ S사, L사 등 다수의 대기업 업무 경력 보유
◈ 지식 재산부터 법률자문까지 ONE STOP 서비스 제공
◈ 중소기업·벤처기업 다수 업무 경력 보유
요즘 인공지능(AI) 기술은 하루가 다르게 진화하고 있습니다.
음성인식, 이미지 분석, 자율주행, 의료 진단까지
딥러닝은 이제 ‘기술’이 아니라 산업의 표준이 되었습니다.
하지만 빠른 성장만큼 경쟁도 치열합니다.
새로운 모델을 발표해도 곧 비슷한 알고리즘이 등장하고,
연구 결과가 공개되는 순간 다른 기업이 상용화해버리기도 합니다.
결국 AI 시대의 진짜 경쟁력은 “누가 먼저 만들었느냐”가 아니라
“누가 먼저 권리를 확보했느냐”입니다.
그래서 최근 AI 기업과 연구소들이 주목하는 것이
바로 딥러닝 특허등록인데요.
오늘은 딥러닝 특허등록의 요건, 대상, 절차를 중심으로
AI 기업이라면 반드시 알아야 할 내용을 정리해 드리려고 합니다.
전문 변리사의 조력을 받아 출원 및 등록에 성공하고 싶은 분들은,
하단의 링크를 통해 문의하시기 바랍니다.
문의하신 내용은 저희 전담팀에서 빠르게 확인한 후,
담당 변리사를 지정하여 답변드리겠습니다.
*1차 상담비용은 받지 않고 있습니다.
▼ 대표 변리사 1:1 상담 ▼ (클릭)
딥러닝은 기본적으로 '알고리즘'입니다.
하지만 특허청(현 지식재산처)은 단순한 알고리즘이나 수학적 공식은
'아이디어'로 판단하기 때문에 등록을 인정하지 않습니다.
따라서 딥러닝 특허등록의 첫 번째 요건은
'기술적 구현'이 명확해야 한다는 점입니다.
즉, 다음 3가지가 무조건 포함되어야 합니다.
1️⃣ 입력과 출력의 관계가 구체적일 것
→ 어떤 데이터를 입력받고
어떤 결과를 도출하는지 명시해야 합니다.
2️⃣ 기술적 효과가 명확할 것
→ 단순한 계산이 아니라, 성능 향상·처리 속도 개선 등
구체적인 효과가 있어야 합니다.
3️⃣ 컴퓨터 또는 장치에서 구현 가능할 것
→ 추상적인 학습 원리가 아니라,
실제 시스템이나 네트워크 구조에 작동할 수 있어야 합니다.
예를 들어 “딥러닝을 이용해 이미지를 분류한다"라는 문장은
너무 포괄적이라 등록이 어렵습니다.
하지만, “영상의 노이즈를 줄이기 위해 CNN 구조를 변형하고,
활성화 함수를 최적화한 네트워크”라면?
기술적 구체성이 인정되어 등록 가능성이 높아집니다.
딥러닝 특허등록은 특정 산업에 한정되지 않습니다.
데이터를 학습해 결과를 개선하는 구조라면
모든 분야에서 특허가 가능합니다.
대표적인 출원 대상은 다음과 같습니다.
① 모델 구조 개선
- 기존 신경망(CNN, RNN, Transformer 등)의
구조를 변경해 학습 효율을 높인 기술.
② 데이터 전처리 및 후처리
- 노이즈 제거, 이상치 검출, 데이터 증강 등
학습 데이터를 최적화하는 기술.
③ 학습 알고리즘 최적화
- 손실 함수 개선, 가중치 초기화,
학습률 조절을 통한 성능 향상 방법.
④ AI 응용
-의료 영상판독, 자율주행 인식, 음성 감정 분석,
제조설비의 이상 탐지 등 구체적 산업 적용 기술.
이처럼 딥러닝 특허등록은
'코드 자체'가 아니라 '코드가 구현된 기술적 아이디어'에 초점이 맞춰집니다.
즉, 기술의 철학이 아니라 기술의 결과와 구조를 보호하는 것입니다.
등록 가능성을 미리 확인하고 싶다면?
하앤유 특허법률사무소에서 사전 진단 상담을 받아보세요.
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딥러닝 특허등록 절차는 일반 기술 특허와 유사하지만,
AI 기술 특성상 명세서 작성 단계에서 훨씬 세밀한 접근이 필요합니다.
1️⃣ 출원 전 단계
→ 선행기술 조사를 통해 기존 유사 특허를 확인해야 하며,
이미 등록된 기술과 중복되면 ‘진보성 부족’으로 거절될 수 있습니다.
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2️⃣ 출원 단계
→ 특허청(현 지식재산처)에 출원서를 제출하며,
명세서에는 기술 구조, 데이터 흐름, 학습 방식, 성능 효과를
논리적으로 서술해야 합니다.
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3️⃣ 심사 단계
→ 심사관은 기술이 ‘실질적인 효과’를 가지는지 검토하며,
필요시 의견서나 보정서를 통해 차별성을 명확히 제시해야 합니다.
이 과정에서 가장 많이 발생하는 실수는
기술 설명이 너무 추상적이거나
AI 관련 용어만 나열되어 구체성이 부족한 경우입니다.
심사관은 ‘어떤 점이 기술적으로 새로운가’를 보고 판단하기 때문에
실험 결과, 성능 비교표, 시스템 다이어그램 등을 포함하는 것이 좋습니다.
AI 산업은 하루가 다르게 발전하고 있습니다.
하지만 아무리 뛰어난 기술도
특허로 등록되지 않으면 법적으로 보호받을 수 없습니다.
딥러닝 특허등록은 기업의 기술적 경쟁력을
‘법적 자산’으로 바꾸는 첫 단계입니다.
하앤유 특허법률사무소는 머신러닝·딥러닝·데이터 처리 등
AI 관련 특허 경험이 풍부한 베테랑 변리사들이 함께합니다.
이를 바탕으로 출원, 선행조사, 명세서 작성, 거절 이유 대응,
사후관리, 해외 출원까지 전 과정을 전략적으로 지원하고 있습니다.
AI 시대의 승자는 기술이 아니라 기술을 보호한 기업입니다.
지금 바로 딥러닝 특허등록을 통해
당신의 아이디어를 확실한 권리로 만들어보세요.
당소의 베테랑 변리사들이 최선의 조력을 다해 돕겠습니다.
현재, 1:1 무료상담 시스템을 체계적으로 운영 중에 있으므로
특허 권리 확보와 관련한 질문, 또는 궁금증이 있으시다면, 언제든지 편하게 문의하시기 바랍니다.
업종별 특화된 변리사가 출원부터 진행, 사후관리까지 책임져 도와드리겠습니다.
당소와 함께하신다면, 더 나은 서비스를 제공받을 실 수 있다고 장담 드립니다.
긴 글 읽어주시어 감사합니다.
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