본 글에서는 트렌드 분석을 위한 특허 분석 방법론을 다룬다. 쉽게 이해가 가능하도록 ‘디지털 휴먼’을 주제로 하여 설명한다. 단, 유의 사항이 있다. 첫째는, ‘출원 공개 기간’이다. 오늘 특허출원(신청)을 완료하였고 우선심사신청과 같은 별도의 액션을 취하지 않았다면, 해당 건은 1년 6개월 후에 공개된다. 즉, 지금 특허 검색 DB에서 조회되는 특허는 대게 1년 6개월 전에 출원한 것이다. 따라서 특허 검색으로 특허 분석의 ‘최신성’을 담보하기에는 한계가 있다. 둘째는, 특허 분석 결과가 비-엔지니어에게 유의미하지 않게 다가올 수 있다는 것이다. 시장에 선보이는 제품은 일반 소비자가 이해할 수 있는 선에서 적용 기술이 설명되지만, 특허는 보통 더욱 구체적인 기술을 다룬다. 따라서 비-엔지니어의 경우, 후자의 기술에 익숙하지 않아 이해하기 어려울 것이다.

Step 1. 검색식 설계

검색식을 어떻게 설계하느냐에 따라 분석 대상 특허의 양과 품질이 결정된다. 따라서 분석의 목적, 비용, 시간 등을 종합적으로 고려하여 적절한 검색식을 설계해야 한다. 검색식은 크게 검색 키워드와 검색 영역으로 구성된다.

1) 검색 키워드

‘디지털 휴먼’을 검색 키워드로 설정하면, ‘디지털 휴먼’을 명시하는 특허가 검색된다. 각 특허의 권리자들이 디지털 휴먼을 ‘디지털 휴먼’ 외에 ‘가상 인물’, ‘가상 객체’ 등으로 표현했을 수도 있기에, 검색 키워드 설정 시 이러한 유사 키워드 추가를 고민해 보길 추천한다.

2) 검색 영역

검색 영역을 ‘발명의 명칭’으로 설정하면, 놓치게 되는 특허가 있을 수 있다. 예를 들어, ‘디지털 휴먼’을 ‘대화 시스템’과 같이 간명하게 기재했을 수도 있다. 한편, 검색 영역으로 ‘발명의 설명’을 설정하면 ‘디지털 휴먼’을 언급하는 모든 특허가 검색된다. 이렇게 되면 디지털 휴먼과 무관한 특허도 검색될 수 있다. 그러므로 필자는 ‘청구범위’를 검색 영역으로 설정할 것을 추천한다. ‘청구범위’는 특허를 받고자 하는 기술을 문장으로 표현하는 목차이기 때문에, 검색 키워드를 주제로 하는 특허가 검색될 확률이 높다.

Step 2. IPC 코드를 활용한 특허 분류

분석 대상 특허를 확보하였다면, 이들을 분류할 필요가 있다. ‘숲을 보고 나무를 본다’에서 숲을 보기 위한 사전 작업이 바로 분류 기준 설정이다. 목적이 트렌드 분석이라면, 분류 기준으로 ‘IPC 코드’를 추천한다. IPC(International Patent Classification) 코드는 국제적으로 사용되는 코드로, 기술 분야를 의미한다. IPC 코드는 섹션, 클래스, 서브클래스, 메인그룹 및 서브그룹으로 구성된다(그림1).

[그림 1] IPC 코드의 구성 (출처: 한국특허기술진흥원, https://cls.kipro.or.kr/ipc)

‘G06T’와 같이 섹션, 클래스, 서브 클래스로 구성된 IPC 코드로 특허를 분류할 수도 있고, ‘G06T19/00’과 같이 메인그룹과 서브그룹을 포함하는 IPC 코드로 특허를 분류할 수도 있다. 전자는 특허 간 그룹핑이 용이하여 통계를 내는 데 유리하지만, 구체적인 기술 분야를 파악하기에는 불리하다. 후자는 그 반대의 장단점을 갖는다. 따라서 분류 기준으로 활용할 IPC 코드도 사안에 따라 적절하게 구성해야 한다.

Step 3. 시계열적 분류

트렌드는 시간 축 상에서 관찰할 수 있는 요소이다. 그래서 출원 연도별로 IPC 코드 변화량을 추적한다면 트렌드를 분석할 수 있다. 완벽한 트렌드 분석을 수행하기 위해서는 특허 문서 전체를 분석해야 한다. 그러나 전체를 분석하기에는 양도 많고 그 내용도 어렵기 때문에 비효율적일 수 있다. 따라서 최소한 각 특허의 대표 청구항(보통 청구항1)을 분석한 후 트렌드 분석에 임할 것을 추천한다.

경희대학교 화학공학과를 졸업하고, 경희사이버대학교 컴퓨터정보통신공학을 전공하였다. 만성국제 특허법률사무소에서 국내 AI 스타트업의 특허창출 업무를 주로 담당하고 있다. 한국특허전략개발원의 표준특허 창출지원 사업에서 인공지능 분야 책임연구원으로도 활동하고 있다.