법인소식

2018.04. 법인소식
전응준 변호사, 4차 산업혁명 핵심기술과 지식재산 정책토론회에 토론자로 참석

YOU ME 법무법인의 전응준 변호사가 2018 4 5일 국회 산업통상자원위원회와 특허청이 공동으로 주최하고 지식재산연구원이 주관하는 4차 산업혁명 핵심기술과 지식재산 : 빅데이터와 인공지능을 중심으로 정책토론회에 토론자로 참석하였습니다.


이번 정책토론회는 4차 산업혁명 시대를 대비한 IP 정책을 점검하고, 그 핵심기술인 빅데이터와 인공지능의 기술개발과 활용을 촉진하기 위해 IP 제도가 앞으로 나아갈 방향을 모색하는 자리였습니다.


전응준 변호사는 위 토론회에서 최근(2017. 12.) 개정된 ‘특허 실용신안 심사기준’이 4차 산업혁명 기술 발명의 진보성 심사에 대한 원론적 입장을 표명하며, ‘물건’이 네트워크와 접속됨으로써 얻을 수 있는 정보의 활용, 특정 과제를 수행하도록 학습된 모델에서 얻어지는 특유의 출력 정보, 특정 구조를 가지는 데이터에 의해서 규정되는 특유의 정보처리에 의해 더 나은 효과가 있는지 여부를 진보성 심사에서 특별히 고려하여야 한다는 취지로 설명한 것에 대하여, ‘빅데이터, 인공지능, IoT 등에서 발생하는 특허권 권리부여의 문제는 미국 Bilski, Alice 판결에서 본 바와 같이 진보성 요건 보다는 해당 발명의 특허적격성 여부 즉 해당 발명이 추상적 아이디어에 그치는 것이 아닌지, 추상적인 아이디어를 일부 포함하더라도 해당 발명을 특허대상으로 변형시킬 수 있는 발명적인 특징(inventive concept)이 있는지 여부가 더 중요하다고 생각한다’고 제언하였으며, 위 심사지침이 예로 들고 있는 첫번째 사례인 ‘차량 입출고를 기반으로 한 디지털 가전기기 제어방법(IoT기술)’의 진보성 심사에 대하여 검토하였습니다.


또한, 전응준 변호사는 위 토론회에서 빅테이터, 인공지능 등이 문제되는 상황을 살펴보며, 1) 인공지능 설계자가 이용하는 기존 텍스트, 데이터에 대한 권리침해, 부정경쟁행위와 2) 인공지능이 생성한 결과물에 대한 권리 인정 여부 및 귀속주체 문제, 3) 인공지능이 생성한 산출물에 대한 권리 침해 범위의 문제에 대해 발제하였습니다.




“4차 산업혁명 핵심기술과 지식재산 : 빅데이터와 인공지능을 중심으로” 토론문


전응준(유미 법무법인 변호사)


향후 미래사회의 중심 기술로서 빅데이터, 인공지능, IoT, 자율주행, 로봇, 블록체인 등이 거론되고 있다. 그 중 빅데이터와 인공지능은 이들 기술의 기본적인 방법론 내지 기초 수단을 제공하는 핵심적인 역할을 하고 있다. IP의 관점에서 볼 때 빅데이터, 인공지능 등의 기술에 관하여 제일 먼저 논의할 필요가 있는 쟁점은, 이들 기술이 채택하고 있는 아이디어, 알고리듬적 요소, 또는 이들의 응용에 대해 어느 범위까지 독점적 권리(특허권, SW저작권 등)를 부여해야 하는가라는 질문일 것이다. IP가 빅데이터, 인공지능, IoT 등의 요소기술의 발전을 뒷받침해야 한다는 것은 IP의 본질상 매우 당연하다. 그러나 현실에서는 NPE의 소권남용, SW특허의 특허적격성 이슈 등으로 인하여 오히려 IP가 미래 기술발전을 저해할 수 있다는 우려도 존재한다. 그러므로 이들 요소기술의 권리화 문제를 다룰 때에는, IP가 기본적으로 창작자에게 동기를 부여하여 기술발전을 도모할 수 있는 제도이기는 하나 궁극적으로 ‘기술발전에 의한 사회진보’라는 이념에 배치되는 경우에는 IP의 범위가 제한되어야 한다는 원칙에 충실할 필요가 있다고 생각된다. 


이에 관하여 최근(2017. 12.) 개정된 특실 심사지침은 ‘4차 산업혁명 관련 발명의 진보성 판단 사례’를 새롭게 추가하였다. 위 심사지침은, 4차 산업혁명 기술 발명은 이종기술 간의 융합에 특징이 있으므로 이러한 융합에 각별한 곤란성이 있거나 이로 인한 작용효과가 공지된 선행기술로부터 예측되는 효과 이상의 더 나은 효과가 있다는 인정되는 경우에 진보성이 인정될 수 있다는 원론적 입장을 표명하면서, ‘물건’이 네트워크와 접속됨으로써 얻을 수 있는 정보의 활용, 특정 과제를 수행하도록 학습된 모델에서 얻어지는 특유의 출력 정보, 특정 구조를 가지는 데이터에 의해서 규정되는 특유의 정보처리에 의해 더 나은 효과가 있는지 여부를 진보성 심사에서 특별히 고려하여야 한다는 취지의 설명을 하고 있다. 그러나 사견으로는 빅데이터, 인공지능, IoT 등에서 발생하는 특허권 권리부여의 문제는 미국 Bilski, Alice 판결에서 본 바와 같이 진보성 요건 보다는 해당 발명의 특허적격성 여부 즉 해당 발명이 추상적 아이디어에 그치는 것이 아닌지, 추상적인 아이디어를 일부 포함하더라도 해당 발명을 특허대상으로 변형시킬 수 있는 발명적인 특징(inventive concept)이 있는지 여부가 더 중요하다고 생각한다. 적어도 우리나라에서 발생하고 있는 위 영역의 특허권침해사건들의 상당 부분은 진보성 이전에 특허적격성 자체가 문제되는 경우가 많다고 보이고, 이에 대한 판단법리가 명확히 수립될 필요가 있다고 생각된다. 관련하여, 위 심사지침이 예를 들고 있는 14개의 사례 중 첫 번째 사례를 검토해 본다. 발명의 명칭은 “차량 입출고를 기반으로 한 디지털 가전기기 제어방법(IoT 기술)”이며 특허청구범위와 인용발명은 다음과 같다(위 사례는 2008년에 청구된 실제 사례를 변형한 것임).


【청구항  1】  차량 입출고 인식 모듈과 연동되는 홈 서버가 디지털 가전기기를 제어하는 방법으로서,

   차량 입출고에 따른 홈 네트워크 서비스 환경을 설정할 수 있는 인터페이스를 사용자의 제어 단말기에 제공하는 단계와,

   상기 차량의 입출고에 따라 집안에서 상기 사용자가 취하는 디지털 가전기기 제어 명령을 분석하여 상기 사용자의 이용 패턴을 추출한 후 이를 기반으로 패턴 기반의 홈 네트워크 서비스 환경을 생성하는 단계와,

   상기 인터페이스를 통해 설정된 상기 홈 네트워크 서비스 환경 또는 패턴기반의 홈  네트워크 서비스 환경을 저장부에 저장하는 단계와,

   상기 사용자의 차량 입출고 정보가 상기 차량 입출고 인식 모듈로부터 수신되면, 상기  저장부에 저장된 홈 네트워크 서비스 환경에 의거하여 디지털 가전기기를 제어하는 단계를 포함하는 차량 입출고를 기반으로 한 디지털 가전기기 제어 방법.


[인용발명] 차량 입출고 인식 모듈과 연동되는 홈 서버가 디지털 가전기기를 제어하는 방법으로서,

   사용자가 제어 단말기를 이용하여 차량 입출고에 따른 홈 네트워크 서비스 환경을 직접 설정하는 단계와,

   상기 사용자의 차량 입출고 정보가 상기 차량 입출고 인식 모듈로부터 수신되면, 사용자에게 디지털 가전기기의 작동 지시를 문의하는 단계와,

   상기 디지털 가전기기의 작동 지시가 상기 사용자로부터 수신되면, 상기 작동 지시에  따라 설정된 홈 네트워크 서비스 환경에 의거하여 디지털 가전기기를 제어하는 단계를  포함하는 차량 입출고를 기반으로 한 디지털 가전기기 제어 방법.


 위 심사지침은, 청구항1 발명은 사용자의 가전기기 이용패턴을 분석하여 얻은 정보를 활용하는 점에서 인용발명과 차이가 있고, 사용자의 직접적인 개입없이도 가전기기의 작동을 제어할 수 있는 점에서 더 나은 효과가 인정되므로 진보성이 인정된다는 결론에 이르고 있다. 위 사례에서 구성과 효과에 일부 차이가 있어 진보성이 인정될 수 있다는 점은 어느 정도 수긍이 간다. 그러나 위 발명에서 진보성이 인정된 핵심 근거는 ‘사용자가 취하는 디지털 가전기기 제어명령을 분석하여 위 사용자의 이용패턴을 추출’한다는 것인데, 현재 기계학습, 강화학습의 이론을 고려하면 위 발명은 사용자의 이용패턴을 어떻게 추출하고 분석할 것인지 아무런 언급이나 시사가 없다. 따라서 실제 위 발명이 인공지능, IoT 분야에서 통상의 기술자에게 어떠한 도움을 줄 것인지 매우 회의적이라고 할 것이며, 나아가 패턴분석을 이용하는 매우 넓은 영역에서 적정 범위 이상의 권리행사를 할 가능성이 높다. 위 사례는 진보성 심사영역에서 주어진 선행기술에 대비하여 진보성을 판단한 것이기는 하지만 빅데이터, 인공지능 등의 영역에서는 특허발명의 특허적격성 즉 추상적 아이디어 단계를 넘어섰는지 여부를 엄격히 심사하는 것이 선행되어야 한다고 생각된다. 


그 다음으로 빅데이터, 인공지능 등이 문제되는 상황을 시간 순서적으로 또는 논리적 순서로 살펴보기로 한다. 첫 번째, 향후 인공지능의 방법론이 어떻게 변화될 수 있는지는 예측하기 어렵지만 현재 인공지능 기술은 딥러닝에 기초하여 대규모의 텍스트 내지 데이터를 요구하고 있다.1) 이 과정에서 인공지능 설계자가 이용하는 기존 텍스트, 데이터에 대한 권리침해, 부정경쟁행위가 문제된다. 두 번째, 인공지능이 생성한 결과물에 대한 권리를 인정할 것인지 인정한다면 누구에게 귀속할 것인지 문제된다. 세 번째, 인공지능이 생성한 산출물에 대해 권리를 인정하다면 그에 대한 침해를 어느 범위까지 인정할 수 있는지 문제된다.


첫 번째 쟁점은 이른바 텍스트 마이닝, 데이터 마이닝에 대해 공정이용의 법리를 인정할 것인지에 관한 것이다. 원칙적으로는 텍스트(저작물)와 데이터(개인정보)의 각 권리자에게 이용에 관한 동의를 받아야 하겠지만 대량의 텍스트나 데이터에 대해 일일이 동의를 받는 것은 현실적으로 불가능하므로 일정 범위 내에서 공정이용의 법리를 도입해야 한다는 주장이 제기되고 있다. 입법례로 보면 일본은 2009년에 이미 정보해석을 위한 복제(일본 저작권법 제47조의7)를 허용한 바 있고, 영국과 함께 최근(2016. 10.7) 프랑스도 디지털 공화국법을 시행하여 연구 목적의 텍스트 마이닝과 데이터 마이닝을 허용하였다.2) 이와 같은 추세를 고려하면 학술연구 등을 위해 일정 범위 내에서 텍스트 접근을 허용하는 것은 불가피한 것으로 보인다. 다만 개인정보보호법은 공정이용의 관점이 부족하기 때문에 저작권법 등이 인공지능 연구 등을 위해 텍스트(저작물) 이용을 허용한다고 하더라도 해당 텍스트에 개인정보가 있음을 이유로 개인정보보호 관점에서 텍스트 접근이 부인될 수 있다는 점이 우려된다.


두 번째 쟁점은 인공지능이 생성한 산출물에 권리 인정 여부이다. 이에 대해 일정한 범위 내에서 권리를 인정할 실익이 있다고 생각된다. 다만 이를 물권과 같은 배타적 권리로서 보호할 것인지 부정경쟁방지와 같이 행위 규제적 차원에서 보호할지는 더 검토할 필요가 있다. 향후 인공지능이 어떻게 발전할지 현재 예측하기 어려운 상황이므로, 예측 가능한 범위내에서 인공지능의 산출물을 유형화하여 개별 상황에 맞는 보호 프레임을 설계하는 것이 합리적일 것이다. 이 점에서 일본 정책보고서와 같이 인공지능 활용을 3가지 유형(창작의 도구로서 인공지능을 이용하는 경우, 인공지능을 활용하여 콘텐츠 제공 서비스를 하는 경우, 인공지능과 인공지능 산출물을 묶음으로 제공하는 경우)으로 분류하는 것은 상당히 유용한 작업이라고 생각된다. 특허권의 인정 여부에 관하여는, 현재 딥러닝에 기반한 인공지능의 알고리듬을 사람이 파악하기 힘든 경우도 발생하고 있다는 점에서 인공지능의 산출물에서 나타나는 기술사상을 사람이 이해할 수 있는 특허발명으로 볼 수 있는지 문제가 있다고 생각된다.


권리를 누구에게 줄 것인지 여부를 살펴보면, 인공지능의 알고리듬 설계자와 구체적인 콘텐츠를 생성하는 인공지능 이용자 중 누구를 권리귀속자로 할 것인지 문제되는 것으로 보인다. 우리 저작권법은 데이터베이스보호에 관하여 데이터베이스의 제작, 갱신 등에 상당한 투자를 한 자를 보호하고 있고, 콘텐츠산업진흥법은 콘텐츠 제작을 기획하고 책임을 지는 자를 보호하고 있다. 이러한 연관 법률의 취지를 고려하면, 인공지능의 산출물에 대해 누가 상당한 투자를 하였는지, 설계한 자는 누구인지, 누가 전체적인 업무책임을 부담하고 있는지 등을 종합적으로 고려할 것이 필요하다고 생각된다. 특기하고 싶은 점은 인공지능의 개별 산출물에 대한 권리를 인공지능 알고리듬 설계자에게 귀속시키는 경우 잘못하면 특허권으로 보호해야 마땅할 사안(특히 방법발명의 결과물)을 저작권 계열로 보호하는 결과를 초래할 수 있다는 것이다. 전체적으로 보면, 인공지능 개발자에게 권리를 귀속시키면 보호받은 대상(산출물)이 상당히 넓어지게 되어 경우에 따라 부당한 사례가 나타날 수 있을 것으로 생각된다.


세 번째 쟁점은 침해 판단의 기준에 관한 것이다. 유력한 견해는 ‘약한 저작권 보호(thin copyright protection)’ 이론을 유추하여 ‘현저한 유사성’ 내지 실질적으로 데드카피인 경우에 한하여 침해를 인정하고 단기의 보호기간과 등록 또는 표시 제도를 제안하고 있다. 인공지능의 산출물 보호 문제에 있어서 보호를 인정해야 한다는 견해에 선다면 위 견해가 합리적이고 현실에 부합한다고 생각된다. 더 나아가서 보면, 인공지능의 산출물에 대해 ‘현저한 유사성’ 법리에 따라 매우 제한적으로 권리범위를 인정한다고 하더라도 특허발명의 진보성 요건과 같이 해당 산출물(콘텐츠)의 창작적 수준에 대하여 일정한 법적 기준이 필요하다고 생각한다. 예컨대, 현재 약한 인공지능 단계에서 생성되는 콘텐츠 중 상당부분은 주식(환율)시세, 날씨상황, 스포츠 경기 결과 등 기계적으로 발생하는 데이터를 인공지능이 적절히 조합하여 만든 것인데 이러한 콘텐츠 모두를 보호하는 것이 아니라 일정한 기준을 긋고 어느 수준 이상의 콘텐츠만을 보호하는 것으로 해야 할 정책적인 필요는 없는지 생각해 본다.

(끝)




1) 현재 딥러닝은 인공신경망을 구축하여 비지도학습이나 강화학습의 방법을 활용하여 인공지능 스스로 데이터를 학습하고 유의미한 통계적 패턴, 특징을 찾도록 하는 방식이다. 그러나 사람의 지능이 머신러닝과 같이 대규모의 데이터를 학습하여 나타나는 것이라고 보기 어려우므로 향후 인공지능 방법론이 어떻게 변화할지는 예측하기 어렵다. 종래의 인공지능을 인간의 언어를 이해하여 이를 근사하게 흉내 내는 것이라고 한다면 최근에는 인공지능이 언어 자체를 개발하고 새로운 사고체계를 갖도록 하는 연구가 수행되고 있다(2017. 3. 16. “IT BEGINS: BOTS ARE LEARNING TO CHAT IN THEIR OWN LANGUAGE”, WIRED 기사 https://www.wired.com/2017/03/openai-builds-bots-learn-speak-language/) 

2) 박경신, “[프랑스]새로운 저작권 제한 사유 도입되다”, 저작권동향(2016년 제20호), 한국저작권위원회, 2016



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