▲ 이동환 변리사

지능형 로봇은 카메라·센서 등을 이용하여 외부 환경을 스스로 인식(Perception)하는 것에서 그치지 않고, 상황을 자체 판단(Cognition)하여 각종 작업을 자율적으로 실행 및 동작(Mobility & Manipulation)하기까지 한다. 최근 인공지능 기술의 급격한 발달로 인해 지능형 로봇이 신뢰성 높게 상황 판단 및 자율 동작을 할 수 있게 되었다. 종래 프로그램된 내용에 따라 일정한 작업을 반복 수행하던 로봇과는 구별된다. 필자가 지난 기고 글에서 다루었던 서빙, 배달, 협동(산업용) 시장을 비롯하여 의료, 헬스케어, 교육, 군사, 해양, 가사지원 등 시장에서도 지능형 로봇이 활용되는 사례가 점차 증가하고 있다.

이러한 지능형 로봇에 대한 특허는 어떻게 해야 등록 받을 수 있을까. 여기서 말하는 지능형 로봇 특허는 청구항 발명의 주된 특징이 로봇의 제어 기술이나 부품 기술보다 인공지능 기술에 있는 것을 말한다. 청구항 발명에 기재된 인공지능 기술이 로봇의 제어 기술이나 부품 기술과 유기적인 결합관계를 가지고 있다면, 이는 당연히 지능형 로봇 특허에 포함된다.

구체적인 방법론으로서 특허청이 2021. 12. 발간한 지능형 로봇 분야 심사실무가이드(이하 '특허청 가이드')를 참고해 볼 수 있다. 비유해보건대 특허청 역시 수많은 출원/심사 사례를 통해 학습된 심사모델을 통해 등록 여부를 결정하는 집단으로 볼 수 있다. 따라서 특허청 가이드를 통해 특허문서를 어떤 수준으로 어떻게 작성하면 지능형 로봇 특허의 등록이라는 결과를 얻게 되는지 파악할 수 있는 것이다. 특허청 가이드에서는 청구항 발명의 특징이 인공지능 기술에 있는 경우 일반적인 진보성 판단 기준이 아닌 특허청 가이드에 따라 심사하겠다고 밝히고 있다. 하지만 청구항 발명의 특징이 인공지능 기술에 있는지를 판단하는 방법까지 구체적으로 밝히고 있지는 않다. 따라서 CPC 코드(B25Y)나 IPC 분류(B25J, G05D 등)가 지능형 로봇으로 지정되고 인공지능 관련 세부 키워드가 청구항 발명에 포함되어 있다면, 기계적으로 특허청 가이드에 따라 심사할 가능성이 높아 보인다. 인공지능 분야 심사실무 가이드와 일부 중복되는 사항도 있지만 지능형 로봇 특허 측면에서 주의해야 하는 사항도 있으므로, 아래에서 대표적인 사항 위주로 소개하고자 한다.

1. 인공지능을 이용하는 것에만 차이가 있는 경우

종래 기술과 대비해 볼 때 청구항 발명이 지능형 로봇의 상황 판단이나 자율 동작을 함에 있어 인공지능을 이용한다는 점에만 특징을 가지는 경우가 있다. 청구항 발명에서 학습 데이터와 학습모델을 구체적으로 한정하고 있지 않다면, 이는 종래 기술에 출원 전 공지된 인공지능 기술을 단순히 부가한 경우에 해당하여 거절될 가능성이 상당히 높다. 종래에도 프로그램된 내용에 따라 일정한 작업을 수행하는 로봇이 있었으므로, 해당 로봇 개발자라면 이미 알려져 있는 다양한 인공지능 기술을 필요에 따라 선택하여 적용시킬 수 있는 것이다. 또한 발명의 상세한 설명에 지능형 로봇이 학습데이터 전처리, 학습모델 등과 같은 인공지능의 기술적 구성을 이용하여 어떻게 상황 판단이나 자율 동작을 하게 되는지 구체적으로 기재되어 있지 않다면, 종래 기술과 차별점이 없다고 판단 받을 가능성이 매우 높다.

2. 종래기술과 사용하는 학습 데이터가 다르나 그 효과가 미비한 경우

기술의 구체적 적용에 따라 학습 데이터를 변경하는 정도는 통상의 창작 능력 범위로 취급될 수 있다. 또한 청구항 발명과 종래 기술의 학습 데이터가 서로 다르다 하더라도 각 학습 데이터가 동일한 형식으로 제공될 수 있다는 점은 진보성 판단 시 불리하게 작용할 수 있다. 따라서 지능형 로봇을 위한 학습 모델과 관련하여 학습 데이터로 인식할 대상 객체나 그 종류에 차이가 있다는 점만으로는 특허 등록이 어렵다. 이러한 경우 상이한 학습 데이터와 관련된 특유의 정보처리 또는 그 학습 데이터 사용에 따른 현저한 효과 부분을 함께 기재하는 것을 추천한다. 또한 학습 데이터의 차이는 발명의 목적 및 과제 해결 원리로부터 기인하는 것일 수 있는바, 발명의 상세한 설명에 그 관련성에 대해 구체적으로 기재하는 것이 좋을 것이다. 더불어 학습 데이터에 대한 전처리 과정이 존재한다면, 출원인이 그 학습 데이터와 전처리 과정 각각을 선택한 이유와 양자를 조합하였을 때 지능형 로봇과 관련하여 어떤 장점이 있는지 등을 설명함으로써 특허 등록 가능성을 높일 수 있을 것이다.

3. 학습 데이터와 출력 데이터 사이의 상관 관계가 명확하지 않은 경우

지능형 로봇 특허 명세서에는 학습 모델 관련 실시예 기재와 함께 적어도 학습(입력) 데이터와 출력 데이터가 무엇인지 명확하게 기재되어야 한다. 왜냐하면 그것이 특허청에서 요구하는 최소한의 요건이기 때문이다. 즉 특허청 가이드에 따르면 실시예 기재, 출원 시 기술상식 등을 통해 양 데이터 간에 서로 물리적인 관계가 있음을 추론할 수 있을 정도로 기재가 되어 있다면 학습을 통해 양 데이터 간의 상관관계를 파악할 수 있다고 보고 있다. 따라서 '미리 학습된 정보/데이터와 비교한다' 혹은 구체적인 특정/설명 없이 막연히 'RNN, CNN, ANN 등 학습 모델을 이용한다'라는 등과 같은 기재 방식은 피해야 할 것이다.

지금까지 지능형 로봇에 대한 특허출원 시 주의해야 하는 사항들을 살펴보았다. 직접 특허 출원을 준비하는 것에 어려움이 있다면 변리사의 도움을 받는 것도 좋다. 위 사항들이 여러분의 지능형 로봇 특허 확보에 도움이 되기를 바란다.

※ 이동환 변리사는 한양대에서 전자통신컴퓨터를 전공하고, 2010년 변리사 시험에 합격했다. 법무법인에서 5년간 IP 분쟁 사건을, 국내 1호 변리사 출신 대검찰청 전문경력관으로서 IP 범죄 및 기술유출 사건을 각각 담당했다. 인공지능, 로봇, 블록체인, IoT 기술에 관심이 많으며, 올해 3월부터 한양대(에리카) 창업교육센터 겸임교수로서 예비창업자들을 위해 지식재산권 강의를 하고 있다.