I. 인공지능 특허 출원 동향 - 국내 인공지능 특허 연도별 동향 - 국내 인공지능 특허 기술별 동향 - 국내 인공지능 특허 산업별 동향 - 국내 인공지능 특허 출원인 순위 - 인공지능 특허 국가별(한,미,일) 출원 동향 II. SW 특허 정책/판례 동향 - SW 특허에 대한 미국 정책 - 미국 SW 특허 관련 판례 분석 III. 구글의 인공지능 특허 분석 - 구글 알파고 알고리즘 소개 - 구글의 인공지능 관련 특허 분석

1. 인공지능 기술 특허동향
및 SW 특허창출 전략
아이픽스 특허법률사무소
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2. 2
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3. 목차
Ⅰ. 인공지능 특허 출원 동향
Ⅱ. SW 특허 정책/판례 동향
Ⅲ. 구글의 인공지능 특허 분석

4. 4
무형자산으로서의 특허
미국 상위 500개의 기업들의 경우, 2015년 현재 무형자산이 차지하는 비
율이 유형자산이 차지하는 비율보다 대략 5배 정도가 되고, 무형자산의
비율을 계속 증가하고 있음

5. 5
미국 특허 침해소송 배상액 상위 10건

6. 6
인공지능 특허 출원 동향 – 연도별 동향 (국내)
인공지능, 머신러닝, 인공신경망, 딥러닝, 의사결정에 대한 특허는 총 2638
건이 출원된 바 있고, 연평균 5%씩 증가하고 있음. 한편, 2015년 이후 분은
미공개이기 때문에 실제 특허는 더 많은 것으로 예상됨
자료출처: 특허청(2016)

7. 7
인공지능 특허 출원 동향 – 기술별 동향 (국내)
G06F 디지털 컴퓨팅 G06T 이미지 데이터 처리
G06Q 관리, 예측용 등의 데이터 처리 G05N 특정 계산 모델링
H04N/H04L/H04W 유무선 통신 네트워킹 A61B 의료용 진단
G06K 패턴 인식 G10L 음성 인식 G01N 분석 장치
자료출처: 특허청(2016)

8. 8
인공지능 특허 출원 동향 – 산업별 동향 (국내)
컴퓨터, 통신, 정밀기기, 및 의료기기 분야를 중심으로 인공지능 관련 특허
가 출원되고 있음
자료출처: 특허청(2016)

9. 9
인공지능 특허 출원 동향 – 국내 출원인 순위
-기업들을 중심으로 AI 관련 특허가 출원되고 있음
-외국기업이 한국에 인공지능 관련 특허를 출원하고 있는 정황이 포착됨
자료출처: 특허청(2016)
순위 출원인 건수
1 삼성전자 163
2 ETRI 129
3 퀄컴 86
4 MS 74
5 카이스트 58
순위 출원인 분
류
건수
1 기업 817(31%)
2 대학 693(26%)
3 외국 662(25%)
4 개인 235(9%)
5 연구서 231(9%)

10. 10
인공지능 특허 출원 동향 – 국가별 동향
-미국(24,054건), 일본(4,208건)의 통계는 공개공보기준임.
-미국이 인공지능 관련 특허를 주도하고 있음.
자료출처: 특허청(2016)

11. 11
인공지능 특허 출원 동향 – 국가별 동향
-미국(24,054건), 일본(4,208건)의 통계는 공개공보기준임.
-미국이 인공지능 관련 특허를 주도하고 있음.
자료출처: 특허청(2016)

12. 목차
Ⅰ. 인공지능 특허 출원 동향
Ⅱ. SW 특허 정책/판례 동향
Ⅲ. 구글의 인공지능 특허 분석

13. 13
소프트웨어 특허에 대한 미국 정책
1987 : FMC corp. v.
Hennessy industries
(TSM TEST) => 진보성
판단 기준 완화
1998 : State Street Bank
v. Signature Financial
Group (Useful, Concrete,
and Tangible Result)=>
BM 발명 및 소프트웨어
특허 기준 완화
2007 : KSR v. Teleflex
(TSM TEST 약화) => 진
보성 판단 기준 강화
2008 : Bilski v. Kappos
(MOT TEST) => 소프트
웨어 특허 기준 강화
2014 : Alice v. CLS Bank
(TWO PART FRAME
WORK) => 소프트웨어
특허 기준 강화
- 2014년도 전세계가 주목한 글로벌 특허 이슈
- POST ALICE 시대의 개막 후 탑티어 SW 회사들의 특허 출원 전략 대폭 수정
- PATENT TROLL 들의 입지 약화

14. 14
소프트웨어 특허에 대한 미국 정책 -TSM
- First, there must be some suggestion or motivation, either in the references themselves or in the knowledge
generally available to one of ordinary skill in the art, to modify the references or to combine the references
teachings. Second, there must be a reasonable expectation of success. Finally, the prior art references (or
references when combined) must teach or suggest all the claim limitations. Further, the teaching or suggestion to
make the claimed combination and the reasonable expectation of success must both be found in the prior art,
not in applicant’s disclosure (1991 년 판결문)
- 진보성 부정을 하기 위한 기준 강화 -> 진보성 판단 기준 완화

15. 15
소프트웨어 특허에 대한 미국 정책 - UCTR
- A process, including a business method, satisfied Section 101 as long as it produced a useful, concrete, and
tangible result
- 추상적 아이디어, 컴퓨터 프로그램인 경우에 결과가 useful, concrete and tangible 한 경우에, 즉 결과의 형태에 따라서
특허 적격성이 판단됨
- BM 발명과 소프트웨어의 특허 기준 완화로 이후 BM 발명 및 소프트웨어 특허가 급증함 (아래 USPC 705 그래프)
-

16. 16
소프트웨어 특허에 대한 미국 정책 - KSR
- 1심법원 (동부지방법원) : Teleflex -> KSR (US 6237565, A vehicle pedal apparatus) 특허권
침해소송을 제기하였으나, 1심법원에서는 해당 특허가 진보성이 없음을 이유로 무효라고 판결함
- 2심법원 (연방항소법원) : TSM Test 에 따르면 US 6237565 는 진보성이 있다고 판결함
- 3심법원 (연방대법원) : 연방항소법원 판결을 파기함
- 통상 특허권자들이 유리하게 사용하였던 TSM 테스트의 입지가 약해지고, 미국 내 특허 등록
기준이 강화됨

17. 17
소프트웨어 특허에 대한 미국 정책 - BILSKI
- 1998 State Street Bank 판결에서는 소프트웨어 혹은 BM 발명은 그 결과가 USEFUL,
CONCRETE, AND TANGIBLE 하기만 하면 등록가능하다고 하였으나, 2008년 Bilski 판결은 방법
발명은 Machine tied or Transform a particular article into a different state 라는 개념의
MOT Test 를 합격해야 특허 적격성이 인정된다고 판결함
[Claim 1]
A method for managing the consumption risk costs of a commodity sold by a commodity provider at a fixed price comprising
the steps of:
(a) initiating a series of transactions between said commodity provider and consumers of said commodity wherein said
consumers purchase said commodity at a fixed rate based upon historical averages, said fixed rate corresponding to a risk
position of said consumers;
(b) identifying market participants for said commodity having a counter-risk position to said consumers; and
(c) initiating a series of transactions between said commodity provider and said market participants at a second fixed rate such
that said series of market participant transactions balances the risk position of said series of consumer transactions.

18. 18
소프트웨어 특허에 대한 미국 정책 - ALICE
[한국경제2014년6월 23일] “며칠 전 미국 대법원의 판결(Alice Co. v. CLS Bank International)만 보더라도 앞으로 소프트웨어 특
허를 최대한 억제하겠다는 것이 미국 사법부의 정책적 결단이며, 세계지적재산권기구의 연구에 따르더라도 컴퓨터 프로그
램을 특허대상에서 제외하는 것이 국제적인 추세이다. “
[IT월드 2014년6월 20일] ”미국 연방 대법원은 추상화된 아이디어를 컴퓨터 시스템에 연계한 것만으로는 특허의 자격이 없다고
판결했다. 이로써 앞으로 일부 소프트웨어는 특허를 인정 받기가 더 어려워질 것으로 예상된다.”
[ETNEWS 2014년10월 26일] “원인으로는 올해 6월 앨리스와 CLS은행 사건에 대한 대법원 판결 영향이 크다는 분석이다. 사건은
CLS은행이 앨리스가 갖고 있는 금융거래 소프트웨어 관련 특허가 무효라고 주장하면서 시작됐다. 미국 대법원은 앨리스가
가진 특허의 개념이 추상적이라는 이유로 CLS의 손을 들어줬다.”

19. 목차
Ⅰ. 인공지능 특허 출원 동향
Ⅱ. SW 특허 정책/판례 동향
Ⅲ. 구글의 인공지능 특허 분석

20. 20
알파고 알고리즘
출처: www.slideshare 알파고(바둑 인공지능의 작동원리) – 문승환 PhD (Carnergie Mellon University)

21. 21
알파고 알고리즘
출처: www.slideshare 알파고(바둑 인공지능의 작동원리) – 문승환 PhD (Carnergie Mellon University)

22. 22
알파고 알고리즘
출처: www.slideshare 알파고(바둑 인공지능의 작동원리) – 문승환 PhD (Carnergie Mellon University)

23. 23
알파고 알고리즘
출처: www.slideshare 알파고(바둑 인공지능의 작동원리) – 문승환 PhD (Carnergie Mellon University)

24. 24
알파고 알고리즘
출처: www.slideshare 알파고(바둑 인공지능의 작동원리) – 문승환 PhD (Carnergie Mellon University)

25. 25
구글의 인공지능 관련 특허
No. 출원번호 발명의 명칭 내용
1 PCT/US2013/00776
08
SYSTEM AND METHOD FOR
ADDRESSING OVERFITTING IN A
NEURAL NETWORK
DROPOUT
2 PCT/US2014/07760
6
PARALLELIZING CONVOLUTIONAL
NEURAL NETWORK
PARALLEIZING
3 US 2013-970869 SYSTEM AND METHOD FOR
GENERATING TRAINING CASES FOR
IMAGE CLASSIFICATION
DATA
AUGMENTATION
METHOD
4 US 2014-097862 METHODS AND APPARATUS FOR
REINFORCEMENT LEARNING
Q LEARNING
5 US 2014-576907 CLASSIFYING DATA OBJECTS CLASSIFICATION

26. 26
구글의 인공지능 관련 특허
No. 출원번호 발명의 명칭 내용
1 PCT/US2013/0077608 SYSTEM AND METHOD FOR ADDRESSING
OVERFITTING IN A NEURAL NETWORK
DROPOUT

27. 27
구글의 인공지능 관련 특허
No. 출원번호 발명의 명칭 내용
1 PCT/US2013/0077608 SYSTEM AND METHOD FOR ADDRESSING
OVERFITTING IN A NEURAL NETWORK
DROPOUT

28. 28
구글의 인공지능 관련 특허
No. 출원번호 발명의 명칭 내용
1 PCT/US2013/0077608 SYSTEM AND METHOD FOR ADDRESSING
OVERFITTING IN A NEURAL NETWORK
DROPOUT
-Test Set 에 대한 Learning 을 함에 있어서, Test Set 의 Feature 모두를
Learning 하지 않고, Switch 에 의하여 기설정 확률과 난수발생에 의한
enabled 된 Detector 에 상응하는 Feature만을 Learning 하고, 이에 대해
Normalizing 을 함

29. 29
구글의 인공지능 관련 특허
No. 출원번호 발명의 명칭 내용
2 PCT/US2014/077606 PARALLELIZING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PARALLEIZING

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구글의 인공지능 관련 특허
No. 출원번호 발명의 명칭 내용
2 PCT/US2014/077606 PARALLELIZING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK PARALLEIZING
- 복수의 GPU 들에 의하여 CNN 이 수행되게 하되. LAYER 에 대하여
INTERCONNECTED LAYER 와 NON-INTERCONNECTED LAYER로 구분하고,
INTERCONNECTED LAYER의 경우에는 서로 연산 OUTPUT 이동할 수 있도
록 함으로써, CNN 에 대한 연산처리속도를 향상시킴

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구글의 인공지능 관련 특허
No. 출원번호 발명의 명칭 내용
3 US 2013-970869 SYSTEM AND METHOD FOR GENERATING TRAINING
CASES FOR IMAGE CLASSIFICATION
DATA AUGMENTATION
METHOD

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구글의 인공지능 관련 특허
No. 출원번호 발명의 명칭 내용
3 US 2013-970869 SYSTEM AND METHOD FOR GENERATING TRAINING
CASES FOR IMAGE CLASSIFICATION
DATA AUGMENTATION
METHOD
- Learning Case 의 수를 늘리기 위하여, 난수발생과 변형(DEFORMATION)
모듈을 이용하여, Case 데이터(여기서는 이미지)를 변형하여 새로운 케이스
를 생성하고, 이에 대해 CLASSIFICATION DATA를 결부시킴

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구글의 인공지능 관련 특허
No. 출원번호 발명의 명칭 내용
4 US 2014-097862 METHODS AND APPARATUS FOR REINFORCEMENT
LEARNING
Q LEARNING
- 제2 신경네트워크에서 학습된 값으로 제1 신경네트워크를 업데이트

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구글의 인공지능 관련 특허
No. 출원번호 발명의 명칭 내용
5 US 2014-576907 CLASSIFYING DATA OBJECTS CLASSIFICATION
- 카테고리에 속하는 것에 대한 가능성에 대한 SCORE 를 포함하는
CLASSIFICATION DATA 를 CLASSIFICATION 을 수행하는 것

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담당 변리사 소개
본 자료나 특허와 관련하여 궁금하신 사항이 있으시면,
kjv@ipixlaw.com / 직통전화 : 02-568-3925 (내선 1001)로
편하게 연락주시기 바랍니다.

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당소는 ICT, IT, SW, IoT 첨단산업에 대한 전문적 지식 및
글로벌 해외 기업 및 국내 첨단기업들에 대한 특허업무
경력을 바탕으로 최상의 IP 서비스를 제공해드릴 것을 약속
드립니다.