AI특허, 알고리즘과 데이터는 어디까지 보호될까?
AI 기술이 산업 전반을 바꾸고 있지만, 막상 AI특허를 준비하려고 하면 모두 비슷한 고민에 부딪힙니다.
“딥러닝 모델 구조도 특허가 되나요?”
“데이터가 핵심 경쟁력인데, 이건 특허로 보호가 안 되나요?”
“AI는 소프트웨어라서 특허가 어렵다고 들었는데요…”
실제로 AI특허는 전통적인 기계·전자 발명과는 접근 방식이 다릅니다.
특허청이 보는 기준도, 개발자들이 생각하는 “멋진 모델”의 기준과는 꽤 다릅니다.
핵심은 한 가지입니다.
“수학적 계산”에 머무는지,
아니면 현실 세계의 “기술적 효과”를 만들어내는지
이 지점을 넘는 순간, 알고리즘과 데이터 처리 기술은 충분히 AI특허로 보호될 수 있습니다.
이 글에서는 그 기준과 실무 전략을 최대한 쉽고 구체적으로 정리해 보겠습니다.
1. AI특허의 기본 원칙: 알고리즘 그 자체는 특허가 아니다
먼저 짚고 넘어가야 할 원칙이 있습니다.
손실 함수 설계
신경망 레이어 구조
최적화 기법(Optimizer)
벡터·행렬 연산 방식
이런 것들은 모두 “수학적·논리적 구조”에 해당합니다.
이 상태 그대로는 특허법상 보호받기 어렵습니다.
특허법은 원칙적으로
“자연법칙을 이용한 기술적 사상”
을 보호 대상(발명)으로 보고,
단순한 수학 공식, 논리 규칙, 아이디어 수준의 내용은
“추상적 사상”으로 보아 특허 대상에서 제외합니다.
그래서 “우리 모델은 구조가 특별하다”는 말만으로는
AI특허를 받기 어렵습니다.
2. 언제 알고리즘이 ‘특허가 되는 기술’로 인정될까?
그렇다고 해서 AI 알고리즘이 전혀 특허가 안 되는 것은 아닙니다.
실무에서는 AI 관련 특허가 꾸준히 등록되고 있고,
기업 간 분쟁에서도 AI특허가 심심치 않게 등장합니다.
차이는 한 가지입니다.
“알고리즘 그 자체가 아니라,
그 알고리즘이 어디에 어떻게 적용되었는가”
기술적 목적이 분명한 경우
특허청은 다음과 같이 구체적인 기술적 목적과 연결된 AI 발명은
기술로 인정하는 경향이 강합니다.
자율주행 차량에서 센서 인식 오류를 줄이는 딥러닝 모델
공장 설비의 고장을 조기 예측하는 이상 탐지 알고리즘
네트워크 통신에서 트래픽·자원 사용량을 줄이는 학습/추론 방식
CT·MRI 영상에서 병변 탐지 정확도를 향상시키는 분류 모델
로봇 제어에서 경로 계획을 최적화하는 강화학습 정책
즉,
“이런 구조의 딥러닝 모델입니다” → 특허 가능성 낮음
“이 모델을 이용해 ○○ 장치의 인식 오류를 △% 줄입니다” → AI특허 가능성↑
정리하면
알고리즘 자체: 수학·논리 → 특허 X
알고리즘 + 특정 기술 분야에의 적용 + 구체적 효과 → 특허 O
3. 데이터는 특허로 보호되지 않는다… 하지만 ‘데이터 처리 기술’은 보호된다
AI에서는 “데이터” 자체가 가장 큰 자산입니다.
그렇다면 데이터 그 자체도 AI특허로 보호될 수 있을까요?
정답은 아니오에 가깝습니다.
이미지·음성·텍스트 데이터셋
센서 로그 모음
의료 진료 기록 집합
사용자 행동 패턴 데이터
이런 것들은 특허법상 “기술”이라기보다 “정보·콘텐츠”에 가깝고,
보통은 저작권·영업비밀·계약의 영역에서 다뤄집니다.
하지만 여기서 놓치면 안 되는 포인트가 있습니다.
데이터 자체는 특허가 안 되지만,
데이터를 다루는 “방식”은 충분히 특허가 된다.
특허가 가능한 “데이터 관련 AI 기술” 예시
데이터 라벨링을 자동화하는 클러스터링·의사결정 알고리즘
학습 성능을 높이기 위한 데이터 샘플링·증강 전략
의료 영상에서 특정 부위를 추출하기 위한 전처리 파이프라인
대규모 로그 데이터에서 잡음을 제거하는 노이즈 필터링 방식
데이터 비대칭 문제(class imbalance)를 해결하기 위한 리샘플링 알고리즘
즉,
데이터 목록 → 특허 X
데이터 구조·전처리·증강·라벨링을 위한 기술 → AI특허 가능성 O
4. AI특허의 핵심: “기술적 효과”를 얼마나 구체적으로 보여줄 수 있는가
AI 발명 심사에서 가장 큰 승부처는 “기술적 효과 설명”입니다.
다른 분야보다 수치·비교 데이터가 훨씬 중요하게 작용합니다.
심사관이 좋아하는 효과 설명 방식
다음과 같이 정량적·비교 가능한 표현은
AI특허 심사에서 설득력이 매우 높습니다.
“기존 알고리즘 대비 탐지 정확도 9% 향상”
“동일 하드웨어에서 처리 속도 1.3배 증가”
“추론 시 연산량 17% 감소”
“오진률 5% 이상 감소”
“메모리 사용량 30% 절감”
이때 중요한 건 “얼마나 멋진 개념인가”가 아니라,
“기존 대비 얼마나 나아졌는지”를 수치로 보여주는 것입니다.
AI특허의 공식
알고리즘 구조
데이터 처리 방식
정량적 기술적 효과
= AI특허 등록 가능성 대폭 상승
5. 특허청이 AI 발명을 심사할 때의 실제 흐름
AI 기술이라고 해서, 심사 방식이 완전히 따로 있는 것은 아닙니다.
다만, “추상적인 아이디어를 얼마나 기술적으로 끌어내렸는지”를 더 엄격하게 봅니다.
1단계. 문제 정의가 명확한가?
예를 들어,
학습 시간이 너무 오래 걸린다
센서 인식 오류가 잦다
데이터 비대칭 때문에 모델이 한쪽으로 치우친다
네트워크 리소스가 과다 소모된다
와 같은 기술적 문제가 명확히 정의되어야 합니다.
2단계. 해결 수단(구조)이 구체적인가?
새로운 레이어 구조, 결합 방식
전처리·후처리 파이프라인 구성
경량화·프루닝·지연 최적화 기법
특정 하드웨어 구조(GPU/TPU/엣지 디바이스)에 최적화된 알고리즘
즉, “그냥 AI를 쓴다”가 아니라
“어떤 구조로, 어떤 순서로, 어떤 방식으로 처리하는지”가 드러나야 합니다.
3단계. 기술적 효과가 실제로 입증되는가?
정확도 / 재현율 / F1 score 향상
지연 시간 감소
연산 비용 절감
네트워크 자원/메모리 사용량 감소
장애·오류 발생률 감소
“좋아졌다”가 아니라
“얼마나, 어떤 측면에서, 어느 정도 좋아졌는지”를
수치와 비교 실험으로 보여줄수록 AI특허 등록 가능성이 올라갑니다.\
6. AI특허를 준비할 때 꼭 점검해야 할 체크리스트
AI 기술을 개발 중이라면, 다음 항목들을 한 번씩 점검해 보시는 걸 추천드립니다.
✅ 1) 우리 기술의 “기술적 문제”는 무엇인가?
단순 편의성인가,
아니면 속도·정확도·안정성·자원 효율 같은 기술적 개선인가?
✅ 2) 기존 방식(선행기술)과 비교했을 때 무엇이 다른가?
기존 논문·특허·오픈소스 모델과 구조가 어떻게 다른지
처리 과정 흐름, 파이프라인 구성이 어떻게 바뀌었는지
✅ 3) 데이터 처리 측면에서 차별점은 무엇인가?
전처리/후처리 방식
라벨링/클리닝/샘플링/증강 전략
특정 도메인(의료·제조·로보틱스 등)에 특화된 규칙
✅ 4) 기술적 효과를 입증할 수 있는 수치가 있는가?
기존 대비 정확도/속도/리소스 사용량/에러율 변화
실험 환경, 데이터셋, 평가 방법이 명확한지
✅ 5) 향후 미국/유럽 출원까지 고려할 계획이 있는가?
국내만이 아니라 해외 주요 국가 출원을 고려한다면
처음부터 글로벌 심사 기준을 염두에 둔 명세서 설계가 필요합니다.
7. 실무에서 자주 나오는 AI특허 관련 질문들
Q1. “학습 데이터셋 자체”는 AI특허로 보호되나요?
일반적으로 데이터셋 그 자체는 특허보다는 저작권·영업비밀의 영역입니다.
하지만,
데이터 구조 설계
노이즈 제거 알고리즘
도메인 특화 전처리 파이프라인
과 같이 데이터를 다루는 기술은 AI특허로 검토할 수 있습니다.
Q2. AI가 만든 결과물(이미지·텍스트)은 특허 대상이 될 수 있나요?
AI가 생성한 결과물은 보통 저작권·콘텐츠 이슈에 가깝고,
특허는 “결과물”이 아니라 이를 만들어내는 **기술(모델·처리 방법)**이 대상입니다.
다만, AI를 이용한 새로운 제조방법·제어방법·진단방법 등은
환경에 따라 특허로 검토될 수 있습니다.
Q3. “AI가 발명자”가 될 수 있나요?
현 시점 다수 국가에서는 발명자는 자연인(인간)이어야 한다는 입장이며,
AI 자체를 발명자로 인정하지 않습니다.
실무에서는
AI 개발자
모델 설계자
문제 정의 및 해결 구조를 제안한 연구자
등이 발명자로 기재되는 것이 일반적입니다.
8. AI특허 전략: “명세서 설계”가 절반 이상을 결정한다
AI 기술은 구조 자체가 추상적인 경우가 많아,
명세서를 어떻게 쓰느냐에 따라 권리범위가 극단적으로 달라지는 분야입니다.
전략적으로 유효한 접근
모델 구조만이 아니라 전체 시스템 흐름을 함께 청구
입력 데이터를 어떻게 처리하고
어떤 모듈을 거쳐
어떤 출력/효과를 내는지까지 설계
방법 + 장치 + 기록매체를 함께 청구
“방법” 특허뿐만 아니라
서버/단말/시스템,
프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체 청구항까지 준비하면
→ 침해 판단과 집행이 쉬워집니다.
데이터 처리 + 모델 구조를 묶은 다층 보호
전처리 → 학습 → 추론 → 후처리
전체 파이프라인 중 핵심 구간을 골라 여러 청구항으로 나누어 보호
해외 주요국(특히 미국·유럽) 심사 경향을 고려한 설계
단순 “비즈니스 로직 + AI” 형태는 거절될 가능성이 높고
실제 하드웨어·네트워크·센서 등과의 연계를 강조할수록 유리
마무리: AI특허는 “기술을 어떻게 설명하느냐”의 싸움이다
지금까지 정리한 내용을 한 줄로 정리하면 다음과 같습니다.
알고리즘 그 자체는 특허가 되기 어렵지만,
현실의 기술적 문제를 해결하는 구조로 구체화되면 AI특허로 충분히 보호 가능하다.데이터 그 자체는 보호 대상이 아니지만,
데이터를 처리·정제·구조화·활용하는 기술적 수단은 좋은 특허 자원이 된다.정량적·기술적 효과를 얼마나 설득력 있게 설명하는지가
AI특허 등록 가능성을 좌우한다.초기 개발 단계에서부터
“이 부분은 AI특허로 가져갈 수 있을까?”를 체크하면서 설계하면
나중에 경쟁사가 따라오기 훨씬 어려운 기술 포트폴리오를 만들 수 있다.
AI 기술이 고도화될수록,
“얼마나 뛰어난 모델인가” 못지않게 중요한 것이
“얼마나 치밀하게 IP 전략을 설계했는가”입니다.
앞으로 AI특허를 준비하시거나,
이미 개발된 모델·서비스의 특허 가능성을 점검하고 싶다면,
위 체크리스트를 기준으로 기술·데이터·효과를 한 번 정리해 보시는 것을 추천드립니다.
그다음 단계에서 전문가와 함께 구조·효과·청구항을 다듬으면
훨씬 강한 AI특허 포트폴리오를 설계할 수 있습니다.
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