[심층분석] CPS의 모든 것: AI 신뢰성 딜레마와 대한민국의 3대 생존 전략

 

Blogging_CS · 2024년 10월 26일 · 읽는 데 약 22분

자율주행과 스마트 팩토리의 ‘뇌’, 사이버-물리 시스템(CPS)에 모든 것이 달렸다

사이버-물리 시스템(CPS), 혹시 들어보셨나요? ‘자율주행차’, ‘스마트 팩토리’의 성공이 바로 이 기술에 달려있다고 해도 과언이 아니에요. 단순히 데이터를 모으는 사물 인터넷(IoT)을 넘어, 현실 세계를 똑똑하게 제어하는 CPS의 개념부터 AI 통합에 따른 딜레마, 그리고 대한민국이 나아가야 할 길까지 깊이 있게 알려드릴게요.

요즘 ‘스마트’라는 단어가 안 붙는 곳이 없죠? 스마트폰, 스마트홈, 스마트 팩토리… 정말이지 ‘스마트’한 세상이에요. 그런데 이런 기술들이 정말 ‘스마트’하게 작동하려면 뭐가 필요할까요? 바로 오늘 이야기할 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical Systems, CPS)이 그 핵심 열쇠를 쥐고 있답니다.

CPS의 진짜 본질: ‘연결’을 넘어 ‘제어 루프’로

많은 분들이 CPS를 이야기하면 ‘인터넷에 연결된 기계’ 정도로 생각하곤 해요. 물론 틀린 말은 아니지만, 그건 핵심이 아니에요. CPS의 진짜 본질은 ‘인터넷 연결’ 그 자체가 아니라, 사이버 세계의 정밀한 계산과 물리 세계의 실제 작용이 빚어내는 끊임없는 ‘피드백 제어 루프(Feedback Control Loop)’에 있습니다.

쉽게 말해, 현실에서 데이터를 얻고(Sense), 가상 세계에서 최적의 답을 찾은 뒤(Decide), 다시 현실에 명령을 내리는(Act) 과정이 하나의 고리처럼 쉴 새 없이 돌아가는 거죠. 이 루프가 얼마나 빠르고, 정확하고, 또 ‘믿을 수 있게’ 돌아가느냐가 CPS 기술의 성패를 가릅니다. 인터넷 연결은 이 루프를 돌리기 위한 수단일 뿐, 목적이 아니랍니다.

한눈에 보는 CPS vs. 사물 인터넷(IoT)

“그래서 IoT랑 정확히 뭐가 다른데?” 라는 질문이 나올 수밖에 없죠. 둘은 긴밀하게 연결되어 있지만, 지향하는 목표와 핵심 기능에서 명확한 차이가 있어요. 아래 표를 보시면 그 차이를 확실히 이해하실 수 있을 거예요.

구분	사물 인터넷 (IoT)	사이버-물리 시스템 (CPS)
핵심 목표	데이터 수집 및 모니터링	물리 시스템의 자율적 제어 및 최적화
주요 기능	센싱, 연결, 데이터 전송	센싱, 분석, 결정, 제어 (피드백 루프)
데이터 흐름	단방향 (물리 → 사이버)	양방향 (물리 ↔ 사이버)
시스템 복잡도	상대적으로 낮음	매우 높음 (시스템 공학의 집약체)
대표 예시	스마트 온도계, 웨어러블 헬스 밴드	자율주행차, 스마트 팩토리, 원격 수술 로봇

AI 기반 CPS의 신뢰성 딜레마: 미래이자 가장 큰 숙제

최신 로봇 기술에 도입되는 비전-언어-행동(VLA) 모델과 같은 고도의 AI 기술은 CPS의 성능을 비약적으로 발전시키고 있습니다. 하지만 동시에 ‘신뢰성 딜레마’라는 근본적인 충돌을 일으키고 있습니다. 이 충돌의 본질은 AI의 ‘확률적이고 비결정론적(probabilistic and non-deterministic)’ 특성이, 전통적인 CPS가 요구하는 ‘결정론적이고 증명 가능한 안전성’ 철학과 정면으로 부딪힌다는 점에 있습니다.

AI가 야기하는 심각한 신뢰성 문제들

• 예측 불가능성: AI는 학습 데이터에 없는 예기치 않은 상황에 취약하며, 사소한 입력값 변화에도 오작동하여 물리적 세계에서 충돌, 손상, 인명 피해로 이어질 수 있는 심각한 안전 위험을 초래할 수 있습니다.
• 검증 및 확인(V&V)의 한계: 모든 경우의 수를 예측하고 검증해야 하는 전통적인 안전성 검증(V&V) 방법론은 AI의 방대한 상태 공간과 동적 특성 앞에서 사실상 무력화됩니다. 이로 인해 자동차 산업의 SOTIF(ISO 21448)와 같은 엄격한 안전 표준을 준수하는 것이 극도로 어려워집니다.
• ‘블랙박스’ 문제: AI의 의사결정 과정이 불투명하여 오작동 원인 파악이나 안전성 증명이 어렵습니다. 이는 사고 원인 규명과 신뢰 확보에 큰 장애물이 됩니다.

물론 기술계는 이 딜레마를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. AI의 신뢰성을 반복적으로 보증하는 ‘CPS-Guard’ 프레임워크나, 제약된 학습을 통해 안전을 강제하는 ‘SafeVLA’ 알고리즘과 같은 구체적인 해법들이 개발되고 있습니다.

미래의 해법: 신뢰할 수 있는 AI를 향하여

• AI 특화 V&V 프레임워크: AI 구성 요소를 독립적으로, 그리고 다른 시스템과 통합된 상태에서 다각적으로 검증하는 새로운 프레임워크 개발이 시급합니다.
• 설명가능 AI (Explainable AI, XAI): AI의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있는 형태로 설명하여 ‘블랙박스’ 문제를 해결하고, 신뢰를 높이는 핵심 기술입니다.
• 안전 중심 AI 학습: 개발 단계부터 안전 제약을 명시적으로 통합하여 AI가 절대로 넘지 말아야 할 선을 학습시키는 ‘SafeVLA’와 같은 알고리즘 연구가 활발합니다.
• 뉴로-심볼릭 AI (Neuro-Symbolic AI): 신경망의 데이터 기반 학습 능력과 기호주의 AI의 논리적 추론 능력을 결합하여, AI의 성능과 신뢰성을 동시에 높이는 차세대 기술로 주목받고 있습니다.

💡 심층 탐구: 기호주의 AI vs. 딥러닝

기호주의 AI(Symbolic AI)는 지식을 명시적 기호(심볼)와 논리적 규칙의 형태로 표현하고 이들 간의 관계를 기반으로 판단, 추론, 설명을 수행할 수 있는 인공지능 접근 방식입니다. Symbolic AI가 인공지능으로 분류되는 이유는 사람처럼 개념화(conceptualization), 규칙 기반 추론(logical reasoning), 설명(explainability)을 통해 지능적인 결정을 내릴 수 있기 때문입니다. 즉, 단순 자동화가 아니라, 지식 기반의 논리화된 문제 해결 능력을 내재하고 있습니다.

반면, 딥러닝 기반 연결주의(Connectionist AI)는 인간의 신경망 구조에서 영감을 받아 개발된 방식으로, 대량의 데이터를 통해 패턴과 특징(feature)을 스스로 학습합니다. 이 과정은 명시적인 규칙 없이 진행되며, 내부 동작 원리는 통상적으로 블랙박스로 간주됩니다. 따라서 입력과 출력 간 관계는 경험적으로 우수하지만, 결정 근거를 명확히 설명하기 어렵다는 한계가 있습니다.

기호주의 AI는 투명성(Transparency)과 설명 가능성(Explainability)에 강점을 가지며 법률, 의료 등 설명력과 책임이 중요한 분야에 적합하지만, 복잡한 현실 데이터를 처리하는 데는 한계를 보입니다. 딥러닝은 이미지 인식 등 복잡한 패턴 처리에 탁월하지만 투명성과 해석 가능성에서 취약합니다. 따라서 현대 인공지능의 흐름에서는 두 접근법의 장점을 결합한 신경-기호주의(Neuro-Symbolic AI)나 설명 가능한 딥러닝(XAI)의 필요성이 대두되고 있습니다.

대한민국, 기회와 과제 그리고 나아갈 길

이처럼 복잡하고 어려운 기술 환경 속에서, 대한민국은 어떤 전략을 취해야 할까요? 먼저 우리의 현실을 객관적으로 파악하기 위해 SWOT 분석을 통해 강점, 약점, 기회, 위협 요인을 냉정하게 짚어보겠습니다.

대한민국 CPS 전략 SWOT 분석

강점 (Strengths)	• 세계 최고 수준의 반도체 산업 • 자동차, 전자 등 핵심 제조업 리더십 • 5G/6G 첨단 통신 인프라 • 우수한 공학 인력 풀
약점 (Weaknesses)	• 기초 소프트웨어 및 AI 알고리즘 개발 역량 부족 • 핵심 설계/시뮬레이션 툴 해외 의존도 심각 • 대기업-중소기업 간 기술 및 데이터 격차 • 경직된 공학 교육 시스템
기회 (Opportunities)	• 글로벌 공급망 재편에 따른 첨단 제조기지로서의 부상 • 디지털 전환 가속화로 인한 스마트 인프라 시장 확대 • K-컬처 위상을 바탕으로 한 서비스 로봇 등 신시장 개척
위협 (Threats)	• 미국-중국 기술 패권 경쟁 심화 • 핵심 SW 기술의 종속화 및 라이선스 비용 증가 • SW 중심의 산업 구조 변화에 대한 더딘 대응 • 고급 SW 개발 인력의 해외 유출 심화

이러한 현실 분석을 바탕으로, 대한민국의 미래를 위한 3대 핵심 전략을 제안합니다.

대한민국 CPS 초격차를 위한 3대 핵심 전략

전략 1: CPS 핵심 기술 주권 확보 - ‘CPS 팹리스’ 이니셔티브

실행 방안: 안전 필수(Safety-critical) CPS에 특화된 국산 AI 컴파일러, 실시간 운영체제(RTOS), 정형 검증 도구 개발을 목표로 하는 국가 R&D 프로그램을 가동합니다. IP와 소프트웨어 설계 역량에 집중하여 기술 종속을 방지합니다.

전략 2: ‘신뢰성’ 가치 사슬 선점 및 산업화

실행 방안: 국가 ‘CPS 보증 센터(CPS Assurance Center)’를 설립하여 물리 기반 사이버 보안, 하드웨어 보안 모듈 등 고신뢰성 기술 개발 및 국제 공인 인증 절차를 수립합니다. 이를 통해 ‘서비스형 신뢰성(Trustworthiness-as-a-Service)’이라는 새로운 고부가가치 산업을 창출합니다.

전략 3: 차세대 CPS 글로벌 표준 선도

실행 방안: 6G 통신 기술 리더십을 활용하여 ITU, ISO, SAE 등 국제 표준화 기구에서 자율주행 및 원격 로봇 제어를 위한 초고신뢰·초저지연 통신(URLLC) 프로토콜 표준 제정을 주도합니다. 이를 통해 미래 시장의 규칙을 설정하고 기술 수용자에서 벗어납니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: CPS와 IoT의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

A: IoT가 주로 데이터를 수집하고 모니터링하는 데 중점을 둔다면, CPS는 그 데이터를 바탕으로 분석하고, 스스로 판단해서 현실 세계를 ‘제어’하는 것까지 포함하는 더 큰 개념이에요. 즉, IoT는 ‘눈과 귀’, CPS는 ‘뇌와 손발’까지 갖춘 셈이죠.

Q: AI가 통합된 CPS의 안전성을 어떻게 믿을 수 있나요?

A: 아주 중요한 질문입니다. 현재로서는 100% 신뢰는 어렵지만, ‘설명가능 AI(XAI)’로 AI의 판단 근거를 추적하고, ‘정형 검증’ 같은 수학적 방법으로 안전성을 증명하려는 노력이 계속되고 있습니다. 또한, AI가 위험한 행동을 하지 않도록 개발 단계부터 제약을 두는 ‘안전 중심 AI 학습’이 핵심적인 해결책으로 연구되고 있습니다.

Q: CPS 시대에 가장 유망한 직업은 무엇일까요?

A: 하드웨어와 소프트웨어를 모두 이해하고 전체 시스템을 설계할 수 있는 ‘시스템 아키텍트’나 ‘임베디드 AI 전문가’의 중요성이 커질 거예요. 그리고 시스템의 신뢰성을 수학적으로 검증하는 ‘정형 검증(Formal Verification) 전문가’나 ‘사이버 보안 전문가’도 매우 유망하죠.

오늘은 미래 산업의 핵심, 사이버-물리 시스템(CPS)에 대해 정말 깊이 있게 알아봤습니다. CPS는 단순한 기술을 넘어 우리 산업의 패러다임을 바꾸고 있으며, 특히 AI와의 결합은 무한한 가능성과 함께 ‘신뢰’라는 큰 숙제를 던져주고 있습니다. 튼튼한 제조업 기반 위에 창의적인 소프트웨어 역량과 신뢰성 확보 기술을 더해, CPS 시대를 이끌어갈 대한민국의 멋진 활약을 기대해봅니다.

이 글에서 다룬 내용에 대해 더 궁금한 점이나 다른 의견이 있으시면 언제든지 댓글로 남겨주세요!

면책 조항: 이 글에 포함된 정보는 일반적인 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 상황에 대한 전문적인 조언을 대체할 수 없습니다. 정책 제안은 필자의 개인적인 견해를 포함하고 있습니다.

[이진수의 ‘특허포차’] ㊳ ‘소프트웨어’와 ‘데이터’에 대한 특허 이야기(중)

특허포차 ㊳ ‘소프트웨어’와 ‘데이터’에 대한 특허 이야기(중) 2022년 1월 16일

새해들어 인공지능 연구자와 많은 이야기를 나누다 새로운 관점으로 긴 글을 썼습니다. 

지난 주 (상)편에 이어 (중)편으로 이어집니다. 나누어 연재되고 있습니다.

남은 (하)편에서는 [데이터]를 [특허]로 청구하는 방법을 살펴볼 것입니다.

39회 연재가 끝나면, 40회에서는 데이터 발명의 특허 보호에 대한 본격적인 이슈를 다룬 글이 나올겁니다. 41회에서는 기술패권의 시대 간접침해와 산업경쟁력에 관한 이슈를, 42회에서는 손글씨 인식 기술 합성곱신경망 인공지능 기술 특허 들을 살펴보았고, 43회에서는 NFT와 관련된 특허이슈를, 44회에서는 이미지생성 GAN 인공지능기술을 살펴보면서 창작에 관해 고민해보았습니다.

위 글에 대한 투고는 이미 몇 주전에 마쳤으나 글이 길어 각 회차별로 나누어 연재될 것으로 예상합니다.

편하게 읽어주시길 바랍니다.

[IPDaily 읽기] 특허포차 ㊳ ‘소프트웨어’와 ‘데이터’에 대한 특허 이야기(중) 2022년 1월 16일

EoU (Evidence of Use)의 유용성과 정책제언

1. EOU 란 무엇인가?

EoU, 특히, 기술창업자들에게 EoU가 얼마나 유용한지와 정부의 정책지원은 어떤 것이 있을지에 대해 이야기를 나누고자 합니다.

1986년경 비쥬얼 베이직과 포트란이란 프로그래밍 언어를 처음 배울 때이었습니다. 다들 BOF와 EOF란 용어를 당연하게 사용하는 데 정작 저는 그 뜻을 몰라 당황한 적이 있습니다. BOF와 EOF는 Beginning Of File(BOF), End Of File(EOF)라는 단순한 의미의 약자입니다.

그때 기억을 되살려 “EoU”라는 용어를 처음 듣는 분들에게 잠깐 EoU를 설명드립니다. “EoU”는 “Evidence of Use”의 약자입니다. 우리나라 말로 번역하면 “사용증거”라고도 할 수 있는데, 실제는 단순히 침해 가능성이 있는 제품을 식별하는 수준에 머물지 않고, 침해 가능성이 있는 제품이나 시스템을 식별하고 그 제품 및 서비스의 특정 구성이나 기능을 특허 청구항에 기재된 내용을 구성 요소로 분해하여 1:1로 대응한 구성요소 비교표 (Claim Chart)를 말합니다. 이 비교표를 보면 특허침해여부를 알 수 있습니다.

성실하게 작성된 EoU에는 특허청구범위 해석편이 추가로 포함되어 있습니다. 과거 미국의 몇몇 특허거래 중개인에게 받은 EoU를 보면 특허청구범위 해석챠트가 포함되어 있었고, 저 역시 고객의 특허를 매물로 제안할 때 그렇게 했습니다. 

참 특허청구범위가 무엇인지 모르시는 분을 위해 설명드리면, 특허문서는 크게 서지사항과 요약서가 기재된 표지와 발명의 설명ㆍ청구범위를 적은 명세서와 도면으로 구성되어 있습니다. 발명의 설명편에는 배경기술과 그 발명을 쉽고도 명료하게 설명되어 있으며, 청구범위에는 그 설명의 내용 중 특허권으로 보호받고 싶은 기술적사상을 선택하여 기재하고 있습니다. 따라서 발명의 상세한 설명에 기재하였다고 하더라도 청구범위에 기재하지 않으면 공중에 무상으로 기부한 것으로 취급합니다. 한편 특허청구범위는 글로 표현하므로 제품이나 선행기술과 비교하기 위해서는 그 청구범위에 기재된 용어와 내용에 대한 법률적인 해석이 필요합니다. 그 해석에 따라 특허권의 범위가 결정됩니다. 때문에 특허청구범위의 해석은 매우 중요합니다.

특허청구범위를 해석하는 챠트편에는 그 해석의 근거가 되는 증거를 내용과 함께 1:1로 구성요소에 대응하여 표시합니다. 특허청구범위는 발명의 상세한 설명에 의하여 뒷받침되어야 하므로 해석의 근거가 되는 가장 기본이 되는 증거는 명세서와 도면, 특히 해당 발명을 설명한 내용과 다른 종속항이나 독립항과의 관계, 도면 등입니다. 이를 미국에서는 내재적 증거라고 합니다. 그뿐 아닙니다. 심사기록, 특히 심사관의 거절이유 통지내용과 인용문헌, 이에 대한 의견서와 보정서 내용과 과거 무효심판서류와 심결 및 판결이유, 과거 침해소송이력과 준비서면과 판결문에 기재된 내용, 동일 발명자나 출원인의 패밀리발명, 유사발명, 파생발명, 시리즈 발명 등의 출원명세서에 기재된 내용, 관련 선행기술 중 해석의 근거가 될 만한 내용을 기재합니다. 또한 일반적으로 사용하고 있는 단어도 국어 사전에서 정의된 의미를 재확인하고, 과거 경쟁업체의 유사 판결을 리서치하여 근거로 기재하기도 하고 출원시까지의 동종 기술분야의 특허정보를 조사하여 사용되는 용어나 기술의 발전 흐름을 근거로 제시하기도 합니다. 필요에 따라서는 동종업계의 기술지식을 잘 이해하고 있는 전문가나 소비자들의 의견이나 해당 기술이 적용될 제품의 업계 종사자의 의견도 기재하곤 합니다. 다만 나중에 증인신청의 대상이 될 수 있으므로 의견기재에 주의하여야 합니다.

2. EOU의 절차와 유용성

“EoU” 보고서에 기재된 내용의 수준이나 범위는 그 사용취지나 고객의 요청에 따라 달라질 것입니다. 여기서는 하나의 “EoU” 보고서를 작성하기 위하여 일반적으로 진행하는 절차와 유용성을 요약해보겠습니다.

1)     청구범위 분석 및 해석

EoU의 작업의 첫 단계는 하나의 특허는 물론 여러 개의 군으로 이루어진 특허 포트폴리오에 대한 청구범위해석과 분석을 시행하는 것입니다. 이를 기초로 특허군이 포섭하고 있는 제품과 시장의 범위를 이해할 수 있습니다.

청구 범위 해석은 특허권자나 잠재적인 특허 구매자 (실시권자) 또는 투자자 모두에게 특허권의 좀더 객관적인 권리범위를 이해하게 하여 다양한 회피설계는 물론 EoU조사와 특허 수익화와 라이센싱 및 권리행사와 관련된 의사결정에 도움을 줍니다.

2)     EoU 조사 및 분석

위에서 해석한 청구범위 분석 및 해석을 기초로 EoU 조사를 시행합니다. 물론 EoU조사작업 중 관련 특징이나 정보를 feedback하여 청구범위 분석 및 해석을 좀더 구체적이고 합리적으로 수정하기도 합니다.

EoU 조사를 통해 대상 특허의 침해를 구성하는 제품의 범위와 시장의 범위를 이해하게 됩니다. EoU조사는 일종의 실사 작업 같은 것인데, 인터넷에 공개된 자료나 기사, 사용 매뉴얼, 제품사양서와 설명서, 논문, 제품구매 및 제품 분석등을 통해 잠재적인 침해 가능성을 확인합니다. 분석전문기관은 제품 등을 분해하고 촬영하고 측정 및 분석하여 그 결과를 Teardown보고서로 작성합니다.

관련 제품이 시장에 존재하지 않을 경우에도 하나의 특허, 바람직하게는 여러 개의 특허로 구성된 특허포트폴리오 분석을 통해 정한 침해제품이나 시장의 범위를 기초로, 해당 특징이 적용될 수 있는 미래 제품이나 서비스와 그 시장을 추정하여 검토합니다. 이러한 추정에도 모두 제3자가 작성한 합리적인 근거가 있어야 합니다.

잠재적인 구매자나 투자자 등에게는 잠재적 특허 침해 제품이나 시장의 범위를 구체적으로 이해하고 추정하게 하며, 손해배상액의 시뮬레이션을 통해 좀 더 객관적인 대상 특허의 미래 수익 잠재력에 대한 지표와 가격 지침을 제공하게 합니다. 대상 특허기술이 적용된 제품이 없거나 그런 시장이 없는 경우에는 대체시장이나 대체제품 시장을 구획 확정하고 그 대체율을 시계열적으로 추정합니다. 다만 아무리 추정이라고 하여도 합리적인 근거를 기초하여야 합니다. 예를 들어 대체제품이 과거 보여왔던 시장대체율이라던가 유사 특성을 보이는 제품이나 시장에서의 대체 경향이나 시장성장율을 추정의 근거로 사용하기도 합니다.

3)     EoU 챠트의 작성

상기 EoU조사를 바탕으로 EoU 챠트를 작성합니다. 그 과정에서 최종적인 침해판단의 법적분석이 마무리됩니다. EoU 챠트를 통해 특허청구항의 권리범위, 침해강도, 특허 및 제품 등을 분석 내용과 이를 비교판단한 내용, 그리고 수익 잠재력에 대한 지표나 가격 지침을 분명히 합니다.

이와 같은 “EoU” 보고서는 특허권자나 잠재적인 특허 구매자, 라이센시, 또는 투자자에게 매우 유용하고 투자나 대가 지불을 결정할 수 있는 근거 자료 또는 참고자료가 됩니다.

따라서 기술창업자가 대상 특허를 이용하여 자금을 조달할 때나 특허제품을 마케팅할  때는 물론 앞선 특허기술을 회피할 때, 공인된 전문가가 성실히 작성한 EoU가 필수적이라고 할 수 있습니다. 창업을 준비할 때 처음부터 EoU작성에 필요한 예산을 염두에 두시기를 권고드립니다.

3.EOU 작성 정부 지원의 필요성

그러나 EoU조사단계에서 제품의 외관이나 작동, 기능만으로 특허의 구성요소와 비교하기 어려운 경우가 있습니다. 제품분석단계에서 개인이나 중소기업이 감당하기 힘든 고가의 분석장비가 필요한 경우가 그 대표적인 예입니다. 반도체소자나 금속, 회로망 등의 경우 시료로 단면을 절개하여 최소한 SEM(주사전자현미경)이나 TEM(투과전자현미경)로 촬영하고 그 영상을 분석하여야 합니다. 이러한 분석작업은 장비도 고가이지만 그 분석결과를 해석하는 것도 경험이 많은 분석전문가가 아니면 그리 만만치 않습니다. 또한 디지털 신호를 분석할 때는 신호발생기, 신호분석기, 주파수카운터, 스펙트럼 분석기, 오디오분석기, 오실로스코프 등 각종 주파수측정장비나 신호측정/분석장비가 필요하기도 하지만 핵심부품 공급자들이 일반적으로 제공하는 범용 회로도나 블록다이어그램을 참조하여야 하는 경우도 있습니다. 이러한 문서는 비밀 자료이므로 실제 거래관계에 있지 않다면 구하기 어렵습니다.

때문에 개인 발명가의 특허나 기술창업자의 특허, 소기업의 특허는 EoU조사 (분석포함)가 제대로 수행되기 어렵고 EoU보고서가 추정으로 가득하기 쉽습니다. 이러한 한계로 인하여 개인 발명가의 특허나 기술창업자의 특허, 소기업의 특허는 특허 거래 시장에서 무시되거나 저평가되기 쉽고 여기에 개인발명 등의 높은 무효율이나 특허침해소송에서의 낮은 승소율, 지나치게 적은 손해배상액까지 고려하면 구매자나 투자자 입장에서 개인발명에 대해서 쉽게 신뢰를 주기 어렵습니다.

4. 정부지원정책의 제언

이러한 한계를 넘는 방법이 없는 것은 아닙니다. 국가규모에서 바라보면 솔루션이 있습니다. 다시 한번 제안드립니다.

현재 우리나라 공공연구기관 (국공립 연구기관, 정부출연연구기관, 특정연구기관, 대학연구기관 등)는 다양한 측정장치와 분석장치를 보유하고 있으며 경험 많은 장비 운영 및 분석전문가들이 있습니다. 이러한 장비가 1년 내내 운영되는 것은 아니라고 들었습니다. 기관별로 차이가 있으나 상당기간 운영되지 않아 보관되어 있거나 장비운영실적이 적어 장비 운영/분석 전문가를 계속 유지하여야 하는지 고민하는 경우도 있다는 이야기도 있습니다. 다만 이 이야기는 확인된 내용이 아닙니다. 각 기관에 긍정적인 취지를 공감하게 하고 실태파악에 필요한 협조를 구해야 합니다.

다양한 공공연구기관의 주무부처가 달라 먼저 정부 특정 부나 청에서 총괄 주무부처가 되어 공공연구기관의 측정장치와 분석장치의 운용실태를 확인할 수 있는 권한을 주어야 합니다. 조사가 완료되면 민간기업이나 개인에게 공공연구기관의 분석장비를 사용하게 할 수 있는 시간과 양이 얼마나 되는지 파악할 수 있을 것입니다. 또한 적극적이고 긍정적인 협조를 이끌어내기 위해서는 실태 파악결과가 불이익으로 작동하지 않도록 조치하여야 합니다. 

실태파악이 끝나면 공공연구기관의 분석장비등의 사용 스케쥴도 정리할 수 있습니다. 이를 기초로 증거분석 신청공고를 내면, 개인발명가, 스타트업, 소기업이 그 기간 내에 증거분석신청을 할 수 있을 것입니다. 신청인이 개인이나 스타트업, 벤처기업인 점을 감안하여 그 비용을 정부가 지원하는 것은 어떨까요?

신청인은 증거분석신청할 때 미리 준비한 특허청구범위해석챠트와 잠재적인 침해제품 증거물을 함께 제출하고, 해당 공공연구기관은 보유 장비를 이용하여 증거를 분석하고 그 결과를 teardown 보고서로 신청자에게 제공하는 것입니다. 신청인은 이 보고서를 이용하여 전문가의 조력으로 EoU 보고서를 만들 수 있을 것입니다.

이러한 EoU 작업은 아직까지 AI(인공지능)이나 자동분석작업으로 하기 어려운 영역이며, 단순히 측정지표를 이용하여 등급으로 평가하는 작업도 아닙니다. 심사이력과 소송이력을 조사하고 분석하고 각종 사례를 적절히 적용하여 청구범위를 해석하는 법적 분석은 물론, 제품이나 기술을 조사하고 측정 및 분석하여 기술 동일성에 대한 의견을 포함한 teardown보고서를 작성하는 기술적 분석이 결합된 고도의 협력 작업입니다.

더욱이 2019. 7. 9 부터 효력이 발생하는 특허법 제128조 제8항 및 제9항의 고의침해자에 대한 징벌적 배상여부도 이러한 EoU가 선행되어야 객관성을 담보할 수 있을 것입니다.

김해 본사 출장에 복귀하면서 개인적인 생각을 적었습니다.

차별화된 경험을 사는 시대, 가치를 사는 시대에서 우리는 과연?

"어쩌다 어른" 이란 프로그램이 참 좋습니다. 제가 방영시간대를 기억하는 몇 안되는 프로그램입니다.
오늘은 우연히 사회심리학자 '허태균' 교수의 강연을 다시 보게되었습니다. 못보신 분은 VOD라도 구매해서 꼭 보시기를 강추합니다.  

모든 의사결정은 리스크를 감수하는 결정이라는 것은 알고 있지만, 실제 리스크가 발생할 때 억울함을 느끼는 이유의 대부분의 경우는 의사결정을 통해 발생할 리스크를 점검하지 못한 탓이거나 정확히 이해하지 못하였기 때문이라는 진단, 마트에서 물건을 무단으로 가져가는 것은 범죄행위로 여기나 타인이 개발한 SW나 콘텐츠를 그냥 가져다 사용하는 것에 죄의식이 없는 것은 그 사회가 물질적으로 급성장하면서 개인의 가치가 무너진 것이라는 것이라는 뼈아픈 지적, 사람은 물건을 구매하는 것이 아니라 물건이 가져다 줄 경험을 구매하는 것이라는 말은 통찰력을 가져다주는 중요한 깨우침이었습니다.

경험은 자신만의 가치를 확인하고 만들어주는 소재입니다.

우리나라는 그동안 HW의 성능과 크기, 가격이 차별화된 경험을 가져다 주었습니다. 덕택에 우리나라 기업들이 제품을 더 크게 더 멋있게 더 빠르게 더 싸게 더 많이 더 잘만들어 경쟁력을 가지게 되었죠. 그러나 이제 HW만으로 차별화된 경험을 가져다 주는 것은 한계에 다다르게 되었습니다. 국가/기업 브랜드만 가리면 중국제품이든 일본제품이든 한국제품이든 큰 차이를 느끼지 못하게 되었습니다.

이제는 SW가 경험의 차별성을 가져다 주는 개발핵심이 되었습니다. SW는 HW에 차별화된 경험, 특히 차별화된 오감, 보고 듣고 맡고 맛보고 느끼는 것의 차별성을 가져다 주게 되었습니다. 스티브 잡스는 아이패드 광고에서 전화를 본다(see)는 단어를 사용하여 그 차별성을 강조하였습니다.

또한 현대는 HW와 SW의 구분마저 무너지고 있습니다. Firmware라는 이름으로 SW를 HW에 제한적으로 융합하던 시대를 넘어서고 있습니다. 모든 HW가 정보를 교환하고 경험을 교환하는 시대가 오고 습니다. 이것이 바로 Industry 4.0인 것입니다.

심지어 이런 현상은 완성품 개발자뿐 아니라 그 구성 부품공급자에게도 일어나고 있습니다. 부품공급자는 자신이 개발한 부품 HW의 성능과 기능, 신뢰성의 차별성을 판매하는 데에 그치지 않고 구매자인 완성품 제작자에게 그 부품이 가져다 줄 경험의 차별성을 선전하고 부품 사용 설계에 관한 가이드를 제공하고 있습니다.

이제 우리나라는 대량 생산력이 경쟁력이었던 시대를 지나가고 있습니다. 남이 만들어 놓은 기준, 기능, 경험을 그대로 모방하여 얼마나 더 빠르게 크게 더 좋은 성능으로 더 많이 싸게 만드는 것으로는 중국과 같은 후발 Fast follower (이제 중국은 First Mover로 변모하고 있지만)과 경쟁할 수 없습니다.

우리의 지식재산 서비스 산업 역시 대량생산 경쟁력에 안주하고 있으면 ,
인공지능에 따른 대량처리의 신속성과 정확성, 저렴한 후발국가 전문가 서비스, 타직역과의 무한 경쟁에서 살아남지 못할 것입니다.

또한 대량생산방식은 그 생산에 참여하는 구성원에게도 만족도를 가져다 주지 못한다고 합니다. 생산과정의 일부에 부품처럼 참여한 것만으로 과연 창작의 과정에 일의 완성에 참여하였다는 만족감을 가져다 줄 수 있을지? 미래는 어떻게 변할지? 나는 무엇을 준비하여야 하는지?

나는 어떻게 고객에게 차별화된 경험을 전달할 것인지, 가치를 공급할 수 있을지 진심으로 고민됩니다.
누군가는 이글을 읽으면서 저와 같은 고민을 하실 것이라 믿습니다.

특허거래 활성화 및 수익성 제고를 위한 제언

오래전부터 우리나라 IP거래 활성화 및 수익성 제고를 위한 정책세미나나 워크샵자리가 있으면 기회가 될 때마다 입버릇처럼 주장했던 것들이 있습니다.

저는 이 이슈가 우리나라가 미래 IP강국으로 가는 길목에서 반드시 필요한 것이라 믿기에 이를 다시 언급하려고 합니다

첫째, 국책자금이 투입된 국내발명으로 국내기업에 대한 공격과 그 발명의 해외이전이 자유로워야 한다.

2013년경 , 아이리버가 미국 '텍사스MP3'로부터 MP3개념특허를 6년만에 다시 매입했다는 뉴스가 나왔을 때였던 것 같습니다. 그 6년전 한국 벤처기업이 만든 MP3원천특허가 미국 NPE에 넘어가서 다시 국내전자기업들을 상대로 Back attack 들어왔다는 뉴스로 IP업계가 떠들썩 했었죠. 때문에 그 이후 국내 정책기관에선 국책자금이 투입되어 국내연구발명한 IP의 해외 수출을 금지하는 가이드가 생겼습니다 (명시적이진 않아도 괜히 해외이전추진했다가 제2의 MP3사건이 생길까 우려때문에 가급적 회피 했지요).

그당시 저는 관련 담당자들에게 또는 자문모임에서 국책자금이 투입되었다는 것 때문에 국내 기업에 대한 특허권행사를 금지하고 있는 상황에서 IP해외 이전마저 금지하는 분위기라면, 국내에서 발명된 IP의 거래는 활성화되기 어렵다고 주장했습니다. 일본의 국책연구결과에 대한 해외 IP로열티수익이 많은 걸 생각해야 한다며 말입니다. 사실 안을 들여다보면 일본은 해외에 자회사나 SPV를 설립하고 매각하거나 로열티 받는 전략을 사용한 결과라 하더군요.

국내발명으로 국내기업에게  특허권을 행사는 하지 않는다는 암묵적 환경아래에서 해외 이전도 금지될테니 해외 경쟁사나 NPE에 넘어갈 일도 없고 따라서 특별한 사유가 아니면 국내기업이 국내발명을 매입할 이유가 있을까요?

이러한 분위기라면 국내에서 IP거래가 활성화되지 않는 것은 당연한 귀결일 것입니다. 저는 바로 이점을 지적했습니다.

그러나 국내 특허 유출금지와 국내기업보호라는 대원칙아래 제 의견은 메아리에 불과했었습니다.

기술은 비공개 상태에서 그 기술을 실제 점유하고 있어야 가치가 있는 반면, 특허는 공개된 기술에 대한 배타적 권리라는 점에서 특허이전은 기술이전은 다릅니다. 그럼에도, 특허이전을 해외기술유출로 동일시하는 분위기가 팽배하였습니다 (해외기술유출의 위험은 오히려 공개전 해외선출원금지제도를 도입해야 예방할 수 있음에도 이 제도의 도입은 소극적이네요).

종종 특허해외이전을 국부유출이란 그런표현까지 사용되기도 했는데 사실 국내에서 IP거래가 활성화되어야 국내발명의 IP가 재산가치가 있을 텐데 무슨 국부인지도 모르겠더군요.

사실 MP3원천특허를 국내 대기업이 매입하였다면 해외로 매각될 이유가 없었겠죠. 국내 기업이 국내에서 발명한 발명의 가치를 달리보기 위해서는 국내발명의 특허로 국내기업에 대한 공격도 자유로워야 하고 또 충분히 보상받을 수 있는 소송제도가 도입되어야 하며 해외 경쟁사로의 이전도 자유로워야 할 것입니다. 처음에는 국내발명으로 공격받는 국내기업이 있을 것입니다. 그러나 이런 일이 반복되면 국내기업은 국내발명을 바라보는 눈이 달라질 것이고 국내IP거래시장 역시 활성화될 것입니다.

국내기업은 보호는 국내기업에 대한 특허공격금지나 해외이전 금지가 아니라 "국내발명에 대한 우선협상권"의 부여만으로 충분한 것이 아닐까 생각합니다.

둘째는 특허권보호를 강화한 특허침해 손해배상제도를 도입하여야 한다.

현재 민사소송법상 엄격한 입증책임과 자유심증주의 아래에서는 현행 특허법상 손해배상액 추정규정은 결코 특허권자의 손해를 전보하지 못합니다.

나아가 현재 민사소송법상 입증방법과 엄격한 입증책임을 보완하기 위해서는 특허침해시 그 손해배상액을 엄격한 상당인과 관계를 넘어서  침해자에 대한 징벌적배상이 포함된 손해배상액 추정이나 간주 규정의 도입도 절실합니다 (고의침해자에 대한 3배배상과 같은 징벌적배상과 다른 논의입니다). 그 예로 침해자의 이익을 그대로 특허권자의 손해로 "간주하는 규정으로의 개정 등도 고려될 수 있을 것입니다.

셋째는 특허침해소송에서 디스커버리에 준하는 증거개시제도와 당사자의 입증협력의무를 도입하여야 한다.

이 논의는 법률신문을 통해 이시윤 변호사님과 공동기고 하였으므로 법률신문 연구논단을 보시거나 제 해당 블로그를 찾아 보시기 바랍니다.

스타트업이나 개인이나 대학기관의 IP가치평가는 기업가치가 아니라 거래가치로 평가되어야 할 경우가 많은데 거래가치는 그 국가의 소송제도와 특허보호정책과 맞물려 있어서 국내 판결이나 소송제도에서 전향적인 손해배상이나 로열티산정 기준을 정한다면 국내특허에 대한 IP가치평가액 역시 달라질 것입니다.

넷째는 특허권의 거래나 특허권 행사에 반드시 필요한 EOU(사용증거) 서비스를 제공하는 국가 인프라가 완비되어야 한다.

특허거래나 특허침해소송이나 라이센싱활동에는 반드시 EOU(사용증거)가 수반되어야 합니다. 그러나 대기업을 빼고는 개인 발명가나 소기업이 이런 EOU(사용증거)을 만든다는 것은 거의 불가능에 가깝고 그 비용도 비쌉니다. 바로 이런 산업이야말로 국가차원에서 고민해야할 IP인프라산업이 아닌가 생각합니다.

마지막 다섯째로 특허침해소송에서 변호사와 변리사의 협력 방안을 법제도화하여야 한다.

이미 대부분의 특허침해소송에서 변호사와 변리사는 협력하여 직무를 수행하고 있습니다. 그러나 법이 이 두 직역의 협력과 공동대응 및 대리를 금지하거나 제한하고 있습니다. 이 때문에 고객의 니즈에 맞는 특허법률서비스를 제대로 하지 못하고 있습니다. 대승적 취지에서 미래 지향적인 결단이 필요한 시점입니다.