▲ 윤정환 ETRI 지식재산활용실 책임기술원. ETRI 제공

윤정환 ETRI 지식재산활용실 책임기술원

특허의 무형자산으로서 가치가 인정된 이래로 수천만 원 또는 수억 원의 특허 거래가 이뤄지고 있다.

최근에는 특허의 잠재적 가치에 미리 대가를 지급하고 추후 더 큰 수입을 창출하는 투자 활동도 매우 활발하다.

특허 거래 또는 투자에 있어서 기본적인 요소이자 가장 중요한 것은 대상 특허이다. 대상 특허가 무엇인지 어느 정도 가치를 지니고 있는지 결정된 후에야 거래 또는 투자가 발생할 수 있는 것이다.

그렇다면 대상 특허는 어떻게 찾을 수 있는 것인가?

특허를 찾는 행위를 특허 발굴 또는 특허 마이닝(mining)이라고 이야기한다.

수천에서 수만 건의 특허 중 0건 정도의 대상 특허를 찾는 것인 점을 고려할 때, 참으로 적절한 비유라 할 수 있다.

단순히 특허가 특허청에서 등록되었다고 하여 특허의 가치가 인정되는 것은 아니며, 특허법상 특허의 권리 범위를 정한 특허 청구범위의 내용이 실제 판매되고 있는 제품 또는 사용되고 있는 표준에 대응돼야 가치를 인정받을 수 있다. 이 때문에 실제 수많은 특허 담당 인력이 수천 건의 특허를 한 건씩 특허와 제품과의 매칭 여부를 검토하면서 대상 특허를 찾기 위해 애쓰고 있다.

한 건의 특허를 발굴하는 과정에서 대응 제품 분석을 위해 수백 페이지에 이르는 매뉴얼을 검토하는 것은 일반적인 일이다.

특허 청구범위는 다수의 구성요소로 이뤄지는데 모든 구성요소가 제품에 대응돼야 한다.

필자도 특허 청구범위 구성요소 중 하나의 구성요소에 대한 대응 제품 부분을 찾지 못해 상당 기간 고생한 경험이 있다.

결국 제품 매뉴얼이 아닌 제품 관련 기술에 대한 텍스트북에서 해당 구성요소에 대응되는 부분을 찾아낸 적이 있다.

이렇게 특허 청구범위의 모든 구성요소에 대응되는 제품을 찾은 경우에야 비로소 특허 거래 또는 투자의 대상 특허가 되는 것이다.

최근 빅데이터, 인공지능 기술이 발달하면서 다양한 분야에서 활용되고 있는데 특허 발굴에도 적용될 수 있다고 본다.

특허발굴 과정을 간단히 말하면, 특허문서에 대응되는 제품문서를 찾는 행위라고 할 수 있다.

빅데이터 또는 인공지능 기술을 통해, 각각의 문서 형식을 분석하고 대응되는 문서를 찾아낸다면 사람이 수고하는 일을 덜어줄 수 있다.

앞서 살펴본 사례에서 필자도 인터넷 검색 또는 도서관 조사 등을 통해 직접 대응 문서를 찾은 바 있으나 최신기술을 활용할 수 있었다면 좀 더 빨리 문서를 찾을 수 있었을 것이다.

특히 특허문서의 경우 요약, 제목, 도면의 설명, 발명의 상세한 설명(기술분야·목적·실시 예·효과), 특허 청구범위 등으로 정형화된 형식으로 구성돼 있기 때문에 빅데이터 또는 인공지능을 활용한 비교·분석이 용이할 것으로 판단된다.

물론 특허문서가 기술의 어려운 내용을 글로 표현한다는 점, 기술 용어를 그대로 사용하지 않는 점, 구성요소 사이에 복잡한 관계가 있다는 점을 고려할 때 아직 완벽한 분석은 어렵다고 본다.

하지만 이는 해결이 어려운 것이지 불가능한 것이 아니므로 빅데이터, 인공지능 등의 기술을 통해 멀지 않은 장래에 해결될 것으로 믿는다.

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