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머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허 출원등록, 절차, 방법, 특허권 효과

by 하앤유 특허법률사무소2025.07.22조회수 20

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1. AI 예측 유지 보수, 머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허 출원의 의미
2. AI 예측 유지 보수, 머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허 출원의 필요성
3. AI 예측 유지 보수, 머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허 출원 및 등록 요건
4. AI 예측 유지 보수, 머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허 출원 및 등록 절차
5. AI 예측 유지 보수, 머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허 출원에 대한 심사
6. AI 예측 유지 보수, 머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허권 효력

1. AI 예측 유지 보수, 머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허 출원의 의미

예지 보전(Predictive Maintenance)은 설비의 고장을 미리 예측해 불필요한 점검은 줄이고, 실제 고장 전에 적절히 정비할 수 있도록 돕는 기술입니다. 특히 머신러닝 기반 시스템은 센서 데이터를 수집해 설비 상태를 분석하고, 고장 징후를 스스로 학습해 예측 정확도를 높이는 방식으로 작동합니다.

이러한 시스템을 특허 출원한다는 것은, 단순한 예측 기능을 넘어 데이터 수집 구조, 분석 알고리즘, 예측 기준, 시스템 구성 방식 등 기술적 요소에 대해 독창성이 인정되는 부분을 법적으로 보호받기 위해 등록을 신청하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 설비별로 최적화된 예측 모델을 생성하거나, 고장 가능성을 수치화해 자동 경고를 보내는 기능 등은 특허 대상이 될 수 있습니다.

머신러닝 기술은 일반적으로 알고리즘이나 정보 처리 방식에서 차별성이 드러나기 때문에, 출원 시에는 기술적 특징을 구체적이고 명확하게 설명하는 것이 중요합니다. 특허 등록을 통해 경쟁사로부터 기술을 보호하고, 투자 유치나 사업 확장 시에도 기술력의 객관적 근거로 활용할 수 있습니다.

2. AI 예측 유지 보수, 머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허 출원의 필요성

⑴ 기술 보호

머신러닝 기반 예지 보전 시스템은 센서 데이터 분석, 고장 예측 알고리즘, 이상 징후 판단 기준 등에서 고도화된 기술이 집약되어 있습니다. 이러한 기술은 개발에 많은 시간과 비용이 투입된 만큼, 외부 유출이나 모방으로부터 안전하게 보호할 필요가 있습니다. 특허 출원을 통해 기술의 핵심 구조와 작동 원리를 법적으로 등록해두면, 타인이 이를 무단으로 사용하는 것을 막을 수 있습니다.

⑵ 경쟁력 강화

예지 보전 시스템은 산업 설비의 유지비용을 줄이고, 운영 효율을 극대화할 수 있어 기업의 생산성과 신뢰도를 동시에 높여주는 핵심 솔루션입니다. 이 기술에 대해 특허를 보유하면 차별화된 기술력의 증거가 되며, 수주나 제휴, 투자 유치 과정에서도 유리하게 작용할 수 있습니다. 특히 스마트 팩토리, 플랜트, 물류 등 다양한 산업에서 수요가 높은 만큼 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

⑶ 수익 창출

특허는 단순한 기술 보호를 넘어 수익을 창출할 수 있는 자산이 됩니다. 특허를 기반으로 한 기술 라이선싱, 외부 기업과의 협력 개발, 기술이전 계약 등을 통해 직접적인 수익 모델을 만들 수 있으며, 향후 특허권 매각도 가능합니다. 기술을 독점적으로 활용할 수 있다는 점에서 제품·서비스의 가격 경쟁력을 유지하는 데도 도움이 됩니다.

⑷ 법적 보호

머신러닝 알고리즘이나 예측 방식은 육안으로 확인하기 어려워 침해 사실을 입증하기가 쉽지 않습니다. 따라서 사전에 특허로 등록해 두는 것이 침해 분쟁 시 기술 권리자의 지위를 명확히 입증하는 가장 확실한 수단이 됩니다. 특허권을 보유하고 있으면 소송 대응이나 경고장 발송, 침해 금지청구 등 법적 조치를 취할 수 있어 분쟁을 예방하고 기술 가치를 안전하게 지킬 수 있습니다.

3. AI 예측 유지 보수, 머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허 출원 및 등록 요건

⑴ 신규성

특허를 받기 위해서는 먼저 해당 기술이 세상에 공개된 적 없는 ‘새로운 발명’이어야 합니다. 머신러닝 기반 예지 보전 시스템이라 하더라도, 동일하거나 유사한 기술이 논문, 특허, 웹사이트, 제품 등 어떤 형태로든 이미 공개되었다면 신규성이 인정되지 않습니다. 따라서 출원 전에는 선행기술조사를 통해 유사 기술이 존재하는지 철저히 검토하고, 기존 기술과의 차별점을 명확히 정리하는 것이 중요합니다.

⑵ 진보성

기술이 새롭다고 해도, 해당 분야의 전문가가 쉽게 생각해낼 수 있는 수준이라면 특허로 인정되지 않습니다. 머신러닝 기반 예지 보전 시스템은 센서 데이터 분석, 고장 예측, 판단 기준 등의 알고리즘이 핵심인데, 이러한 부분에서 기존 기술로부터 쉽게 유추할 수 없는 독창적인 구성이나 작동 방식이 있어야 진보성이 인정됩니다. 단순한 기능 조합이 아니라, 고장 징후를 파악하는 독자적 로직이나 설비별로 학습 모델을 최적화하는 방식 등이 그 예가 될 수 있습니다.

⑶ 산업적 이용 가능성

해당 발명이 실제 산업 현장에서 반복적이고 안정적으로 구현될 수 있어야 특허로 등록될 수 있습니다. 즉, 이론적인 설명에만 머물지 않고, 예지 보전 시스템이 실제 공장, 플랜트, 물류센터 등에서 정상 작동하며 생산성 향상이나 유지보수 효율 개선에 기여할 수 있어야 합니다. 이를 입증하기 위해, 기술 구현 방식, 하드웨어 연동 구조, 소프트웨어 구성 등 구체적인 기술 내용이 명세서에 충실히 작성되어야 합니다.

4. AI 예측 유지 보수, 머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허 출원 및 등록 절차

⑴ 선행기술조사

출원 전 가장 먼저 해야 할 일은 유사한 기술이 이미 존재하는지 확인하는 것입니다. 국내외 특허, 논문, 기술자료 등을 검색해 머신러닝 기반 예지 보전 시스템과 유사한 기술이 공개된 적이 있는지 확인합니다. 이 과정을 통해 신규성과 진보성을 판단할 수 있으며, 출원 전략도 보다 명확히 수립할 수 있습니다.

⑵ 명세서 및 청구항 작성

특허 명세서는 발명을 설명하는 핵심 문서로, 기술의 작동 원리, 구성 요소, 구현 방식 등을 전문적이면서도 명확하게 기술해야 합니다. 특히 머신러닝 시스템은 정보 처리 흐름, 학습 알고리즘, 데이터 구조 등이 복잡하므로, 기술적 특징을 이해하기 쉽게 구조화해 설명하는 것이 중요합니다. 권리 범위를 정의하는 청구항은 법적 해석의 기준이 되므로, 경쟁사 침해를 방지할 수 있도록 정교하게 설계해야 합니다.

⑶ 특허 출원서 제출

명세서와 청구항이 준비되면 이를 기반으로 특허청에 제출할 출원서류를 작성합니다. 출원인, 발명자, 발명의 명칭, 요약 등 형식 요건을 빠짐없이 갖춰야 하며, 필요 시 도면이나 부속 자료도 첨부합니다. 전자출원을 통해 간편하게 접수할 수 있으며, 출원일은 향후 권리 범위에 큰 영향을 주므로 정확한 서류 제출이 매우 중요합니다.

⑷ 방식심사 및 출원공개

출원서를 제출하면 특허청에서 형식상의 하자를 검토하는 방식심사를 진행합니다. 문제가 없다면 출원일로부터 약 18개월 후 출원 내용이 일반에 공개됩니다. 이때부터 제3자는 내용을 열람할 수 있고, 이해관계인이 이의신청이나 정보제공을 할 수도 있어, 공개 이후부터는 기술보호에 각별한 주의가 필요합니다.

⑸ 실체심사 및 보정 대응

공개 이후, 심사청구가 이루어지면 특허청은 발명의 신규성, 진보성, 산업적 이용 가능성 등을 실질적으로 심사합니다. 이 과정에서 거절이유가 통지되면 출원인은 이에 대한 보정이나 의견서를 제출해 대응할 수 있습니다. 머신러닝 기반 시스템은 기술 설명이 추상적이기 쉬워, 명확한 기술 구조와 작동 원리 설명이 보정의 핵심 포인트가 됩니다.

⑹ 등록결정 및 등록료 납부

실체심사를 통과하면 특허청은 등록결정을 내리며, 출원인은 정해진 기간 내에 등록료를 납부해야 합니다. 납부가 완료되면 특허권이 발생하며, 해당 기술에 대해 일정 기간 동안 배타적 권리를 행사할 수 있게 됩니다. 이후에도 연차료를 납부하며 권리를 유지할 수 있으며, 등록된 특허는 기술 자산으로서 활용하거나, 라이선스·양도 등의 수익 모델로 확장할 수 있습니다.

5. AI 예측 유지 보수, 머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허 출원에 대한 심사

⑴ 형식 심사

출원서가 접수되면 특허청은 가장 먼저 형식적인 요건을 갖추었는지 확인하는 형식심사를 진행합니다. 명세서, 청구항, 도면 등이 빠짐없이 제출되었는지, 기재 형식이 특허법에 맞는지 등을 검토합니다. 이 단계는 기술 내용이 아닌 서류의 완비 여부와 형식적 오류 유무에 대한 심사이므로, 요건을 충족하면 빠르게 통과됩니다.

⑵ 실체 심사

형식심사를 통과한 출원은 심사청구가 접수된 후 실체심사(또는 실질심사)로 넘어갑니다. 이 단계에서는 발명이 신규성, 진보성, 산업적 이용 가능성 등 등록 요건을 실제로 갖추고 있는지 기술적 내용을 중심으로 본격적으로 심사합니다. 머신러닝 기반 예지 보전 시스템의 경우, 데이터 처리 방식, 고장 예측 로직, 시스템 구성 등이 기존 기술과 어떻게 차별화되는지가 핵심적으로 평가됩니다.

⑶ 거절이유통지 및 보정기회

실체심사 과정에서 등록 요건을 충족하지 못한다고 판단되면, 특허청은 거절이유를 통지합니다. 이 경우 출원인은 일정 기간 내에 의견서를 제출하거나 청구항을 보정해 대응할 수 있습니다. 특히 머신러닝 기술은 개념이 추상적으로 받아들여질 수 있어, 기술 구성과 작용효과를 명확히 구체화하는 보정이 중요합니다. 적절히 대응하면 등록으로 이어질 수 있습니다.

6. AI 예측 유지 보수, 머신러닝 기반 예지 보전 시스템 특허권 효력

⑴ 독점적 권리

특허권이 등록되면 해당 머신러닝 기반 예지 보전 시스템에 대해 출원인이 독점적으로 실시할 수 있는 권리를 갖게 됩니다. 이는 해당 기술을 기반으로 한 제품을 만들거나 판매하고, 타인에게 사용을 허락할지 여부를 스스로 결정할 수 있다는 뜻입니다. 독점권을 통해 경쟁사와의 차별화를 확보하고, 기술 주도권을 유지할 수 있습니다.

⑵ 무단 사용 금지

특허권자는 자신의 권리가 등록된 이후부터는 타인이 허락 없이 해당 기술을 사용하는 것을 법적으로 금지할 수 있습니다. 만약 경쟁사가 유사한 예지 보전 시스템을 무단으로 사용하는 경우, 특허권자는 경고장을 보내거나 침해금지 소송을 제기해 기술 사용을 중단시킬 수 있으며, 손해배상도 청구할 수 있습니다.

⑶ 수익 창출

특허권은 기술 보호를 넘어 직접적인 수익을 창출할 수 있는 자산입니다. 머신러닝 기반 시스템이 특허로 등록되면, 다른 기업에 기술을 라이선스해 사용료를 받을 수 있고, 공동 개발이나 투자 유치 시에도 기술력의 근거로 활용됩니다. 나아가, 기술 자체를 양도하거나 기업 가치를 높이는 데도 유리하게 작용합니다.

⑷ 보호 기간

특허권의 효력은 출원일로부터 최대 20년간 유효합니다. 이 기간 동안 등록된 기술은 법적으로 보호되며, 연차료를 납부하면 권리를 계속 유지할 수 있습니다. 보호 기간 내에는 해당 기술을 독점적으로 활용할 수 있어, 장기적인 사업 전략과 기술 투자 회수에도 긍정적인 영향을 줍니다.