AI 기반 선행기술조사 방법론: 출원·OA·무효까지의 실무 적용

출원, OA 대응, 소극적 권리범위확인, 무효심판, 분쟁 가능성 평가까지 조사 품질이 곧 전략 품질을 결정합니다. 문제는 ‘얼마나 많이 찾았느냐’가 아니라, 빠르고 놓치지 않으며 판단에 즉시 쓸 수 있도록 정리하느냐에 있습니다. 이 글은 변리사, 실무자, 기업 연구기관 자문 인력을 위한 실무형 방법론을 다루며, AI 보조 도구를 활용한 효율적인 흐름을 제안합니다.

1. 선행기술조사가 늘 어려운 이유

1-1. 검색 범위 설정의 딜레마

조사의 출발점은 결국 ‘얼마나 넓게, 어디까지 볼 것인가’입니다. IPC/CPC, 키워드, 시맨틱 쿼리를 어떻게 조합하느냐에 따라 결과의 밀도가 달라집니다. 초기에 경계를 잘못 잡으면 이후에 아무리 정교하게 분석해도 놓치는 부분이 발생합니다. 결국 적정 폭의 초기 탐색 후 의미 있는 후보군에 집중하는 구조가 필요합니다.

1-2. 실무적 압박

 의견서나 무효 심판서의 설득력은 “이보다 더 나은 선행기술은 없는가”라는 질문에 의해 시험됩니다. 실무자는 늘 시간과 예산의 한계 속에서 표현이 다른 유사 기술을 모두 포착해야 한다는 압박을 받으며, 이는 방어적인 차원의 과도한 문헌 검토로 이어지곤 합니다.

2. 기존 선행기술조사의 한계

2-1. 검색의 공백

키워드와 분류 중심의 검색은 단순하지만 동의어, 완곡 표현, 신조어에 취약합니다. 

2-2. 비정형 정보 포착의 어려움

특허 명세서는 전략적 문서입니다. 동일한 기능이라도 상위 개념으로 일반화하거나 실시예에서만 우회적으로 서술하는 경우가 많습니다. 

2-3. 과도한 정리 시간

실무에서 진정으로 시간이 소모되는 구간은 ‘찾기’보다 ‘비교와 정리’입니다. 수십 건의 문헌을 청구항별로 대조하고 표를 작성하는 데 1~2주 이상의 인력이 투입되기도 하며, 그 사이 새로운 공보가 추가되어 조사 결과의 신선도가 떨어지기도 합니다.

3. AI 기반 선행기술조사의 보완 영역

3-1. 시맨틱 검색의 활용

AI는 의미 기반 임베딩을 통해 단어가 일치하지 않더라도 기능과 효과 면에서 유사한 기술을 찾아냅니다. 비정형 요소까지 인덱싱하여 기존 방식으로는 잡기 어려웠던 주변 기술까지 탐색 반경에 포함함으로써 리콜(누락 최소화)을 극대화합니다.

3-2. 자동 요약 및 비교

후보 문헌을 청구항 요소별 스니펫으로 자동 정리하고 근거 위치를 표시하면 대조 작업 속도가 비약적으로 빨라집니다. 조사자는 단순 정리 작업에서 벗어나 신규성, 진보성 판단과 같은 판단 중심 업무에 집중할 수 있습니다.

3-3. 판단 보조 도구

 AI는 결정을 내리는 주체가 아니라 결정을 돕는 재료를 제공합니다. 유사도 기반 클러스터링이나 구성 요소 결합 가능성 힌트를 제시하며, 인용 가능한 구체적 근거를 함께 해당 근거에 하이라이트 제공하여 설득력을 담보해 줍니다.

4. 기존 방식 vs AI 기반 방식 비교

검색보다 중요한 것은 ‘판단’입니다

좋은 조사는 단순히 많이 찾는 것이 아니라, 증거를 얼마나 빠르게 비교 가능한 형태로 배열하느냐에 달려 있습니다. 폭넓은 탐색과 정밀한 대조가 함께 작동할 때 조사의 품질은 향상됩니다.

Wissly(위슬리)를 활용하면 대량의 문헌을 빠르게 정제하고 판단 구조를 자동으로 확보할 수 있습니다. 이를 통해 출원부터 무효까지 전 구간에서 조사 시간은 단축하고, 판단의 깊이는 더하는 실무 혁신이 가능해집니다.

실무 방법론의 핵심은 더 많은 검색창을 띄우는 것이 아니라, 더 나은 정리 구조를 통해 전문적인 판단 시간을 충분히 확보하는 것에 있습니다. Wissly(위슬리)는 기술 파악부터 보고서 작성까지 이어지는 번거로운 반복 작업을 지능적으로 보조하여, 전문가가 본연의 전략 수립에 집중할 수 있도록 돕습니다.

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