자율주행 스타트업 특허, 진보성 거절 6가지 패턴과 특허 등록 방법

• 한국 지식재산처는 자율주행 분야 진보성 거절을 6가지 유형(이종기술 결합·인간 운전행위 자동화·AI 단순 적용·교통 서비스 자율화·ADAS 단순 포함·다수 자율주행기술 단순 결합)으로 분류해 최신 심사실무가이드에 명시하고 있습니다.

• 각 유형마다 진보성을 부정할 수 없는 조건이 명확하게 가이드되어 있습니다. 결합 동기 부재·기술적 저해요소·예측 못한 더 나은 효과·특유 제어 알고리즘·학습 모델 특유성·복합 상승효과 같은 키워드가 출원 단계의 명세서와 OA 단계의 의견서 양쪽에서 반복적으로 사용됩니다.

• 자율주행 스타트업·부품사가 출원 시점부터 6가지 유형을 인지하고 명세서를 작성하면, 효과 데이터·실험 결과·알고리즘 표현이 미리 들어가서 OA 대응 시간과 등록률이 함께 개선됩니다.

자율주행 특허, 6가지 진보성 가이드

자율주행은 자동차·센서·정보통신·컴퓨터가 결합한 이종기술 융합 분야입니다. 그래서 인지·판단·제어 3축에 다른 분야 기술이 융합되어 있는 경우가 많고, 진보성 거절 사유도 일반 기술 분야보다 훨씬 다양하게 나타납니다.

현대모비스 한 회사만 봐도 최근 3년간 약 8,000건의 특허를 출원했고 그 중 자율주행·전동화 등 미래기술이 약 40%를 차지합니다(출처: Hyundai Motor Group 공식 / 서울경제 동일 보도). 자율주행 스타트업·부품사 입장에서 출원 건수만 늘리는 전략은 한계가 명확합니다. 지식재산처가 자율 주행 심사 시에 어떤 기준으로 진보성을 판단하는지를 출원 전에 알아두는 편이 OA 대응 시간과 등록률을 모두 끌어올릴 수 있습니다.

아래에서는, 지식재산처에서 직접 발간한 기술분야별 심사실무가이드를 기초로, 자율주행 특허에서 자주 나오는 진보성 거절을 6가지 유형을 정리하고 각 유형마다 어떤 요소가 있으면 거절을 피할 수 있는지를 정리합니다.

유형 ① 이종기술 분야 결합 — 결합 동기와 저해요소

자율주행은 비자율주행 분야의 인용발명도 결합 대상이 될 수 있다는 점이 특이합니다(가이드 §3.3.1). 예를 들어 건물 보안용 센서 융합 기술이 자율주행 차량의 객체 인식에 결합 가능하다고 KIPO는 명시했습니다.

Gemini 생성 이미지: 이종기술을 자율주행 기술에 결합하여 진보성 부정이 가능함

심사관은 인용발명을 결합할 때 세 가지를 봅니다. 자율주행 분야와의 관련성, 과제의 동일성, 그리고 기능의 동일성입니다. 세 가지 모두 통과하면 인용발명 결합으로 진보성을 부정합니다.

거절을 피하는 방향은 두 가지입니다.

첫째, 예측하지 못한 더 나은 효과가 인용발명 결합으로는 도출되지 않는다는 점을 명세서·의견서에서 보여야 합니다.

둘째, 두 인용발명을 결합할 때 기술적 저해요소가 있어 통상의 기술자가 결합 시도조차 하지 않는다는 점을 입증할 수 있다면 진보성을 부정할 수 없습니다.

명세서 작성 시점에는 인용발명이 무엇이 될지 모릅니다.

그래서 명세서 곳곳에 수치 기반 효과와 실험·시뮬레이션 결과 등에 기반한 기술적 효과를 잘 기재하는 것이 OA 대응 단계에서 결합 동기 부재 또는 저해요소 주장의 근거가 됩니다.

유형 ② 인간 운전행위의 단순 자동화 — 특유 제어 알고리즘

수동운전 시 운전자가 하던 일반 조작을 자동화한 것은 자율주행 인용발명과 수동운전 인용발명의 결합으로 진보성이 부정됩니다(가이드 §3.3.2). 비상등 점멸·경적 울림·과속방지턱 감속·고장 시 갓길 정차 같은 동작이 대표 예시입니다.

Gemini 생성 이미지: 인간의 수동 행위를 단순 자동화하는 것은 진보성 부정 사유가 됨

예외는 두 가지입니다.

자동화 과정에서 특유의 제어 알고리즘이 있거나, 자동화로 더 나은 효과가 나타나면 진보성 부정이 불가합니다. 가이드는 회생제동과 모터·엔진 협조제어로 연비를 개선하는 사례를 진보성 부정 불가 케이스로 들었습니다.

자율주행 스타트업이 자주 빠지는 함정이 여기 있습니다.

운전자 행동을 그대로 코드로 옮기면서 "자동화" 자체에 새로움이 있다고 주장하는 것입니다. KIPO 입장에서 자동화 자체는 통상 창작에 가깝습니다.

명세서에는 자동화 과정에서 사람과 다른 판단을 어떻게 하는지(예: 가속·감속 타이밍 최적화, 차선 변경 시 안전 마진 산출), 사람보다 나은 결과를 어떤 수치로 보이는지(연비·제동거리·반응시간)를 구체적으로 적어둬야 합니다.

📋 가이드 예시 — 과속방지턱 자동 감속·가속

출원발명(거절): 비전센서로 노면의 황색·흑색 패턴을 검출해 과속방지턱 위치를 찾고, 접근 시 자동 감속, 통과 후 감속 이전 속도까지 자동 가속하는 자율주행 차량.

인용발명: ① 카메라가 검출한 노면 색상·패턴으로 과속방지턱을 인식해 자동 경보를 수행하는 차량 / ② 과속방지턱 도달 직전 브레이크를 밟아 감속, 통과 후 액셀러레이터를 밟아 재가속하는 수동 운전방법.

거절 논리: 인용발명 ②의 수동 운전행위를 인용발명 ①의 카메라 인식 기술로 단순히 자동화한 것.

극복 조건: 감속은 회생제동 방식, 가속은 모터·엔진 협조제어 방식으로 구현 → 속도 제어 원리에 특유 기술 특징 + 연비 개선 효과 (가이드 §3.3.2 [예 1]). 같은 §의 [예 2]는 자율주행 차량 고장 시 갓길 자동 정차에서 "도로 노변 해당 여부 판단 알고리즘"이 들어가면 부정 불가로 본 사례입니다.

유형 ③ AI·빅데이터·블록체인 단순 적용 — 학습 모델 특유성

공지된 자율주행 기술에 공지된 AI·빅데이터·블록체인 기술을 단순 적용하는 것은 통상 설계변경으로 분류됩니다(가이드 §3.3.3). 인지·판단·제어의 정확성·신속성이 향상되는 정도는 자율주행의 일반적 효과일 뿐 진보성 인정 근거가 되지 않습니다.

Gemini 생성 이미지: 인공지능 단순 적용은 진보성 인정 불가능

진보성 부정을 막는 요건으로 세 가지를 제시합니다.

첫째, 학습 모델 자체의 특유성(예: 자율주행 데이터에만 특화된 손실함수, 새로운 네트워크 구조).

둘째, 데이터 처리·전처리·증강 방식의 특유성(예: LiDAR-카메라 멀티모달 융합 전처리 알고리즘).

셋째, 그 결과로 예측하지 못한 효과가 나타나야 합니다.

명세서에 AI를 단순히 "딥러닝으로 객체를 인식한다"고 쓰면 거의 거절됩니다. 학습 모델의 어떤 구성요소가 자율주행 분야 특유의 문제(악천후 인식·돌발 보행자 인지·터널 진입 시 광량 급변 등)를 어떻게 해결하는지, 데이터 처리 단계마다 어떤 결정을 했는지가 알고리즘 수준에서 적혀야 합니다.

CNN(합성곱 신경망)이나 일반적인 객체 검출 모델 자체는 이미 주지기술로 취급합니다(가이드 §2.1.3). 자율주행 발명의 특허성은 모델의 이름이 아니라 모델의 구성·학습 방식·자율주행 데이터에 맞춘 변형에서 창출됩니다.

유형 ④ 공지 교통 서비스의 자율주행 구현 — 특유 영업방법

기존 택시 호출·결제 같은 영업방법에 자율주행을 단순히 적용하는 것은 통상 창작입니다(가이드 §3.3.4). 자율주행 서비스 발명은 영업방법과 자율주행 시스템의 결합 발명입니다.

Gemini 생성 이미지: 교통 서비스의 자율주행 영업방법은 진보성 부정의 대상

진보성 부정을 막으려면 특유의 알고리즘이나 새로운 영업방법이 있어야 합니다.

가이드는 "목적지까지 최저 운행요금 경로를 자동으로 설정한다"는 알고리즘을 부정 불가 사례로 들었습니다. 자율주행 차량이 단순히 손님을 태우는 구조에서 진보성을 인정받기 어렵습니다. 차량 배차·요금 산정·경로 결정에 자율주행만이 만들 수 있는 가치가 어디에 있는지를 청구항과 명세서에 명시해야 합니다.

추가로, 영업방법 청구항은 진보성 외에 발명의 성립성(특허법 §29(1)) 단계에서도 검토를 받습니다. 소프트웨어의 정보처리가 하드웨어로 구체적으로 실현돼 있어야 발명으로 인정됩니다. 운영자의 인위적 판단(예: 선호도 기반 차량 매칭)은 인간 정신활동으로 분류되어 발명에서 제외되므로, 이를 알고리즘으로 치환해 표현해야 합니다(가이드 §3.1.2). 소프트웨어의 성립성에 대한 칼럼 보기

📋 가이드 예시 — 무인 자율주행 택시 운영 방법

출원발명(거절): (a) 원격 서버가 승객 통신단말기로부터 위치·목적지 정보 수신 → (b) 가장 근거리 무인 택시가 정보를 접수해 자율주행 픽업 → (c) 목적지 도착 시 통신단말기 연계 결제수단으로 운행요금 자동 과금.

인용발명: 서버가 승객 스마트폰에서 택시 호출 정보를 받아 인근 택시 통신부로 전송, 기사가 픽업·운행, 운행 완료 후 스마트폰 신용카드 자동 결제하는 기존 택시 영업방법.

거절 논리: 기존 택시 호출·결제 영업방법에 자율주행을 단순 적용한 것.

부정 불가 조건: (b) 단계가 단순 픽업이 아니라 지리적 정보·실시간 교통상황을 이용해 목적지까지 운행요금이 최저가 되는 경로를 자동으로 설정하는 특유의 판단 알고리즘을 포함 (가이드 §3.3.4).

유형 ⑤ 공지 ADAS 단순 포함 — 유기적 결합과 ADAS 특유 부가

ACC(적응형 정속주행)·SPAS(자동주차)·HDA(고속도로 주행보조)·BSD(사각지대 경고)·AEB(자동 긴급제동)·LKA(차선유지 보조)는 KIPO가 주지관용기술로 인정하는 ADAS 6대 기능입니다. 출원 청구항이 이 기능을 단순히 포함하기만 하면 진보성이 부정됩니다(가이드 §3.3.5).

Gemini 생성 이미지: ADAS 현행 기술은 공지 기술임

다만 가이드는 "레벨별 주지관용 인정 시점이 다르다"고 명시했습니다. 한국 시장에 ACC가 들어온 시점과 HDA가 들어온 시점이 다르고, 그 사이에 출원된 명세서는 그 시점의 주지관용 범위로 판단됩니다. 출원 시기에 따라 같은 ADAS 구성이라도 심사 결과가 달라질 수 있다는 의미입니다.

진보성 부정을 막는 두 가지 방안은 다음과 같습니다.

첫째, ADAS 구성과 다른 구성이 유기적으로 결합해 예측하지 못한 효과를 낼 때입니다. 최근 현대모비스가 ADAS 연계 지능형 헤드램프(ADB, Adaptive Driving Beam) 기술로 KIPO 세종대왕 대상(지식재산처장상)을 받은 사례가 대표적입니다(출처: 전자신문). ADAS 인지 정보를 헤드램프 제어에 결합해 단순 합 이상의 안전·시인성 효과를 냈다는 점이 평가의 핵심이었습니다.

둘째, ADAS에 특유의 기술특징을 부가하여 더 나은 효과가 나타날 때입니다. 같은 LKA라도 차선이 보이지 않는 악천후·공사 구간에서 동작하는 LKA, 같은 AEB라도 보행자 의도를 예측해 작동하는 AEB 같은 구체 표현이 명세서에 있어야 합니다.

ADAS 부품사·자율주행 스타트업의 명세서는 단순 기능 나열이 아니라, 인지·판단·제어 3축 중 최소 1축에 알고리즘 차별화를 심어두는 편이 진보성 확보에 효과적입니다.

유형 ⑥ 다수 자율주행기술 단순 결합 — 복합 상승효과

자율주행 기술 여러 개를 기능적 상호작용 없이 단순히 결합한 것은 진보성이 부정됩니다(가이드 §3.3.6). 흥미로운 점은, 가이드가 "인용발명 수가 많을수록 사후적 고찰·거절이유 결여 가능성이 높아진다"고 심사관에게 신중함을 요구한 부분입니다.

사후적 고찰(hindsight)은 발명을 알고 난 뒤에 그 발명을 향해 인용발명을 끌어모으는 사고방식을 말합니다. 발명자가 통상의 기술자였다면 처음부터 그렇게 결합했을지는 별개의 문제인데, 발명을 본 뒤 끼워맞춘 결합 논리는 실제 통상의 기술자 기준의 결합 가능성을 보여주지 않습니다. KIPO는 자율주행처럼 결합 가능한 기술이 많은 분야에서 이 위험을 명시적으로 경고했습니다.

진보성 부정을 막는 키워드는 복합 상승효과입니다. 두 개 이상의 자율주행 구성이 단순 합 이상의 효과를 만들어낸다는 점을 보일 수 있으면 진보성을 부정할 수 없습니다.

스타트업 명세서에서 자주 보이는 함정은 "구성 A + 구성 B + 구성 C"의 단순 나열입니다. KIPO는 각 구성이 따로 동작했을 때의 효과와 함께 동작했을 때의 효과를 비교 가능한 형태로 명세서에 적었는지를 봅니다.

📋 가이드 예시 — 보행자·신호등·V2V 3기술 단순 결합

출원발명(거절): 자율주행 차량에 ① 열화상 카메라(전방 보행자 일정거리 내면 자동 제동) ② 이미지 센서(신호등 황·적색이면 자동 제동) ③ V2V 통신장치(측면 차량 GPS 일정거리 접근이면 반대 방향 자동 조향)를 모두 탑재한 차량.

인용발명: ① 적외선 카메라로 사람 검출 시 자동 제동 / ② 카메라 영상에서 신호등 황·적색 검출 시 자동 제동 / ③ V2V 통신으로 주변 차량 GPS 좌표 비교해 일정 간격 이내면 충돌 회피 조향.

거절 논리: ①②③ 각각의 효과를 합한 정도일 뿐 기능적 상호작용이 있는 유기적 결합관계가 아니고, 합 이상의 복합 상승효과도 발생하지 않는다.

부정 불가 조건: 3기술 구성 간 기능적 상호작용 + 각각의 효과의 합 이상의 복합 상승효과 (가이드 §3.3.6).

OA 대응 체크리스트 - 자율주행 스타트업의 명세서 작성법

진보성 거절(특허법 §29(2) 위반)이 통지된 경우, 자율주행 스타트업이 의견서에 담아야 할 키워드를 상술한 6가지 유형 별로 정리해봤습니다.

명세서 작성 시점에 이 키워드가 들어갈 자리를 미리 만들어두면, 추후 OA 대응 시 거절을 극복할 수 있는 경우가 많아집니다.

본 칼럼은 KIPO 심사실무가이드 제7부 §3.3의 6유형 분류와 부정 불가 요건을 정리한 자료입니다.

출원·OA 대응 시 실제 인용발명과의 구체 비교, 청구항 보정 가능 범위, 효과 데이터의 충분성 판단은 전문 분야 변리사의 자문을 받을 것을 권장합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 자율주행 특허에서 진보성 거절은 다른 분야보다 더 많이 나오나요?
A. 정확한 거절률 통계는 공개돼 있지 않습니다. 다만 자율주행이 자동차·센서·통신·컴퓨터가 결합한 이종기술 융합 분야라서, 결합 가능한 인용발명의 범위가 넓어 진보성 거절 사유가 다양한 형태로 나타나는 경향은 분명합니다. KIPO가 최신 심사실무가이드에서 이 분야의 진보성 거절 6유형을 별도로 정리한 것 자체가 그 다양성을 반영합니다.

Q. AI를 자율주행에 적용한 발명은 거의 다 거절되나요?
A. 그렇지 않습니다. 공지된 자율주행에 공지된 AI를 단순히 적용한 형태는 거절될 가능성이 큽니다. 그러나 학습 모델 자체의 특유성, 데이터 처리·전처리 방식의 특유성, 그로 인한 예측하지 못한 효과 중 하나 이상이 있으면 진보성을 부정할 수 없습니다(가이드 §3.3.3). 명세서에 알고리즘 수준의 구체 표현을 남기는 것이 결정적입니다.

Q. ADAS 구성이 들어간 청구항은 어떻게 작성해야 거절을 피하나요?
A. 두 가지 방향이 효과적입니다. 첫째, ADAS와 다른 구성을 유기적으로 결합해 단순 합 이상의 효과를 보이는 것입니다. 현대모비스 ADB 사례처럼 ADAS 인지 정보를 헤드램프·서스펜션·라이팅 등 다른 부품 제어에 연결하는 방식이 모범 케이스입니다. 둘째, ADAS 자체에 인지·판단·제어 3축 중 하나에서 특유의 알고리즘 차별화를 부가하는 것입니다.

Q. 진보성 거절 OA를 받았을 때 보정과 의견서 중 무엇이 효과적인가요?
A. 명세서 작성 시점에 발명의 효과·실험 결과·시뮬레이션을 충분히 남겨두었다면 의견서만으로 극복 가능한 경우가 많습니다. 효과 데이터가 부족하다면 청구항 보정으로 인용발명과의 차이를 명확히 드러내는 편이 효율적입니다. 자율주행은 6유형 각각에 맞는 의견서 키워드가 다르므로, 거절 통지의 인용 패턴을 먼저 분류한 뒤 대응 방향을 정해야 합니다.

참고자료

1. KIPO, "기술분야별 심사실무가이드 제7부 자율주행 분야", PDF p.561~p.640
   (원문 PDF 기관 발급 — KIPO 공식 다운로드)

2. KIPO, "특허·실용신안 심사기준 제3부 제3장 (진보성)"
   https://www.kipo.go.kr/club/file.do?attachmentId=12401

3. 전상우 (지식재산처 차장), "발명의 신규성·진보성 판단", KIPO 웹진
   https://www.kipo.go.kr/upload/webzine/webzine0511-06.pdf

4. Hyundai Motor Group, "현대모비스 지난 3년간 전체 특허출원 8천여 건 — 전동화 포함 미래기술이 40%"
   https://www.hyundaimotorgroup.com/ko/news/CONT0000000000155393

5. 서울경제, "현대모비스 3년간 특허 7,500건 돌파 — 전동화·자율주행 미래기술 집중"
   https://m.sedaily.com/amparticle/14070741

6. 전자신문, "현대모비스, ADAS 연계 '지능형 헤드램프' 특허 기술 대상", 2025-11-06
   https://www.etnews.com/20251106000375