[Blt]의료 딥러닝 분야의 특허 전략 key point 20171014 정태균변리사_최종

BLT patent & law firm
의료 딥러닝 분야의 특허 전략 Key Point
BLT 특허법률사무소, 정태균 파트너변리사
서울아산병원 빅데이터 센터
2017. 10. 14.

정태균 변리사
2
• BLT특허법률사무소 파트너 변리사
• 연세대 공과대학 전기전자공학과
• 변리사 / 정보처리산업기사
• 前 변리사시험 학원 특허법 전임강사
• 국방부 지식재산권 관리
• 육군 분석평가자문위원 (지식재산권 분야)
• 서울지식재산센터, 창업진흥원, 서강대학교 등 강의
• 서울시 창업스쿨 지도위원 / 서울창조경제혁신센터 멘토단
• 서울아산병원 지식재산관리실 자문위원 / 서울아산병원 의료기기 특허 전담
• 다수 의료기기/소프트웨어 스타트업 특허 전담

우리 주변의 딥러닝 기술
3

Facebook, 등록특허 10-1634701
4

Beyond the Limit, Together!

인공지능은 오래된 개념
• “인공지능”이라는 개념은 오래전에 등장
6
-은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)
-서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)
-결정트리(Decision Tree)

특허의 등록을 위해서는?
7
신규성(발명의 구성이 새로울 것)
진보성(기존 기술로부터 쉽게 창작불가)

딥러닝(Deep Learning) 개념의 시작!
• 딥러닝은 1980년대에 이미 활발히 연구되었던 주제
– 특허 관점에서 ‘선행기술/공지기술’에 해당
• 그 당시의 컴퓨터의 연산능력 부족에 의해 최근에
해결되어 활성화된 상황
• 기존에 지도(Supervised)학습이 적용되던 것이
딥러닝 적용으로 변경되는 상황
8
다른 기계학습 알고리즘을 대신하여
딥러닝 알고리즘을 적용하는 것만으로
특허를 받기 어려움

자체적으로 수행되는 딥러닝
• 심층신경망은 뇌의 신경세포 연결과 유사하게 구축
– CNN(Convolution Neural Network)는 뇌의 시각피질이
이미지를 처리하고 인식하는 원리를 차용한 신경망
• ‘딥러닝’은 Feature를 기반으로 ‘지도학습 방식’과 달리
자체적으로 학습/분석을 수행
9
ⅰ)심층신경망에 ⅱ)데이터셋을 입력하고
ⅲ)원하는 결과데이터를 획득하는 것 외에,
심층신경망 내에서 수행되는 과정은
기술적 특징이 될 수 없음

산업상 이용할 수 있는 발명에 해당하지 않는 유형
• 인간을 수술/치료/진단하는 방법발명 (즉, 의료 행위)
 산업상 이용할 수 있는 발명에 해당되지 않음
• 이화학적 측정/분석/검사 방법 등 각종 데이터 수집 방법
 질병의 진단과 관련된 것이더라도
임상적 판단을 포함하지 않으면 산업상 이용할 수 있는 발명
 다만, 그 발명의 구성이 인체에 직접적이면서, 일시적이
아닌 영향을 주는 단계를 포함하는 경우
산업상 이용가능성이 없는 것으로 취급한다.
10

진단방법에 대한 심사기준
진단방법에 해당하더라도,
ⅰ) 의사의 임상적 판단이 없고,
ⅱ) 인체에 직접적이면서, 일시적이 아닌 영향을
주는 단계를 포함하지 않는 경우가 아니면,
산업상 이용가능성이 인정될 수 있음!
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컴퓨터를 이용한 치료방법/진단방법의 접근방법
• 방법 청구항으로 작성 시, ‘발명의 명칭’을
치료방법/진단방법으로 접근하지 않는다!
– 예를 들어, 컴퓨터에 의해 진단결과를 제공하는 경우,
진단방법으로 작성하지 않고 분석결과 제공방법으로 접근!
• 장치/시스템 청구항도 포함하여 작성!
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소프트웨어 특허 침해가 “입증/인정”되기 어렵다?
• 클라우드 서버 내에서 수행되는 프로세스를 정확하게
파악하기 어려움
 사용자에게 보이는 과정을 위주로 작성
• 클라이언트 장치는 분석대상데이터를 제공하거나
분석결과를 확인하는 역할만 하고, 클라우드 서버가
대부분의 역할을 수행
• 클라우드 서버와 클라이언트장치 내 어플리케이션만
서비스업체가 실시
 서버장치를 주체로 권리 확보
13

‘캐시슬라이드’ 분쟁
14

KR10-1244777건의 ‘청구항’은…
15
무선 단말기용 어플리케이션이 업로드되어 있는 어플 스토어 서버;
광고 대행사에서 제작한 광고 대행 어플리케이션이 상기 어플 스토어 서버를 통해서
설치된 각 유저의 무선 단말기;
상기 광고 대행 어플리케이션을 통해서 접속되는 광고 대행사 서버;
상기 어플 스토어 서버에 업로드된 광고 대상 어플리케이션을
상기 광고 대행사 서버에 등록하는 어플리케이션 제작자의 유무선 단말기를
포함하며,
상기 광고 대행 어플리케이션은,
① 상기 광고 대행사 서버에 등록된 광고 대상 어플리케이션을 확인하고,
② 유저의 무선 단말기에 설치되는 광고 대상 어플리케이션 정보를 상기 광고 대행사
서버로 전송하며,
③ 각 유저가 설치한 광고 대상 어플리케이션을 통해서 획득한 지원 금액을 확인할 수
있는 것
을 특징으로 하는 무선단말기용 어플리케이션 설치를 통한 광고 시스템.
등록 청구항

특허법원 2016.8.11.선고 2015허7834 (권리범위 확인)
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어플스토어 서버 광고대행사서버
유저 무선단말기
어플리케이션
제작자의
유무선담말기
광고대행
어플리케이션
제공
광고대상
어플리케이션
등록
광고대행
어플리케이션
등록된 광고대상 앱 제공
획득된 지원금액 제공
실제 경쟁사 실시하는 범위
구글플레이/앱스토어
구성요소 완비의 원칙
(All Element Rule)
설치된
광고대상 앱
정보 제공

버즈빌 vs 쿠차슬라이드 잠금화면 서비스 분쟁
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버즈빌 특허 KR10-1315468 vs 쿠차슬라이드
버즈빌 특허 쿠차 슬라이드
사용자 단말에 설치되는 하나 이상의 애플리케이션에 삽
입되어 각 애플리케이션과 함께 병행 설치되는 광고모듈이 광고
서버와 통신해 사용자 단말에 광고를 제공하는 방법에 있어서,
상기 광고모듈이 광고서버로 광고정보를 요청하는 제 1
단계;
1) 스마트폰에 설치되는 쿠차 앱에 삽입되어 쿠차앱과 병행 설
치되는 쿠차 슬라이드가 광고 마케팅 운영 서버로 광고를 요청
함
상기 광고모듈이 광고서버로부터 수신한 광고정보를 사
용자 단말의 잠금상태에 따른 잠금화면에 출력하는 제2단계;
2) 쿠차 슬라이드가 광고 마케팅 운영 서버로부터 수신한 광고
를 스마트폰의 잠금 화면에 출력
상기 광고모듈이 사용자 단말을 통한 사용자 입력에 따
라 발생된 이벤트 정보를 감지하여 상기 광고정보에 대응하여 기
설정된 리워드 생성 조건과 비교하는 제 3단계;
3) 출력된 광고에 대해 사용자가 잠금 해제를 하거나 콘텐츠를
확인하는 등의 사용자 입력을 행하면, 쿠차 슬라이드가 이를 감
지하여 기설정된 포인트 생성 조건과 비교함
상기 광고모듈이 상기 제 3단계의 비교결과에 따라 리
워드를 생성하여 상기 광고서버로 전송하는 제 4단계; 및
4) 쿠차 슬라이드가 상기 비교 결과에 따라 포인트를 생성하여
광고 마케팅 운영 서버로 전송
상기 광고서버가 상기 광고모듈로부터 수신된 리워드를
상기 사용자 단말에 대응하여 적립하고, 적립된 리워드를 상기 각
애플리케이션 중 적어도 하나에서 사용할 수 있도록 전달하는 제
5단계를 포함하고,
5) 광고 마케팅 운영 서버가 쿠차 슬라이드로부터 수신한 포인
트를 스마트폰에 대응하여 적립하고, 적립된 포인트에 대한 사
용을 관리
상기 리워드 생성 조건은 상기 광고정보에 따라 상이하게
설정되는 것을 특징으로 하는 애플리케이션에 포함된 광고모듈을
이용한 광고 방법.
포인트 생성 조건은 광고에 따라 앱 설치, 앱 실행, 특정 액션 수
행, 동영상 시청 등으로 상이하게 설정
18

딥러닝 특허 유형
1. 딥러닝 알고리즘 자체 특허
2. 딥러닝 보조 기술 특허
3. 딥러닝 활용 기술 특허
20

딥러닝 특허 유형
21
(음성/이미지/텍스트)
심층신경망 모델 개선
빅데이터 학습 방식
학습모델 효율화 방식
<딥러닝 알고리즘 자체>
데이터셋
(Dataset)
구축
심층신경망으로
학습/분석
학습결과
제공
<딥러닝 보조기술> UI/UX
결과 재가공
……
영상데이터 내
ROI추출방식
……
<딥러닝
활용기술>
-특정분야 적용
-각 분야별 특화

Computer-implemented deep tensor neural network
(Microsoft/US 9292787)
22
신경망 개선 기술
심층신경망 구조
기본 프로세스

Google의 “사용자 정의 언어 모델들”(10-1537078)
23
빅데이터 획득
언어모델
구축단계

신경망의 연산량을 줄이는 방법 및 시스템
(삼성전자/ 공개특허 제10-2016-0143505호)
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Provisional
US 62/171172 (2015.06.04)
US 62/174472 (2015.06.11)
US 62/196699 (2015.07.24)
심사청구 X
신경망 개선 기술

비정상행위 탐색방법 및 프로그램 (10-1720538)
25
결과데이터
기반
후처리
딥러닝 보조기술

Object detection using deep neural networks
(Google/US 9275308)
• 심층신경망을 이용하여 사물 인식을 하기 위한 기술
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Provisional (가출원)
활용기술
(이미지인식)

딥 러닝을 이용하는 구문 분석 모델 구축 방법 및
이를 수행하는 장치 (포항공대 / 등록특허 10-1627428)
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활용기술
(문서학습 분야)

인공지능의 활용분야 (-ing)
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인공지능
Image
Recognition
자율주행
예측
보안
IOT
의료
UI/UX
대부분 개발단계

의료 분야는?
의료(Medical)분야는
대부분이
딥러닝 활용 특허!
29
이미 존재하는 딥러닝 기술을
의료분야 내 세부분야에 맞게 적용

의료분야 딥러닝 업체 특허 중심

의료분야 딥러닝 세부분야
1) 의학적 분석결과 산출
• 복잡한 의료데이터를 분석하여 의학적 통찰력을 도출
• Ex) IBM의 Watson
암환자 진료 (Watson for Oncology)
유전체 분석 (Watson Genomics)
임상시험 환자 매칭 (Clinical Trial Matching)
2) 의료영상데이터 분석
• Zebra Medical Vision, Vuno
3) 측정데이터 기반 예측
• 생체데이터 기반 패혈증 조기진단 기술
31

IBM Watson 관련 특허 1 (US 9734297)
• Extraction of information from clinical reports
32
13/596336
(계속출원)
딥러닝 보조기술 (학습데이터 추출)
-전자 의료문서에서 학습 정보를 추출하는 방법

• Anomaly detection in medical imagery
33
의료영상데이터에서 이상 검출하는 구체적인 방식

• Indexing of large scale patient set
34
딥러닝 보조 기술
– 데이터셋을 학습 가능한 형태로
indexing하는 방법

• Method and system for robust classification strategy for
cancer detection from mass spectrometry data
35
계속출원
딥러닝 활용특허 – 암검출에 머신러닝 적용

루닛(Lunit) 보유특허
36
한국 등록특허 4건 / 공개특허 1건
(등록: 현미경 연결 스마트폰 거치대 1건 / 상품검색방법 1건/ 병리진단방법 2건)
PCT출원 6건 , 미국 공개특허 2건
X-레이로 촬영한 사진을 분석해 유방암과 결핵 등의 질병 여부를 판단

루닛(Lunit) 보유 특허 (KR 10-1623431)
37
– 의료 영상의 병리 진단 분류 장치 및 이를 이용한 병리 진단 시스템
- 출원일자: 2015.08.06

Zebra Medical Vision (이스라엘)
38
1) Bone density
2) Vertebral
Compression
Fractures(*)
심장병, 지방간, 척추 골절에서부터 유방암에 이르는 다양한 장애를
조기 진단할 수 있는 딥러닝(Deep-Learning) 알고리즘 개발
Fatty Liver Emphysema 1) Coronary
Calcium Scoring
2) Aortic
Aneurysms(*)
Brain Bleeds(*)

Zebra Medical Vision 보유 공개 특허 1 (US 2016-0015347)
39
골밀도(Bone Density) 산출을 위한 기술
-입력데이터에 따른 기술적 특징 위주로 기술
-딥러닝 자체에 대한 내용은 제외

Zebra Medical Vision 보유 공개 특허 2 (US 2017-0148156)
40
SYSTEMS AND METHODS FOR DETECTING A FATTY LIVER
FROM A COMPUTED TOMOGRAPHY (CT) SCAN
획득되는 데이터상의 특징 한정
CT영상데이터 분석을 위한 전처리 과정
지방간 검출 및 수치 산출을 위한
CT영상데이터 전처리 기술

Arterys의 딥러닝 기반 영상분석 기술
• GPU기반 딥러닝을 사용하여 의료 영상의 분석 속도 향상
• 아터리스(Arterys)의 의료영상 분석 시스템인
‘딥 벤트리클(Deep Ventricle)’은 환자 심실의 MRI 이미지를
분석하여 심장이 처리할 수 있는 피의 양을 계산
• 현재 미국공개특허 2건 보유
– 딥러닝 기반 MRI분석 기술 (US 2016-0338613)
APPARATUS, METHODS AND ARTICLES FOR FOUR DIMENSIONAL
(4D) FLOW MAGNETIC RESONANCE IMAGING
– 딥러닝 보조 기술(US 2017-0076043)
MEDICAL IMAGING AND EFFICIENT SHARING OF MEDICAL
IMAGING INFORMATIONUS (2017-0076043)
41

Arterys 보유 공개특허 (US 2016-0338613)
42
APPARATUS, METHODS AND ARTICLES FOR FOUR DIMENSIONAL (4D)
FLOW MAGNETIC RESONANCE IMAGING
획득되는 데이터상의 특징 한정
MRI Flow data 기반으로
contour를 도출하는 과정에 한정

인공지능 비즈니스 유의사항 #1

인공지능 SW의 오픈소스 공개
44
오픈소스로 공개된 소스코드를 사용하는 것이니,
특허 침해로부터 안전?

오픈소스의 함정 1 - 오픈소스 라이선스란?
• 프로그램 소스코드는 저작권법에 의해 보호되는 것!
• ‘오픈소스 라이선스(Open-source License)’는, 규정에서
허용한 조건 하에 저작권 침해가 되지 않도록 한 것!
• 특허권은 저작권과 별도의 권리이므로,
오픈소스가 타인의 특허발명을 실시하는 경우,
특허침해가 인정될 수 있다!
– Ex) 구글이 제공하는 안드로이드OS를 변경하여 각 단말기에
적합하게 사용한 단말기 제조사들은,
안드로이드 OS에서 실시되는 타사(Apple, MS 등) 특허 침해 이슈
45
타사 특허에 대한 침해 가능성은
오픈소스 여부와 상관없이 검토 필요

오픈소스의 함정 2 – 라이선스 조건
46
오픈소스 라이선스의
조건은 반드시 지켜야 함!
 규정 위반시
라이선스 박탈
특허권, 저작권 침해!
각 오픈소스 규정에 따라
라이선스 사용 명시 필수
Ex) 오픈 소스 소프트웨어
사용자가 개작한 부분에 그
사용자의 특허 기술이 포함 되는
경우, 그 특허에 대한 무상의
실시권을 허여하도록 규정

특허를 출원해야 하는 이유?
47
1. 방어적 출원
- ‘오픈소스 사용 이익’과 ‘특허권 행사 이익’ 중
선택에 따라 특허권 행사 가능
- 특허보복규정과 무관한 공격 대비 (EX. NPE)
2. 소스코드 공개에 따른 리스크 대비
- 제3자의 모방 대비
- 특허소송 대비
3. 저작권의 모호한 규정
- 명확한 판례 없음
- 동일 라이선스 따르는 사용자에게만 적용
4. 재산권으로서의 가치
- 다른 기업들과의 협상수단

클라우드(Cloud) 기반의 빅데이터 분석 서비스
• IBM Watson 등의 딥러닝 기반 빅데이터 분석
서비스들은 클라우드 서비스로 운영됨
• 기존에 프로그램을 제작하여 소비자에게
저장매체 판매 또는 온라인 다운로드로
제공되는 방식과 달리 운영
• 사용자의 클라이언트 장치가 아닌
클라우드 서버(Cloud Server)에서 대부분의
프로세스가 수행된다!!
49

클라우드(Cloud) 기반의 빅데이터 분석 서비스
해외 서버를 기반으로 특허가 존재하는
국가에서 서비스를 제공하는 경우
(특허가 존재하지 않는 국가에
서버장치만 두는 경우)에
특허침해를 주장할 수 있을 지 여부
50

청구항 설계의 중요성
• 방법(Process) 청구항
– 프로세스 자체는 해외에 있는 서버 안에서 수행되므로 특허 침해
를 인정받지 못할 우려가 있다.
• 서비스 전체에 대한 시스템 청구항, 또는 프로그램/기록매
체 청구항이 필요
• 서버는 외국에 있더라도
ⅰ)서버의 통제/제어가 해당 국가 내에서 이뤄지고,
ⅱ)서비스의 제공을 해당 국가 내 유저들이 제공받을 경우
특허가 침해 당했다고 인정받을 수 있다.
– 미국 판례: Renhcol v. Donbest (E.D. Tex. 2008) / US
6,260,019 특허 관련 침해소송
– 명시적인 한국 판례는 없음
51

52
각 국가 특허 확보 필요성
일반해외출원
PCT해외출원
글로벌 시장 기회/비즈니스를 검증
The PCT can buy time!!

원하는 Scope의 특허확보는 어렵다
• 지식재산권은 기본적으로 기존의 아이디어들에 비해
새로울(신규성) 뿐만 아니라 개선된(진보성) 아이디어를
보호하는 제도
• 이미 많은 기술이 공개된 상황에서 공개되지 않은
내용을 발굴하고 이를 출원하여 자신이 원하는 scope로
특허권을 선점하는 것은 매우 어렵다
54

기술에 대한 시장의 수요
55
현재
“딥러닝”
시장
시장 니즈 폭발필요성 인지
1980년대 이전의
잠재시장기였다면
넓은 권리
확보 가능
Q: A분야의 데이터 분석에 딥러닝을
적용하는 기술을 특허로 확보?

특허 확보 전략!!
• 그렇기 때문에…
(1) 현실을 인식하고
(2) 독점 가능한 범위를 추려내고
(3) 선점 가능한 기술을 타겟팅하는 것이 중요함
56

특허 포트폴리오 확보 전략
• 특허포트폴리오란?
– 특정한 제품이나 아이디어에 대한
특허권 간에 유기적인 결합상태
– 이미 선행기술이 공개됨에 따라
포괄적 특허 획득이 어려운 분야에 대해,
공백영역 특허와 개량기술 특허를
확보함에 따라 해당 제품에 대한 입체적인 보호
• 특허포트폴리오는 단순히 제품에 도입될 발명을 해당
시점에 출원하여서는 구축하기 쉽지 않다!
• 특허포트폴리오 구축을 위한
의도적인 특허활동이 큰 도움이 된다!
57
경쟁집중
분야
경쟁집중
분야
공백영역
특허
공백영역
특허
개선발명
확보

특허 포트폴리오 구축 전략
• 회피 point를 찾기 어려운 특허를 확보하기 어렵다!
– 구성요소 완비의 원칙(All Element Rule)에 따라, 특정한
구성/단계를 제외하거나 변경하면 회피 가능
58
1. 다각적인 특허 확보로 경쟁사 차단이 가능한
포트폴리오 구축 가능
2. 경쟁사의 제품/서비스 구현의
제한사항을 다수 제공
특허 역할  수익 확보 + 시간 확보
회피 방안 모색 및 기능 향상 시간
 시장 확보를 위한 시간

특허 포트폴리오 구축 전략
59
유사한 상황의 비즈니스 분야에서도 동일한 전략으로 접근 중
O2O 비즈니스 빅데이터 분석 비즈니스
X를 제공하고자 하는 A와
X를 제공받고자 하는 B를
연결하여 서비스
 포괄적인 권리 확보 불가
A분야의 빅데이터를
머신러닝(특히, 딥러닝)을
이용하여 분석결과 B를 제공
 포괄적인 권리 확보 불가

BLT patent & law firm 60
한국출원진입건 (심사청구X)

빠른 출원선점을 통한 특허 포트폴리오 구축
<국내우선권주장을 이용한 추가출원>
<미국 가출원 전략 – Oculus VR 특허전략>

Johns Hopkins의 특허 포트폴리오 구축 전략
62
출처: The Role of the University in Creating Portfolio Value_Mark Cochran

포트폴리오 구축을 위한 단기간 집중 특허출원
• 출원을 단기간 내에 구축하는 것이 필요 (1년 내외)
• 출원이 장기간에 거쳐 지속적으로 이어질 경우,
앞선 본인 특허문헌에 의한 거절 발생
63
최초출원
출원공개
1년 6개월
발명A, 발명B
출원 1
발명A’
출원 2
발명B’
최초출원의 발명A와
동일하지 않으면 문제X
최초출원의
발명B보다 진보되지
않으면 거절

의료빅데이터 유의사항 #1

의료빅데이터 기반 분석 소프트웨어는 의료기기?
• 환자의 질병 진단 예방 등의 목적으로 의료정보를
분석, 진단 또는 예측하기 위해 제조된 소프트웨어는 의료기기
65
빅데이터 및 인공지능 기술이
적용된 의료기기 허가심사
가이드라인(안)
-식약처 의료기기심사부
-2016.12

빅데이터 및 인공지능 기술이 적용된 의료기기의 등급분류
• 의료기기법 제3조(등급분류와 지정)에 따라
의료기기의 사용목적과 사용 시 인체에 미치는
잠재적 위해성의 차이로 분류
66
등급에 따른 허가절차 필요

의료기기 인증 vs 특허출원
• 의료기기 허가를 받기 전에도
특허출원하여 권리 확보 시에 문제되지 않음
• 의료기기 허가 과정에서 경쟁사가 먼저 출시하는 것을
방어하는 수단으로 ‘특허’ 활용 가능
• 소프트웨어 특허의 경우, 소스코드가 작성되기 전에
알고리즘 단계에서 특허출원이 가능
67
개발한 발명에 대한 특허출원이 먼저다!

의료빅데이터 유의사항 #2

단순한 데이터 제공이 아니라,
분석에 적절한 데이터 가공
분석프로세스 구축에 기여
 병원도 권리자가 될 수 있다
실질적 발명자의 판단
69
의료빅데이터로
병원이 직접 기술개발/사업화
병원이 의료빅데이터를
업체에 제공하여 업체가 개발
• 특허발명(청구항)의 기술적 사항의 창작에 실질적으로 관여한 자가
발명자가 된다.
• 발명자의 직무발명이므로, 사용자가 특허권을 가진다.
• 다만, 계약에 따라 권리자가 달라질 수 있다.
특허권자 = 병원
특허권자 = 업체

유의사항!
• 병원 의료진의 발명 기여도
– 업체와의 계약 여부와 상관없이 권리자가 될 수 있는지 여부
– 다만, 공유특허권자는 각자 실시 가능하므로….
• 발명 자체에 관여하지 않고, 의료빅데이터를 제공하는
경우에 ‘데이터 관리 및 수익 창출’ 방안?
– A업체가 특정 의료빅데이터를 X 분석 목적으로 병원으로부터
획득한 후 데이터 가공으로 Y 분석 목적으로 사용할 수도 있음
새롭게 등장한 비즈니스 방향이므로,
정리가 필요한 상황
70

비엘티 특허법률사무소
71
• 서울시 강남구 테헤란로 25길 15-5, IT빌딩 5층
• 전화번호 : 02-514-0104 / 010-3889-9303
• 이메일 : karl@BLT.kr
• 웹 : www.BLT.kr

[Blt]의료 딥러닝 분야의 특허 전략 key point 20171014 정태균변리사_최종

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