인공지능 발명은 학습 데이터까지 공개해야 하나요?

데이터 자체를 낼 필요는 없습니다. 어떤 항목을 어떤 형식으로 넣는지, 결과를 어떻게 쓰는지가 적혀 있으면 됩니다. 다만 설명이 지나치게 추상적이면 구현할 수 없다는 이유로 거절될 수 있습니다.

널리 쓰이는 모델을 가져다 쓴 경우도 등록되나요?

모델을 새로 만들어야만 등록되는 것은 아닙니다. 어떤 문제에 어떤 방식으로 적용했는지, 그 적용에서 어떤 이점이 생겼는지가 관건입니다. 적용 대상과 전처리 방식에서 차이를 만드는 경우가 많습니다.

일반적인 심사는 그보다 오래 걸립니다. 우선심사를 신청하거나 청구 범위가 다투는 지점이 적으면 기간이 줄어듭니다. 일정이 중요한 사업이라면 출원 단계에서 심사 경로를 함께 정하는 편이 좋습니다.

예지보전, 기계식 주차설비의 데이터를 시계열로 세워 고장 가능성을 미리 가려내는 트랜스포머 기반 예측 시스템이 특허등록됐습니다. 특허법인 테헤란이 진행한 출원 건의 등록 정보와 자주 나오는 질문을 정리했습니다.

2026.02.11

특허 출원

10-2026-0027693

2026.08.11

특허 등록

10-3005130

예지보전은 고장이 난 뒤 고치는 대신 나기 전에 알아채는 쪽으로 방향을 바꾼 기술입니다. 설비에서 나오는 값을 어떻게 모아 어떤 모델에 넣는지가 곧 발명의 내용이 되죠.

이번 사례는 기계식 주차설비 원격 서비스를 위한 트랜스포머 기반 예측모델을 이용한 에러 가능성 사전 판단 시스템입니다.

흐름은 네 단계인데요. 단말이 보내는 설비 데이터를 모으는 수집부와 값을 정규화한 뒤 시계열로 늘어놓아 특징벡터를 만드는 특징화부가 앞의 둘이고, 그 벡터를 미리 학습해 둔 예측모델에 넣는 추론부와 나온 결과로 위험을 진단하는 진단부가 뒤의 둘입니다.

인공지능 발명은 어떤 모델을 썼다고만 적어서는 등록이 어렵습니다. 어떤 데이터를 어떤 형태로 바꿔 넣고 그 결과를 무엇에 쓰는지까지 단계로 적어야 심사에서 구체성이 인정되곤 하기 때문입니다.

이 건도 그 순서를 청구항에 그대로 세웠습니다. 값을 고르는 일과 늘어놓는 일을 굳이 나누어 둔 까닭도 여기 있습니다.

본 예지보전 건은 특허출원에서 등록까지 약 6개월이 걸렸습니다.

인공지능 발명은 학습 데이터까지 공개해야 하나요?
데이터 자체를 낼 필요는 없습니다. 어떤 항목을 어떤 형식으로 넣는지, 결과를 어떻게 쓰는지가 적혀 있으면 됩니다. 다만 설명이 지나치게 추상적이면 구현할 수 없다는 이유로 거절될 수 있습니다.
널리 쓰이는 모델을 가져다 쓴 경우도 등록되나요?
모델을 새로 만들어야만 등록되는 것은 아닙니다. 어떤 문제에 어떤 방식으로 적용했는지, 그 적용에서 어떤 이점이 생겼는지가 관건입니다. 적용 대상과 전처리 방식에서 차이를 만드는 경우가 많습니다.
6개월 만에 등록됐는데 원래 이렇게 빠른가요?
일반적인 심사는 그보다 오래 걸립니다. 우선심사를 신청하거나 청구 범위가 다투는 지점이 적으면 기간이 줄어듭니다. 일정이 중요한 사업이라면 출원 단계에서 심사 경로를 함께 정하는 편이 좋습니다.