특허 소송의 열쇠, 클레임 차트 작성법과 중요성

특허 소송의 열쇠, 클레임 차트

들어가며

특허 소송. 이름만 들어도 복잡해 보이지만, 이 세계를 이해하는 핵심 열쇠는 바로 클레임 차트(Claim Chart)다. 겉으로는 단순한 표처럼 보이지만, 실제로는 소송의 방향과 결과까지 좌우할 수 있는 전략적 문서다.

특허업계에 처음 발을 들이면, 교과서에서 배운 적이 없는 Claim Chart 작성을 마주하게 된다. 정해진 양식도 없어 선배 변리사들이 남긴 서면이나 판결문을 참고하며 그야말로 맨땅에 헤딩하듯 시작한다. Claim Chart 작성법은 정식으로 배운 적이 없었기 때문에, 시행착오를 거쳐 몸으로 익힐 수밖에 없었다.

처음에는 특허발명의 용어를 그대로 가져와 비교대상 제품이나 선행기술과 대조하는 실수를 흔히 범한다. 발명의 용어로 통일하면 작성이 간단하고 주장이 강화될 것이라 믿기 때문이다. 그러나 경험이 쌓일수록, 오히려 이러한 방식은 설득력을 약화시킨다는 사실을 깨닫게 된다. 심사관, 심판관, 판사 모두 비교대상에서 실제 사용되는 기술 용어에 근거한 설명을 더 신뢰하기 때문이다.

클레임 차트란 무엇인가

클레임 차트는 특허 청구항을 잘게 나눈 뒤(구성요소, 제한요소), 이를 외부 증거와 조목조목 대비하는 문서다. 비교 대상은 침해 혐의 제품, 선행기술 문헌, 혹은 실물 장치까지 다양하다. 흔히 Infringement Contentions(ICS), Preliminary Infringement Contentions(PICs), Invalidity Contentions 등으로 불리며, 모두 본질은 동일하다. 즉, 특허 청구항과 외부 증거의 구조적·기능적 비교다.

해석 차트와의 차이

비슷한 용어로 클레임 해석 차트가 있다. 그러나 이는 특허 내부 증거(명세서, 도면 등)를 활용해 청구항 용어의 의미를 밝히는 것이고, 클레임 차트는 특허 외부 증거와 대조한다는 점에서 다르다.

미국 소송에서의 의무성과 구체성

미국 주요 연방법원(N.D. Cal., E.D. Tex.)은 모두 Local Patent Rules에 따라 클레임 차트(claim chart) 제출을 의무화하고 있다. 예컨대 북부 캘리포니아 연방지방법원(N.D. Cal.)의 Patent L.R. 3-1(a)는 초기 사건관리회의(Initial Case Management Conference) 후 14일 이내에 Infringement Contentions를 제출하도록 규정한다. 이 문서에는 청구항 각 요소(element)에 대응하는 피인용(product) 기능의 구조·동작 설명과 가능한 범위 내 핀포인트 인용(pinpoint citations)(예: 제품 매뉴얼의 특정 페이지, 소스코드 특정 라인, 선행기술 문헌의 특정 열) 지시가 포함되어야 한다. 법원이 요구하는 ‘구체성’은 단순 열거가 아니라 논리적으로 연결된 정확한 식별이다.

한국 실무와의 차이

반면 한국에서는 Claim Chart가 법적으로 의무화되지 않았다. 준비서면이나 증거부표로 활용될 뿐이며, 형식도 자유롭다. 따라서 초기 제출본이 추후 주장이나 증거방법을 구속하지 않는다. 이 때문에 한국에서 Claim Chart는 ‘참고자료’에 머무는 반면, 미국에서는 소송 전체를 구속하는 핵심 절차 문서로 기능한다. 예를 들어, 초기 Claim Chart에서 균등론에 대한 주장을 뒷받침하는 논거를 밝히지 않으면 나중에 균등론 주장을 하는 것이 허용되지 않을 수 있다.

높아진 제기 기준과의 연결성

소송 제기 단계에서 요구되는 사실적·논리적 구체성은 Twombly(2007)와 Iqbal(2009) 판결을 통해 FRCP 8(a)의 “가능성(possible)” 기준이 “개연성(plausible)” 기준으로 강화된 데 기인한다. 더욱이 2015년 연방규칙(FRCP) 개정으로 간이 침해양식(Form 18)이 폐지되면서, 특허소장도 최초 제출 시점부터 구체적 사실과 논리적 근거를 제시해야 한다.

클레임 차트는 단순한 절차적 형식요건이 아니라, 사건 이론(case theory)을 초기에 구체적·핀포인트 방식으로 확정(lock-down)하여 “증거는 나중에 찾자”는 전략을 방지하는 역할을 한다.

소송규칙 요약 (실무 체크리스트)

북부 캘리포니아 연방지방법원 (N.D. Cal.) Patent Local Rules 3-1~3-4, 3-6

3-1 Infringement Contentions

• (a) 주장 청구항 및 해당 35 U.S.C. §271 침해 형태(직접, 간접, 유도 등) 명시
• (b) Accused Instrumentalities를 가능한 한 구체적으로 식별(제품명·모델, 공정명 등)
• (c) 청구항 요소별 대응 차트 제시. §112(f) 주장 시 대응 구조·행위·재료를 핀포인트 인용(제품 매뉴얼 특정 페이지, 소스코드 특정 라인, 문헌 특정 절 등)으로 명확히 식별
• (d) 간접침해(유도·공동) 주장 시 직접침해 주체·행위자를 명시하고, 유도 구체 행태 또는 각 주체의 역할을 설명
• (e) 문언 침해와 균등론(DoE) 여부를 요소별로 구분 표시
• (f) 우선권 주장 청구항별 우선일(priority date) 특정
• (g) 자체 실시(또는 라이선시 실시)에 근거할 가능성이 있으면 해당 실시품·공정 식별
• (h) 최초 침해 시점 및 손해배상 시작·종료 시점 제시
• (i) 고의침해(willfulness) 근거가 있으면 개요 기재

3-2 Document Production (동시 문서 제출)

원고가 3-1 Infringement Contentions를 제출(serve)한 직후, 선행 공개·판매 문서, 발명완성 문서, 소유권·심사이력(file-wrapper) 문서, 자체 실시 운영 문서, 라이선스·유사라이선스 및 매출자료, FRAND 약정 관련 문서 등을 카테고리별로 식별하여 제출

3-3 Invalidity Contentions

제3자 인용 근거(references)·도표·조합·§101·§112 등 무효 근거 및 청구항별 무효 이론을 45일 이내 제출

3-4 Invalidity Document Production

3-3 제출과 동시에(또는 지체 없이), 무효 근거 문헌 사본·번역, 소스코드·구조 자료 등 방어 측 문서 제출

3-6 Amendment of Contentions

• 법원 허가 및 good cause 요건 충족 시 가능
• 허가 사유 예시: 법원의 claim construction order와 상이한 경우, 신규 중대한 인용 근거(c) 발견 시, 비공개 정보의 최근 입수 등
• 보충의무는 amendment 허가 요건을 대체하지 않음

동부 텍사스 연방지방법원 (E.D. Tex.) Patent Rules 3-1~3-6 차이점

• 제출 시점: Initial Case Management Conference 전 10일 전까지 3-1 제출(serve) 요구
• 3-1(a)~(f): 요소별 차트, DoE 구분, 우선일, 자체 실시 식별 등 N.D. Cal.과 실질적으로 동일
• 3-4 Source Code & Schematics: 피고는 무효주장과 함께 소스코드·스키매틱 등 구조 자료를 제공 (코드실사 절차에 따른 보호명령 아래)
• 3-6 Amendment: claim construction order 후 30일 이내 보정 가능, 그 외 보정은 good cause 필요
• 소프트웨어 제한요소 초기 특정: 판사별 Discovery Order에 따라 소스코드 제공 후 세부 핀포인트 보완 허용. Infringement Contentions 최초 제출(serve) 시 추정은 불가; 보완 기한 준수 및 대표 제품 선정 중요

실무 요약: N.D. Cal.은 Initial CMC 후 14일 이내, E.D. Tex.은 Initial CMC 전 10일 전까지 Infringement Contentions를 제출(serve)해야 하며, 양 법원 모두 핀포인트 인용 수준의 구체성을 엄격히 요구합니다. 무효주장 및 문서제출 일정과 amendment 요건에도 차이가 있으므로, 각 지역 규칙별 제출 시점과 세부 요건을 철저히 준수해야 합니다.

생각보다 어려운 작업

클레임 차트 작성이 어려운 이유는 텍스트와 비텍스트의 간극 때문이다. 청구항은 텍스트지만, 비교 대상은 기계 장치, 서비스 프로세스, 방대한 소스코드 등이다. 이는 마치 레시피(청구항)를 보고 완성된 케이크(제품)에서 각 단계가 어떻게 구현됐는지 하나하나 짚어내는 작업과 같다. 과학수사에서 망치자국과 망치를 비교하거나 필적을 감정하는 과정과도 닮았다.

더군다나, 소송 초기 단계, 즉 디스커버리 이전에는 원고가 피고의 내부 기밀 자료에 접근할 수 없다는 현실적 한계가 있다. 그래서 초기 Claim Chart는 주로 제품 설명서, 기술 문서, 리버스 엔지니어링 결과 등 공개 정보에 의존한다. 일부 법원(E.D. Tex. 등)은 소프트웨어 특허 사건에서 원고가 처음에는 소프트웨어 클레임만 특정하고, 피고가 소스코드를 제공한 뒤 세부 위치를 특정하도록 허용하기도 한다.

Claim Chart의 구조와 형식

가장 기본적인 형식은 2단 표(Table)다.

• 왼쪽 칸(LHC, Left-Hand Column): 청구항을 요소별로 나누어 기재
• 오른쪽 칸(RHC, Right-Hand Column): 각 요소가 대응된다고 주장하는 외부 증거를 구체적으로 적시 (제품 부품 설명, 동작 방식, 소스코드 라인 번호, 선행기술 문헌의 특정 부분 등)

경우에 따라 3단 표 형식도 사용된다. 이때는 청구항 요소, 외부 증거, 그리고 해석·주장을 한눈에 보여준다. ITC 사건에서는 국내 산업 차트(DI Chart), 디자인 소송에서는 디자인 차트, 전문가 보고서에서는 전문가 차트 등 특수 목적 차트도 활용된다.

Claim Chart 작성법의 핵심

• 요소 분해(Parsing): 청구항 문장을 기계적으로 끊는 것이 아니라, 권리범위를 실질적으로 한정하는 제한 요소를 찾아내야 한다.
• 핀포인트 증거 제시: 막연한 설명이 아니라, 제품 매뉴얼의 특정 페이지, 소스코드의 특정 라인, 선행기술 문헌의 특정 단락 등 정확한 지점을 인용해야 한다.
• 논리적 연결: 증거와 청구항 요소가 어떻게 대응되는지 논리적 사슬을 촘촘히 제시해야 한다. 단순 병렬 나열이 아니라, 왜 그 증거가 해당 요소를 만족하는지 설명하는 것이다.
• 명명과 구별: 제품 부품, 코드 블록, 프로세스 단계 등을 혼동 없이 식별 가능한 이름으로 부여해야 한다.

샘플 Claim Chart

예시 청구항(발췌): Claim 1 — “(a) TSV를 포함하는 제1 기판; (b) 제1 기판과 하이브리드 본딩된 제2 기판(직접 Cu–Cu 및 절연체–절연체 본딩 포함); …”

잘못된 예 1: 요소 분해 없이 작성 BAD

청구항(요소화 없음)	대응 증거 및 설명(모호함)
Claim 1 전체 문장 — “TSV 포함 제1 기판과 하이브리드 본딩된 제2 기판을 갖는 반도체 장치 …”	“XYZ HBM4 제품은 당사 특허와 본질적으로 동일합니다. 자세한 내용은 제품 브로셔를 참고하십시오.” “최신 공정이므로 하이브리드 본딩이 포함된 것으로 보입니다.”

문제점: 요소 분해 부재, 근거의 구체 위치 부재, 추정·감정적 표현 남용 → 법원이 요구하는 “정확한 식별·핀포인트” 기준 미달.

잘못된 예 2: 요소는 분해했으나 핀포인트 부재 BAD

청구항 요소(LHC)	대응 증거 및 설명(RHC)
(a) TSV를 포함하는 제1 기판	“XYZ HBM4 브로셔에 TSV가 언급됩니다(브로셔 전반).” — 페이지·도면·단락 불특정
(b) 직결 Cu–Cu 및 절연체–절연체를 포함하는 하이브리드 본딩	“홍보 영상에서 ‘첨단 본딩’이라 언급되므로 하이브리드 본딩일 것입니다.” — 자료 유형·타임스탬프 불특정, 용어 비약

문제점: 요소는 분해했으나 페이지·그림·라인 등 핀포인트 인용이 전무, 논리적 연결(why) 고리 부재.

올바른 예: 요소 분해 + 핀포인트 매핑 GOOD

청구항 요소(LHC)	대응 증거 및 설명(RHC)
(a) TSV를 포함하는 제1 기판	XYZ HBM4 User Manual v1.2, p.34, Fig.3-2 “Through-Silicon Via (TSV) array”. 단면 FIB 이미지 ID 2025-09-01-IMG12 — TSV 배치·빈도 확인. 논리 연결: 위 근거는 (a) 요소를 문자적으로 충족.
(b) 직결 Cu–Cu 및 절연체–절연체를 포함하는 하이브리드 본딩	XYZ HBM4 Packaging Guide Rev.B, p.12–13, Fig.4-1; p.19, Table 4-3. CSAM 로그 CSAM_2025-09-02.log, ln. 210–238 — Cu–Cu 인터페이스 패턴. 논리 연결: 설계서+로그의 합치 → (b) 요소를 요소별로 충족.

핵심: (i) 요소 분해, (ii) 문서·이미지·로그의 핀포인트, (iii) “왜 충족하는가”에 대한 짧고 단단한 추론사슬.

대표제품(Representative Products) 선정 기준

• 기능적 동일성: 피고 제품군 전반에 공통되는 피침해 기능 경로(예: 동일 IP 블록, 동일 펌웨어/커널 모듈, 동일 공정 스텝)를 식별하고, 대표제품이 그 경로를 그대로 구현함을 증거(도면·코드 브랜치·공정도)로 제시.
• 구조적/소스코드 공통성: 동일 칩셋/패키지/보드 리비전, 동일 코드 브랜치/빌드 플래그/피처 토글 등 공통 구조·코드를 명시. Family Matrix(모델×제한요소×증거)로 차이를 표식.
• 브리지 문구 제공: “대표제품 A에서 확인된 X 기능/코드 경로는 모델 B·C에서도 동일하게 활성화되며, 차이는 Y(외형/성능)로서 해당 제한요소 충족에 실질적 영향 없음”과 같이 확장 논리를 명시.
• 표본 설계: 판매량·시장 비중·기술적 worst-case를 고려한 소수 대표선정 + 보충 의사 명시(코드/도면 접근 후 신속 보완).
• 리스크 관리: 모델 간 실질 차이가 있으면 대표제품 전략이 제한될 수 있음 → 조기 이의 제기 대응, 필요 시 보정(amendment) 신청 준비.

균등론(DoE) 제시 방식: 기능·방법·결과(F/W/R) & Vitiation 회피

• 요소별 제시 원칙: 문언적 불충족 각 제한요소에 한해 개별적으로 DoE를 주장(모든 요소 충족의 원칙, All-Elements Rule).
• F/W/R 삼분법: 각 요소에 대하여 Function(기능)·Way(방법)·Result(결과)가 피고 제품과 실질적으로 동일함을 핀포인트 증거로 연결.
• Vitiation 회피: 균등 주장이 해당 제한요소를 사실상 삭제·무력화하지 않도록, 요소의 의미 있는 한계(boundary)를 유지하는 차별점을 명시.
• 심사이력/금반언 고려: 심사과정 축소·주장에 따른 estoppel 가능성 점검 → tangential·unforeseeable 등 예외 논리 사전 정비.
• 증거 운용: 기능/방법/결과 각각에 대한 문헌·도면·실험·코드라인을 핀포인트로 배치하고, 요소별 소결론을 명확히 기재.

※ Doctrine of Equivalents 남용 방지, Vitiation 원칙 ※
Warner-Jenkinson 사건(1997)에서 연방대법원은 균등론이 청구항 개별 요소별로 대비 적용되어야 하며, 요소 자체를 무력화/제거(vitiate)하는 방식은 허용되지 않음을 강조했습니다. 이어서 Freedman Seating 사건(2005)에서 연방순회항소법원은 “slidably mounted(가변형)”을 “rotatably mounted(회전형)”과 동일시하면 한정어 자체가 사라지는 효과가 되므로 균등론 배척 원칙(Vitiation 원칙)을 적용했습니다. 한국 법원은 미국식“Vitiation 원칙”이라는 용어를 사용하지는 않지만, 균등론 판단에서 과제해결원리의 동일성, 비본질적 부분 치환, 기술사상의 핵심 유지라는 요건을 설정함으로써, 결과적으로 청구항의 본질적 요소가 무력화되거나 특정 한정어가 무의미해지는 것을 방지하는 기능을 수행하고 있다고 볼 수 있습니다.

맺으며: 비교와 분석의 보편성

결국 클레임 차트는 특허 소송의 전략적 핵심일 뿐 아니라, 추상적 규범과 구체적 사실을 연결하는 정밀한 다리다. 단순히 법률 문서를 채우는 절차가 아니라, 복잡한 사실관계를 잘게 나누고, 이를 체계적으로 비교·분석하여 설득력 있는 논리를 구축하는 사고 방식 자체를 보여준다.

이러한 구조화된 비교·분석은 법률 실무에만 국한되지 않는다. 경영 의사결정, 과학 연구의 데이터 분석, 공학적 설계 검증, 일상의 체크리스트까지—우리는 요소를 나누고, 대응 근거를 찾고, 연결 고리를 점검하는 ‘클레임 차트적 사고’를 자연스럽게 수행한다. 이는 인간의 합리적 사고를 가장 선명하게 드러내는 절차다.

더 나아가 클레임 차트는 제도적 건전성에도 기여한다. 초기부터 주장을 구체적 증거와 함께 고정하도록 강제함으로써 근거 없는 소송을 걸러내고, 당사자 모두가 명확한 쟁점 속에서 공정하게 다투도록 만든다. 이는 법원과 사회 전체가 지향하는 투명성과 예측 가능성의 가치와 맞닿아 있다.

따라서 클레임 차트는 단지 “소송 문서”가 아니다. 복잡한 현실을 분해하고 비교하며 설득하는 지적 도구이자, 우리의 사고를 훈련시키는 분석 프레임워크다. 특허 소송에서 출발했지만, 그 원리는 다양한 영역에서 문제를 바라보고 해결하는 보편적 언어로 작동한다.

※ 본 포스팅의 예시는 설명 목적의 가상 자료를 사용했으며, 특정 사건·제품과 무관합니다.

존 스콰이어즈 USPTO 신임 청장 취임, 미국 특허 정책의 핵심 변화

 

존 스콰이어즈 신임 USPTO 청장, 미국 IP 정책의 새로운 항해를 시작하다

‘Born Strong’ 특허 철학부터 소송 자금 투명성 강화까지, 그의 정책이 우리에게 미칠 영향을 심도 있게 분석합니다.

새로운 USPTO 청장, 무엇이 달라질까요? 최근 임명된 존 스콰이어즈 청장이 미국 지식재산(IP) 정책의 대대적인 변화를 예고했습니다. 이 글에서는 그의 핵심 정책 방향과 이것이 국내 기업들에게 어떤 의미를 갖는지, 특히 논란의 중심에 선 ‘소송 자금 투명성’ 문제를 중심으로 깊이 있게 파헤쳐 봅니다.

 

안녕하세요! 미국 특허청(USPTO)의 수장이 바뀐다는 소식, 다들 들으셨나요? 그냥 ‘기관장 한 명이 바뀌는구나’ 하고 넘길 일이 아닙니다. 미국 특허청장은 미국 대통령이 상원의 인준을 받아 임명하는 매우 중요한 자리(PAS)로, ‘상무부 지식재산 담당 차관’을 겸하는 고위직이거든요. 한국으로 치면 산업통상자원부 차관급에 해당할 만큼 그 위상과 권한이 막강합니다.

최근 존 A. 스콰이어즈(John A. Squires) 신임 청장이 공식 취임하면서 미국 IP 정책의 지각변동이 예상되고 있어요. 그는 상원 청문회와 서면 답변에서 “미국을 세계 최고의 혁신 기관으로 복원하겠다”는 야심 찬 포부를 밝혔는데요. 그의 정책 방향이 이전과는 사뭇 달라서 우리 기업들도 주의 깊게 살펴봐야 할 필요가 있습니다. 그럼 지금부터 스콰이어즈 청장이 그리는 큰 그림을 함께 따라가 볼까요?

 

1. 특허 품질 제고와 ‘Born Strong’ 철학

스콰이어즈 청장이 가장 먼저 내세운 핵심 과제는 바로 처음부터 강력한 권리로 등록되는 ‘Born Strong’ 특허 정책입니다. 부실 특허로 인한 분쟁을 사전에 막고, 진정한 혁신을 보호하겠다는 의지인데요, 이를 위해 두 가지 구체적인 방안을 제시했습니다.

1. AI 기반 선행기술 검색 강화: 민간에서는 이미 AI로 특허 무효 자료를 찾고 있는데, 심사관에게도 동일한 수준의 도구를 제공해야 한다는 겁니다. 초기 심사 단계부터 품질을 확 끌어올리겠다는 거죠.
2. 후속 검토 절차 활성화: 특허 등록 후에도 이의를 제기할 수 있는 ‘등록 후 검토(post-grant review)’나 ‘제3자 정보 제출’ 같은 제도를 적극 장려해서, 부실 특허가 시스템 내에서 빠르게 걸러지도록 하겠다는 계획입니다.

알아두세요!
‘Born Strong’ 철학은 단순히 심사를 깐깐하게 하겠다는 의미를 넘어, 특허 시스템 전체의 신뢰도를 높이고 예측 가능성을 확보하려는 중요한 정책적 전환입니다.

 

2. 심사 적체 해소 및 국제 정책 강화

그는 고질적인 문제인 특허 심사 적체 해소와 국제 무대에서의 IP 리더십 회복에도 강한 의지를 보였습니다.

• 인력 보강과 해외출원 관리: 단순히 심사관을 충원하는 것을 넘어, 무역대표부(USTR)와 협력해 과부하를 유발하는 해외 출원을 식별하고 관리할 계획입니다. 또한, 대규모 포트폴리오를 가진 기업이 자발적으로 심사를 미루도록 유도하는 제도도 고려 중입니다.
• 무역 협정 내 IP 조항 강화: USTR, 국무부와 협력하여 무역 협정에 강력한 IP 보호 조항을 포함하고, 기존 조항의 이행을 철저히 감독할 예정입니다.
• 외국 적대 세력 견제: 외국 경쟁국의 소송 자금 지원을 국가 안보 차원에서 검토하겠다고 공언했습니다. 이는 단순한 특허 분쟁을 넘어 지정학적 차원의 IP 전략으로 확장되는 중요한 움직임입니다.

 

3. PTAB 운영의 균형과 투명성 회복

그의 개혁 의지는 특허심판원(PTAB) 운영 방안에서 더욱 뚜렷하게 드러납니다. 그는 PTAB이 의회의 본래 취지에 맞게 ‘균형’을 회복해야 한다고 여러 차례 강조했는데요, 특히 이전 청장 대행이었던 코크 스튜어트와는 다른 방향을 제시했습니다.

주요 쟁점	스콰이어즈 신임 청장	종전 정책 방향
PTAB 재량적 기각	의회가 부여하지 않은 범위에서 재량적 기각을 사용하지 않겠다고 약속하며, 권한 행사를 제한하겠다는 입장.	소송 효율성 등을 이유로 재량적 기각 권한을 폭넓게 행사하는 경향.
자금 출처 투명성	외국 경쟁국의 소송 자금 지원을 ‘용납할 수 없다’고 강조. PTAB에서도 실질적 이해당사자 및 자금 제공자 공개 강화.	상대적으로 소송 자금 출처 공개에 대한 규제나 감독 의지가 약했음.

 

4. 소송자금 투명성 논쟁

스콰이어즈 청장이 ‘소송 자금 투명성’을 왜 이렇게까지 강조하는 걸까요? 그 배경에는 최근 미국 IP 업계를 떠들썩하게 했던 ‘중국 Purplevine IP 사건’이 있습니다.

사건의 핵심: Purplevine IP 사건

중국계 IP 컨설팅 회사인 Purplevine이 미국 내 특허 소송에 직접 소송자금을 지원하여 글로벌 기업들을 상대로 대규모 특허 소송을 벌인 사건입니다. 이는 델라웨어 연방법원 판사가 소송 자금 출처 공개를 명령하면서 Purplevine의 개입 사실이 확인되었습니다. 또한 사건을 주도한 Synergy IP 설립자가 삼성전자 전직 IP 센터장이었다는 사실도 밝혀졌습니다. 이 과정에서 단순한 특허 분쟁을 넘어 전직 임원의 기밀 유출 의혹까지 불거지면서, 사건은 ‘산업 스파이’와 ‘국가 안보 위협’ 문제로까지 비화했습니다. 최근 Purplevine은 한국 LG이노텍으로부터 LED 특허를 인수한 LEKIN반도체와 협력해 글로벌 소송을 주도하고 있습니다.

이 사건은 제3자 소송 자금 지원(TPLF) 규제에 대한 논쟁에 불을 붙였습니다. 규제 강화론자들은 외국 자본이 미국 사법 시스템을 악용해 기술 탈취를 시도할 수 있다는 점을 들어 자금 출처 공개 의무화를 요구하고 있습니다. 이러한 배경 속에서 스콰이어즈 청장은 TPLF 자체를 반대하기보다는, 국가 안보를 위해 ‘투명성 확보’가 최우선이라는 입장을 명확히 한 것입니다. 과거 ‘IP 자산담보 금융’ 모델을 설계했던 ‘금융 혁신가’에서 이제는 미국 ‘IP 시스템 전체의 수호자’로 역할이 바뀌면서, 정책의 우선순위가 재정립된 것으로 해석할 수 있습니다.

주의하세요!
앞으로 미국에서 특허 소송을 진행하거나 자금을 조달할 때, 자금의 출처와 실질적 이해관계를 명확히 밝혀야 할 의무가 크게 강화될 수 있습니다. 특히 외국 정부와 연관된 자금의 경우 더욱 엄격한 잣대가 적용될 것입니다.

 

신임 USPTO 청장 정책 핵심 요약

특허 품질 우선: ‘Born Strong’ 철학을 기반으로 초기 심사부터 강력하고 신뢰도 높은 특허 창출에 집중합니다.

PTAB 개혁: 과도한 재량적 기각을 제한하고 절차의 균형과 예측 가능성을 높입니다.

투명성 강화:

특히 외국 자본의 소송 개입을 국가 안보 차원에서 규제하고 자금 출처 공개를 강화합니다.

시스템 효율화: AI 도입 및 해외 출원 관리를 통해 심사 적체를 해소하고 효율적인 시스템을 구축합니다.

미국 IP 정책의 새로운 전환점, 우리 기업의 철저한 대비가 필요합니다.

자주 묻는 질문

Q: 존 스콰이어즈 청장의 가장 큰 정책 변화는 무엇인가요?

A: 크게 두 가지로 볼 수 있습니다. 첫째, 특허심판원(PTAB)의 재량적 기각 권한 행사를 제한하여 예측 가능성을 높이는 것. 둘째, Purplevine 사건을 계기로 외국 자본의 소송 개입에 대한 투명성을 국가 안보 차원에서 강화하려는 것입니다.

Q: ‘Born Strong’ 특허란 무엇을 의미하나요?

A: 말 그대로 ‘태어날 때부터 강한’ 특허를 의미합니다. AI 기반의 선행기술 검색을 강화하고 등록 후 검토 절차를 활성화하여, 부실 특허의 가능성을 원천적으로 줄이고 처음부터 법적 안정성이 높은 강력한 특허를 만들겠다는 정책 철학입니다.

Q: TPLF(제3자 소송 자금 지원)에 대한 신임 청장의 입장은 무엇인가요?

A: TPLF 자체를 금지하자는 입장은 아닙니다. 다만, 자금 출처의 ‘투명성’을 확보하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히 외국 경쟁국이나 정부와 연관된 자금이 미국 내 특허 소송에 개입하여 기술을 탈취하거나 시장을 교란하는 것을 막기 위한 규제를 강화할 것으로 보입니다.

마무리하며

존 스콰이어즈 신임 청장의 취임은 미국 IP 정책의 중요한 전환점을 예고하고 있습니다. AI를 통한 효율성 제고, PTAB 운영의 균형 확보, 그리고 국제적 차원의 IP 집행 강화라는 세 개의 큰 축을 중심으로 정책이 펼쳐질 전망입니다. 특히 외국 자본의 소송 개입을 국가 안보 차원에서 다루겠다는 그의 확고한 의지는 우리 기업들에게 시사하는 바가 큽니다.

이러한 변화는 발명가에게는 더 신뢰할 수 있는 권리를, 기업에게는 부실 특허로 인한 소송 부담 경감을 가져다줄 수 있습니다. 새로운 정책의 흐름을 정확히 읽고 발 빠르게 대응하는 기업만이 다가오는 기회를 잡을 수 있을 것입니다. 여러분의 생각은 어떠신가요? 궁금한 점은 댓글로 자유롭게 남겨주세요!

 

GPTs, 더 이상 장난감이 아니다: 특허·법률 실무를 위한 고급 프롬프트 지침 전격 공개

 

Blogging_CS · 2025년 9월 17일 · 읽는 데 약 8분 소요

특허·법률 전문가를 위한 GPTs, ‘이렇게’ 만드세요 (지침 공개)

GPTs 프롬프트, 어떻게 짜야 할까요? 단순한 대화형 AI를 넘어, 복잡한 특허 침해 분석과 법률 자문을 수행하는 전문 비서로 만드는 구체적인 지침을 공개합니다. Andrew Bolis의 기본 뼈대에서 출발해 특허·법률 실무에 맞게 진화한 두 가지 경로, ‘간편 메모’와 ‘심화 캔버스’ 지침을 지금 바로 확인해 보세요.

요즘 AI, 특히 GPT의 능력에 다들 놀라워하죠. ‘이걸로 내 업무를 자동화할 순 없을까?’ 한 번쯤 생각해 보셨을 거예요. 저도 그랬습니다. 특히 복잡한 특허 문서를 분석하고 법률적 검토를 하는 일은 시간과 노력이 정말 많이 드는 작업이니까요. 어떻게 하면 GPT를 그냥 ‘말 잘하는 AI’가 아니라, 진짜 ‘전문가급 조수’로 만들 수 있을까 고민이 많았어요.

그 고민의 시작은 Andrew Bolis가 제시한 GPT 프롬프트의 기본 구조에서부터였습니다. 그리고 수많은 테스트를 거쳐, 마침내 특허 및 법률 분석에 최적화된 GPTs(커스텀 GPT) 제작 지침을 완성하게 되었습니다. 오늘은 그 여정과 최종 결과물을 여러분께 공유해 드리고자 합니다.

 

모든 것의 시작: 6단계 프롬프트 뼈대

Andrew Bolis는 좋은 GPT 프롬프트가 ‘역할(Role) → 과업(Task) → 맥락(Context) → 추론(Reasoning) → 결과물(Output) → 조건(Conditions)’이라는 6단계 구조를 가져야 한다고 말했어요. 예를 들어 ‘개인 식단 설계’를 요청한다면 이렇게 정리할 수 있죠.

• 역할: 개인 식단 컨설턴트
• 과업: 5일치 식단 설계
• 맥락: 바쁜 직장인, 30분 내 조리, 해산물 제외
• 추론: 영양 균형, 재료 재사용 고려
• 결과물: 마크다운 표 형식
• 조건: 모든 끼니 포함

이 구조는 GPT가 단순히 키워드에 반응하는 게 아니라, 논리적인 흐름을 갖고 일관성 있는 답변을 생성하게 만드는 아주 훌륭한 기본 뼈대입니다.

 

기본 뼈대를 특허·법률 분석용으로 확장하기

저는 이 6단계 구조를 복잡한 특허 및 법률 분석 실무에 적용해보기로 했습니다. 그랬더니 이렇게 바뀌더군요.

• 역할: 국제 특허·법률 자문가
• 과업: 청구항 해석, 클레임 차트 작성, 판례 비교 분석
• 맥락: 변호사·변리사가 30분 내에 파악할 수 있는 메모(이중언어 메모로 지침 수정 가능)
• 추론: 적용 법리 → 우리 측에 유리한 논리 → 예상 반론 및 반대 판례 분석
• 결과물: 클레임 차트 + 법리 분석 메모 + 전략적 시사점
• 조건: 판례 인용 필수, 최근 5년 내 판례 우선 적용

훨씬 구체적이고 전문적인 작업 지시가 가능해졌죠. 하지만 이걸로 끝이 아니었습니다. 실제 업무에서는 더 빠르고 간결한 보고가 필요할 때도 있고, 반대로 여러 전문가가 협업하며 문서를 계속 발전시켜야 하는 경우도 있었거든요. 그래서 두 가지 개선 경로를 만들게 되었습니다.

 

경로 1: 신속한 의사결정을 위한 ‘간편 메모 지침’

첫 번째는 ‘간편 메모(Simple Memo)’ 방식입니다. 변호사/변리사나 경영진이 30분 안에 핵심을 파악하고 빠르게 의사결정을 내릴 수 있도록, 보고서의 군더더기를 싹 뺀 방식이죠. 핵심은 ‘결론부터, 두괄식으로, 실행 가능한 대안 제시’에 있습니다.

알아두세요! 간편 메모 지침의 핵심
이 방식은 결과물을 ‘메모(Memo)’ 형식으로 고정하고, 항상 이그제큐티브 서머리(Executive Summary)를 먼저 작성하도록 강제합니다. 복잡한 법률 용어보다는 비즈니스 관점의 시사점을 강조하여, 보고를 받는 사람이 즉각적으로 상황을 이해하고 다음 단계를 고민할 수 있게 돕습니다.

 

경로 2: 협업과 깊이를 더하는 ‘심화 캔버스 지침’

두 번째는 ‘심화 캔버스(Advanced Canvas)’ 방식입니다. 이건 단순한 보고서가 아니라, 여러 전문가가 참여하여 계속 내용을 추가하고 수정하며 완성해나가는 살아있는 문서, 즉 ‘캔버스’를 만드는 것을 목표로 합니다. 버전 관리, 피드백 반영, 전문가 검증 루프 등 프로젝트 관리 기법을 도입한 것이 특징입니다.

간이 메모 버전과 달리, 심화 버전은 분석 결과를 ‘캔버스’에 출력하면서 사용자와 상호작용하는 점이 가장 큰 특징입니다. 일방적으로 긴 보고서를 생성하는 것이 아니라, 각 분석 단계를 진행한 후 다음 단계로 나아갈 방향을 사용자에게 질문합니다. 사용자는 제시된 선택지 중 하나를 고르거나, 현재 단계에서 분석을 멈추도록 지시하며 결과물을 점진적으로 완성해나갈 수 있습니다. 이 과정을 통해 캔버스의 수정(Revision)이 자연스럽게 이루어지도록 설계되었습니다.

이 방식의 핵심은 ‘전문가 검증 루프’에 있습니다. AI가 초안(Draft)을 작성하면, 기술 전문가와 법률 전문가가 사실관계와 법리 적용을 검토(Audit)하고 피드백을 남깁니다. AI는 이 피드백을 반영하여 수정본(Revision)을 만들고, 최종적으로 품질 검수(Final QA)를 거쳐 완성본을 내놓는 체계적인 프로세스를 따릅니다.

주의하세요! 심화 캔버스 지침의 차별점
이 방식은 파일명에 버전 기록을 남기는 대신, 문서 내부에 ‘리비전 이력’을 체계적으로 관리합니다. 누가, 언제, 어떤 피드백을 주었고, 어떻게 수정되었는지를 한눈에 파악할 수 있어 투명하고 효율적인 협업이 가능해집니다.

 

실전 적용 예시: HBM4 특허 분쟁 케이스

백문이 불여일견이죠. 가상의 HBM4 기술 특허 분쟁 상황에 이 지침들을 적용해 보았습니다. ‘A사의 HBM4 제품이 B사의 특허를 침해했는가?’라는 질문에 대해 분석을 요청했습니다.

예시: HBM4 특허 클레임 차트 (Claim Chart)

GPTs는 B사 특허의 청구항을 요소별로 분해하고, A사 제품의 각 기술이 이에 어떻게 대응되는지를 비교하는 클레임 차트를 생성했습니다. 아래는 그 일부입니다.

B사 특허 청구항 요소	A사 제품 대응 기술 (HBM4)	침해 여부 의견
a) 복수의 메모리 다이...	16단 DRAM 다이 적층 구조 보유	문언 침해 가능성 높음
b) 다이 간 직접 구리 대 구리 본딩...	고도화된 MR-MUF 기술 사용 (구리 본딩 아님)	비침해 (핵심 기술 차이)

이후 GPTs는 이 차트를 기반으로 법리 분석과 비즈니스 전략 시사점까지 도출해냈습니다. 예를 들어, ‘A사는 B사 특허의 핵심인 하이브리드 본딩 기술을 사용하지 않았으므로 비침해 주장을 펼치는 것이 유리하다’와 같은 구체적인 전략을 제시했죠.

 

여러분을 위한 선물: 바로 사용 가능한 GPTs 지침

지금까지의 과정을 통해 완성된 두 가지 버전의 GPTs 지침(Instruction)을 공개합니다. 이 내용을 복사해서 여러분의 GPTs ‘Configuration’ 탭의 ‘Instruction’ 필드에 붙여넣기만 하면, 곧바로 특허·법률 분석 전문 AI 비서를 만들 수 있습니다.

① 간편 특허법률 분석 지침 (Simple Memo)

## ROLE * 당신은 국제 특허법에 능통한 미국/한국 특허법 전문 변리사/변호사(Bilingual Patent Attorney)입니다. * 미국(USPTO/CAFC), 유럽(EPO/UPC), 한국(KIPO/법원)의 판례와 법리를 비교·분석하여, 회사 경영진이나 파트너 변호사가 분쟁 초기 또는 전략 수립 단계에서 활용할 수 있는 전략적 초안을 이중언어(EN-KR 병기)로 작성합니다. * 복잡한 기술적·법률적 쟁점을 C-Level 리더가 30분 내 이해할 수 있도록 명확하고 간결하게 요약합니다. ## TASK 사용자는 **분석 유형**을 선택합니다. * **Option 1: Infringement Analysis (침해분석)** 주어진 특허 청구항과 피침해 제품/공정을 비교하여 침해 가능성을 평가합니다. * **Option 2: Invalidity Analysis (무효분석)** 주어진 특허 청구항과 선행기술(prior art: 특허·논문·제품 매뉴얼 등)을 비교하여 무효 가능성을 평가합니다. ### 침해분석 절차 (i) 청구항 해석 (ii) 클레임 차트(제품/공정 대비) (iii) 최근 5년 침해 관련 판례 분석(US/EU/KR) (iv) 전략 시사점 (v) \[선택] 침해 위험 매트릭스 ### 무효분석 절차 (i) 청구항 해석 (ii) 선행기술 대비 차트(Claim vs. Prior Art Mapping) (iii) 신규성/진보성/기타 무효사유 분석 (각 관할별 기준 적용:  - 미국: §102/§103, *KSR*, *Graham*, obviousness combinations  - 유럽: Art. 54/56 EPC, problem-solution approach  - 한국: 특허법 제29조, “통상의 기술자” 기준) (iv) 최근 5년 무효 관련 판례 반영 (v) 전략 시사점 (vi) \[선택] 무효 위험 매트릭스 ## CONTEXT * 독자: 기술 배경이 깊지 않은 경영진, 사내 변호사, 비즈니스 의사결정권자 * 목적: 신속한 리스크 평가 및 의사결정 지원 * 언어: 문단마다 EN-KR 병기 ## 입력(Inputs) ### 공통 * 사건명/프로젝트명 * 특허 청구항 원문 * 특허출원일·최우선일·등록일 * 분석 대상 관할국/포럼 * 공개 증거 범위 ### 침해분석용 추가 입력 * 피침해 제품/서비스 명칭·모델명 * 구성적 특징·작동방법·공정 단계 설명 ### 무효분석용 추가 입력 * 비교할 선행기술(문헌, 특허, 논문, 제품 설명서 등) * 선행기술의 핵심 구성 및 공개 내용 ## REASONING * 순서: 청구항 해석 → 제품 또는 선행 기술 설명 해석 → 구성요소 대비 → 적용 법리 → 유리 논리 → 예상 반론 → 관할 비교 → 결론 민감도 * 관할별 법리  • 미국: *Phillips/Teva* (claim), *Graham/KSR* (obviousness), IPR case law  • 유럽: problem-solution approach, plausibility doctrine  • 한국: 청구항 해석·통상의 기술자 기준·심결례 * 결론은 Executive Summary 첫 문장에 명시 * 핵심 근거 2–3개 제시 ## OUTPUT (Memo 구조) **MEMORANDUM** * TO: \[보고 대상] * FROM: \[역할 이름] * DATE: \[작성일] * SUBJECT: \[사건명] 특허 분석 결과 1. Executive Summary (결론 우선, 핵심 근거 3–4문장) 2. Key Findings  A) Claim Chart (제품 또는 선행기술 대비)  B) 핵심 쟁점 분석 (1–2개 집중)  C) 판례 적용 (최근 5년)  D) 전략적 시사점 3–5개  E) 보완 필요 Action Items  F) \[선택] 위험 매트릭스 (침해/무효) 3. Strategic Implications (경영 관점 권고 3가지) ## CONDITIONS * 메모는 A4 2쪽 이내 * EN-KR 병기, 어려운 용어는 쉽게 풀어 설명 * 모든 주장은 자료(특허·제품·선행기술·판례)에 근거 ## Final 검수 단계 * 언어·논리 일관성 및 번역 정확성 검증 * 판례 및 법리의 최신성, 기술적 사실의 정확성 검증 * 무효분석 시 선행기술의 공지 여부, 결합 용이성, 차이점 식별 및 법리적 타당성 점검

② 심화 특허법률 분석 지침 (Advanced Canvas)

## ROLE * 당신은 글로벌 로펌의 IP 소송 및 전략 컨설팅 팀을 이끄는 파트너 변리사/변호사(Lead Counsel)입니다. * 기술 전문가, 사내 변리사/변호사, 해외 대리인 등 다양한 전문가와 협업하여 최적의 법률 전략을 수립합니다. * 결과물은 한국(특허심판원/특허법원), 미국(PTAB/CAFC), 유럽(EPO/UPC)의 판례와 법리를 비교·분석한 **이중언어(EN-KR 병기) 캔버스 문서**로 작성합니다. ## TASK * 사용자가 분석 유형을 선택: * **Option 1: Infringement Analysis (침해분석)** → 특허 청구항 vs. 대상 제품/공정 * **Option 2: Invalidity Analysis (무효분석)** → 특허 청구항 vs. 선행기술(특허·논문·제품 등) * 선택한 분석 유형에 따라 별도의 **분석 경로**를 따릅니다. * 결과물은 **Patent-Legal Analysis Canvas**로 산출되며, 전문가 피드백을 반영하여 Living Document로 진화합니다. ## CONTEXT * 독자: 특허 전문 변리사, 소송 변호사, SME, IP 라이선싱 담당자. * 목적: 법률 및 기술 쟁점을 심층 분석하고, 소송·협상·전략 의사결정에 활용. * 문서 관리: 단일 캔버스로 관리하며, **리비전 이력** 섹션에 모든 변경 사항 기록. ## INPUTS ### 공통 입력 * 사건명 * 특허 청구항 원문 * 특허 출원일·우선일·등록일 * 분석 대상 관할국 및 포럼 * 공개 증거 범위 ### 침해분석 선택 시 * 피침해 제품/서비스 명칭 및 모델명 * 구성적 특징, 작동 방법, 공정 단계 ### 무효분석 선택 시 * 비교할 선행기술(특허, 논문, 제품 매뉴얼 등) * 선행기술의 공개된 구성 및 핵심 내용 ## REASONING (추론 순서) 1. **특허 청구항 해석** (관할별 Canon 적용: US *Phillips/Teva*, EU problem-solution, KR 명세서 중심) 2. **제품 또는 선행기술 해석** 3. **구성요소 대비 분석 (Claim vs. Product or Prior Art Mapping)** 4. **적용 법리 정리** (관할별 차이 반영) 5. **쟁점 파악** (주요 법률·기술 쟁점 식별) 6. **핵심 쟁점 선정** (Impact 높은 1\~2개 선택) 7. **돌파 논리 파악** (불리한 포인트 극복 로직) 8. **유리 논리 정리** (주장 강화 근거) 9. **예상 반론** (상대방이 제기할 수 있는 주장) 10. **대응 논리와 조치** (방어 논리 및 Action Item) 11. **관할 비교** (US/EU/KR 주요 차이점) 12. **결론 민감도** (판단을 바꿀 수 있는 조건 요약) ## OUTPUT (Canvas 구조) **\[메타블록]**: 사건명, 분석 유형(침해/무효), 관할, 담당팀, 최종 업데이트일, 리비전 이력, Privilege 표시 1. **Executive Summary** (결론 및 핵심 변경사항) 2. **Case Overview** (사건 배경·기술·당사자) 3. **Claim Construction** (주요 용어 해석 및 Canon Box) 4. **Analysis Section** * Infringement Mode → Claim vs. Product Chart + 문언/균등침해 분석 * Invalidity Mode → Claim vs. Prior Art Chart + 신규성/진보성/기타 무효사유 분석 5. **Strategic Recommendations** * A) 법률 전략 * B) 비즈니스 전략 * C) \[선택] 리스크 매트릭스 (침해/무효/PI, 0–5 RAG 점수) 6. **Expert Audit & Revision Notes** (피드백 및 수정 내역 기록) ## CONDITIONS * 문서명 최초 1회 지정, 이후 리비전은 본문 이력에만 기록. * 전문가 피드백(Audit Notes)을 반영할 때는 `[Rev.note]` 태그로 수정 부분 표시. * 증거는 **P/C/A/U** (Public/Confidential/Assumption/Unknown)로 태깅, 핀사이트 인용 필수. * 불확실성 및 가정은 **Assumptions Log**에 기록. ## 검증 단계 (Expert Verification) * 기본적으로 사용자에게 “검증 전문가(기술/법률)를 직접 지정할지”를 묻습니다. * 사용자가 입력하지 않는 경우: * **기술 분야 전문가 추천**: 발명의 기술분야에 특화된 SME (예: 반도체 패키징 전문가, AI 알고리즘 연구자 등). * **법률 전문가 추천**: 사건 관할에 따라 USPTO/CAFC, EPO/UPC, KIPO/특허법원 판례에 정통한 변호사/판사 경험자. * ChatGPT가 자동으로 전문가 조합을 제안하고, 해당 전문가 관점에서 **기술적 정확성** 및 **법리적 적합성**을 검증 단계에 추가. * 언어·논리 일관성 및 번역 정확성 검증 * 판례 및 법리의 최신성, 기술적 사실의 정확성 검증 * 무효분석 시 선행기술의 공지 여부, 결합 용이성, 차이점 식별 및 법리적 타당성 점검 * 최종 문서에는 **“Expert Verification Layer”** 섹션을 포함하여 검증 주체, 의견 요약, 반영 여부를 기록.

 

마치며: AI는 도구일 뿐, 전문가는 당신입니다

오늘 제가 공유한 지침이 여러분의 업무에 작은 도움이 되기를 바랍니다. 이 지침을 활용하면 분명 반복적인 자료 조사와 초안 작성 시간을 획기적으로 줄일 수 있을 겁니다. 하지만 기억해야 할 중요한 사실이 있습니다. AI는 놀라운 조수이지만, 최종적인 판단과 책임은 언제나 전문가인 우리의 몫이라는 것입니다.

특히 ‘심화 캔버스’ 지침에 ‘전문가 검증 루프’를 넣은 이유도 바로 그 때문입니다. AI가 생성한 결과물을 비판적으로 검토하고, 동료 전문가들과 협업하며 더 나은 결과물을 만들어가는 과정이야말로 진정한 전문가의 역량이니까요. AI라는 강력한 도구를 통해 우리가 더욱 창의적이고 전략적인 일에 집중할 수 있기를 기대합니다. 여러분의 생각은 어떠신가요?

물론 위 지침을 좀 더 발전시켜 인터랙티브하게 작동하도록 JSX(자바스크립트)로 작성하면 더 멋지고 사용자 친화적인 UI로 사용할 수 있습니다. 저도 그렇게 만들어 사용하고 있습니다. 사실 여기에 공개한 버전은 초기 단계 버전입니다. 저는 좀더 전문가용으로 심층 분석할 수 있는 지침으로 개선해서 사용하고 있습니다. 분석결과는 정말 감탄이 나올만큼 만족스럽습니다.

좀더 발전된 지침의 개량은 여러분의 몫입니다.

 

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: 이 지침을 특허 분석 외 다른 법률 문서(계약서 검토 등)에도 사용할 수 있나요?

A: 물론입니다. ‘과업(Task)’, ‘추론(Reasoning)’, ‘결과물(Output)’ 부분을 해당 업무에 맞게 수정하면 계약서 초안 작성, 법률 리서치, 소송 서면 요약 등 다양한 분야에 얼마든지 응용할 수 있습니다. 핵심은 ‘역할’과 ‘프로세스’를 명확히 정의하는 것입니다.

Q: ‘간편 메모’와 ‘심화 캔버스’ 중 어떤 것을 선택해야 할까요?

A: 목적에 따라 다릅니다. 빠른 보고와 신속한 의사결정이 필요하다면 ‘간편 메모’를, 여러 전문가의 깊이 있는 협업과 체계적인 기록 관리가 중요하다면 ‘심화 캔버스’를 선택하는 것이 좋습니다.

Q: AI가 생성한 법률 분석 결과를 그대로 믿고 사용해도 되나요?

A: 절대 안 됩니다. AI는 매우 유용한 초안 작성 도구이지만, 할루시네이션(환각)이나 법리 오적용의 가능성이 항상 존재합니다. 따라서 AI가 생성한 모든 결과물은 반드시 해당 분야 전문가의 비판적인 검토와 검증을 거쳐야 합니다. ‘전문가 검증 루프’는 선택이 아닌 필수입니다.

테슬라, 퀄컴, 구글 사례로 본 '사실상 표준' 특허 전략과 로열티 프리의 함정

 

‘로열티 프리’라는 공짜 선물, 과연 믿어도 될까요? 블루투스부터 전기차 충전 표준까지, ‘무료’라는 달콤한 간판 뒤에 숨겨진 복잡한 특허의 세계와 기업들의 치밀한 전략적 함정을 파헤쳐 봅니다. 이 글은 여러분이 기술의 본질을 꿰뚫어 볼 수 있는 날카로운 시각을 갖게 해드릴 것입니다.

안녕하세요! 기술의 세계에서 ‘로열티 프리(Royalty-Free)’라는 말, 참 매력적으로 들리죠? 뭔가 공짜 선물 같기도 하고, 블루투스, USB, WebRTC처럼 우리 주변에서 너무나 흔하게 쓰이니까 왠지 아무 걱정 없이 막 써도 될 것 같은 느낌이 듭니다.

하지만 과연 그럴까요? 오늘 저희는 바로 이 ‘로열티 프리’라는 매력적인 간판 뒤에 숨어 있는 복잡한 문제들, 즉 지식재산권(IP) 문제와 때로는 의도된 전략적 함정까지 한번 파헤쳐 보려고 합니다. 이 글의 목표는 여러분께서 이런 기술을 쓰실 때 ‘아, 공짜다!’에서 그치는 게 아니라, 그 너머의 진짜 본질을 보실 수 있게 되는 것입니다. 자, 그럼 이 ‘로열티 프리’에 대한 오해는 어디서부터 시작되는 걸까요?

 

🤔 “뼈대만 무료인 조립식 주택?” 로열티 프리의 진짜 얼굴

‘무료니까 안전하다’는 인식이 사실 가장 큰 오해의 시작점입니다. 로열티 프리는 결코 ‘리스크 제로’를 의미하는 게 아니거든요. 실제로는 ‘아주 제한된 범위의 라이선스 약속’일 뿐, 모든 특허 문제로부터 완전히 자유롭다는 뜻은 전혀 아닙니다.

이 말을 쉽게 비유하자면, 마치 ‘뼈대만 무료로 주는 조립식 주택’과 같습니다. 뼈대는 공짜지만, 벽체, 지붕, 배관 같은 진짜 중요한 부분은 따로 돈을 내거나 직접 해결해야 하는 상황이죠.

블루투스: ‘지원 기술’은 보호 대상이 아닙니다

블루투스의 특허 라이선스 계약(PCLA)을 자세히 들여다보면 이 점이 명확해집니다. 로열티 프리 혜택은 오직 표준 규격을 구현하는 데 기술적으로 꼭 필요한, 즉 침해를 피할 수 없는 ‘필수 청구항(Necessary Claims)’에만, 그것도 공식 인증을 통과한 제품의 ‘표준 준수 부분(Compliant Portion)’에만 한정됩니다.

더 중요한 것은, 반도체 공정 기술이나 운영체제(OS) 같은 소위 ‘지원 기술(Enabling Technologies)’은 라이선스 범위에서 명시적으로 제외된다는 점입니다. 블루투스 통신 모듈 자체는 무료 혜택을 받지만, 그 모듈을 돌리기 위한 전력 관리 칩, 오디오 코덱 같은 주변 기술들은 별도의 특허 분쟁 소지가 여전히 남아있는 것입니다. 실제로 최근에도 블루투스의 주파수 도약(Frequency Hopping) 기술 특허로 20건 이상의 소송이 제기되기도 했습니다.

WebRTC: 구글의 우산은 구글 코드에만

구글이 주도하는 WebRTC의 경우도 비슷합니다. 구글이 제공하는 로열티 프리 라이선스는 기본적으로 ‘구글이 소유한 특허’에 대해서만, 그리고 ‘구글이 배포한 원본 소스 코드’를 그대로 쓸 때만 적용됩니다. 만약 어떤 기업이 자기 서비스에 맞게 이 코드를 수정하거나 새로운 기능을 덧붙인다면, 그 추가된 부분은 더 이상 구글의 보호 우산 아래에 있지 않게 됩니다. 이는 곧 예상치 못한 제3자의 특허 침해 소송 위험에 노출될 수 있음을 의미합니다.

 

📊 실제 게임에 뛰어든 플레이어들의 이야기

그럼 실제 기업들은 이 복잡한 게임에서 어떤 일들을 겪었을까요? 몇 가지 대표적인 사례를 통해 그 위험성을 체감해 보겠습니다.

사례 1: AV1 코덱 - “울타리 밖 늑대의 습격”

구글, 넷플릭스 등 거대 기업들이 모인 AOMedia는 비싼 로열티를 요구하던 HEVC 코덱에 대한 반발로 ‘AV1’이라는 로열티 프리 코덱을 만들었습니다. 회원사끼리는 서로 특허 소송을 걸지 않는 강력한 방어 조항까지 만들며 ‘특허 청정 지대’라는 튼튼한 울타리를 쳤죠.

하지만 이 울타리는 회원사들의 특허로부터만 보호해 줄 뿐이었습니다. 특허풀 운영사 Sisvel이 울타리 밖에서 나타나 “AV1은 기존 기술들을 베낀 ‘모방 코덱(Copy Cat Codec)’이며, 우리 특허를 침해했다”고 주장하며 사용자들에게 라이선스 비용(기기당 0.24유로)을 요구하기 시작했습니다. 컨소시엄이라는 울타리가 외부의 공격까지 막아주지는 못한다는 ‘투과성 방어막’의 한계를 보여준 사례입니다.

사례 2: 테슬라 NACS - “‘우리 편’에게만 열리는 문”

2014년, 테슬라는 “선의(Good Faith)로 행동하는 한” 자사 특허를 쓰게 해주겠다는 선언을 합니다. 하지만 이 ‘선의’라는 말은 “어떤 형태로든 우리를 공격하지 않겠다”는 약속과도 같았습니다. 실제로 한 축전기 제조사가 테슬라가 인수한 회사에 특허 소송을 걸자, 테슬라는 “그 소송 자체가 선의 위반”이라며 맞소송 카드를 꺼내 들었죠.

이 전략은 미국 정부가 2021년 인프라법을 통해 경쟁 규격인 CCS1에만 보조금을 주려 하자 더욱 빛을 발했습니다. 위기에 처한 테슬라는 NACS를 개방형 표준으로 선언하며 정부의 보조금 지원 자격을 얻어내는 동시에, 경쟁사들을 ‘우리를 공격하지 않는다’는 조건의 테슬라 생태계 안으로 끌어들였습니다. ‘무료 개방’을 통해 시장 지배력을 공고히 한 영리한 전략이었습니다.

사례 3: 퀄컴 - 지정학적 리스크의 명과 암

퀄컴의 “라이선스 없이는 칩도 없다(No License, No Chips)” 정책은 또 다른 차원의 문제를 보여줍니다. 퀄컴은 특허 라이선스 계약을 스마트폰 전체 가격에 연동시켜 수익을 극대화하려 했고, 이는 결국 한국 공정위로부터 1조 원이 넘는 과징금을 부과받고 대법원에서 확정되었습니다. 하지만 흥미롭게도 미국 법원은 동일한 사업 모델에 대해 반독점법 위반이 아니라고 판결했습니다. 동일한 행위라도 국가의 산업 정책과 이해관계에 따라 법적 판단이 180도 달라질 수 있다는 ‘지정학적 리스크’를 극명하게 보여주는 사례입니다.

 

💡 “면도기와 면도날”: 기술 개방 뒤의 진짜 목표

기업들이 기술을 무료로 개방하는 데는 대부분 치밀한 계산이 깔려있습니다. 그 목표는 크게 세 가지로 요약할 수 있습니다.

전략적 목표	설명 (비유)	대표 사례
생태계 장악 및 고객 종속(Lock-in)	“면도기는 공짜, 면도날은 유료” 모델. 무료 도구로 사용자를 유인해 자사 플랫폼이나 서비스에 묶어두는 전략.	마이크로소프트 (.NET → Azure)
비용 회피 및 경쟁 환경 재편	“공동 구매로 비싼 통행료 피하기”. 컨소시엄을 구성해 비싼 경쟁 기술의 로열티를 회피하고 영향력을 약화.	AOMedia (AV1 → HEVC)
수익 극대화 및 사업 구조 설계	“뷔페 입장료를 음식 무게가 아닌 손님 몸무게로 계산”. 로열티 산정 기준을 유리하게 설계해 수익을 극대화.	퀄컴 (칩셋 → 스마트폰 전체 가격)

 

🛡️ “특허 지뢰밭” 피하기: FTO 분석의 중요성

그렇다면 이런 잠재적 위험 속에서 기업들은 어떻게 스스로를 보호할 수 있을까요? 가장 기본적이면서도 중요한 도구가 바로 FTO(Freedom to Operate) 분석입니다.

많은 분들이 ‘내가 특허를 받은 기술이니 마음대로 써도 되겠지’라고 오해합니다. 하지만 이는 다릅니다. 예를 들어 보죠. 경쟁사가 ‘A’라는 기술 특허를 갖고 있는데, 우리가 여기에 ‘B’라는 기능을 더한 ‘A+B’ 기술로 특허를 받았다고 해도, 우리 제품을 만드는 순간 경쟁사의 ‘A’ 특허를 침해하게 될 수 있습니다. 우리 특허는 ‘B’에 대한 권리이지, ‘A’를 사용할 권리까지 보장해주지는 않기 때문입니다.

FTO 분석은 바로 우리가 만들 제품이 다른 사람의 ‘특허 지뢰’를 밟지는 않는지 미리 지도를 그려보는 과정입니다. 로열티 프리 라이선스의 빈틈이나 예상치 못한 리스크를 사전에 파악하기 위해 반드시 필요한 과정이죠. 수십억 원의 소송 비용을 생각하면, FTO 분석에 드는 비용은 매우 경제적인 ‘보험’입니다.

 

📜 우리 회사를 위한 5가지 핵심 전략 원칙

오늘 살펴본 사례들을 바탕으로, 로열티 프리 기술을 다룰 때 반드시 기억해야 할 5가지 원칙을 제안합니다.

1. 원칙 1: 법적 근거는 반드시 서면으로 명확히 하라. “선의” 같은 모호한 약속이 아닌, 라이선스의 범위, 조건, 제약, 종료 사유가 명시된 공식 계약서를 확보해야 합니다. 공짜일수록 계약서는 더 꼼꼼히 봐야 합니다.
2. 원칙 2: 기술 제공자의 ‘진짜 수익 모델’을 파악하라. 그들이 궁극적으로 어떤 방식으로 가치를 회수하는지 ‘수익화 지도’를 그려봐야 합니다. 플랫폼 종속성, 데이터 활용 등 장기적인 총소유비용(TCO) 관점에서 평가해야 합니다.
3. 원칙 3: 컨소시엄의 ‘방어막 너머’를 반드시 분석하라. 회원사 특허 외에 비회원사, 특히 특허관리전문회사(NPE)가 보유한 특허에 대한 FTO 분석을 필수로 수행하고, 잠재적 로열티 지급 가능성까지 예산에 반영해야 합니다.
4. 원칙 4: IP 집행의 ‘지정학적 리스크’를 평가하라. 핵심 시장별로 IP 관련 규제 동향과 판례를 검토하고, 현지 상황에 맞게 전략을 수정하는 유연성이 필요합니다.
5. 원칙 5: 기술을 개방한다면, 우리 회사의 ‘Azure’가 무엇인지 정의하라. 기술 개방을 통해 궁극적으로 어떤 고수익 사업으로 연결할 것인지 명확한 ‘후방 수익 모델’과 핵심 성과 지표(KPI)를 설정해야 합니다.

💡

‘공짜 기술’ 사용 전 필독! 5대 전략 원칙

1. 서면으로 명확히 하라: ‘선의’ 같은 모호한 약속이 아닌 공식 계약서를 확보하세요.

2. 진짜 수익 모델을 파악하라: 플랫폼 종속 등 기술 제공자의 숨은 의도를 분석하세요.

3. 울타리 너머를 분석하라:

컨소시엄 외부, 특히 NPE의 특허 리스크(FTO)를 반드시 점검해야 합니다.

4. 지정학적 리스크를 평가하라: 동일한 사업 모델도 국가별 법적 판단이 다를 수 있습니다.

5. 우리 회사의 ‘Azure’를 정의하라: 기술 개방 시, 연결될 명확한 후방 수익 모델을 설정하세요.

로열티 프리는 ‘리스크 프리’가 아닙니다. 철저한 실사는 선택이 아닌 필수입니다.

자주 묻는 질문 ❓

Q: ‘로열티 프리’와 ‘오픈소스’는 같은 말인가요?

A: 다릅니다. ‘오픈소스’는 주로 소스 코드의 사용, 수정, 배포에 대한 ‘저작권’ 라이선스를 의미합니다. 반면 ‘로열티 프리’는 ‘특허권’ 사용료가 없다는 의미에 가깝습니다. 오픈소스 소프트웨어라도 그 기술을 구현하는 데 필요한 특허가 별도로 존재할 수 있어, 특허 침해의 위험에서 자유로운 것은 아닙니다.

Q: FTO 분석은 너무 비싸고 어렵지 않나요?

A: 기술 범위에 따라 비용은 다양하지만, 수십억 원에 달하는 특허 소송 비용과 비교하면 FTO 분석은 매우 경제적인 ‘보험’입니다. 미리 ‘특허 지뢰’를 발견해서 설계를 변경하거나 필요한 라이선스를 확보하는 것이 훨씬 현명한 접근입니다.

Q: FRAND 원칙이 정확히 무엇인가요?

A: FRAND는 ‘공정하고, 합리적이며, 비차별적인(Fair, Reasonable, and Non-Discriminatory)’ 조건의 약자입니다. 통신처럼 여러 회사가 참여하는 ‘표준 기술’에 필수로 사용되는 특허(SEP)는, 특허권자가 이 FRAND 원칙에 따라 누구에게나 차별 없이 합리적인 조건으로 라이선스를 제공할 의무가 있습니다. 퀄컴 사례의 핵심 쟁점 중 하나였습니다.

Q: 저희는 작은 스타트업인데, 어디서부터 시작해야 할까요?

A: 가장 먼저, 사업의 핵심이 되는 기술에 어떤 로열티 프리나 오픈소스가 사용되었는지 목록을 만드는 것부터 시작하세요. 그리고 해당 기술들의 라이선스 문서를 꼼꼼히 읽어보세요. 조금이라도 불분명한 점이 있다면, 반드시 외부 IP 전문가의 자문을 구하는 것이 장기적으로 회사를 보호하는 길입니다.

오늘 이야기를 통해 ‘로열티 프리’라는 말의 무게를 실감하셨으리라 생각합니다. 세상에 조건 없는 공짜 점심은 없다는 말이 떠오르네요. 기술을 마주했을 때, “무엇을 절약할 수 있을까?”가 아니라, “눈에 보이지 않는 대가는 무엇일까? 이 생태계에서 가장 큰 이득을 얻는 플레이어는 누구일까?”를 질문하는 지혜가 필요한 때입니다. 더 궁금한 점이 있다면 언제든 댓글로 물어봐 주세요! 😉

※ 본 블로그 포스트는 일반적인 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 사안에 대한 법률적 자문을 대체할 수 없습니다. 개별적인 법률 문제에 대해서는 반드시 전문가와 상담하시기 바랍니다.

'잠수함 특허'의 종말? 미국 출원 해태 법리 완벽 분석 (Sonos vs Google 최신 판례)

 

특허 출원, 일부러 지연시키면 어떻게 될까요? 혹시 기술 시장이 성숙할 때까지 특허 등록을 미루는 '잠수함 특허' 전략에 대해 들어보셨나요? 이 글에서는 미국 특허 제도 속 시한폭탄, '출원 해태' 법리의 모든 것을 최신 판례와 함께 알기 쉽게 설명해 드립니다.

안녕하세요! 오늘은 기업이나 발명가라면 꼭 알아야 할, 조금은 생소하지만 아주 중요한 미국 특허 이야기를 해볼까 해요. 바로 '출원 해태(Prosecution Laches)'라는 개념인데요. 제가 최근에 'Sonos 대 Google' 사건 판결을 보고 '아, 이거 정말 중요하구나!' 싶어서 여러분께 꼭 공유하고 싶었어요. '나중에 해야지' 하고 미루는 습관이 특허 세계에서는 얼마나 큰 나비효과를 불러올 수 있는지, 지금부터 함께 알아보시죠!

'잠수함 특허'를 막는 방패, 출원 해태란? 🤔

'출원 해태'라는 말이 좀 어렵게 들리죠? 쉽게 말해, 특허 출원인이 합리적인 이유 없이 고의로 출원 절차를 지연시켜 다른 사람에게 피해를 줬을 때, 나중에 그 특허권을 주장할 수 없게 만드는 법리를 말해요. 아주 오래전부터 있던 형평법상의 방어 수단이죠.

특히 1995년 미국 특허법이 개정되기 전에는 이런 전략이 기승을 부렸어요. 당시에는 특허 기간이 '등록일'로부터 17년이었거든요. 그래서 일부러 등록을 늦추고, 관련 기술이 시장의 표준이 되었을 때 '짜잔!' 하고 나타나 막대한 로열티를 요구하는 거죠. 마치 깊은 바닷속에 숨어있다가 목표물이 나타나면 공격하는 잠수함 같다고 해서 '잠수함 특허(Submarine Patent)'라는 별명이 붙었답니다.

💡 알아두세요!
출원 해태가 인정되려면 크게 두 가지 요건이 필요해요. 첫째, 특허 출원인의 '불합리하고 설명할 수 없는 지연'이 있어야 하고, 둘째, 그 지연으로 인해 소송 상대방(피고)에게 '법적 불이익(prejudice)'이 발행한다는 점이 입증되어야 합니다. 여기서 말하는 '법적 불이익 또는 손해'(prejudice)란 단순한 피해를 넘어, '특허 출원인의 부당한 지연이 없었다면 발생하지 않았을, 피고의 경제적·사업적 이해관계 형성'을 의미하는 법률 용어랍니다.

 

전설의 발명가, 길버트 하얏트 이야기 📜

출원 해태를 이야기할 때 빼놓을 수 없는 인물이 바로 '길버트 하얏트'입니다. 이분은 마이크로컨트롤러 기술의 선구자로 불리지만, 동시에 수십 년에 걸친 특허 출원 지연으로도 아주 유명해요. 1995년 법 개정 직전에 무려 400개에 가까운 특허를 출원하며 소위 'GATT 버블 출원'을 감행했죠.

미국 특허청(PTO)은 하얏트의 이런 장기적인 지연 행위가 특허 시스템을 남용하는 것이라며 '출원 해태'를 주장했고, 결국 2025년 연방순회항소법원은 특허청의 손을 들어줬습니다. 이 판결은 특허 출원 과정에서의 성실한 진행 의무를 다시 한번 일깨워준 중요한 사건으로 기록되었어요.

구분	일반적인 특허 출원	하얏트의 사례
출원 시점	기술 개발 후 즉시	1970년대부터 시작
지연 기간	평균 2~3년	수십 년에 걸쳐 진행
결과	정상적인 특허 등록	출원 해태로 인한 권리 불인정

 

최신 판례: Sonos 대 Google 스마트 스피커 전쟁 🔊

그렇다면 1995년 법 개정으로 특허 기간이 '출원일'로부터 20년으로 바뀐 지금은 어떨까요? '잠수함 특허' 전략은 이제 무의미해졌을까요? 최근 Sonos와 Google의 스마트 스피커 특허 소송이 이 질문에 대한 중요한 실마리를 제공합니다.

1심 법원은 Sonos가 13년이라는 긴 시간 동안 계속 출원을 통해 의도적으로 절차를 지연했고, 그 사이 Google이 해당 기술에 막대한 투자를 했다는 점을 들어 '출원 해태'를 인정했어요. 특히 1심 판사는 Sonos가 경쟁사(Google) 제품을 보고 그에 맞춰 청구항을 수정하는 '표적 계속 출원(Targeted Continuation Practice)' 관행을 강하게 비판했죠.

하지만! 2025년 연방순회항소법원은 이 판결을 뒤집었습니다. 항소 법원은 출원 해태는 '아주 드문 경우'에만 허용되는 예외적인 방어 수단임을 강조하며, Google이 Sonos의 지연 때문에 실질적인 피해를 봤다는 증거가 부족하다고 판단했어요. 이 판결로 Sonos는 3,250만 달러의 배심원 평결을 되찾을 수 있었습니다.

⚠️ 주의하세요!
Sonos 사건의 항소심 판결은 출원 해태 주장이 그만큼 어렵다는 것을 보여주지만, 그렇다고 해서 장기간의 출원 지연이 괜찮다는 의미는 아니에요. 특히 경쟁사 제품을 명백히 겨냥한 듯한 계속 출원 전략은 여전히 위험 부담이 따를 수 있답니다.

💡

출원 해태 핵심 요약

고의적 지연은 금물: 합리적 이유 없는 장기 지연은 특허권 행사에 걸림돌이 될 수 있어요.

'불이익' 입증이 관건: 실시자는 특허출원의 단순 지연만으론 부족! 지연 기간 동안 상대방이 기술에 투자/개발했다는 '개입 권리'과 같은 손해 또는 불이익 발생을 입증해야 합니다.

달라진 판결 추세:

Sonos 판결로 출원 해태 인정 문턱은 더 높아졌어요!

성실한 절차 진행: 모든 지연은 합리적으로 설명 가능해야 하며, 관련 기록을 잘 남겨두는 것이 중요해요.

특허는 타이밍! 권리 위에 잠자는 자는 보호받기 어렵습니다.

자주 묻는 질문 ❓

Q: 그럼 특허 계속출원(Continuation) 전략은 이제 위험한가요?

A: 아니요, 정상적인 계속출원 자체는 전혀 문제 되지 않아요. 기술을 발전시키고 권리 범위를 명확히 하기 위한 합법적인 절차입니다. 다만 수십 년씩 이유 없이 지연시키거나, 경쟁사 제품을 명백히 겨냥하는 듯한 모습은 피하는 것이 좋습니다.

Q: '불합리한 지연'의 명확한 기준이 있나요? 몇 년부터 위험한가요?

A: 아쉽게도 '몇 년 이상은 무조건 위험하다' 같은 명확한 기준은 없습니다. 법원은 '총체적 상황(totality of the circumstances)'을 고려하여 개별 사건마다 판단합니다. 하지만 하얏트의 사례처럼 수십 년에 걸친 지연은 명백히 불합리하다고 볼 수 있겠죠.

Q: 한국 특허법에도 출원 해태와 비슷한 제도가 있나요?

A: 한국 특허법에는 미국식 ‘출원 해태(prosecution laches)’ 법리가 명문으로 존재하지는 않습니다. 그러나 몇 가지 제도적 장치가 사실상 비슷한 제한 효과를 가집니다.

계속출원 제도 부재: 한국은 미국처럼 무제한 계속출원이 불가능하고, 대신 분할출원만 허용됩니다. 다만 이는 거절이유통지 후 의견서 제출기간이나 특허결정 송달 후 3개월 이내 등 특정 시점에서만 가능합니다.

심사청구 3년 기한: 출원일부터 3년 안에 심사청구를 하지 않으면 심사에 착수되지 않습니다. 이를 통해 일정 기간 시장을 관망할 수 있으나 3년이 상한입니다.

PCT 활용 가능: 국제출원을 활용하면 전략적 유연성을 가질 수 있지만, 장기간 권리화를 늦춰 ‘서브마린 특허’를 만드는 것은 제도상 불가능합니다.

따라서 한국에는 출원 해태와 동일한 법리는 없지만, 분할출원 시기 제한과 심사청구 3년 기한 등을 통해 권리 남용 방지 및 제3자의 예측가능성 보장이라는 정책적 취지는 구현되고 있습니다.

오늘은 미국 특허의 '출원 해태'라는 흥미로운 주제에 대해 알아봤습니다. 조금 복잡하게 느껴질 수 있지만, 핵심은 결국 '정당한 이유 없이 자신의 권리 행사를 미루어 타인에게 피해를 주지 말라'는 상식적인 원칙인 것 같아요. 여러분의 소중한 발명이 바닷속 잠수함처럼 가라앉지 않도록, 항상 성실하게 절차를 진행하는 것이 무엇보다 중요해 보입니다. 더 궁금한 점이 있다면 언제든 댓글로 물어봐 주세요!

※ 본 블로그 포스트는 일반적인 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 사안에 대한 법률적 자문을 대체할 수 없습니다. 개별적인 법률 문제에 대해서는 반드시 전문가와 상담하시기 바랍니다.

Does AI determine the outcome of patent lawsuits? Visualization strategies for patent attorneys (AI가 특허 소송의 승패를 가른다? 변리사를 위한 시각화 전략)

 

변리사님, 아직도 특허 도면 수정 때문에 밤새시나요?

Patent Attorneys, still pulling all-nighters over drawing modifications?

특허 문서만으로 복잡한 기술을 설명하는 데 한계를 느껴보셨다면, 이 글이 바로 그 해답이 될 수 있습니다. FreeCAD, Claude AI, MCP 기술의 조합이 어떻게 변리사님의 강력한 '부조종사'가 되어 업무 효율과 설득력을 극대화하는지 알려드릴게요.

If you've ever felt limited trying to explain complex technology with just patent documents, this article could be the answer. Let me show you how the combination of FreeCAD, Claude AI, and MCP technologies can become your powerful 'co-pilot,' maximizing both your efficiency and persuasive power.

특허 명세서의 빽빽한 글자와 몇 장의 도면만으로 심사관이나 판사에게 기술의 핵심을 이해시키는 일, 정말 쉽지 않죠.

Explaining the core of a technology to an examiner or a judge with nothing but dense text and a few drawings is a real challenge, isn't it?

저도 관련 업무를 하면서 ‘이걸 어떻게 더 직관적으로 보여줄 수 있을까?’하는 고민을 정말 많이 했어요. 특히 결정적인 순간에 기술적 차이를 명확하게 보여줘야 하는 변론기일이나 구술심리에서는 3D 모델링 같은 시각 자료 하나가 승패를 가르기도 하니까요.

In my own work, I've spent a lot of time wondering, 'How can I present this more intuitively?' Especially during crucial moments like hearings or oral arguments, a single visual aid like a 3D model can literally make or break a case.

과거에는 이런 자료를 만들려면 고가의 소프트웨어와 전문가의 도움이 필수였지만, 이제는 상황이 바뀌고 있습니다. AI와 오픈소스 도구의 눈부신 발전 덕분이죠. 오늘은 FreeCAD, Claude AI, 그리고 이 둘을 연결하는 MCP(Model Context Protocol)라는 기술 스택을 활용해 특허 실무를 어떻게 혁신할 수 있는지, 그 현실적인 가능성과 명확한 한계까지 솔직하게 이야기해 보려고 합니다.

In the past, creating these materials required expensive software and expert help, but things are changing now. Thanks to the remarkable advancements in AI and open-source tools. Today, I want to talk frankly about how we can innovate patent practice using the tech stack of FreeCAD, Claude AI, and the MCP that connects them—covering both the realistic possibilities and the clear limitations.

 

AI 시각화, 특허 실무의 '게임 체인저'가 되다

AI Visualization: A 'Game-Changer' in Patent Practice

특허 심사나 소송 과정에서 가장 중요한 것 중 하나는 '설득'입니다. 아무리 뛰어난 기술이라도 그 가치를 제대로 전달하지 못하면 의미가 없죠. 바로 이 지점에서 AI 기반 시각화 도구가 강력한 힘을 발휘합니다. 복잡한 기술적 쟁점을 누구나 쉽게 이해할 수 있는 3D 모델이나 시뮬레이션으로 보여줌으로써, 심사관이나 재판부의 이해도를 획기적으로 높일 수 있기 때문입니다.

One of the most critical elements in patent examination or litigation is 'persuasion.' No matter how brilliant the technology, it's meaningless if its value isn't communicated effectively. This is precisely where AI-powered visualization tools show their strength. By presenting complex technical issues as easy-to-understand 3D models or simulations, they can dramatically improve the comprehension of examiners and judges.

물론 AI가 모든 것을 해결해 주는 '만능 열쇠'는 아닙니다. 현재 기술은 전문가를 대체하는 완전 자동화가 아닌, 전문가의 역량을 강화하고 작업 속도를 높여주는 'AI 증강 워크플로우(AI-augmented workflow)'에 가깝습니다. 즉, 변리사님이 직접 아이디어를 시각화하고 검증하는 강력한 '부조종사(co-pilot)'를 얻게 되는 셈이죠.

Of course, AI is not a 'silver bullet' that solves everything. The current technology is closer to an 'AI-augmented workflow' that enhances expert capabilities and speeds up tasks, rather than a full automation that replaces them. In other words, you, the patent attorney, are getting a powerful 'co-pilot' to help you visualize and validate ideas directly.

💡 알아두세요!

Good to Know!

이 기술의 핵심 가치는 비용 절감을 위한 인력 대체가 아닙니다. 오히려 반복적이고 시간을 많이 소모하는 작업을 AI에게 맡겨, 변리사와 같은 고급 인력이 소송 전략 수립이나 핵심 컨셉 설계와 같은 더 높은 가치를 창출하는 업무에 집중할 수 있도록 돕는 데 있습니다.

The core value of this technology isn't about replacing personnel to cut costs. Rather, it's about delegating repetitive, time-consuming tasks to AI, allowing high-level professionals like patent attorneys to focus on higher-value tasks like litigation strategy or core concept design.

 

핵심 기술 스택 해부: FreeCAD, Claude, 그리고 MCP

Dissecting the Core Tech Stack: FreeCAD, Claude, and MCP

그렇다면 이 'AI 부조종사'는 어떤 기술들로 이루어져 있을까요? 각 구성 요소의 현실적인 성능과 한계를 아는 것이 성공적인 도입의 첫걸음입니다.

So, what technologies make up this 'AI co-pilot'? Understanding the realistic capabilities and limitations of each component is the first step toward successful implementation.

기술 요소 Tech Component	핵심 역량 Strengths	현실적 한계 Limitations
FreeCAD	파라메트릭 모델링: 치수 하나를 바꾸면 연관된 모든 형상이 자동 업데이트되어 수정이 용이합니다. Parametric Modeling: Changing one dimension automatically updates all related geometry, making modifications easy. Python API: 모든 기능을 코드로 제어할 수 있어 AI 연동의 기반이 됩니다. All features can be controlled via code, providing the foundation for AI integration.	가파른 학습 곡선: API 문서가 부족하여 전문가가 아닌 이상 배우기 어렵습니다. Steep Learning Curve: Lacks sufficient API documentation, making it difficult for non-experts to learn. 복잡성 한계: 특허 수준의 고정밀 모델링에는 여전히 전문 지식이 필요합니다. Complexity Limit: Patent-level, high-precision modeling still requires expert knowledge.
Claude AI	최고 수준 코딩 능력: 특허 명세서를 분석해 FreeCAD 제어 코드를 생성할 수 있습니다. Top-Tier Coding Ability: Can analyze patent specifications to generate FreeCAD control scripts. 대용량 문서 처리: 수십 페이지의 PDF 파일도 한 번에 분석 가능합니다. Large Document Processing: Capable of analyzing PDF files dozens of pages long at once.	전문가 검증 필수: AI가 생성한 코드는 오류(환각)가 있을 수 있어 반드시 검토가 필요합니다. Expert Verification Required: AI-generated code may contain errors (hallucinations) and must be reviewed. 운영 비용: 고급 모델 사용 시 월 $100 이상의 비용이 발생할 수 있습니다. Operational Cost: Using advanced models can incur costs of $100+ per month.
MCP	표준화된 '통역사': AI(Claude)와 전문 도구(FreeCAD) 간의 소통을 가능하게 하는 핵심 연결고리입니다. Standardized 'Translator': The key link that enables communication between AI and specialized tools. 구현 가능성 입증: 이미 다수의 오픈소스 프로젝트가 존재합니다. Proven Feasibility: Numerous open-source projects already exist.	기술적 복잡성: Python 환경 설정, 포트 관리 등 초기 구성이 까다롭습니다. Technical Complexity: Initial setup, including Python environment and port management, is tricky. 유지보수 필요: 연결 오류나 지연 등 실시간 문제 해결이 필요할 수 있습니다. Maintenance Needed: May require real-time troubleshooting for connection errors or latency.

 

변리사를 위한 현실적인 AI 활용 시나리오

Realistic AI Use Cases for Patent Attorneys

이론은 충분히 들었으니, 이제 실제 업무에 어떻게 적용할 수 있을지 구체적인 시나리오를 살펴볼까요? 중요한 것은 '모든 것을 자동화하겠다'는 욕심 대신, 지금 당장 효과를 볼 수 있는 작업과 여전히 전문가의 손길이 필요한 작업을 구분하는 것입니다.

Enough with the theory—let's look at specific scenarios for how this can be applied in actual practice. The key is to distinguish between tasks that can deliver immediate benefits and those that still require an expert's touch, rather than trying to automate everything at once.

✅ 지금 바로 가능한 작업 (High-Feasibility / Tasks Ready for AI Now)

• 기본적인 도면 수정: 길이, 직경, 각도 등 간단한 수치를 변경하거나 주석을 업데이트하는 작업.
  Basic Drawing Modifications: Tasks like changing simple parameters such as length, diameter, or angles, and updating annotations.
• 표준 부품 삽입: 라이브러리에 있는 나사, 베어링 같은 표준 부품을 도면에 추가하고 배치하는 단순 반복 작업.
  Inserting Standard Parts: Simple, repetitive tasks like adding and positioning standard library parts such as screws or bearings.
• 개념 프로토타이핑: 발명의 핵심 아이디어를 내부 회의나 브레인스토밍용으로 빠르게 3D 모델로 시각화하는 작업.
  Concept Prototyping: Quickly visualizing the core concept of an invention as a 3D model for internal meetings or brainstorming.

❌ 아직은 전문가의 영역 (Expert-Dominant / Tasks Still Requiring an Expert)

• 고정밀 신규 형상 제작: 특허 도면의 엄격한 기준을 충족하는 독창적이고 복잡한 형상을 만드는 작업.
  Creating New, High-Precision Geometries: Creating original, complex geometries that must meet the strict standards of patent drawings.
• 복잡한 어셈블리 관리: 여러 부품의 복잡한 상호 관계나 구속 조건, 공차를 정의하는 작업.
  Managing Complex Assemblies: Defining the intricate interrelationships, constraints, and tolerances of multi-part assemblies.

⚠️ 주의하세요! 법적 증거가 아닌 '설득'을 위한 도구

Caution! A Tool for 'Persuasion,' Not Legal Evidence

가장 중요한 점은, AI가 생성한 시각 자료는 그 자체로 독립적인 법적 '증거'가 될 수 없다는 것입니다. 하지만 기술적 쟁점을 설명하고 재판부나 심사관을 '설득'하는 보조 자료로서는 매우 강력한 가치를 지닙니다. 모든 AI 생성물은 반드시 인간 전문가의 검증과 증언이 뒷받침되어야 법적 절차에서 의미를 가집니다.

The most critical point is that AI-generated visuals cannot serve as standalone legal 'evidence'. However, as an auxiliary material to explain technical issues and 'persuade' a judge or examiner, it holds immense value. All AI-generated outputs must be backed by human expert verification and testimony to be meaningful in legal proceedings.

 

💡

AI 특허 시각화, 핵심은 '전문가 보조'

AI Patent Visualization: The Key is 'Expert Augmentation'

AI 역할 (AI's Role): 완전 자동화가 아닌, 변리사의 역량을 강화하는 '부조종사(co-pilot)'

Not full automation, but a 'co-pilot' that enhances the attorney's capabilities.

활용 범위 (Scope of Use): 단순 도면 수정 및 개념 설명용 3D 모델 생성에 매우 효과적입니다.

Highly effective for simple drawing modifications and creating 3D models for concept explanation.

필수 조건 (Prerequisite):

AI 결과물은 반드시 '인간 전문가'의 검증을 거쳐야 합니다 (Human-in-the-Loop).

AI outputs must be verified by a 'human expert'.

법적 가치 (Legal Value): 법적 '증거'가 아닌, 재판부와 심사관의 이해를 돕는 강력한 '설득' 도구입니다.

A powerful 'persuasion' tool to aid understanding, not legal 'evidence'.

AI와 협력하여 특허 업무의 효율과 설득력을 극대화하세요.

Maximize your efficiency and persuasive power by collaborating with AI.

 

자주 묻는 질문

Frequently Asked Questions

Q: AI가 생성한 3D 모델을 법적 증거로 바로 제출할 수 있나요?

Can I submit an AI-generated 3D model directly as legal evidence?

A: 아니요, 현재로서는 어렵습니다. AI 생성물은 독립적인 증거 능력을 갖지 못하며, 자격을 갖춘 인간 전문가의 검증과 증언이 뒷받침될 때 '설명용 보조 자료'로서의 가치를 가집니다.

No, that is difficult at present. AI-generated outputs do not have standalone evidentiary value; they are valuable as 'demonstrative aids' when supported by the verification and testimony of a qualified human expert.

Q: 이 기술을 도입하려면 반드시 코딩을 알아야 하나요?

Do I absolutely need to know how to code to implement this technology?

A: 초기 설정(MCP)에는 기술적 전문성이 필요하지만, n8n과 같은 노코드(No-code) 도구를 활용하면 비개발자도 기본적인 연동을 구현할 수 있습니다. 또한 AI 자체를 코딩 학습 도우미로 활용하는 혁신적인 방법도 있습니다.

While the initial MCP setup requires technical expertise, non-developers can implement basic integrations using no-code tools like n8n. Furthermore, there are innovative methods to use the AI itself as a coding tutor.

Q: 아직 출원되지 않은 민감한 발명 정보를 AI 서비스에 보내도 안전한가요?

Is it safe to send sensitive, pre-filing invention information to an AI service?

A: 중대한 보안 위험이 따릅니다. 반드시 강력한 데이터 보안 정책을 갖춘 기업용 AI 서비스를 사용하고, 민감 정보 처리에 대한 명확한 내부 가이드라인을 수립하는 것이 필수적입니다.

This poses a significant security risk. It is essential to use enterprise-level AI services with robust data security policies and to establish clear internal guidelines for handling sensitive information.

오늘은 변리사 업무에 AI 기반 시각화 도구를 활용하는 현실적인 방법에 대해 알아보았습니다. 기술의 발전이 우리의 일하는 방식을 어떻게 바꾸어 놓을지 정말 기대되지 않나요? 물론 아직 넘어야 할 산도 있지만, 단순 반복 작업에서 벗어나 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있다는 점만으로도 충분히 매력적인 것 같습니다.

Today, we've explored realistic ways to leverage AI-powered visualization tools in patent practice. Isn't it exciting to think about how technological advancements will change the way we work? Of course, there are still hurdles to overcome, but the prospect of moving away from repetitive tasks to focus on more creative and strategic work is appealing enough.

이 기술 스택 도입에 대해 더 궁금한 점이나 여러분의 의견이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요! 함께 고민하고 정보를 나누면 더 좋은 해결책을 찾을 수 있을 거예요.

If you have more questions or opinions about implementing this tech stack, please feel free to leave a comment! By discussing and sharing information together, we can find even better solutions.