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인공지능 프로그램의 특허적격성에 관한 검토 - 머신러닝을 중심으로 -

The Patent Subject Matter Eligibility of AI Inventions - in relation to Machine Learning -

  • 언어KOR
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/400156
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서울대학교 기술과법센터 (Center for Law & Technology)
초록

인공지능 및 머신러닝도 소프트웨어의 일종이므로 미국의 소프트웨어 발명의 특허적격 관련 판결들을 참고할만하다. Alice 판결 이후 미국 CAFC는 컴퓨터 관련 발명에 대한 특허 적격성을 부정하는 다수의 판결들을 내렸으나, 반대로 특허 적격성을 긍정한 판결들도 있다. 머신러닝의 특수성을 감안하여 특허적격을 검토하기 위해서, 학습 데이터, 학습 알고리즘 및 학습완료 모델로 나누어 살펴본다. 먼저 학습데이터 관련하여, 데이터 그 자체만으로는 특허적격을 인정받기 어렵지만 데이터 간의 구조적 상호관계가 정의되어 이로 인해 컴퓨터가 특정한 기능을 수행할 수 있다면 이는 컴퓨터 프로그램에 준하여 볼 수 있다. 학습 알고리즘에 관하여서는, 최근 미국의 하급심에서 그 발명이 특정 분야나 응용과 관계가 없고 단지 기계를 통한 데이터의 실행일 뿐이어서 일반적인 추상적 개념이라는 이유로 특허적격을 부정한 사례가 있다. 또한 학습완료 모델은 학습 알고리즘에 기반하여 구체적인 학습 데이터를 이용해 학습이 완료되어 파라미터가 조정된 결과이므로, 학습 알고리즘과 유사하게 특허적격성 문제를 판단 할 수 있다고 보인다. 다만, 학습이 완료된 경우는 특정한 기술분야에 인공지능을 구체적으로 접목시킨 경우가 많을 것으로 예상된다. 우리나라의 경우 아직 인공지능 발명의 특허적격이 문제된 사례가 없는 것으로 보이고, 특허청의 심사기준에도 인공지능 발명의 성립성에 구체적인 기준이 없다. 특허청의 심사기준을 구체적인 사례와 함께 명확히 하는 것이 필요해 보인다.

Since artificial intelligence or machine learning program is also a type of software, cases regarding the software patent eligibility in the USA should be considered. After the Alice decision, the CAFC often denied the patent eligibility for computer-related inventions. However, there were also cases in which the patent eligibility for computer-related inventions is admitted. Data for learning, learning algorithm and learning-completed model will be discussed for the patent eligibility of the machine learning, respectively. With regard to the data for learning, the simple data itself cannot be patent-eligible generally. However, if the structural relationship between the data elements is defined so that specific functions can be performed by the computer, such data for learning can be regarded as equivalent to a computer program. As for the learning algorithms an U.S. district court decided that the invention is not patent-eligible since it is not based on a particular technical field or application, but merely the execution of data through a computer. In addition, since the learning-completed model is the result of the learning using specific learning data based on learning algorithms, it seems that the patent eligibility can be determined similarly to the learning algorithm. However, there may be tendency that the AI programs will be applied specifically to certain technology fields in the learning-completed models. In Korea, there seems to be no case for the patent eligibility of artificial intelligence inventions yet, and there is no specific standard for the patent eligibility of AI inventions in the examination guideline.

목차
요약
I. 도입부
II. 소프트웨어 발명의 특허적격성
III. AI 발명의 특허적격성
IV. AI 발명의 특허적격 판단 개선방향 논의
V. 결론
저자
  • 황의철(서울대학교 법과대학) | Eui-Chul Hwang