[AI·소프트웨어] 강한 AI 특허 만들기 1편 — AI 특허는 등록이 아니라 입증에서 갈린다

강대환 대표변리사 · 작성 2026.11.12

AI 특허는 등록 가능성뿐 아니라 경쟁사의 실시를 입증할 수 있는지, 경쟁사가 쉽게 피할 수 있는지를 함께 따져야 합니다. 뷰노 사건과 해외 소송, 국내 AI 등록특허 400건을 통해 청구항을 설계할 때 확인할 기준을 살펴봅니다.

AI 특허를 출원할 때는 세 가지를 함께 따져야 합니다. 특허를 받을 수 있는가, 경쟁사가 실제로 쓰는지 확인할 수 있는가, 경쟁사가 그 구성을 쉽게 피할 수 있는가. 등록은 첫째 질문에 대한 답일 뿐입니다. 특허가 경쟁사를 막는 힘은 나머지 두 질문에서 나옵니다.

뷰노 사건이 그 차이를 보여 줍니다. 뷰노의 AI 특허는 2025년 특허심판원의 무효심판을 버텼지만 2026년 7월 침해소송 1심에서 졌고, 다툼의 중심에는 경쟁 제품의 AI 모델 구조가 있었습니다. 무효심판에서 받은 심결도 9월 특허법원에서 취소됐습니다. 이 글은 이 사건과 해외 소송 네 건, 국내 AI 등록특허 400건의 청구항 1로 세 질문을 살펴봅니다. 400건 가운데 AI를 입력과 출력, 결과의 활용으로 적어 경쟁 제품에서 확인하기 쉬운 청구항은 4건 중 1건이었습니다. 결론부터 말씀드리면 해법은 네 단계입니다.

청구항을 쓰기 전에, 청구항과 맞대 볼 경쟁 제품을 먼저 상정합니다.

경쟁 제품에서 보이지 않는 구성은 종속항이나 영업비밀로 보호합니다.

경쟁사가 같은 서비스를 하려면 거칠 수밖에 없는 구성을 독립항에 기재합니다.

경쟁사의 실시제품을 커버하도록 독립항을 만듭니다.

1. 뷰노 사건: 무효심판은 버텼는데 침해소송에서는 왜 졌나

무엇을 두고 다퉜나. 뷰노의 딥카스와 에이아이트릭스의 바이탈케어는 입원 환자의 활력징후로 심정지 같은 위급 상황을 미리 알려 주는 AI입니다. 딥카스는 혈압, 맥박, 호흡, 체온 같은 활력징후와 나이를 보고, 바이탈케어는 혈액검사 11종을 더해 19종의 데이터를 봅니다. 2025년 3월 보도 기준으로 각각 110여 곳과 90여 곳의 병원이 쓰는 경쟁 제품입니다(데일리메디, 2025.3). 뷰노는 2023년 12월 바이탈케어가 자기 특허 두 건을 침해했다며 소송을 냈고, 에이아이트릭스는 두 특허에 무효심판으로 맞섰습니다(표 1).

표 1 | 뷰노 사건의 흐름

자료: 등록공보, 데일리메디(2025.3, 2026.7), 녹색경제신문·머니투데이(2026.10.19)

특허는 무엇을 청구했나. 핵심 특허(10-1841222)의 청구항 1은 환자의 생체 신호를 받아 환자 개인에 맞게 바꾼 뒤, 기계 학습 모델로 일정 시간 안에 치명적 증상이 생길지 예측해 알리는 방법입니다. 특허의 핵심은 모델의 짜임에 있습니다. 첫째 신경망(순환신경망)이 시간에 따라 바뀌는 신호를 읽어 ‘분석 정보’를 만들고, 따로 둔 둘째 신경망이 그 분석 정보를 받아 발생 확률을 계산한다고 적었습니다(아래 그림).

뷰노 핵심 특허 청구항 1의 구조와 경쟁 제품에서 보이는 것 · 자료: 등록공보 청구항 1, 인트로 정리

그림에서 보듯 경쟁 제품 밖에서 보이는 것은 양 끝, 곧 어떤 생체 신호를 쓰는지와 위험도를 어떻게 알리는지뿐입니다. 특허를 특허로 만든 가운데 부분은 모두 소프트웨어 안에 있습니다.

무효심판과 침해소송은 다른 것을 봅니다. 무효심판은 청구항을 그 전에 알려진 기술(선행기술)과 견줘 특허를 받을 만한지 따집니다. 문서와 문서를 견주는 일입니다. 침해소송은 청구항을 경쟁 제품과 견줘 청구항의 구성이 그 제품에 모두 있는지 따집니다. 이번에는 경쟁 제품 안에 무엇이 있는지를 증명해야 합니다. 그래서 같은 청구항이 무효심판은 넘고도 침해소송에서는 막힐 수 있습니다.

결과. 침해소송에서 뷰노는 바이탈케어가 순환신경망 기반으로 심정지와 패혈증을 조기 예측한다며 침해를 주장했고, 에이아이트릭스는 두 제품의 데이터 종류와 모델 구조가 다르다고 맞섰습니다(데일리메디, 2026.7). 2026년 7월 9일 1심 법원은 뷰노의 청구를 모두 기각했습니다. 보도에 따르면 두 제품이 분석하는 데이터 종류와 AI 모델 구조 등의 차이가 근거였습니다(녹색경제신문, 2026.10.19). 뷰노는 항소했고, 9월에는 특허법원이 핵심 특허를 유효로 본 심결마저 취소했습니다(머니투데이, 2026.10.19). 결론은 아직 나지 않았습니다.

교훈. 판결문이 공개되지 않아 법원이 모델 구조의 차이를 어떻게 확인했는지는 알 수 없습니다. 다만 다툼의 중심에 경쟁 제품의 모델 구조가 있었던 것은 분명합니다. 모델 안의 구조로 특허를 받으면, 소송에서도 경쟁사의 모델 안을 들여다봐야 합니다. 같은 발명이라면 저는 예측 결과에 따라 의료진에게 어떤 조치를 안내하는지처럼 화면과 알림으로 확인되는 구성을 독립항에 기재하고, 두 신경망 구조는 종속항으로 받치는 쪽을 검토하겠습니다.

2. AI 특허가 치르는 세 번의 시험

뷰노 특허가 걸어온 길에는 AI 특허가 치르는 세 번의 시험이 다 들어 있습니다. 심사를 거쳐 등록되고, 무효 공방을 버티고, 침해소송에서 경쟁 제품에 그 구성이 있음을 보여 줘야 합니다. 글머리의 첫째 질문은 앞의 두 시험에서, 둘째와 셋째 질문은 마지막 시험에서 답이 납니다.

앞의 두 시험은 선행기술과의 차이를 묻습니다. 지식재산처의 AI 발명 심사 기준은 AI를 구체적으로 적지 않으면 공지된 AI를 단순히 쓴 것으로 보고, AI가 낸 결과를 어떻게 쓰는지 구체화해 더 나은 효과를 내면 진보성을 인정할 수 있다고 합니다. 그런데 실제 등록 과정에서는 모델 내부로 한정하는 일이 많습니다. 제가 출원공개 뒤 등록된 국내 AI 특허 45건을 예비로 비교해 보니, 청구항 1이 바뀐 38건에서 덧붙은 한정의 47%가 학습 방식이나 학습 데이터 같은 모델 내부였고 결과의 쓰임으로 한정한 것은 11%였습니다.

셋째 시험에서는 이 한정이 짐이 됩니다. 침해가 되려면 청구항의 구성이 경쟁 제품에 모두 있어야 하고(구성요소 완비의 원칙. 균등한 구성도 포함됩니다), 그 증명은 특허권자의 몫입니다. 한국에는 미국식 증거개시가 없고, 특허법의 구체적 행위태양 제시 의무(제126조의2)와 자료제출명령(제132조)도 특허권자가 무엇을 내라고 할지 짚어야 움직입니다.

3. 해외 AI 특허 소송 네 건은 어디서 갈렸나

해외 소송 네 건도 같은 시험으로 읽을 수 있습니다(표 2). 사건마다 자세한 내용은 이어지는 글에서 다룹니다.

표 2 | 해외 AI 특허 소송 네 건

자료: 각 사건의 판결, 소장, 보도, 2026년 11월 확인

Recentive는 첫째 시험인 특허 적격성에서 멈췄습니다. Xiao-i와 VB Assets는 청구항의 구성 하나하나를 경쟁 제품에서 보여 줄 수 있는지에서 갈렸고, HeartFlow는 판단에 앞서 공개된 제품 자료로 소송을 시작한 사례입니다. 네 사건 모두 등록만으로는 답이 되지 않는다는 점을 보여 줍니다.

4. 국내 AI 등록특허 400건의 청구항 1을 다섯 유형으로 나누면

그렇다면 국내 AI 등록특허는 어느 쪽에 가까울까요. 400건의 청구항 1을 AI를 어떻게 적었는지에 따라 다섯 유형으로 나눴습니다(아래 그림). 뷰노 특허처럼 신경망의 구조를 적은 청구항은 5유형(구조형)입니다.

자료: 국내 등록공보(G06N, 2019~2022 출원) 400건, 인트로 판독 · 2026년 11월

같은 발명으로 보면 차이가 잘 보입니다. 매장 카메라로 진열대의 빈 칸(결품)을 찾아 직원에게 알리는 AI를 예로, 유형마다 청구항 1과 세 시험의 결과를 정리했습니다(표 3).

표 3 | 다섯 유형의 장단점: 같은 발명(진열대 결품 감지 AI)의 청구항 1로 본 세 시험

자료: 유리·보통·불리는 특허권자 쪽에서 본 평가이고, 실제 심사 결과는 선행기술에 따라 달라짐

표의 색이 말해 주듯, 심사에 유리한 4·5유형은 입증과 회피에서 불리하고, 입증과 회피에 유리한 1~3유형은 심사가 관건입니다. 그래서 독립항에는 서비스가 반드시 거치는 출력(보충 지시)과 그 출력에 기술적 근거를 주는 입력(칸마다 등록된 상품 정보)을 기재하고, 구조와 학습, 세부 규칙은 종속항으로 쌓습니다. 표본은 특허 검색 데이터베이스의 국내 AI 등록특허(G06N, 2019~2022년 출원) 21,218건에서 해마다 7월 말~8월 출원분 100건씩을 연속으로 고른 400건이며, 무작위 표본은 아닙니다. 판독 기준과 출원인별 차이는 3편에서 다룹니다.

5. 울타리는 경쟁사의 마당에

저는 AI 청구항을 쓰기 전에 “경쟁사 제품을 보고 이 구성을 확인할 수 있는가”를 먼저 묻습니다. 이 질문을 작업 순서로 풀면 글머리의 네 단계가 됩니다.

1단계, 경쟁 제품을 먼저 상정합니다. 청구항 초안의 구성마다 상정한 제품의 어디에서 확인할지 적습니다. 화면과 알림, API 문서, 사용 설명서, 인허가 자료, 논문, 직접 써 보는 블랙박스 시험이 확인할 곳입니다. 뷰노 특허로 이렇게 따져 봤다면 두 신경망을 확인할 곳은 하나도 적지 못했을 것입니다.

2단계, 확인할 곳이 없는 구성은 종속항이나 영업비밀로 보호합니다. 보이지 않는 구성은 진보성 거절이나 무효심판에서 물러설 자리로 종속항에 쌓아 둡니다. 다만 명세서에는 기술자가 실시할 수 있을 만큼 적어야 하므로, 영업비밀로 남길 수 있는 것은 그 선을 넘는 노하우 정도입니다.

3단계, 피할 수 없는 구성을 고릅니다. 보인다고 다 되는 것은 아닙니다. 경쟁사가 같은 서비스를 하려면 거칠 수밖에 없는 구성, 대개 결과가 사용자에게 건너가는 단계를 독립항에 기재합니다. 저도 진보성 거절을 넘으려고 판단 결과에 따른 작업 지시를 더한 청구항이, 등록 뒤 나온 비슷한 서비스들이 모두 거치는 단계여서 가장 강한 한정이 된 일을 겪었습니다.

4단계, 경쟁사의 실시제품을 커버하도록 독립항을 만듭니다. 학습 방법은 학습시키는 회사의 실시를, 추론 방법은 서비스를 운영하는 회사의 실시를, 장치는 만들어 파는 회사의 제품을, 기록매체에 저장된 프로그램은 소프트웨어 공급사의 제품을 커버합니다. 표본 400건에서 독립항이 하나뿐인 특허는 32%였습니다.

이 연재는 네 단계를 차례로 풀어 갑니다.

2편 「한정하되, 경쟁사가 피할 수 없는 구성으로」: 진보성 거절을 받았을 때 무엇으로 한정할 것인가

3편 「학습이 아니라 추론을 청구한다」: 청구항의 종류마다 커버하는 실시 주체가 다르다

4편 「입증할 수 있게 쓴다」: 밖에서 보이는 것과 보이지 않는 것, 그리고 국내 입증 제도의 현재

5편 「‘AI를 새 분야에 썼다’로는 부족하다」: 특허성은 명세서의 기술적 구체성에서 얻는다

6편 「한 건이 아니라 층으로, 그리고 시간으로」: 독립항과 종속항, 분할출원과 계속출원

울타리는 넓이보다 자리가 먼저입니다. 경쟁사의 서버 안이 아니라, 경쟁사의 제품이 고객을 만나는 마당에 쳐야 합니다. 강한 AI 특허의 다른 이름은 보이는 울타리입니다.

글 | 강대환 대표변리사

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