[모빌리티 특허 가이드③] 자율주행 스타트업 특허, 출원 전에 차별점을 설계하는 5가지 방법

3줄 요약

• 진보성 거절을 받은 뒤 대응하는 것보다, 출원 전에 '선행기술과 어디가 다른가'를 설계하는 편이 비용도 시간도 훨씬 적게 듭니다. 지식재산처 심사실무가이드의 인정 조건을 설계 관점으로 뒤집어 정리했습니다.

• 차별점을 둘 곳은 다섯 곳입니다 - 이종기술 결합의 상승효과, 사람을 넘는 특유 제어, 학습 모델·데이터의 특수성, ADAS와 다른 부품의 유기적 결합, 그리고 여러 기술 간 상호작용.

• E2E 모델이 업계의 공통 출발선이 되어갈수록 "모델을 썼다"는 사실 자체는 차별점이 되기 어렵습니다. 권리 확보의 초점은 데이터 파이프라인과 검증·제어 계층으로 옮겨갑니다.

본문

2편에서 자율주행 특허가 진보성 에서 거절되는 여섯 가지 패턴을 기반으로 진보성을 인정받기 위한 특허 설계 방법을 정리했습니다.

방법 1 — 다른 분야 기술을 가져올 때는 '1+1이 3'이 되게

자율주행은 자동차·센서·통신·컴퓨터가 섞인 융합 분야입니다. 심사에서 이 융합은 유리하게도, 불리하게도 작용합니다. 불리한 쪽부터 보면, 심사관은 자율주행이 아닌 분야의 문헌 — 예를 들어 건물 보안용 센서 기술 — 도 선행기술(출원 전에 이미 공개된 기술)로 가져와 결합할 수 있습니다. "자율주행 분야에는 없던 기술"이라는 항변만으로는 부족하다는 뜻입니다.

인정 조건도 명확합니다. 두 기술을 결합하는 데 기술적 저해요소(결합을 방해하는 기술적 이유)가 있었거나, 결합으로 예측하지 못한 더 나은 효과가 생기면 진보성이 부정되지 않습니다.

설계 팁은 하나입니다. 명세서(발명을 설명하는 서류)에 "왜 이 결합이 어려웠는지"와 "결합으로 무엇이 새로 생겼는지"를 반드시 적어 두는 것입니다. 결합의 이유가 서류에 없으면, 심사관의 눈에는 부품을 바꿔 끼운 것으로 보입니다.

방법 2 — '사람이 하던 일의 자동화'를 넘어서라

비상등을 켜고, 과속방지턱 앞에서 감속하고, 고장 나면 갓길에 세우고 — 운전자가 하던 조작을 그대로 자동화한 발명은 공지된 자율주행 기술과 수동운전 관행의 결합으로 취급되어 거절됩니다.

인정받기 위해서는, 특유의 제어 알고리즘과 그로 인한 더 나은 효과를 기재하는 것입니다. 예를 들어, 회생제동과 모터·엔진을 함께 협조 제어해 연비를 개선하는 방식을 기재하면, 단순 자동화를 넘어서는 기술적 효과를 창출하므로 진보성 인정이 가능합니다.

방법 3 — AI는 '붙이는' 게 아니라 '엮는' 것

공지된 자율주행 기술에 공지된 AI를 얹는 것은 통상의 설계 변경으로 봅니다. 주의할 점이 있습니다. "인지가 정확해진다", "판단이 빨라진다"는 효과 주장은 자율주행에 AI를 쓰면 따라오는 일반적인 효과로 취급되어 도움이 되지 않습니다.

인정 조건은 학습 모델·데이터 처리·설계 방식에 특유의 기술적 특징이 있고, 예측하지 못한 효과가 따라올 때입니다. 어떤 데이터를 어떻게 만들고(수집·정제·라벨링), 모델에 어떻게 넣고, 출력을 어떻게 차량 제어로 바꾸는지 — 이 파이프라인의 특정 지점을 구체적으로 청구하는 것입니다.

가이드의 대표적인 예시인 AI 기반 차선 인식 뿐만 아니라 V2X(차량과 사물 간 통신) 데이터 처리, 배터리 관리(BMS) 알고리즘, 운전자 모니터링(DMS)처럼 모빌리티 소프트웨어 전반에 같은 구조로 적용될 가능성이 높습니다.

방법 4 — ADAS는 이미 '상식'입니다, 유기적 결합으로 넘어서라

차선 유지(LKA), 자동 긴급 제동(AEB), 적응 순항(ACC) 같은 ADAS 6대 기능을 가이드는 주지관용기술 — 그 분야에서 누구나 아는 기성 기술 — 로 명시합니다. 자율주행 청구항(특허로 보호받으려는 내용을 적는 항목)에 이런 기능을 "하나 더 포함"하는 방식은 거의 자동으로 거절됩니다.

길은 두 갈래입니다.

첫째, 다른 구성과의 유기적 결합으로 예측 못 한 효과 만들기. 모범 사례가 최근 지식재산처 세종대왕 대상을 받은 현대모비스의 지능형 헤드램프(ADB)입니다. ADAS의 인지 정보를 헤드램프의 빔 제어에 연결해, 앞차에 눈부심을 주지 않으면서 운전자 시야는 유지하는 — 각 부품 효과의 합을 넘는 — 결과를 만들었습니다.

둘째, ADAS의 인지·판단·제어 중 한 곳에 특유 특징 부가하기. 예컨대 사각지대 감지(BSD)를 포함하더라도, 특유의 이미지 분석 수단으로 인식 정확도를 높이는 구성이면 진보성이 인정됩니다.

<설계 팁> ADAS 기능명을 청구항에 그대로 쓰지 말고 구체 동작으로 풀어 쓸 것("차선 유지 장치" 대신 "○○ 조건에서 ○○ 알고리즘으로 조향 토크를 산출하는 제어부"). 그리고 결합 상대를 제동·조향에 한정하지 말고 라이팅·서스펜션·시트·공조처럼 예상 밖의 부품까지 넓혀 볼 것. 참고로 ADAS의 주지관용 인정 시점은 기능별로 다르므로, 신형 기능이라면 출원 시점 기준으로 다퉈 볼 여지도 있습니다(2편의 OA 대응 파트 참고).

방법 5 — 여러 기술을 묶을 때는 '상호작용'을 설계하라

인지·판단·제어 기술 여러 개를 묶은 시스템 발명에서, 구성 간 기능적 상호작용 없이 나열만 된 결합은 거절됩니다. 반대로 구성들이 서로 맞물려 복합적인 상승효과를 내면 인정됩니다.

청구항을 쓰기 전, 구성 A의 출력이 구성 B의 동작을 어떻게 바꾸는지 — 데이터와 신호의 흐름 — 를 그림 한 장으로 그려 보는 것이 가장 빠른 점검입니다. 화살표가 서로 얽히지 않고 한 방향 나열이라면, 심사관도 같은 것을 봅니다.

설계 도구 — 구조로 못 쓰면 '기능'으로 쓰되, 근거를 심어라

자율주행 소프트웨어 발명은 기계 부품처럼 구조로 표현하기 어렵습니다. 그래서 "…를 검출하는 수단", "…를 판단하는 부"처럼 기능으로 표현하는 청구항(기능식 청구항)이 허용됩니다. '촬영 수단'·'거리 검출 수단'처럼 엔지니어라면 카메라·레이더로 바로 알아볼 표현은 그대로 써도 되지만, '노약자 식별 수단'·'안전성이 가장 높은 경로를 고르는 결정부'처럼 판단 기준이 필요한 표현은 명세서에 그 기준과 알고리즘을 적지 않으면 명확성 위반으로 거절됩니다.

미국 진출을 계획한다면 한 가지 더 있습니다. 한국은 기능식 표현을 "그 기능을 수행하는 모든 것"으로 넓게 해석하는 것이 원칙이지만, 미국(특허법 §112(f))은 명세서에 적힌 구조와 그 균등물로 좁게 해석합니다. 같은 청구항이라도 나라에 따라 권리의 폭이 달라지므로, 미국 출원분에는 알고리즘 흐름도와 구조도를 명세서에 더 두껍게 싣는 편이 안전합니다.

E2E 시대 — 모델이 '출발선'이 되는 순간

업계의 무게중심이 규칙 기반 코드에서 E2E(end-to-end, 센서 입력부터 조향·가감속 출력까지를 하나의 신경망이 처리하는 방식)로 옮겨가고 있습니다. 테슬라가 자율주행 스택을 신경망 중심으로 재편했고, 웨이모도 멀티모달 E2E 모델 EMMA 연구를 공개했습니다.

특허 관점에서 이 흐름의 의미는 방법 3의 확장입니다. 범용 모델·공개 모델이 업계의 공통 출발선이 되어갈수록, "우리도 E2E를 적용했다"는 사실 자체는 공지 AI의 단순 적용과 같은 위치가 될 가능성이 높습니다.

그렇다면 권리 확보의 초점은 모델보다 아래 단계로 옮겨갑니다. 학습 데이터를 만드는 파이프라인(실차 수집·시뮬레이션 합성·엣지케이스 발굴), 모델 출력을 감시하고 개입하는 검증·안전 계층, 출력을 실제 조향·제동 명령으로 바꾸는 변환부, 그리고 운행 가능 범위(ODD — 시스템이 안전하게 작동하도록 설계된 조건의 범위)를 넓히는 기법. 가이드가 명시한 다섯 가지 방법과 같은 방향입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. 오픈소스 자율주행 스택(예: Autoware)을 기반으로 개발 중입니다. 특허를 낼 수 있나요?
A. 낼 수 있습니다. 다만 스택 자체는 공개된 기술이라 차별점이 되지 않습니다. 그 위에 얹은 특유의 전처리, 제어 변환, 검증 계층, 도메인 특화 데이터 처리에서 다섯 가지 방법 중 하나를 확보해야 합니다. 오픈소스 사용이 특허 출원의 장애가 되는 것은 아니지만, 라이선스와 특허는 별개의 문제라 함께 점검하는 것이 안전합니다.

Q. 저희 제품은 기성 ADAS 부품의 조합입니다. 특허가 의미 있나요?
A. 조합 그 자체로는 어렵습니다. 다만 부품 간 상호작용으로 각 부품 효과의 합을 넘는 결과를 설계했거나(방법 4·5), 조합을 제어하는 특유 알고리즘이 있다면(방법 2) 충분히 의미가 있습니다. ADAS 인지 정보를 헤드램프에 연결한 현대모비스 ADB처럼, 예상 밖의 부품과 연결하는 방향이 참고가 됩니다.

Q. E2E 모델 자체를 특허로 보호할 수는 없나요?
A. 쉽지 않습니다. 모델 구조 자체는 공개된 선행 연구와의 차이를 입증하기 어렵고, 등록하더라도 경쟁사 모델의 내부를 들여다볼 수 없어 침해 입증이 어렵습니다. 실무적으로는 데이터 파이프라인·검증 계층·제어 변환처럼 제품의 동작으로 드러나는 지점을 보호하는 편이 효과적일 가능성이 높습니다.

참고자료

1. 지식재산처, 「기술분야별 심사실무가이드」 제7부 자율주행 분야 — §3.3(진보성 판단 6유형과 부정 불가 조건)·§4(기능식 청구항)

2. 전자신문, "현대모비스, ADAS 연계 '지능형 헤드램프' 특허 기술 대상"
   https://www.etnews.com/20251106000375

3. Waymo, "Introducing Waymo's Research on an End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving" (EMMA, 공식 블로그)
   https://waymo.com/blog/2024/10/introducing-emma

4. USPTO, "Means-Plus-Function (35 U.S.C. §112(f)) Memo to Examiners" (2024-03-18)
   https://www.uspto.gov/sites/default/files/documents/112f-memo.pdf

5. 특허법 제42조(청구범위 기재요건) — 국가법령정보센터
   https://www.law.go.kr/법령/특허법

관련 글 (내부 링크)

• (1편) 자율주행 스타트업 특허, 진보성 전에 통과해야 할 4가지 관문 → autonomous-driving-patent-first-gate

• (2편) 자율주행 스타트업 특허, 진보성 거절 6가지 패턴 → https://blog.blineip.com/insight/autonomous-driving-inventive-step-rejection

• 테슬라 SBW와 자율주행 IP 전략 → https://blog.blineip.com/insight/mobility-tesla-sbw-autonomous-patent-strategy