Tuesday, September 2, 2025

오래된 특허는 안전? PTAB의 '기득권적 기대' 법리 완벽 분석

 

오래된 특허는 안전할까? 미국 특허심판원(PTAB)의 새로운 정책 '기득권적 기대' 법리가 특허 무효 심판의 판도를 바꾸고 있습니다. 이 글을 통해 핵심 변경 사항과 실무 전략을 확인하세요.

안녕하세요! 특허 관련 업무를 하다 보면 '이 오래된 특허도 무효가 될 수 있을까?' 하는 궁금증, 한 번쯤 가져보셨을 텐데요. 최근 미국 특허심판원(PTAB)에서 이와 관련된 아주 중요한 정책 변화가 있었습니다. 바로 '기득권적 기대(settled expectations)'라는 법리인데요, 이게 특허권자나 무효 심판을 청구하려는 입장에서 모두 엄청난 영향을 미치고 있어요. 오늘은 이 뜨거운 감자에 대해 쉽고 명쾌하게 파헤쳐 보겠습니다!

 

'기득권적 기대' 법리, 대체 뭔가요? 🤔

'기득권적 기대' 법리는 아주 간단하게 말해, 특허가 오랜 기간 동안 별다른 무효 분쟁 없이 유효하게 존재했다면, 그 유효성에 대한 신뢰를 보호해주어야 한다는 원칙이에요. PTAB이 당사자계 재심사(IPR) 같은 무효 심판을 개시할지 말지 결정할 때, 이 '특허의 나이'를 중요한 재량적 판단 요소로 삼겠다는 거죠.

이전에는 주로 지방 법원에서 진행 중인 특허 침해 소송과의 관계를 따지는 'Fintiv 요소'가 재량적 기각의 주요 근거였는데, 이제는 새로운 시대가 열린 셈입니다. 2025년 3월, 코크 모건 스튜어트 특허청장 대행이 발표한 "PTAB 업무량 관리 임시 절차 메모"를 통해 이 정책이 공식화되었어요.

💡 알아두세요!
이 법리의 핵심 전제는, 특허가 6~8년 이상 존속했다면 특허권자는 물론이고 대중까지도 그 특허의 유효성을 신뢰하게 되므로, 이를 함부로 뒤집어 혼란을 주어서는 안 된다는 것입니다.

 

실무에서는 어떻게 적용되고 있나요? 📊

이 새로운 정책은 발표 직후부터 PTAB 실무에 아주 빠르게 적용되고 있어요. 특히 몇몇 주요 사례를 보면 그 기준을 엿볼 수 있습니다.

사건명 특허 연령 결정 요지
Irhythm v. Welch Allyn 약 13년 청구인이 특허를 인지하고도 조기에 이의를 제기하지 않아 '강력한 기득권적 기대'가 형성되었다고 판단.
Dabico v. Axa Power 약 8년 특허 침해 통지 여부와 상관없이, 오래 존속했다는 사실 자체로 기대가 형성된다고 판시.
Intel v. Proxense 약 9년 9년 이상 된 특허에 대해 기대를 인정했으나, 법률의 중대한 변경 등 예외 사유가 있으면 극복 가능함을 시사.
⚠️ 주의하세요!
PTAB은 특허 발행 후 만 6년이 지나면 '강력한 기득권적 기대'가 생긴다고 보고 있어요. 이는 특허 침해 손해배상 청구의 소멸시효(6년)와 유사한 기준을 적용하는 것으로 보입니다.

 

논란의 중심: 이 법리, 과연 공정한가? ⚖️

솔직히 말해서, 이 법리는 굉장한 논란을 낳고 있어요. 특허권자의 권리 안정성을 높여준다는 긍정적인 측면도 있지만, IPR 제도의 본래 목적과 충돌한다는 비판이 거셉니다.

주요 비판점들

  • IPR 목적 훼손: IPR은 부실 특허를 효율적으로 제거하여 산업 발전에 기여하는 것이 목적인데, 이 법리가 그 문턱을 너무 높여버렸다는 지적이에요.
  • 경험적 데이터와의 불일치: '오래된 특허는 괜찮을 것'이라는 기대와 달리, 실제 데이터는 다릅니다. 2012년 이후 제기된 IPR 청구 중 46% 이상(8,000건 이상)이 6년 이상 존속된 특허를 대상으로 했습니다. 이는 특허권자들이 오래된 특허가 도전받지 않을 것이라는 기대를 갖는 것이 비합리적임을 시사합니다.
  • 특허권자에게 편향: 분쟁의 장을 PTAB에서 지방 법원으로 옮겨, 통계적으로 특허 무효를 인정받기 더 어려운 환경을 만든다는 비판도 있어요.

이 때문에 현재 연방항소법원에 이 법리의 적법성에 대한 소송들이 제기된 상태지만, 특허청장에게 주어진 광범위한 재량권을 고려할 때 법원에서 뒤집히기는 쉽지 않을 것이라는 전망도 나옵니다.

 

'기득권적 기대'를 극복할 예외 사유들 🔑

그렇다고 해서 오래된 특허에 대한 도전이 완전히 불가능해진 것은 아닙니다. PTAB은 '기득권적 기대'를 극복할 수 있는 몇 가지 예외적인 상황들을 제시하고 있습니다.

이런 경우, 재량적 기각을 피할 수 있습니다!

  • 법률/판례의 중대한 변경: 특허 발행 후 특허성에 영향을 미치는 법이나 판례가 크게 바뀐 경우입니다.
  • 특허권자의 상업적 활용 부재: 특허권자가 특허를 상업화하거나 라이선스를 주는 등 적극적으로 활용한 사실이 없는 경우입니다. (예: NPE가 처음으로 특허를 수익화하려는 경우)
  • 관련 특허의 무효화: 패밀리 특허 등 관련 있는 특허가 이전에 무효로 판명된 이력이 있는 경우입니다.
  • 심사 과정의 중대한 오류: 최초 특허 심사 과정에서 심각한 오류가 있었던 경우입니다.
  • 유지보수료 미납으로 인한 만료: 특허가 유지료 미납으로 만료된 경우에도 해당될 수 있습니다.

 

핵심 요약 및 우리의 대응 전략 📝

'기득권적 기대' 법리의 등장은 미국 특허 실무에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 이 변화의 물결 속에서 우리는 어떻게 대응해야 할까요?

  1. 특허권자의 입장: 6년 이상 된 특허는 이제 강력한 방어 수단을 얻었습니다. IPR 청구가 들어오면 '기득권적 기대'를 적극적으로 주장하여 조기에 방어할 수 있습니다.
  2. 청구인의 입장: 오래된 특허에 IPR을 제기하려면 이제 더 신중한 접근이 필요합니다. 단순히 선행기술만으로는 부족하며, 앞서 설명한 '기득권적 기대'를 극복할 예외 사유를 함께 주장해야 합니다.
  3. 전략의 변화: 이로 인해 특허 분쟁의 무게 중심이 다시 지방 법원으로 이동할 가능성이 커졌습니다. 특허 라이선스 협상이나 소송 전략을 세울 때 이 점을 반드시 고려해야 합니다.
💡

기득권적 기대 법리: 핵심 정리

적용 대상: 발행 후 6년 이상 경과한 특허
주요 효과: PTAB의 IPR 등 무효 심판 개시 거부율 급증
핵심 논리:
오랜 기간 존속 → 유효성에 대한 신뢰 형성 → 보호 필요
현재 상태: USPTO 정책 O / 연방항소법원 판례 X (소송 진행중)

자주 묻는 질문 ❓

Q: '기득권적 기대'는 법원에서 확립된 법리인가요?
A: 아니요, 아직은 아닙니다. 이것은 USPTO 특허심판원(PTAB)이 도입한 새로운 '정책'이며, 현재 이 정책의 타당성에 대해 연방항소법원에서 소송이 진행 중입니다. 따라서 법원에서 확립된 법리라고 보기는 어렵습니다.
Q: 그럼 이제 오래된 특허는 아예 무효시킬 수 없나요?
A: 그렇지는 않습니다. '기득권적 기대'를 극복할 만한 예외적인 사유가 있다면 IPR 개시가 가능합니다. 예를 들어, 특허 발행 이후 관련 법률에 중대한 변경이 있었거나, 특허권자가 해당 특허를 한 번도 상업적으로 활용하지 않았다는 점 등을 입증하면 됩니다.
Q: 이 정책으로 인해 IPR 개시율은 얼마나 변했나요?
A: 매우 극적으로 변했습니다. 2024년 10월 1일 이후 접수된 IPR 청구의 기각률은 72%에 달했는데, 이는 정책 시행 이전의 개시율이 61%(기각률 39%)였던 것과 비교하면 엄청난 변화입니다.

이처럼 '기득권적 기대' 법리는 미국 특허 지형을 뒤흔드는 중요한 변화입니다. 앞으로 연방항소법원의 판단에 따라 또 다른 변화가 있을 수 있으니, 계속해서 주목해야겠습니다. 더 궁금한 점이 있다면 댓글로 물어봐 주세요!

면책 조항 (Disclaimer)
본 글은 일반적인 정보를 제공하기 위한 목적으로 작성되었으며, 특정 사안에 대한 법률적 자문을 구성하지 않습니다. 개별적인 법률 문제에 대해서는 반드시 자격을 갖춘 법률 전문가와 상담하시기 바랍니다.
※ 법적 고지 (Legal Notice) ※
본 블로그 포스트는 일반적인 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 사안에 대한 법률적 자문을 대체할 수 없습니다. 개별적인 법률 문제에 대해서는 반드시 전문가와 상담하시기 바랍니다.
This blog post is for general informational purposes only and cannot substitute for legal advice on specific matters. Please be sure to consult with a professional regarding individual legal issues.

Sunday, August 31, 2025

나는 지시한다, 고로 창작한다 - AI와 창작자의 새로운 관계, "I Direct, Therefore I Create" - The New Relationship Between AI and the Creator

AI 시대의 창작자, 나는 누구인가? / Who is the Creator in the Age of AI?

AI에게 '지시'만 내린 사람, 과연 창작자일까요?
If You Only 'Direct' an AI, Are You Still the Creator?

최근 인공지능(AI)을 활용해 15초 분량의 짧은 영상을 만들어 보았습니다. 제가 한 것이라고는 오직 두 가지 프롬프트를 지시한 것뿐이었습니다.
I recently used artificial intelligence (AI) to create a short, 15-second video. All I did was provide two prompts.

👤 인물 캐릭터 생성 프롬프트
👤 Character Creation Prompt

“감정적으로 빈티지 마이크에 대고 노래하는 젊은 여성의 클로즈업 초상화. 은은하게 반짝이는 연한 하늘색 드레스를 입고 있으며, 메이크업은 부드럽고 감정 어린 눈빛과 붉은 입술을 강조한다. 머리는 꽃 장식이 달린 단정한 업스타일로 묶여 있다. 배경은 은은하게 빛나는 파란 커튼과 흐릿한 따뜻한 전구 조명이 아련하고 친밀한 무대 분위기를 만든다. 스타일은 사실적이고 시네마틱하며, 얼굴과 마이크에 초점을 맞춘 고해상도 디테일로 표현한다.”

"A close-up portrait of a young woman singing emotionally into a vintage microphone. She wears a sparkling light-blue dress with thin straps, and her makeup highlights her soft, expressive eyes and red lips. Her hair is styled in a loose elegant updo with a flower accessory. The background has softly glowing blue curtains and blurred warm string lights, creating a dreamy and intimate stage mood. The style should be photorealistic, cinematic, and highly detailed, focusing on her face and microphone."

🎵 가사와 음원 생성 프롬프트
🎵 Lyrics and Music Generation Prompt

“부드러운 피아노 선율에 맞추어 부르는 진심 어린 발라드. 목소리는 섬세하고 감정적이며, 첫사랑의 달콤쌉싸름한 기억을 회상한다. 가사는 한국어로 향수와 연약함, 그리고 그리움으로 가득 차 있다. 전체적인 분위기는 서정적이고 시네마틱하며, 잔잔한 리듬과 풍부한 표현력이 잃어버린 사랑의 아픔과 아름다움을 동시에 드러낸다.”

"A heartfelt ballad with soft piano melodies, sung in a tender and emotional voice. The song recalls the bittersweet memory of a first love — nostalgic, delicate, and filled with longing. The lyrics are written in Korean, filled with shades of nostalgia, fragility, and yearning. The mood is sentimental and cinematic, with a gentle rhythm and expressive dynamics that reveal both the pain and the beauty of lost love."

이 두 가지 지시에 따라 AI가 영상을 창작했고, 무료 버전이라 15초 길이로 제작되었습니다.
Following these two instructions, the AI created the video. Since I used a free version, it was produced as a 15-second clip.

예술계에서는 작품을 직접 제작하지 않더라도 창작 과정을 기획하거나 방향을 제시한 사람 또한 창작자로 인정된다고 합니다. 그렇다면 저 역시 창작자로 불릴 수 있을까요? 기술이 너무 빠르게 진화하는 오늘날, 이러한 물음을 곱씹을 틈도 없이 새로운 현실이 우리 앞에 펼쳐지고 있음을 실감합니다.
In the art world, it's said that even if someone doesn't physically create the work, the person who plans or directs the creative process is also recognized as a creator. If that's the case, can I too be called a creator? With technology evolving so rapidly today, I realize that a new reality is unfolding before us, leaving little time to ponder such questions.

예술의 오랜 질문: "창작자"는 누구인가?
Art's Enduring Question: Who is the "Creator"?

예술계에서는 오래전부터 “작품의 창작자란 누구인가”라는 논쟁이 이어져 왔습니다. 실질적으로 붓을 들지 않았더라도 작품의 기획, 구도, 개념을 제시한 사람은 ‘창작자’로 간주되어 왔습니다. 대표적으로 뒤샹(Marcel Duchamp)의 레디메이드(Ready-made) 예술이 보여주듯, 물건 자체를 만든 사람이 아닌, 그것을 예술의 맥락으로 끌어올린 사람이 창작자로 불렸습니다.
For a long time, the art world has debated the question, "Who is the creator of a work of art?" Even those who didn't physically hold the brush have been considered 'creators' if they provided the concept, composition, and plan for the piece. A prime example is Marcel Duchamp's "Ready-made" art. The person who elevated an object into the context of art, not the person who manufactured the object itself, was called the creator.

이는 창작의 본질이 행위의 물리적 구현이 아니라 ‘의도의 지시와 기획’에 있다는 철학적 전제를 반영합니다.
This reflects the philosophical premise that the essence of creation lies not in the physical act of making, but in the 'intention, direction, and planning.'

지시자 vs 창작자: 법과 현실의 간극
The Director vs. The Creator: A Gap Between Law and Reality

결국, 저는 AI에게 두 개의 프롬프트를 제시함으로써 창작 행위를 ‘지시·감독’했습니다. 예술철학적으로는 이러한 행위 자체가 창작의 본질에 가깝다고 볼 수 있습니다. 하지만 법적으로는, 아직까지 저와 같은 “지시자”의 지위가 창작자로 전면적으로 인정되지 않습니다. 다만 이 간극이야말로 법철학적 사유의 출발점이자, 기술 발전이 제기하는 새로운 질문입니다.
Ultimately, by providing two prompts to the AI, I 'directed and supervised' a creative act. From a philosophical standpoint, this act itself can be seen as close to the essence of creation. Legally, however, the status of a "director" like myself is not yet fully recognized as that of a creator. This very gap is the starting point for legal and philosophical inquiry and a new question posed by technological advancement.

따라서 저는 스스로에게 묻습니다.
Therefore, I ask myself:

“작품의 완성된 물리적 형태를 만든 것이 중요한가, 아니면 그 과정을 기획하고 방향을 정한 것이 중요한가?”
"Is it more important to have created the final physical form of a work, or to have planned and directed the process?"

기술은 이미 이 질문을 우리에게 강요하고 있으며, 법과 철학은 이제 그 답을 새롭게 모색해야 하는 시점에 와 있습니다.
Technology is already forcing this question upon us, and now law and philosophy must find a new answer.

아래에서 AI가 생성한 영상을 직접 확인해 보세요.
You can watch the video generated by the AI below.

Sunday, August 24, 2025

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'.

 

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.

Building AI Automation Without Developers: The Complete Guide to Synology NAS, n8n, and MCP

 

MCP, n8n, Synology NAS로 나만의 AI 자동화 시스템을 구축하고 싶으신가요? 이 글에서는 2025년 최신 정보를 바탕으로 Model Context Protocol의 개념부터 n8n과의 연동, Synology NAS를 개인 서버로 활용하는 방법까지 A부터 Z까지 알려드립니다.

Want to build your own AI automation system with MCP, n8n, and a Synology NAS? Based on the latest 2025 information, this article will guide you from A to Z—from the concept of the Model Context Protocol to its integration with n8n and how to use your Synology NAS as a personal server.

혹시 MCP, n8n, 그리고 시놀로지 NAS를 조합해서 나만의 강력한 AI 자동화 시스템을 구축하는 상상, 해보셨나요? 저도 그랬는데요, 이게 생각보다 훨씬 더 엄청난 가능성을 가지고 있더라고요. 제 모든 업무와 연구 활동에 날개를 달아줄 것 같은 느낌이랄까요? 오늘은 2025년 최신 정보를 총정리해서, 이 환상적인 조합을 어떻게 현실로 만들 수 있는지 그 여정을 함께 떠나보려고 합니다!

Have you ever imagined combining MCP, n8n, and a Synology NAS to build your own powerful AI automation system? I certainly have, and it turns out the potential is even more massive than I thought. It feels like it could give my work and research a serious upgrade. Today, with all the latest info for 2025, I want to take you on a journey to see how we can make this fantastic combination a reality!

MCP: AI의 손과 발이 되어주는 개방형 프로토콜
MCP: The Open Protocol That Gives AI Hands and Feet

Model Context Protocol, 줄여서 MCP는 AI 모델이 외부 도구와 소통하는 법을 표준화한 '공통 언어'라고 생각하시면 쉬워요. Anthropic에서 2024년 11월에 처음 선보인 이후, OpenAI, 구글, 마이크로소프트까지 모두 채택하면서 순식간에 업계 표준으로 자리 잡았죠. 덕분에 AI가 파일 시스템, 데이터베이스, API 같은 다양한 리소스에 안전하게 접근해서 실제로 '일'을 할 수 있게 되었어요.

Think of the Model Context Protocol, or MCP for short, as a "common language" that standardizes how AI models communicate with external tools. Since its debut by Anthropic in November 2024, it quickly became the industry standard, with OpenAI, Google, and Microsoft all adopting it. Thanks to MCP, AIs can now securely access diverse resources like file systems, databases, and APIs to get real work done.

💡 알아두세요! / 💡 Good to Know!
MCP는 AI에게 '일할 수 있는 손과 발'을 달아주는 기술이에요. 단순히 대화만 하는 AI가 아니라, 실제로 파일을 정리하고, 데이터를 분석하고, 다른 프로그램과 협업까지 하는 만능 조수가 되는 거죠.

MCP is the technology that gives AI the "hands and feet" to perform tasks. It transforms AI from a conversational partner into an all-purpose assistant that can actually organize files, analyze data, and even collaborate with other programs.

MCP는 JSON-RPC 2.0이라는 기술을 기반으로 AI 모델과 외부 도구를 연결해요. 이미 VS Code, Cursor, Raycast 같은 개발 도구는 물론이고, Notion, GitHub, Google Workspace 같은 생산성 도구와도 공식적으로 연동된답니다. 2025년 현재, 커뮤니티에서 만든 MCP 서버만 해도 1,000개가 넘는다니, 정말 대단하죠?

MCP connects AI models and external tools using a technology called JSON-RPC 2.0. It's already officially integrated with development tools like VS Code, Cursor, and Raycast, as well as productivity platforms like Notion, GitHub, and Google Workspace. As of 2025, the community has created over 1,000 MCP servers—isn't that amazing?

n8n 통합: 코딩 없이 만드는 나만의 자동화 워크플로우
n8n Integration: Create Your Own Automation Workflows, No Coding Required

"서버니 프로토콜이니... 너무 어려운 거 아니야?" 라고 생각하셨다면, 바로 여기서 n8n이 등장합니다. n8n은 코딩 없이 블록을 연결하는 것만으로 복잡한 자동화 흐름(워크플로우)을 만들 수 있게 해주는 멋진 도구예요. 2025년 4월부터 MCP를 공식 지원하기 시작하면서, 이제 누구나 코딩 없이 자신만의 MCP 서버를 구축할 수 있게 되었어요!

If you're thinking, "Servers, protocols... doesn't that sound too complicated?"—that's where n8n comes in. n8n is an incredible tool that lets you build complex automation workflows just by connecting blocks, no coding needed. Since it started officially supporting MCP in April 2025, anyone can now build their own MCP server without writing a single line of code!

  • AI가 n8n 워크플로우를 직접 생성하고 수정
    AI can directly create and modify n8n workflows
  • 웹사이트 정보 수집(크롤링) 후 슬랙, 이메일로 자동 발송
    Crawl website information and automatically send it to Slack or email
  • PDF 파일 내용 요약 후 텔레그램으로 전송
    Summarize PDF content and send it via Telegram
  • 명함 이미지 OCR 처리 후 구글 시트에 자동 저장
    Process business card images with OCR and save the data to Google Sheets automatically

이 모든 걸 AI에게 말 한마디로 시킬 수 있다고 상상해보세요. 정말 엄청나지 않나요? n8n과 MCP의 조합은 단순한 자동화를 넘어, 진정한 의미의 개인 맞춤형 AI 에이전트를 가능하게 합니다. / enables truly personalized AI agents.

Synology NAS: 내 손안의 개인 AI 서버 구축하기
Synology NAS: Building Your Personal AI Server

자, 이제 마지막 퍼즐 조각인 Synology NAS입니다. 클라우드 서비스도 좋지만, 내 데이터를 직접 통제하고 싶을 때, 24시간 안정적으로 자동화 시스템을 돌리고 싶을 때 NAS만 한 게 없죠. Synology NAS에 MCP 서버와 n8n을 설치하면, 우리는 완벽한 데이터 주권을 가진 개인 AI 자동화 서버를 소유하게 되는 겁니다.

And now for the final piece of the puzzle: the Synology NAS. While cloud services are great, nothing beats a NAS when you want to control your own data and run a stable 24/7 automation system. By installing an MCP server and n8n on a Synology NAS, you become the owner of a personal AI automation server with complete data sovereignty.

🚀 Synology NAS 활용의 핵심 이점
🚀 Key Advantages of Using a Synology NAS

  1. 데이터 주권 및 보안: 모든 데이터와 워크플로우가 내 NAS 서버에 저장되므로 민감한 정보의 외부 유출 위험이 없습니다.
    Data Sovereignty and Security: All your data and workflows are stored on your NAS server, eliminating the risk of sensitive information being exposed externally.
  2. 높은 유연성: 서버 환경을 직접 제어하므로, 필요에 맞게 설정을 최적화하거나 커스텀 기능을 추가하는 등 자유로운 확장이 가능합니다.
    High Flexibility: Since you control the server environment, you can freely customize it by optimizing settings or adding custom features to fit your needs.
  3. 안정적인 운영: NAS는 항상 켜져 있으므로 자동화 워크플로우를 24시간 안정적으로 운영할 수 있습니다.
    Stable Operation: A NAS is always on, allowing you to run your automation workflows reliably 24/7.
  4. 저전력 운영: 5~30W의 낮은 전력으로 운영이 가능해 전기세 부담도 적습니다.
    Low Power Consumption: It operates on just 5-30W, keeping electricity costs down.

설치는 주로 'Container Manager'라고 불리는 Docker를 통해 진행돼요. 처음에는 조금 복잡하게 느껴질 수 있지만, 한번 구축해두면 정말 든든한 나만의 AI 기지가 생긴답니다. DS920+, DS1621+ 같은 모델과 8GB 이상의 넉넉한 램을 추천드려요.

The installation is typically done using Docker via an app called 'Container Manager.' It might seem a bit complex at first, but once it's set up, you'll have a reliable AI hub of your own. I recommend models like the DS920+ or DS1621+ with at least 8GB of RAM.

 

현실적인 조언: 제한사항 및 주의사항
A Dose of Reality: Limitations and Important Considerations

물론 장밋빛 미래만 있는 것은 아닙니다. 직접 서버를 구축하고 운영하는 만큼, 현실적으로 고려해야 할 몇 가지 중요한 점들이 있어요. 저도 직접 부딪혀보면서 알게 된 내용들이니 꼭 참고하세요!

Of course, it's not all sunshine and roses. Since you're building and managing your own server, there are a few important, real-world factors to consider. These are things I learned firsthand, so I highly recommend keeping them in mind!

⚠️ 주의하세요! / ⚠️ Heads Up!
가장 큰 오해 중 하나가 '무료로 유료 기능을 쓸 수 있다'는 것인데요, Claude Code 같은 고급 기능은 MCP 연동과 상관없이 유료 Max 요금제 전용입니다. 또한, 무료 버전은 5시간마다 메시지 처리량에 제한이 있다는 점도 꼭 기억해야 합니다.

One of the biggest misconceptions is that you can "use paid features for free." Advanced features like Claude Code are exclusive to the paid Max plan, regardless of MCP integration. Also, remember that the free version has message limits that reset every 5 hours.
고려사항
Consideration
상세 내용
Details
기술적 난이도
Technical Difficulty
Docker, 네트워크, 방화벽, SSL 인증서 등 기본적인 서버 관련 지식이 필요합니다.
Basic knowledge of server-related topics like Docker, networking, firewalls, and SSL certificates is required.
보안 관리
Security Management
API 키나 비밀번호 같은 민감한 정보는 n8n의 자격 증명 저장소 등을 활용해 안전하게 관리해야 합니다.
Sensitive information like API keys and passwords must be managed securely, for instance, by using n8n's credential store.
유지보수
Maintenance
안정적인 운영을 위해 n8n, Docker 이미지 등을 주기적으로 업데이트하고 데이터를 백업해야 합니다.
For stable operation, you'll need to periodically update n8n, Docker images, and back up your data.

Saturday, August 16, 2025

소송비용 낮다고 좋아할 게 아니다? 특허소송 '합의율의 역설' 파헤치기

 

Blogging_CS · · 읽는 데 약 8분 소요

특허소송, 왜 한국에선 합의보다 '끝장승부'를 택할까?

소송 비용이 낮으면 무조건 좋을까요? 소송 승소율 30%, 손해액 인정율 35%라는 현실 속에서 한 정책 보고서가 밝혀낸 ‘합의율의 역설’을 알아봅니다.

특허 분쟁, 왜 유독 한국에서는 소송 끝까지 가는 경우가 많을까요? 최근 발표된 보고서를 통해 미국, 영국, 독일 등 주요국과 한국의 제도를 비교하고, 그 놀라운 이유와 현실적인 해법을 파헤쳐 봅니다.

 

안녕하세요! 사업을 하시거나 기술을 개발하다 보면 '특허' 문제에 한번쯤은 부딪히게 되죠. 만약 누군가 내 소중한 기술을 침해했다면, 혹은 반대로 내가 침해했다는 경고장을 받았다면 어떻게 해야 할까요? 소송에서 이길 확률이 20~30%에 불과하고, 이기더라도 청구한 금액의 35% 정도만 인정받는다면 선뜻 소송에 나서기 어려울 겁니다.

이런 현실 때문에 보통 소송보다는 원만하게 '합의'하는 게 시간과 비용을 아끼는 길이라고 생각하기 쉽습니다. 하지만 최근 아주 흥미로운 분석이 나왔습니다. 오히려 한국의 낮은 소송 비용과 불명확한 위험 부담 구조가 조기 합의를 막고 '끝까지 가보자'는 식의 소송을 부추길 수 있다는 역설적인 이야기입니다.

여러 국가의 법률 서적과 저울, 악수하는 모습이 겹쳐진 이미지
각국의 특허 소송 제도는 합의에 이르는 길을 다르게 만듭니다.

소송비용이 낮으면 합의하기 쉬울까? ‘합의 유인의 역설’

일반적으로 소송 비용이 비싸면 부담 때문에 빨리 합의할 것이라고 생각합니다. 하지만 보고서는 다른 관점을 제시합니다. 침해자로 지목된 피고 입장에서 생각해볼까요? 만약 소송에서 지더라도 물어줘야 할 손해배상액이 크지 않고, 이겨도 상대방에게 청구할 수 있는 변호사 비용 회수 상한이 불명확하다면 어떨까요?

굳이 큰돈을 들여 합의하기보다는 '밑져야 본전'이라는 생각으로 소송을 끝까지 끌고 갈 유인이 커진다는 것입니다. 이것이 바로 '합의 유인의 역설'입니다.

알아두세요!
보고서의 핵심 통찰은 이것입니다: 소송 비용이 낮고 패소 시 위험 부담이 적으면, 피고는 조기 합의 없이 끝까지 다투어 볼 동기가 커집니다. 이는 오히려 합의율을 낮추는 요인이 될 수 있습니다.

 

무엇이 합의를 이끄는가: 5개국 특허소송 핵심 지표 비교

그렇다면 무엇이 합의를 유도할까요? 보고서는 손해액 규모, 증거수집 절차, 비용부담 규칙 등 여러 요소를 종합적으로 분석했습니다. 주요 5개국의 특징을 표로 간단히 살펴볼까요?

핵심 쟁점 미국 영국 독일 한국
손해액 규모 매우 높음 (최대 3배 가중) 중간 (비용 상한 존재) 중간 (금지명령이 주 유인) 낮음 → 중간 (최대 5배 가중 도입)
비용부담 제도 각자 부담 (예외적 전가) 패소자 부담 원칙 (비용 상한 존재) 패소자 부담 원칙 일부 전가 (기준 불명확)
특허 무효율 (원고 패소율) 중간 높음 중간 매우 높음 (70-80%)

한국의 현주소: 왜 '끝까지 가는 소송'이 많을까?

표에서 보듯, 한국은 다른 국가들과 비교해 특허권자에게 불리한 지표들이 눈에 띕니다. 최근 국내 연구(2021~2023)에 따르면, 특허 소송에서 원고가 승소할 확률은 20~30%대에 불과합니다. 즉, 10건 중 7-8건은 패소한다는 의미죠. 설사 이기더라도 법원이 인정해주는 손해배상액은 청구액의 평균 35% 수준에 그칩니다. 게다가 패소했을 때 상대방 변호사 비용을 물어줘야 하는 기준도 명확하지 않아 '비용 위험'이 낮고 불명확한 상태입니다.

주의하세요!
2024년 8월부터 시행된 '5배 가중배상' 제도는 분명 긍정적인 변화입니다. 하지만 보고서는 손해액만 높이는 것은 '절반의 성공'에 그칠 수 있다고 지적합니다. 침해 사실과 손해 규모를 입증할 증거수집 절차가 뒷받침되지 않으면, 강화된 배상 제도가 실효성을 갖기 어렵기 때문입니다.

 

합리적인 분쟁 해결을 위한 제언: 4가지 정책 시나리오

그렇다면 어떻게 해야 할까요? 보고서는 한국의 특허소송 시스템이 보다 효율적으로 작동하기 위해 4가지 정책 개선 방안을 제안합니다.

  1. 한국형 IPEC/STS '중간 트랙' 도입: 소송가액이 작은 사건에 대해 변호사 비용 상한을 두고 12개월 내 신속하게 종결하는 제도를 도입하여 비용 위험을 예측 가능하게 만듭니다.
  2. UPC형 증거보전·제출명령 실효화: 사전 통지 없이 현장을 검증하는 등 특허권자가 침해 증거를 효과적으로 확보할 수 있도록 증거수집 제도의 실효성을 높입니다.
  3. 부분적 패소자부담 원칙 강화 및 상한제 도입: 소송에서 졌을 때 상대방 변호사 비용을 물어주는 기준을 명확히 하고 상한을 설정하여, '패소 위험'을 현실화하고 무분별한 소송을 억제합니다.
  4. 손해산정 가이드라인 및 데이터 공개 확대: 손해액 산정 근거가 포함된 판결 데이터를 더 많이 공개하여 소송 결과를 예측할 수 있게 돕고, 합리적인 합의금 논의를 촉진합니다.

한국 특허소송 개선을 위한 핵심

핵심 통찰: '낮은 비용'이 아닌 '예측가능한 위험'이 합의를 만듭니다.
종합 접근: 증거수집, 비용부담, 데이터 공개의 삼박자가 중요합니다.
정책 제안:
S1. 중간 트랙 + S2. 증거보전 강화 + S3. 패소자부담 상한제 + S4. 데이터 공개

자주 묻는 질문

Q: 2024년에 도입된 5배 가중배상만으로는 부족한가요?
A: 네, 보고서에 따르면 손해액 규모만 커져서는 침해 사실과 손해액을 입증하기 어려운 현실 때문에 실효성이 떨어질 수 있습니다. 증거 확보, 비용 부담 등 다른 제도가 함께 개선되어야 시너지 효과를 낼 수 있습니다.
Q: '패소자부담 원칙'을 도입하면 소송이 줄어들까요?
A: 네, 근거 없는 소송을 억제하고 책임 있는 소송 수행을 유도하여 조기 합의를 촉진하는 효과가 있습니다. 보고서는 과도한 부담을 막기 위해 비용 상한제를 결합한 점진적 도입을 제안합니다.
Q: 이 보고서의 국가별 합의율 예측은 실제 데이터인가요?
A: 아니요, 중요한 점입니다. 이 수치는 각국 제도의 특징들을 변수로 설정한 '시뮬레이션 모델' 결과입니다. 실제 합의율을 측정한 것이 아니라, 각 제도가 합의에 미치는 영향의 방향성과 상대적 강도를 설명하기 위한 예시입니다.

마무리하며

특허 분쟁 해결은 단순히 하나의 제도를 바꾸는 것만으로 해결되지 않는 복잡한 문제입니다. 소송의 위험과 비용을 투명하고 예측 가능하게 만들어, 당사자들이 불필요한 소송 대신 합리적인 합의에 이를 수 있도록 유도하는 종합적인 접근이 필요합니다. 그래야만 혁신의 가치가 제대로 보상받고, 더 건강한 기술 생태계가 만들어질 수 있을 것입니다.

이 문제에 대해 어떻게 생각하시나요? 여러분의 소중한 의견을 댓글로 남겨주세요!

 

※ 법적 고지 (Legal Notice) ※
본 블로그 포스트는 일반적인 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 사안에 대한 법률적 자문을 대체할 수 없습니다. 개별적인 법률 문제에 대해서는 반드시 전문가와 상담하시기 바랍니다.
This blog post is for general informational purposes only and cannot substitute for legal advice on specific matters. Please be sure to consult with a professional regarding individual legal issues.

특허 소송의 합의 경제학: 각국 시스템 비교 분석 The Economics of Patent Litigation Settlement: A Comparative Analysis of International Systems

 

특허 소송, 왜 나라마다 결과가 천차만별일까요? 이 글에서는 미국, 유럽, 한국의 특허 소송 시스템에 숨겨진 '합의' 유도 장치를 파헤치고, 우리 제도가 나아갈 길을 모색해 봅니다.

Why do patent litigation outcomes vary so dramatically from country to country? This analysis examines the hidden 'settlement' incentive mechanisms within the patent litigation systems of the United States, Europe, and South Korea, exploring the path forward for our domestic legal framework.

내 기술을 베낀 회사를 상대로 큰마음 먹고 특허 소송을 걸었는데, 이겨도 남는 게 없다면 어떨까요? '배보다 배꼽이 더 크다'는 말처럼, 특허 분쟁은 종종 막대한 비용과 시간의 싸움이 되곤 합니다. 실제로 연구에 따르면 대부분의 특허 소송은 최종 판결까지 가기 전에 당사자 간의 '합의'로 마무리된다고 해요.

What if you courageously filed a patent lawsuit against a company that copied your technology, only to find that winning leaves you with nothing? Like the saying "the cure is worse than the disease," patent disputes often become battles of enormous costs and time. In fact, research shows that the majority of patent lawsuits are resolved through 'settlement' between the parties before ever reaching a final judgment.

그런데 무척 흥미로운 점은, 나라마다 이 '합의'에 이르는 과정이 완전히 다르다는 사실이에요. 어떤 나라는 소송 과정 자체가 너무 고통스러워 울며 겨자 먹기로 합의하고, 어떤 나라는 패소했을 때의 책임이 무서워 합의를 서두르죠. 대체 어떤 차이가 이런 결과를 만드는 걸까요? 함께 그 속을 들여다보시죠.

What's particularly fascinating is that the process of reaching these 'settlements' differs completely from country to country. In some nations, the litigation process itself is so punishing that parties settle reluctantly out of desperation, while in others, the fear of liability upon losing drives parties to rush toward settlement. What exactly causes these different outcomes? Let's dive in and find out together.

 

합의를 이끄는 두 가지 방식: '공포' vs '책임'
Two Approaches to Driving Settlement: 'Fear' vs. 'Responsibility'

특허 분쟁 해결 방식은 크게 두 가지 모델로 나눌 수 있습니다. 바로 '비용과 공포'로 합의를 강제하는 미국식 모델과, '결과의 예측가능성과 책임'으로 합리적인 합의를 유도하는 유럽식 모델이죠. 각 나라의 사법 시스템이 어떤 장치를 통해 당사자들을 협상 테이블로 이끄는지 살펴보는 것은 정말 흥미로운 주제랍니다.

Patent dispute resolution can be broadly categorized into two models: the American model that compels settlement through 'cost and fear,' and the European model that induces rational settlement through 'predictability and responsibility.' It's a fascinating topic to explore how each country's judicial system uses different mechanisms to bring parties to the negotiating table.

💡 알아두세요! / Good to Know!
효율적인 사법 시스템은 단순히 재판을 잘하는 것을 넘어, 당사자들이 불필요한 소송을 멈추고 합리적인 선에서 합의하도록 돕는 중요한 역할을 합니다. 결국 사회 전체의 비용을 줄이는 일이니까요.

An efficient judicial system does more than just conduct trials well; it plays a crucial role in helping parties cease unnecessary litigation and reach reasonable settlements. Ultimately, this reduces costs for society as a whole.

 

미국식 모델: '비용과 공포'가 합의를 강제하다
The American Model: Where 'Cost and Fear' Force Settlement

미국 특허 소송 비용이 악명 높다는 이야기는 한 번쯤 들어보셨을 겁니다. 그 핵심에는 '디스커버리(Discovery)'라는 독특한 증거개시 제도가 있습니다. 재판에 앞서 소송 당사자들이 서로 관련된 거의 모든 정보를 의무적으로 공개하는 절차인데, 이 과정에서 이메일, 내부 보고서, 연구 노트 등 어마어마한 양의 자료를 변호사들이 검토해야 합니다.

You've likely heard about the notoriously high costs of U.S. patent litigation. At its core is a unique pre-trial procedure called 'Discovery.' It requires both parties to mandatorily disclose nearly all information relevant to the case. During this process, lawyers must review a tremendous volume of materials, including emails, internal reports, and research notes.

이 때문에 소송의 승패와 상관없이, 특히 피고 측은 수십억 원에 달하는 방어 비용을 감당해야 하는 상황에 놓입니다. 여기에 일반인으로 구성된 배심원단이 예측 불가능한 거액의 손해배상액을 평결할 수 있다는 위험과, 고의적인 침해로 인정될 경우 배상액이 최대 3배까지 늘어나는 '3배 손해배상' 제도는 피고에게 엄청난 공포감으로 작용하여 합의를 압박하죠.

Consequently, regardless of who wins or loses, defendants often face defense costs that can run into millions of dollars. This financial burden, combined with the risk of unpredictable, massive damage awards from a jury of laypeople and the threat of 'treble damages'—which can triple the award for willful infringement—creates immense fear for defendants, pressuring them to settle.

⚠️ 주의하세요! / Be Aware!
미국 소송의 디스커버리 절차는 단순히 자료를 제출하는 것을 넘어, 상대방 변호사의 집요한 증거 요청과 검증 과정을 포함하기에 기업에게는 엄청난 부담과 영업비밀 노출의 위험을 동반합니다.

The discovery process in U.S. litigation involves more than just submitting documents; it includes relentless evidence requests and scrutiny from opposing counsel. This poses a significant burden and the risk of exposing trade secrets for companies.

 

유럽식 모델: '예측가능성'과 '책임'의 조화
The European Model: A Harmony of 'Predictability' and 'Responsibility'

반면 독일, 영국, UPC(유럽통합특허법원) 등 유럽 시스템은 다른 방식으로 합의를 유도합니다. 가장 큰 특징은 바로 '패소자비용부담(Loser-Pays)' 원칙입니다. 말 그대로 소송에서 진 쪽이 이긴 쪽의 변호사 비용까지 상당 부분 부담하는 제도죠. 내가 질 것 같으면 소송을 계속 끄는 게 오히려 손해인 구조입니다.

In contrast, European systems like those in Germany, the U.K., and the Unified Patent Court (UPC) induce settlement differently. Their most significant feature is the 'loser-pays principle.' As the name suggests, the losing party must cover a substantial portion of the winning party's legal fees. In this structure, prolonging a case you are likely to lose only increases your potential costs.

여기에 또 다른 핵심 요소는 '예측가능성'입니다. 유럽은 배심원단 없이 고도의 전문성을 갖춘 판사들이 재판을 담당하기 때문에, 소송 결과나 손해배상액을 훨씬 더 예측하기 쉽습니다. 불확실성이 낮으니, 양측 모두 합리적인 수준에서 합의점을 찾으려는 노력을 하게 됩니다.

Another key element is 'predictability.' European courts do not use juries; instead, cases are heard by highly specialized judges. This makes litigation outcomes and damage awards far more predictable. With less uncertainty, both sides are more inclined to find a reasonable middle ground for settlement.

특별한 장치: 영국의 'Part 36'
A Special Mechanism: The U.K.'s 'Part 36' Offer

특히 영국은 'Part 36'라는 세계에서 가장 강력한 합의 촉진 제도를 가지고 있습니다. 소송 중 한쪽이 합리적인 금액의 합의를 제안했는데 상대방이 거절하고, 나중에 재판에서 그 제안보다 못한 결과를 받게 되면 거절한 쪽이 상당한 페널티(추가 이자, 소송비용 가중 부담 등)를 물게 됩니다. 섣불리 합의를 거절하기 어렵게 만드는 아주 정교한 장치죠.

The U.K., in particular, has one of the world's most powerful settlement promotion tools: the 'Part 36' offer. If one party makes a reasonable settlement offer that the other side rejects, and the rejecting party later fails to achieve a better outcome at trial, they face significant penalties (such as enhanced interest and liability for higher costs). It’s a sophisticated mechanism that makes it difficult to refuse a reasonable offer lightly.

 

한국의 현주소: '비효율적 중간지대'의 딜레마
South Korea's Position: The 'Inefficient Middle Ground' Dilemma

그렇다면 우리나라는 어떨까요? 안타깝게도 한 연구에 따르면 한국은 미국과 유럽 모델의 강력한 합의 유인책 중 어느 것도 제대로 갖추지 못한 '비효율적 중간지대'에 위치할 가능성이 높다고 합니다.

So, where does South Korea stand? Unfortunately, research suggests that Korea is likely situated in an 'inefficient middle ground,' lacking the strong settlement incentives of either the American or European models.

우리나라도 유럽처럼 패소자비용부담 원칙을 채택하고는 있지만, 실제 소송비용에 훨씬 못 미치는 금액만 돌려받을 수 있도록 상한선이 정해져 있어 그 효과가 매우 약합니다. 그렇다고 미국처럼 소송 비용 자체가 천문학적이거나 손해배상액의 불확실성이 극심하지도 않아서, '비용과 공포'에 의한 합의 압력 또한 약한 편이죠. 결국 양쪽 모두 소송을 끝까지 끌고 가도 큰 부담이 없는 상황이 발생하기 쉽습니다.

While Korea has adopted a loser-pays principle similar to Europe's, its effect is severely weakened by a statutory cap that limits recoverable legal fees to an amount far below actual costs. At the same time, litigation is not astronomically expensive or unpredictable as in the U.S., so the settlement pressure from 'cost and fear' is also weak. This often creates a situation where neither party faces significant pressure to settle, even if they drag the case out to the very end.

주요 특징
Key Feature
미국
United States
유럽 (독일/영국)
Europe (Ger./U.K.)
대한민국
South Korea
핵심 합의 동인
Core Settlement Driver
비용과 공포
Cost and Fear
예측가능성과 책임
Predictability & Responsibility
상대적으로 약함
Relatively Weak
비용부담 원칙
Cost Allocation
각자 부담 (American Rule)
Each party pays its own
강력한 패소자 부담
Strong Loser-Pays
제한된 패소자 부담
Limited Loser-Pays
결과 예측가능성
Outcome Predictability
매우 낮음 (배심원제)
Very Low (Jury System)
매우 높음 (전문 판사)
Very High (Expert Judges)
중간-높음
Medium-High
공식 합의제안 절차
Formal Settlement Offer
약함 (Rule 68)
Weak (Rule 68)
매우 강함 (Part 36)
Very Strong (Part 36)
없음
None

 

대한민국을 위한 제언: 무엇을 바꿔야 할까?
Recommendations for South Korea: What Needs to Change?

그렇다면 어떻게 이 '비효율적 중간지대'에서 벗어날 수 있을까요? 전문가들은 두 가지 정책 대안을 제시합니다.

So, how can we escape this 'inefficient middle ground'? Experts propose two policy alternatives.

  1. 제언 1 (단기 보완): 변호사보수 현실화
    우선 패소 시 상대방에게 물어줘야 하는 변호사 보수 상한선을 현실에 맞게 대폭 상향 조정하는 것입니다. 이렇게 '패배에 대한 책임'을 강화하면, 당사자들이 소송을 보다 신중하게 여기고 합의에 나설 유인이 커질 수 있습니다.
    Recommendation 1 (Short-term Fix): Align Recoverable Legal Fees with Reality
    First, the cap on attorney's fees that the losing party must pay should be significantly raised to reflect actual costs. Strengthening the 'responsibility for losing' would encourage parties to approach litigation more cautiously and increase the incentive to settle.
  2. 제언 2 (중장기 혁신): 한국형 Part 36 도입
    더 근본적이고 강력한 해결책으로, 영국의 Part 36 제도를 우리 실정에 맞게 도입하는 것을 고려해볼 수 있습니다. 소송 중 합리적인 합의 제안을 거부했다가 재판에서 그보다 불리한 결과를 얻은 당사자에게 가중된 비용 부담 등 강력한 페널티를 부과하는 거죠.
    Recommendation 2 (Long-term Innovation): Introduce a 'Korean-Style Part 36'
    A more fundamental and powerful solution would be to adapt the U.K.'s Part 36 system for Korea. This would impose strong penalties, such as increased cost burdens, on a party that rejects a reasonable settlement offer and subsequently fails to achieve a better outcome at trial.
💡

특허소송 합의 제도 핵심 요약
Key Takeaways on Patent Settlement Systems

미국식 모델: 막대한 소송 비용과 예측 불가능한 결과라는 '공포'를 통해 합의를 유도합니다.
American Model: Induces settlement through the 'fear' of massive litigation costs and unpredictable outcomes.
유럽식 모델: 패소 시 상대 비용까지 부담하는 '책임'과 전문 판사를 통한 '예측가능성'으로 합의를 촉진합니다.
European Model: Promotes settlement through the 'responsibility' of a loser-pays system and the 'predictability' offered by expert judges.
한국의 현주소:
두 모델의 장점을 모두 놓친 '비효율적 중간지대'에 있어 합의 유인이 부족합니다.
Korea's Position: Stuck in an 'inefficient middle ground' that lacks the powerful settlement incentives of either model.
나아갈 길: 패소 책임을 강화하고, 합리적 제안을 거절할 때 불이익을 주는 '한국형 Part 36' 도입이 시급합니다.
The Path Forward: Strengthening liability for losers and introducing a 'Korean-style Part 36' to penalize the rejection of reasonable offers is crucial.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: 미국 특허소송은 왜 그렇게 비싼가요? / Why is U.S. patent litigation so expensive?
A: 재판 전 상대방의 모든 정보를 요구할 수 있는 '디스커버리' 제도 때문입니다. 이 과정에서 발생하는 변호사 및 전문가 비용이 천문학적인 수준에 이르기 때문에 소송 비용이 매우 높아집니다.

A: It's primarily due to the 'discovery' process, which allows parties to demand extensive information from each other before trial. The associated attorney and expert fees can become astronomical, driving up the overall cost of litigation.

Q: '패소자비용부담 원칙'이 무엇인가요? / What is the 'loser-pays principle'?
A: 소송에서 진 쪽(패소자)이 이긴 쪽(승소자)의 합리적인 소송 비용(변호사 보수 등)까지 부담하게 하는 원칙입니다. 이는 무모한 소송을 제기하거나 불합리하게 소송을 끄는 것을 막는 효과가 있습니다.

A: It's a principle where the party that loses the lawsuit must pay the reasonable legal costs (including attorney's fees) of the winning party. This discourages frivolous lawsuits and unreasonable delays.

Q: 영국의 'Part 36' 제도는 왜 효과적인가요? / Why is the U.K.'s 'Part 36' system so effective?
A: 합리적인 합의 제안을 거절했다가 재판에서 그보다 불리한 판결을 받으면, 제안을 거절한 쪽에게 가중된 소송비용과 이자 등 상당한 페널티를 부과하기 때문입니다. 이 때문에 당사자들은 합의 제안을 매우 신중하게 검토할 수밖에 없어 조기 합의를 촉진합니다.

A: Because it imposes significant financial penalties (like higher costs and interest) on a party that rejects a reasonable settlement offer and then fails to secure a more favorable judgment at trial. This forces parties to consider offers very carefully, thereby promoting early settlement.

Q: 한국 제도의 가장 큰 문제점은 무엇인가요? / What is the biggest problem with Korea's system?
A: 패소자비용부담 원칙이 있긴 하지만, 변호사 보수 인정 상한선이 너무 낮고, 손해배상 인정액이 적으며, 특허 무효율이 높은 경향이 더해져 실제 패소에 대한 부담이 크지 않다는 점입니다. 이로 인해 패소 가능성이 높은 쪽조차 합의 대신 소송을 끝까지 끌고 갈 유인이 생기는 '어중간한' 상태에 놓여있습니다.

A: Although a loser-pays principle exists, the real burden of losing is not significant. This is because the cap on recoverable attorney's fees is too low, damage awards tend to be small, and the patent invalidation rate is high. This creates an 'ambiguous' situation where even a party likely to lose has an incentive to drag out litigation rather than settle.

결국 특허 분쟁 해결 시스템의 효율성은 개별 기업의 문제를 넘어, 국가 전체의 혁신 역량과 직결됩니다. 불필요한 소송 비용을 줄이고 분쟁을 예측 가능하게 해결할 수 있는 환경이 조성될 때, 혁신의 가치는 더욱 빛을 발할 수 있을 것입니다. 단순한 비용 규칙 조정을 넘어, 당사자들의 합리적인 행동을 유도하는 정교한 제도 설계에 대한 더 많은 사회적 논의가 필요한 시점입니다. 여러분의 생각은 어떠신가요?

Ultimately, the efficiency of a patent dispute resolution system impacts more than just individual companies; it is directly linked to a nation's overall capacity for innovation. The value of innovation can truly shine only when we create an environment that reduces unnecessary litigation costs and allows for predictable dispute resolution. Now is the time for a broader social discussion on designing a sophisticated system that encourages rational behavior, moving beyond simple adjustments to cost rules. What are your thoughts?

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