#특허

양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허 출원등록, 절차, 방법, 특허권 효과

by 하앤유 특허법률사무소2025.10.13조회수 52

안녕하세요.
하앤유특허법률사무소의 하수준 변리사입니다.

하앤유는 여러분의 소중한 아이디어와 발명품을 보호하기 위해 최선을 다하고 있으며,
특허 분야에서 귀하의 권리를 안전하게 지켜드리고 있습니다.

기술의 빠른 발전 속에서도 창의적인 발명과 아이디어를 지켜드릴 수 있도록,
하앤유는 전문적인 지식과 경험을 바탕으로 최상의 서비스를 제공해드리고 있습니다.

1. 경량화 모델 학습, 양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허 출원의 의미
2. 경량화 모델 학습, 양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허 출원의 필요성
3. 경량화 모델 학습, 양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허 출원 및 등록 요건
4. 경량화 모델 학습, 양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허 출원 및 등록 절차
5. 경량화 모델 학습, 양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허 출원에 대한 심사
6. 경량화 모델 학습, 양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허권 효력

1. 경량화 모델 학습, 양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허 출원의 의미

양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허 출원이란 인공지능 모델의 효율성과 성능을 높이기 위해 개발된 알고리즘이나 학습 방법을 법적으로 보호받기 위해 지식재산처(前 특허청)에 신청하는 절차를 말합니다.
단순한 아이디어 수준이 아니라, 모델 경량화나 학습 효율을 실질적으로 개선하는 구체적 기술이 있어야 특허로 인정될 수 있습니다.
즉, 기술적 창의성과 산업적 활용 가능성이 핵심 요건입니다.

예를 들어, 양자화는 모델 계산을 단순화해 속도를 높이는 기술, 프루닝은 불필요한 파라미터를 제거해 효율을 높이는 방식입니다.
지식 증류는 큰 모델의 지식을 작은 모델에 전이시키는 기술이며, 강화학습과 선호학습은 데이터가 아닌 경험이나 인간 피드백을 통해 성능을 향상시키는 학습법입니다.
이러한 기술은 생성형 AI, 자율주행, 로봇 제어 등 다양한 분야에 적용됩니다.

이처럼 인공지능 학습 기술을 특허로 출원하면 기업은 독자적 알고리즘을 보호하고 경쟁사의 모방을 방지할 수 있습니다.
또한 연구 성과를 권리화해 기술 신뢰도를 높이고, 기술 이전이나 라이선스 계약을 통해 부가가치를 창출할 수 있습니다.
결과적으로 AI 산업 내 경쟁 우위를 확보하는 핵심 수단이 됩니다.

2. 경량화 모델 학습, 양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허 출원의 필요성

⑴ 기술 보호

양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습은 인공지능 모델의 효율성과 성능을 개선하는 핵심 기술입니다.
이러한 기술은 알고리즘 구조, 학습 방식, 모델 최적화 원리에 대한 노하우가 포함되어 있기 때문에, 특허 출원을 통해 보호하는 것이 매우 중요합니다.
특히 모델 경량화나 성능 유지 기술은 모방이 쉽고 가치가 높아, 선점하지 않으면 경쟁사에 의해 빠르게 복제될 수 있습니다.
따라서 특허는 연구 성과를 안정적으로 보호하고, AI 기술의 독자적 경쟁력을 유지하기 위한 가장 효과적인 수단입니다.

⑵ 경쟁력 강화

AI 기술 분야에서 특허는 단순한 권리가 아닌 기술력의 상징이 됩니다.
양자화, 프루닝, 지식 증류 등은 모델 효율성을 높이는 핵심 기술로, 특허를 확보하면 기업의 연구 신뢰도와 브랜드 가치가 함께 강화됩니다.
또한 특허를 보유한 기업은 기술 표준화나 산업 협력에서 주도적인 위치를 차지할 수 있습니다.
즉, 특허는 단순히 법적 보호를 넘어 기업의 기술적 우위와 시장 영향력을 확립하는 중요한 전략 자산이 됩니다.

⑶ 수익 창출

AI 관련 특허는 수익화 가능한 기술 자산으로 활용될 수 있습니다.
특허를 보유한 기업은 기술을 직접 제품에 적용하거나, 다른 기업에 라이선스 형태로 제공해 로열티를 받을 수 있습니다.
예를 들어, 강화학습 기반 모델 최적화 기술이나 지식 증류 알고리즘을 타사에 이전하면 안정적인 수익 구조를 만들 수 있습니다.
결국 특허는 기술 보호를 넘어, 연구개발 투자비 회수와 새로운 사업 기회를 창출하는 경제적 수단으로 작용합니다.

⑷ 법적 보호

특허 등록은 발명자에게 해당 기술에 대한 법적 독점권을 부여합니다.
등록된 기술은 권리자의 허락 없이 타인이 사용할 수 없으며, 침해 시 손해배상이나 사용금지 청구가 가능합니다.
특히 AI 알고리즘은 디지털 환경에서 복제가 쉬워 법적 보호의 중요성이 더욱 큽니다.
이러한 특허 제도는 연구자의 권리를 보장하고, 기술 개발 환경을 공정하게 유지하며, 지속적인 혁신을 유도하는 법적 장치로 기능합니다.

3. 경량화 모델 학습, 양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허 출원 및 등록 요건

⑴ 신규성

양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 기술이 특허로 인정받기 위해서는 먼저 신규성이 확보되어야 합니다.
즉, 동일한 알고리즘 구조나 학습 방법이 과거에 논문, 특허, 논의 자료 등으로 공개된 적이 없어야 합니다.
예를 들어, 새로운 파라미터 양자화 방식이나 강화학습 기반 최적화 알고리즘이 기존 연구와 다른 계산 원리를 가진다면 신규성이 인정됩니다.
이미 존재하는 기술을 단순히 재조합하거나 용도만 바꾼 것은 신규성이 부족하다고 판단될 수 있습니다.

⑵ 진보성

특허 등록을 위해서는 기존 기술보다 한 단계 발전된 창의적 개선을 보여주는 진보성이 필요합니다.
즉, 전문가가 보았을 때 쉽게 예측할 수 없는 기술적 차별점이 있어야 합니다.
예를 들어, 기존 프루닝 기법의 효율성을 크게 높이거나, 지식 증류 과정에서 데이터 손실을 최소화하는 새로운 학습 구조가 이에 해당합니다.
단순한 속도 향상이나 매개변수 조정만으로는 진보성으로 인정되지 않으며, 기술적 효과가 구체적으로 입증되어야 합니다.

⑶ 산업적 이용 가능성

마지막 요건은 산업적 이용가능성으로, 발명이 실제 산업 현장에서 적용될 수 있어야 합니다.
즉, 단순한 이론적 알고리즘이 아니라, 실제 인공지능 모델이나 시스템에 구현 가능한 형태여야 합니다.
예를 들어, 모바일 기기용 경량화 AI 모델, 자율주행 제어 시스템, 맞춤형 추천 엔진 등에서 재현 가능한 기술이라면 이 요건을 충족합니다.
산업적 활용이 가능한 기술은 실용성과 경제성이 높아, 특허 등록은 물론 사업화 가능성도 함께 확보할 수 있습니다.

4. 경량화 모델 학습, 양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허 출원 및 등록 절차

⑴ 선행기술조사

양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 기술의 특허 출원은 선행기술조사로부터 시작됩니다.
이는 기존 논문, 특허, 기술 보고서를 분석해 유사 기술이 이미 공개되어 있는지를 확인하는 절차입니다.
예를 들어, 기존 AI 모델 경량화 방식이나 학습 최적화 구조와 비교하여 어떤 점에서 기술적 차별성이 있는지 파악해야 합니다.
이 과정을 통해 중복 출원을 방지하고, 발명의 독창성을 명확히 하여 등록 가능성을 높이는 전략을 세울 수 있습니다.

⑵ 명세서 및 청구항 작성

다음 단계는 명세서와 청구항 작성입니다.
명세서는 발명의 내용을 구체적으로 설명하는 기술 문서로, 알고리즘의 구조, 학습 과정, 성능 개선 효과 등을 명확히 기재해야 합니다.
청구항은 법적으로 보호받을 기술의 범위를 정의하는 부분으로, 표현이 모호하면 권리 범위가 제한될 수 있습니다.
예를 들어, 모델 파라미터 양자화 방식이나 프루닝 조건 설정 구조 등 핵심 기술 요소를 구체적으로 기술하는 것이 중요합니다.

⑶ 특허 출원서 제출

명세서와 청구항이 준비되면 이를 포함한 특허출원서를 작성해 지식재산처(前 특허청)에 제출합니다.
출원서에는 발명자 정보, 발명의 명칭, 도면, 기술 설명 등이 포함되어야 하며, 전자출원 시스템을 통해 제출합니다.
제출 전 서류 형식과 첨부 자료를 확인하고, 실험 결과나 모델 성능 비교 데이터를 포함하면 기술 신뢰도를 높일 수 있습니다.
이 단계는 발명을 공식적으로 권리화하는 출발점이 됩니다.

⑷ 방식심사 및 출원공개

출원 후에는 서류의 형식을 검토하는 방식심사가 이루어집니다.
이 단계에서 서류의 요건이 충족되면, 출원일 기준 약 18개월 후 출원공개가 진행됩니다.
출원공개는 발명 내용을 일반에 알리는 절차로, 이후 유사 기술의 중복 출원을 방지하고 우선권을 확보하는 역할을 합니다.
이 시점부터 발명은 법적 보호의 기초를 갖추게 됩니다.

⑸ 실체심사 및 보정 대응

방식심사 후에는 기술적 타당성을 검토하는 실체심사 단계가 진행됩니다.
심사관은 신규성, 진보성, 산업적 이용가능성 요건을 중심으로 발명이 특허로 등록될 수 있는지를 판단합니다.
거절이유가 통보될 경우, 출원인은 보정서나 의견서를 제출해 기술적 차별성과 효과를 명확히 설명해야 합니다.
이 과정을 충실히 대응하면 심사관의 거절 사유를 해소하고 등록 가능성을 높일 수 있습니다.

⑹ 등록결정 및 등록료 납부

모든 심사를 통과하면 등록결정이 내려지고, 출원인은 정해진 기간 내 등록료를 납부해야 합니다.
등록료를 납부하면 특허권이 공식적으로 발생하며, 발명자는 해당 AI 학습 기술에 대한 독점적 권리를 갖게 됩니다.
이후 매년 연차료를 납부해 권리를 유지할 수 있으며, 기술 이전이나 라이선스 계약을 통해 수익 창출도 가능합니다.
결과적으로 이 절차를 통해 기술 보호와 상업화를 동시에 달성할 수 있습니다.

5. 경량화 모델 학습, 양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허 출원에 대한 심사

⑴ 형식 심사

양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습과 같은 인공지능 기술을 출원하면 먼저 형식심사가 진행됩니다.
이 단계에서는 제출된 서류가 법적 요건에 맞게 작성되었는지를 확인합니다.
출원서, 명세서, 청구항, 도면 등이 누락되지 않았는지, 서류 형식이 적합한지를 검토하는 절차입니다.
예를 들어, 발명의 명칭이 불명확하거나 청구항 표현이 부정확하면 보정 요구가 내려집니다.
즉, 형식심사는 발명의 기술적 내용보다는 절차적 완전성을 점검하는 단계로, 이후 실체심사를 위한 필수 관문입니다.

⑵ 실체 심사

형식심사를 통과하면 실체심사가 본격적으로 진행됩니다.
이 단계에서는 발명이 특허 요건인 신규성, 진보성, 산업적 이용가능성을 충족하는지를 검토합니다.
예를 들어, 기존 프루닝 알고리즘과 비교했을 때 구조적 차별성이 있는지, 양자화 방식이 성능을 향상시키는지 등이 평가됩니다.
또한, 강화학습의 보상 구조나 선호학습의 모델 학습 효율이 기존 기술과 어떤 점에서 발전되었는지도 판단 기준이 됩니다.
심사 결과, 기술적 효과가 명확히 입증되지 않으면 보정 요청이나 거절이유통지가 내려질 수 있습니다.

⑶ 보정 및 등록결정

실체심사 중 거절이유가 통보되면 출원인은 보정서나 의견서를 제출해 기술적 근거를 보완할 수 있습니다.
예를 들어, 모델 구조의 개선 효과나 알고리즘 효율성 향상을 수치나 실험 데이터로 명확히 제시해야 합니다.
이 과정을 통해 기술의 독창성과 실용성이 입증되면 등록결정이 내려집니다.
등록결정 후 등록료를 납부하면 정식 특허권이 발생하며, 발명자는 해당 인공지능 학습 기술에 대한 독점적 권리를 갖게 됩니다.
결국 이 절차를 통해 기술 보호와 산업 경쟁력 확보가 동시에 이루어집니다.

6. 경량화 모델 학습, 양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 특허권 효력

⑴ 독점적 권리

양자화, 프루닝, 지식 증류, 강화학습, 선호학습 기술이 특허로 등록되면 발명자는 해당 인공지능 학습 기술에 대한 독점적 권리를 가집니다.
즉, 타인이 허락 없이 동일하거나 유사한 알고리즘을 개발, 사용, 판매, 배포할 수 없습니다.
예를 들어, 동일한 프루닝 구조나 지식 증류 방식이 포함된 모델을 타사가 상업적으로 이용할 경우 침해로 간주됩니다.
이러한 독점권은 발명자가 연구 성과를 보호하고, 시장 내 기술적 우위를 유지할 수 있도록 보장하는 핵심적인 권리입니다.

⑵ 무단 사용 금지

특허권의 가장 강력한 효력은 무단사용금지입니다.
특허가 등록된 이후에는 권리자의 허락 없이 해당 기술을 사용하는 모든 행위가 법적으로 금지됩니다.
예를 들어, 특허받은 강화학습 알고리즘을 적용한 AI 모델을 무단 상용화할 경우 침해로 판단되어 손해배상이나 사용 중지 명령을 받을 수 있습니다.
이 제도는 연구개발 결과를 정당하게 보호하고, 공정한 기술 경쟁 환경을 조성하기 위한 법적 장치로 작용합니다.

⑶ 수익 창출

특허권은 단순한 보호 수단이 아닌 수익 창출의 핵심 자산입니다.
발명자는 보유한 AI 기술을 직접 활용해 제품화할 수도 있고, 다른 기업에 라이선스 형태로 제공해 로열티를 받을 수도 있습니다.
예를 들어, 양자화나 프루닝 기반의 모델 최적화 기술을 글로벌 기업에 기술 이전하면 안정적인 수익 구조를 확보할 수 있습니다.
이처럼 특허는 기술력의 경제적 가치를 높이고, 연구개발을 지속할 수 있는 기반을 마련하는 중요한 수단입니다.

⑷ 보호 기간

특허의 보호기간은 일반적으로 출원일로부터 20년이며, 그동안 발명자는 해당 기술에 대한 독점적 권리를 행사할 수 있습니다.
이 기간 동안 권리자는 타인의 무단 사용을 법적으로 제한하고, 기술의 상용화를 통해 안정적인 시장 기반을 구축할 수 있습니다.
다만, 매년 연차료를 납부해야 특허가 유지되며, 미납 시 권리가 소멸될 수 있습니다.
보호기간이 만료되면 해당 기술은 공공 자산으로 전환되어 자유롭게 활용되며, 이는 산업 발전과 기술 확산에 기여합니다.