인공지능 미국 특허 출원 시 주의사항 (USC 101)

Jul 12. 2025

안녕하세요. 더클라쎄 특허법률사무소 정혜윤 변리사입니다.

인공지능 기술에 대한 특허 출원이 급격히 늘어나기 시작한 시점이 바로 2018년으로, 벌써 7년의 시간이 흘렀습니다. 이렇게 인공지능 기술의 특허 출원이 많아지고 특허청에서도 심사사례가 많이 쌓이면서, 특허청의 심사 기준도 상당히 많이 바뀌었습니다. 예를 들어, 과거에는 인공지능에 대한 상세 내용이 뒷받침되지 않더라도 유효한 발명으로 인정이 되었으나, 최근에는 모델의 구조/학습방법 등 상세 내용이 들어가야지만 유효한 인공지능 발명으로 취급되고 있습니다.

이와 같이 인공지능 발명에 대한 특허청에서의 심사 기준이 계속 바뀌고 있습니다. 특히, 인공지능 기술의 가장 선두주자라고 하는 미국에서 인공지능 발명에 대한 기준도 가장 먼저 정립되고 있습니다. 미국 특허청에서 인공지능 발명의 심사 기준이 만들어지면, 한국 특허청에서도 그에 따른 기준을 적용하고 있는 추세입니다.

이번 칼럼에서는 인공지능 기술 특허를 미국에 출원할 때 주의해야 할 사항들에 대해 알아보도록 하겠습니다.

특허 적격성 문제: Patent Eligible U.S.C. 101

미국에서 AI 특허를 출원할 때 가장 큰 난관 중 하나는 바로 '특허적격성(Patent Eligibility)'을 인정받는 것입니다. 이는 미국 특허법 §101에 명시된 요건으로, 자연 현상, 추상적 아이디어, 자연법칙 등은 특허 대상에서 제외된다는 원칙입니다.

1. AI 관련 발명, 기존 소프트웨어 특허와 동일한 기준 적용

일반적으로 AI 관련 발명은 다른 소프트웨어 발명과 동일한 기준이 적용됩니다. 즉, 발명이 공정(process), 기계(machine), 제조물(manufacture), 조성물(composition of matter) 중 하나에 해당해야 합니다. 그리고, 특히 주의해야 할 사항이 바로 신호 전송의 형태와 Software per se입니다.

신호 전송: 청구항이 신호 전송의 형태를 포함하고 있다면, 'A non-transitory computer readable storage medium(비일시적인 컴퓨터 판독 가능 저장 매체)'를 명시해야 합니다. 즉, 'Transitory forms of signal transmission'로 표현하면 이는 §101에 의해 거절될 수 있습니다.

Software per se (미국 특허 심사 규정 MPEP 2106.03): 발명이 물리적으로 손으로 만질 수 있는 제품에 구체화되지 않은 단순 정보는 특허가 되지 않음을 규정하고 있으며, 컴퓨터 프로그램 자체는 특허가 되지 않음을 규정하고 있습니다. 예를 들어, 'A convolution neural network comprising ~', 'A software configure to ~', 'A module configure to ~'이라고 기재된 청구항이 있다면, 이는 소프트웨어 자체로 보며 하드웨어와 결합되지 않은 상태이기 때문에 Software per se(소프트웨어 그 자체) 규정에 해당되며 거절 대상이 됩니다.

2. 추상적인 아이디어에 대해서는 등록 불가

인공지능(AI) 발명은 그 특성상 '추상적 아이디어'에 해당할 가능성이 높아 미국 특허청(USPTO)의 심사 과정에서 §101 조항에 따라 거절될 확률이 높습니다.

AI 발명에서 주로 문제가 되는 추상적 아이디어는 다음 세 가지로 분류됩니다.

수학적 개념 (Mathematical concepts): 수학 공식, 수학적 계산 등

인간의 활동을 조직화하는 특정 방법 (Certain methods of organizing human activity): 기본적인 경제 원칙, 상업적/법적 상호작용, 개인행동이나 관계 관리 등

정신적 과정 (Mental processes): 인간의 정신 안에서 수행될 수 있는 개념들

위 거절 이유에 대한 대응 방안은 통상적으로 아래와 같습니다.

수학적 개념: 발명이 수학적 개념에 '기반'하거나 '포함'하는 것일 뿐, 수학적 개념 자체를 권리범위로 주장하는 것이 아니라는 점을 의견서를 통해 주장할 수 있습니다. 이때, 수학식은 청구항에서 삭제하는 보정을 수행해야 합니다. 예를 들어, 비수학적인 데이터 처리 단계를 추가하거나, 수학식으로 표현된 것을 말로서 풀어서 설명할 수 있습니다. 수학식을 삭제하는 보정을 통해 해당 거절 이유는 상대적으로 쉽게 거절 이유 극복이 가능합니다.

인간 활동 조직화: 발명이 세 가지 하위 그룹(기본 경제 원칙, 상업/법률, 개인행동 관리) 중 어디에도 속하지 않는다고 주장할 수 있습니다. 특히, 발명을 광범위하게 설명하면서 'advertisements', 'token', 'coupons', 'contracts'와 같이 상업적 상호작용을 직접적으로 나타내는 용어 사용을 최소화하는 것이 좋습니다. 다만, 경험적으로 살펴보면 인간 활동 조직화와 관련된 거절 이유가 나왔을 때, 이에 대한 극복은 쉽지 않은 편입니다. 즉, 위와 같은 단어는 청구항에 사용할 때 매우 주의해야 하며 'data'로 변경하여 청구항을 기재하는 것이 좋습니다.

정신적 과정: 인간의 정신으로는 실질적으로 수행할 수 없는 단계를 포함시켜야만 합니다. 예를 들어, GPS 신호 처리, 네트워크 패킷 모니터링, 데이터 암호화, 하프톤 이미지 렌더링 등은 인간의 정신만으로는 불가능한 영역입니다. 또한, 알고리즘의 적용을 통해 기술을 어떻게 효과적으로 개선할 수 있는지(e.g., offloading resources for processing objects)를 강조하는 것이 효과적입니다. 해당 거절 이유도 인간 활동 조직화와 같이 거절 이유가 통지되었을 때 극복이 쉽지 않은 편입니다. 출원 시부터 mental processes가 아닌 기술적인 요소들이 분명히 포함되어 있다는 점을 반드시 기재할 필요가 있습니다.

3. 추상적인 아이디어를 포함하더라도 Practical Application으로 통합하는 추가 요소를 포함할 경우 등록 가능

청구항이 추상적 아이디어를 포함하더라도, 그것이 특정 기술에 실용적으로 적용됨을 보이면 특허 적격성을 인정받을 수 있습니다.

아래 예시가 Practical Application에 해당합니다.

컴퓨터 기능의 개선 또는 다른 기술 분야(예: 데이터베이스, 영화 산업, 신약 개발)의 개선

질병이나 의학적 상태에 대한 특정 치료 또는 예방법을 수행하기 위한 적용

일반적인 컴퓨터가 아닌 '특정 기계(particular machine)' 또는 제조물로 구현

특정 물품을 다른 상태나 사물로 '변형(transformation)' 또는 '감소(reduction)' 시키는 것 (단순히 '적용'이라는 단어를 쓰거나, 해결 과제와 무관한 활동을 추가하는 것만으로는 불충분)

그리고, Practical Application이라는 점을 인정받기 위해서는 아래 내용들을 출원 명세서에 기재해 놓는 것이 거절 이유 극복 시 도움이 될 수 있습니다.

AI 모델의 '학습(training)' 단계를 청구항에 포함시킬 경우, 단순 추상적 아이디어가 아닌 그 이상의 기술인 것으로 주장할 수 있습니다. 또한, AI 모델은 수행할 수 있지만 인간은 할 수 없는 특정 활동에 대한 한계점을 발명의 설명 등에 기재할 경우, 추상적 아이디어에 대한 반박 시 유리하게 활용됩니다.

AI 특허의 특허 적격성 예시

https://www.uspto.gov/patents/laws/examination-policy/subject-matter-eligibility

미국 특허청에서는 §101 조항에 대한 예시들을 공표하고 있습니다. 2024년 7월에 AI 발명과 관련된 §101 조항의 예시가 공지되어, 해당 예시를 살펴보도록 하겠습니다.

Example 1. Anomaly Detection (use ANN to detect anomaly)

Claim 1 (ANN circuit) → Eligible (not abstract)

ANN circuit은 회로에 대한 기술적 발명이기 때문에 당연히 등록이 가능합니다.

Claim 2 (method of anomaly detection using ANN) → Ineligible (abstract and not integrate into practical application)

단순히 ANN을 이용하여 어노말리 디텍션을 수행한다고 청구항에 기재할 경우, 이는 너무 포괄적이고 추상적이기 때문에 등록이 불가능합니다.

Claim 3 (method of detecting malicious network packets using anomaly detection) → Eligible (abstract , integrates into practical application)

청구항 2항의 권리범위를 조금 더 좁혀서, 어노말리 디텍션을 이용한 악성 네트워크 패킷 탐지 방법이라고 청구항에 기재할 경우에는 등록이 가능합니다. 이 경우, 추상적인 아이디어이기는 하지만 실질적인 어플리케이션으로 한정했기 때문에 등록이 가능합니다. 즉, 구체적인 어플리케이션(악성 네트워크 패킷 탐지)이 기재되고 권리범위를 더 상세하게 기재할 경우 추상적 아이디어에 대한 문제를 피할 가능성이 높아집니다.

Example 2. Speech separation using DNN to audio features from different sources

Claim 1: Method that converts mixed speech signal into a time-frequence domain using Fourier transform and using DNN to determine embedding vector → Ineligible (abstract idea of mathematical concept, does not reflect improvement discussed in specification)

푸리에 변환을 이용하여 음성 신호를 시간-주파수 도메인으로 바꾸고, DNN을 이용하여 임베딩 벡터를 결정하는 내용의 발명은 추상적인 아이디어이기 때문에, 추상적 아이디어에 해당한다는 이유로 등록을 받을 수 없습니다. 위 내용은 너무 일반적으로 사용되는 주파수 변환 내용이기 때문에 단순히 저 아이디어 만으로는 추상적이라고 지적한 사례입니다.

Claim 2: Further comprising partitioning embedding vector, apply binary mask, and synthesize speech waveform → Eligible (abstract idea of mental process, but significant more because improves existing computer technology or technology of speech separation)

청구항 2항에는 분할 임베딩 벡터, 이진 마스크 적용, 음성 파형 합성이라는 기술적인 특징들이 청구항 1항에서 더 부가된 발명입니다. 해당 내용도 추상적이기는 하나, Speech seperation이라는 기존 기술을 향상시키는 것이기 때문에 이에 대해서는 특허를 받을 수 있다고 하였습니다.

Claim 3: Non-transitory computer-readable storage medium (modified claim 1 +clustering, binary mask, time domain conversion, produce a transcript of the speech signal) → Eligible (abstract of mathematical concept/mental process but ordered combination of steps to produce the transcript reflect technical improvement discussed in the specification)

청구항 3항에는 클러스터링 처리, 바이너리 마스크 등을 통해 Speech를 text로 변환하는 발명입니다. 이 역시, 추상적인 발명이기는 하나, 발명의 step들의 순서가 기존의 방법과 다르기 때문에 등록 가능하다고 인정되었습니다.

AI 발명에 대한 명세서 작성 시 팁

성공적인 AI 발명 특허 등록, 그리고 §101에 대한 거절 이유를 쉽게 극복하기 위해서는 몇 가지 사항들을 명세서 작성 시 고려해야 합니다.

우선, AI 모델의 '학습(training)' 단계를 청구항에 구체적으로 포함시켜, 이것이 단순한 추상적 아이디어를 넘어서는 '상당히 더 많은 것(substantially more)'에 해당함을 주장할 수 있습니다. 또한, 인간이 계산적으로 수행하기에는 비실용적이거나 불가능한 한계(예: 복잡한 데이터 학습)를 명시하거나, AI만이 수행할 수 있는 고유한 동작을 청구항의 한정 요소로 추가하여 발명이 인간의 정신적 과정을 초월하는 기술적 과제 해결 수단임을 강조하는 것이 효과적입니다.

마지막으로, 이러한 독창적인 특징들이 제공하는 구체적인 이점과 기술적 장점을 명세서에 상세히 기술하여 특허성을 뒷받침해야 합니다. 한국 특허 명세서에는 발명의 효과를 기재하는 부분이 있으나, 미국 특허 명세서에는 그러한 부분이 별도로 없기 때문에 발명의 설명에 발명의 효과를 상세하게 기재해야 합니다. 또한, 발명 전체에 대한 효과를 기재하는 것뿐만 아니라, 청구항의 구성 요소 각각에 대한 발명의 효과를 발명의 설명 부분에 반드시 기재해야, 추후 의견서 대응 시 그에 대한 효과를 인정받을 수 있습니다.

금일 칼럼에서는 AI 발명에 대한 미국 출원, 등록 시 유의해야 할 점들에 대해 살펴보았습니다. 미국 특허청에서는 §101 조항을 매우 까다롭게 보고 있기 때문에 한국 출원과는 달리 이에 대해 출원 시점부터 유의가 필요합니다. 인공지능 특허에 대해 궁금하신 점이 있으신 경우, 언제든지 편하게 더클라쎄로 연락 주시기 바랍니다.

더클라쎄에서는 인공지능 개발자인 변리사가 AI 사건들을 대리하고 있습니다. COGNEX, 바이두, 뷰노, 마키나락스, 카카오게임즈, 넷마블, SIA 등의 AI 사건들을 수행하고, AI 기업들을 전담으로 맡아 기술특례상장평가를 총괄 심사하던 변리사를 통해 성공적인 AI 특허를 확보하세요.