Jinsol, 진솔국제특허법률사무소의 작성자

인공지능(AI) 기술과 AI 특허를 통한 새로운 도약

② 국내 AI 특허 확보 방안

국내 AI 특허 동향

지난 편에서 설명한 것과 같이, 해외 뿐만 아니라 국내에서도 AI와 관련된 특허가 다수 출원 및 등록되고 있습니다. 통계에 따르면, 국내에서 AI를 포함한 4차 산업혁명 관련기술의 전체 출원은 2010년 5,874건에서 2019년 17,446건으로 지난 10년간 연평균 12.9%의 출원 증가율을 보였습니다. 또한, 전체 특허출원 대비 4차 산업혁명 관련 기술의 비중은 2010년 3.2%에서 2019년 7.77%로 10년 만에 2배 이상 증가하였고, ‘인공지능’ 기술분야는 지난 10년간 36.7%의 폭발적 연평균 증가율을 나타냈으며, 이는 비슷한 시기 미국의 출원 증가율 27.4%보다 높은 수치를 기록하여 미래에는 AI를 기반으로 한 특허가 여러 기술분야에 광범위하게 출원, 등록될 것으로 예상하고 있습니다.

특히, 인공지능 분야의 기술은 다른 분야와 연계되고 있는데, 사진, 영상에서 대상을 인식하는 등의 시각데이터 처리 기술을 적용해 의료･자율주행･제조공정 등에 활용되는 시각지능을 구현하는 기술 분야의 출원, AI를 활용하여 의사의 판단에 도움을 주는 진단관련 기술분야의 출원이 급격하게 증가하고 있습니다. 최근에는 언어를 분석하여 문장을 해석하고, 문장이 실제로 무슨 의미를 내포하는지 결정하는 자연 언어 처리(Natural Language Processing)에 관한 인공지능 기술이 개발되고 있어 번역, 대화시스템, 정보검색 등에 활용되는 특허가 많아질 것으로 예상됩니다.

어떻게 등록받을 수 있을까? – 특허요건

(1) AI 특허 출원에 어려움을 겪는 이유

컴퓨터 상에서 구현되는 소프트웨어 특허와 비슷하게, 출원인들이 AI특허에 대한 출원을 망설이는 이유는 크게 2가지가 있습니다. ① 인공지능, 특히 딥러닝 기술의 블랙박스적인 특성과 ② 오픈소스가 AI 기술의 구현에 사용되는 경우가 있다는 점입니다.

블랙박스 특성이란, 머신러닝, 딥러닝의 아웃풋이 인간과 사고과정의 결과와 유사하게 도출되도록 할 수 있지만, 딥러닝의 사고과정을 명확히 알 수 없는 것을 말합니다. 최근의 딥러닝 모델은 내부적으로 수많은 레이어가 아웃풋의 도출을 위해 여러 기준을 정의하므로 AI 기술을 개발한 개발자도 각 레이어에서 어떤 계산이 이루어지는지 알 수 없습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 설명가능한 인공지능(eXplainable AI)에 대한 연구가 수행되고 있지만, 아직도 수많은 AI 모델과 기술들은 학습을 수행하는 ‘Hidden Layer’에서의 계산과정을 알 수 없습니다.

오픈소스란, 공개적으로 액세스할 수 있게 설계되어 누구나 자유롭게 확인, 수정, 배포할 수 있는 코드를 말하며, 웹상에서 무료로 다운로드및 소스 코드 수정, 재배포가 가능하고, 공개적으로 많은 개발자들이 참여하기 때문에 폐쇄적으로 개발되는 독점 프로그램에 비해 비교적 안정적인 장점이 있습니다.

위와 같은 이유로 AI 특허를 등록받는 것이 어렵다고 생각할 수 있지만, AI 특허는 AI가 기술분야에 어떻게 구현되어 사용되는지에 대한 특허이므로, 기존에 공개된 기술을 그대로 사용한 것이 아니라면, 새로운 구성을 추가하여 개발한 AI발명이 특유한 기술적 특징이 있다면 충분히 등록받을 수 있습니다.

(2) 기존 기술들과 차별점이 있다면 등록이 가능

AI 특허도 다른 일반적인 특허와 같이 특허요건을 만족한다면 등록을 받을 수 있습니다. 즉, 등록받고자 하는 기술이 발명에 해당하고, 공개된 기존 기술과 비교할 때 새롭고 진보된 기술적 특징이 있는 경우라면 특허로써 등록이 가능합니다.

예를 들어, 학습에 사용되는 학습 데이터를 레이블링하고 전처리하는 단계, 학습 데이터로부터 학습에 사용되는 파라미터를 추출하는 단계, 학습모델로부터의 결과값을 가공하여 제공하는 단계 등에서 기존 알려진 기술과 차별되는 기술적 특징이 있다면 특허등록이 가능합니다. 나아가, 기존에 알려진 학습 모델과 다른 기계학습 과정을 개발하는 경우에도 특허를 등록받을 수 있습니다.

AI 특허는 실질적으로 컴퓨터 프로그램을 통해 구현되므로 소프트웨어 특허의 하위구성으로 분류되고 있습니다. 따라서, 아래에서는 소프트웨어 특허의 주요 특허요건인 발명의 성립성, 신규성 및 진보성을 중심으로 AI 특허의 등록요건을 살펴보도록 하겠습니다.

국내에서의 AI특허에 대한 판단기준 소개

(1) 심사기준에서 AI특허 분류

우리나라에서는 AI 특허의 등록에 대한 대법원 판례는 아직 나오지 않았고, 특허심판원, 특허법원에서 AI특허의 진보성 등 특허요건을 다룬 심결이나 판결이 존재합니다. 국내에서는 인공지능 관련 산업이 충분히 커지지 않아 인공지능 분야에서 발생한 분쟁사례가 많지 않은 편입니다. 성장하는 기술분야에서의 특허전략은 크게 특허개발단계, 포트폴리오 구축단계 및 전략경영단계로 나눌 수 있는데, 국내 인공지능 기술분야는 아직 포트폴리오 구축단계에 있기 때문인 것으로 판단됩니다. 특허청의 통계자료 를 참고하면, 미국에서는 등록된 인공지능 관련 특허에 대한 소송이 100여 건 정도 진행되었는데, 해외의 경우 어떻게 AI 특허를 등록받을 수 있는지, 특허 분쟁이 어떻게 일어났는지에 대해서는 후속 기고에서 다루도록 하겠습니다.

전편 기고에서 다룬 것과 같이, 한국 특허청에서는 AI 학습을 통해 특정 기능을 수행하는 것에 특징이 있는 컴퓨터, 소프트웨어 관련 발명을 AI 발명으로 정의하고 있으며, ① 실질적으로 기계학습을 수행하는 학습모델(학습 알고리즘, 데이터 전처리를 통한 학습 방법을 포함)에 대해 학습 모델 연산의 가속화 방법, 데이터 정규화 방법, 학습 모델 자동 생성 방법 등의 기계학습 자체에 대한 발명을 지칭하는 AI 학습모델링 발명과 ② 사용 목적, 용도를 달성하기 위해 학습데이터와 학습모델을 이용하여 특정 기능을 수행하는 AI를 통한 자율주행, AI를 통한 영상인식, AI 의료기기와 같은 AI 응용발명으로 구분하고 있습니다.

(2) 특허요건 - 발명의 성립성

먼저, 특허로 인정받기 위해서는 AI 기술이 발명으로서 성립하여야 합니다. 발명이란 자연법칙을 이용한 기술적 사상의 창작으로서 고도한 것으로 산업상 이용할 수 있는 것으로, 자연법칙 그 자체이거나 단순한 정보의 제시나 약속, 알고리즘에 불과한 것이 아니라면 대부분 발명에 속한다고 볼 수 있습니다.

대법원은, 소프트웨어 발명에 대해서 “소프트웨어 발명이 특허에 해당하기 위해서는 컴퓨터상에서 소프트웨어에 의한 정보처리가 하드웨어를 이용해 구체적으로 실현되고 있어야 하고, 구체적으로 소프트웨어와 하드웨어가 구체적인 상호 협동 수단에 의해 사용목적에 따른 정보의 연산이나 가공을 실현함으로써 사용 목적에 대응한 특유의 정보 처리 장치 또는 그 동작 방법이 구축돼야 한다”고 판시하여 하드웨어를 통한 정보처리의 실현이 필요하다는 입장입니다(대법원 2003. 5. 16. 선고 2001후3149).

AI발명은 소프트웨어, 컴퓨터를 이용한 발명에 해당하므로, 소프트웨어와 하드웨어가 협동한 구체적 수단 또는 구체적 방법에 의해 사용 목적에 따른 특유의 정보의 연산 또는 가공을 실현함으로써 사용 목적에 따른 특유의 정보처리 장치(기계) 또는 그 동작 방법이 구축되어 있는 경우 특허성이 인정됩니다.

(3) 특허요건 - 진보성

AI 발명이 기존에 공개된 기술들과 비교하여 진보된 구성이나 기술적 특징이 있어야 합니다. 진보성의 주장을 위해서는, ① 인공지능을 구현하기 위한 구성요소(학습모델 구현, 데이터 전처리 등)가 특정되는 것이 필요 하며, ② 특정된 상기 구성요소가 데이터를 어떻게 학습하는지 특정이 필요할 수 있습니다.

공지된 인공지능 발명이 있는 경우, 단순한 학습모델의 변경을 넘어 인공지능 구현 요소에 대한 세분화나 기계학습을 구현하는 구성요소가 특정된다면 진보성을 주장할 수 있습니다. 예를 들어, 기계학습에 사용되는 순환 신경망을 단순히 합성곱 신경망으로 변경한 기술은 진보성이 인정되지 않을 가능성이 높습니다. 따라서, 진보성 인정을 위해서는 다른 구성요소를 추가하거나 합성곱 신경망이 어떤 파라미터를 통해 학습을 수행하여 얼마나 다른 효과를 발생시키는지에 대한 설명을 추가함으로써 진보성 인정을 도모할 수 있습니다.

어디까지 준비해야 하나? – 진보성 주장을 위한 기술 구체화

먼저, AI 응용발명을 고안하고 출원하기 위해서는 AI를 적용시킬 아이디어와, 기계학습을 수행하는 프로세스가 구현되는 것이 필요합니다. 따라서, ① 원하는 학습데이터를 이용하여 ② 특정한 기계학습 방법을 통해 학습데이터를 학습한 후 ③ 도출된 결과값을 어떻게 응용하는지에 대한 구체화가 가능하다면, AI 발명이 준비된 것입니다.

간단히 말하자면, AI 발명은 컴퓨터 프로그램 특허와 다르지 않게 (학습을 위한)데이터가 어떻게 처리되고 활용되는지를 구체적으로 설명해 주면 되는 것입니다. 물론, 이것을 종래 기술과 대비하여 특허등록이 가능한지, 추가적인 구성이 필요한지를 판단하는 것은 특허 실무자인 변리사의 역할입니다.

심사실무에서는, ① 학습 데이터를 만들기 위해 데이터를 레이블링하고 전처리하는 과정, ② 학습 데이터로부터 특징을 추출하는 과정, ③ 학습된 모델로부터 얻은 출력을 재가공하는 과정 등의 프로세스에서 특징적인 구성을 찾을 수 있다면, 특허등록이 가능하다고 설명하고 있습니다. 만약 학습데이터와 출력의 활용이 유사하더라도, 학습 프로세스가 차별화될 수 있다면 특허등록이 가능합니다. 아래의 심사사례들을 통하여 위의 특징들에 대하여 자세히 알아보도록 하겠습니다.

심사 사례

(1) 널리 알려진 기술을 단순히 인공지능 알고리즘을 통해 수행하는 경우 – 진보성 부정

첫번째 심사사례는 단순하게 인공지능 알고리즘을 통해 잘 알려진 기술을 구현한 경우, 인공지능 알고리즘에 의한 기계학습에 기술적 특징이 없어 진보성이 부정된 사례입니다. 아래 그림과 같이, 인공지능 차트를 이용한 주식정보 제공 방법이라는 특허출원은,

사용자 컴퓨터가 주식거래 프로그램을 실행하여 시간에 따른 주가의 변화를 표시한 차트를 화면상에 표시하는 단계;

상기 실행된 주식거래 프로그램이 상기 사용자컴퓨터로부터의 입력 명령에 의해 상기 차트를 표시하기 위한 주기를 설정하는 단계;

상기 주식거래 프로그램이 사용자 컴퓨터의 화면상에 표시된 차트의 일영역에 설정된 주기에 따라 표시되는 각각의 봉이 존재하는 위치에 대응하여 상기 봉의 너비를 가지며 차트의 세로축과 평행한 방향으로 연장되는 막대모양의 영역을, 주가의 기조를 판별하는 인공지능 알고리즘에 따라 색을 달리하여 표시하는 단계를 포함하고,

상기 인공지능 알고리즘은, 해당 일의 시작가가 5일 이동평균선의 위에 있거나 해당 일의 직전 4일 평균가가 상승하는 경우에는 상기 주가의 기조를 상승으로 판단하고, 해당 일의 시작가가 5일 이동평균선의 아래에 있거나 해당 일의 직전 4일 평균가가 하락하는 경우에는 상기 주가의 기조를 하락으로 판단하는, 인공지능 차트를 이용한 주식정보 제공방법.

을 청구하였습니다.

심사과정에서, 출원인은 ‘주가 기조의 상승/하락을 판단하는 인공지능 알고리즘’이 인용발명에 개시되어 있지 않다는 주장을 하였으나, 특허청은 ① ‘주가 기조의 상승/하락을 판단하는 것’은 주식투자 분야에서 널리 사용되는 기술이며, ② 인공지능 알고리즘이 주가 기조의 상승/하락여부 판단을 수행하기 위해 학습하는 모델이나, 학습모델에서 얻은 출력정보에 특유한 효과도 없다는 것을 이유로 진보성을 부정하였습니다.

이와 같은 AI발명에 대해 진보성을 주장하기 위해서는, AI가 ① 어떤 파라미터(변수)를 기준으로 학습데이터를 학습하여 주가의 기조를 판단할 때 종래 기술과 어떤 차이점이 있는지를 밝히거나, ② 학습결과로 도출되는 주가의 기조를 활용하는 방식에 종래 기술과 차별점을 두는 방식으로 AI 기술을 구현하는 것이 바람직합니다.

(2) AI 학습모델에 의해 도출된 결과값이 종래 기술 대비 효과가 있는 경우 – 진보성 인정

두번째 심사사례는 학습모델에 의해 도출된 결과값이 종래 인공지능을 활용하지 않은 경우와 대비할 때 특별한 효과상의 차이가 있어 진보성이 인정된 사례입니다. 아래 그림과 같이, 피검체의 흉부 PA 영상의 판독을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치 특허출원은,

피검체의 흉부 영상(chest view)의 판독을 지원함에 있어서 흉부 영상의 입력으로부터 딥 러닝 모델(deep learning model)에 기초하여 상기 흉부 영상에 관한 판독 보조 정보를 생성하도록 하며,

상기 판독 보조 정보는 소견 정보에 대응되도록 제공되는 판독문 선택지 중에서 상기 컴퓨팅 장치에 의하여 상기 딥 러닝 모델에 기초하여 선택된 결과인 선택형 판독문으로 획득되도록 하는 것을 특징으로 하였습니다.

이때, 이 발명의 딥러닝 학습의 결과로 획득되는 선택형 판독문은, 의학적 판단으로서의 소견(findings)에 대한 정보를 기반으로 의사가 쓰고 읽을 수 있는 자연어 문장으로서의 '판독문'에 해당하고, 이러한 판독문은 의료 관련법 상 의사에게 의무적으로 강제되는 판독문 작성의 편의를 제공한다는 특별한 효과를 가지는 것이 인정되어 특허등록받았습니다.

(3) 학습데이터에 레이블을 부여하는 전처리과정에 특징이 있는 경우 – 진보성 인정

세번째 심사사례는 학습데이터에 레이블을 부여하는 전처리과정에서 기존 발명들과 차별화된 점이 있어 등록을 받은 사례입니다. 보안이벤트에 대한 준지도학습을 위해 데이터에 레이블을 부여한 후 보안정책을 수립하는 준지도학습을 통한 인공지능 기반 보안이벤트 분석시스템 특허출원은,

전처리된 데이터를 군집화하고 샘플링하여 준지도학습에 사용되는 레이블데이터를 가공하는 준지도부, 전처리된 데이터와 레이블데이터를 사용하여 기계학습 알고리즘을 기반으로 보안정책을 생성하는 기계학습부, 생성된 상기 보안정책을 제공받아 기록하고 상기 전처리된 데이터와 비교판단하여 실시간 보안이벤트를 처리하는 탐지부 및 상기 준지도부에서 가공된 레이블데이터를 평가하고, 상기 탐지부에서 통지된 보안이벤트를 기반으로 보안정 책의 정확성을 평가하는 평가부를 포함하며,

상기 준지도부는 지정된 변수에 따라 군집화를 실시하고 군집화된 데이터에 샘플링 처리하는 군집화부와 전처리 된 데이터의 군집화에 적용되는 변수를 지정하는 변수지정부를 포함하고, 상기 변수지정부는 군집화 작업 반복횟수를 지정하는 반복횟수지정모듈과 군집화 작업 시 분류될 군집의 수를 지정하는 군집수지정모듈을 포함하는 것을 특징으로 하였습니다.

이때, 이 발명의 준지도부는, ① 레이블링되지 않은 데이터를 군집화하여 레이블링하되, ② 군집의 수와 군집화 반복횟수를 조절하여 ③ 기계학습에 사용되는 데이터의 레이블링을 다르게 하고, ④ 군집화된 데이터에 새로운 레이블 값을 부여함으로써 보안관리자의 판단 또는 필요에 부합하는 보안정책을 수립하는 기술적 특징을 통해 인용발명과의 차별점을 인정받아 등록되었습니다.

이와 같이, AI를 적용시킬 아이디어와, 기계학습을 수행하는 프로세스를 구현함에 있어서, 여러 방면으로 종래 기술과의 차이점을 고안하여 특허를 작성하고, 등록받을 수 있습니다. 후속 기고들에서는 미국을 비롯한 해외 심사기준과, 인공지능 특허권의 행사와 관련된 이슈를 소개해 드리도록 하겠습니다.

인공지능(AI) 기술과 AI 특허를 통한 새로운 도약

산업기술의 트렌드, AI

구글 딥마인드의 알파고(Alphago)가 2016년 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 승리한 이후로, 4차 산업혁명 시대의 대표적 핵심 기술로 인공지능 기술이 주목받고 있습니다. 인공지능(Artificial Intelligence, ‘AI’)은 특정 기능을 수행하는 것을 목적으로 데이터를 이용하여 반복적인 기계학습을 통해 스스로 최적의 해결방안을 도출하는 기술입니다. 학계에서는 AI 기술을 ‘약한 AI’와 ‘강한 AI’로 구분하고 있는데, 빅 데이터를 기반으로 하여 인간처럼 스스로 사고하는 ‘강한 AI’와 달리, 현재 대부분의 AI는 특정 기술분야 내에서 목적을 가지고 기계학습을 통해 결론을 도출하는 ‘약한 AI’에 해당합니다.

AI는 지능형 로봇, 자율주행, 정밀의료, 스마트홈, 음석인식 등의 많은 기술분야에서 사용되고 있으며, 많은 데이터를 학습하여 추론해낸 결과값을 통해 자동으로 인간이 쉽게 할 수 없었던 작업을 대신하고 있습니다. 최근 인공지능 개발 트렌드는 아래와 같이 단순히 사물이나 이상상황을 포착하는 인지능력을 넘어, 인지한 상황으로부터 최적의 답을 찾아내고, 여기에 스스로 수행한 학습을 더해 추론 및 예측을 실시하고, 향후에는 문제를 스스로 발견하고 해결하는 행동 단계에 이르기까지 다양한 분야의 연구와 투자가 활발히 진행되고 있습니다.

진솔국제특허법률사무소에서는 인공지능(AI) 관련 특허 출원 경험을 바탕으로 4회에 걸쳐 ① 인공지능과 관련된 산업 동향, ② 인공지능을 활용한 기술의 특허 출원 방법, ③ 국내외 인공지능 특허 등록을 위한 심사기준 소개, ④ 인공지능 특허권의 행사와 관련된 이슈와 함께 산업분야별로 인공지능(AI)이 활용된 기술 및 특허 사례를 소개해드리도록 하겠습니다. 본 편에서는 인공지능과 관련된 산업 동향과 함께 조선산업 분야의 대표적인 인공지능 활용 사례를 소개해 드리도록 하겠습니다.

AI 특허의 국제 및 국내 동향

국가별 패밀리특허 건수

많은 산업분야에서 AI를 적용하여 다양한 기능을 달성함과 함께, 근래에는 AI와 관련된 특허 출원이 증가하고 있습니다. 국가별로 이를 살펴보면, 미국과 중국에서 독보적으로 많은 AI 발명에 대한 특허가 출원되고 있습니다. 그러나, 아래와 같이 중국은 PCT 출원을 통해 세계적으로 특허를 보호받기보다는 국내 위주로 특허를 출원하고 있습니다. 중국의 경우 전체 특허 출원 건수는 많지만 PCT 출원 건수가 매우 적다는 점은 중국 기업이나 연구소가 중국 내 시장을 타겟으로 기술을 개발하거나, 세계적으로 보호할만한 고도한 기술에 대한 개발이 상대적으로 적다는 것을 의미할 수 있겠습니다.

특히, 국내에서도 AI와 관련된 특허가 다수 출원 및 등록되고 있는데, 2020년 기준으로 AI관련 특허 출원인으로 삼성이 전세계 4위, LG와 한국전자통신연구원이 전세계 19, 20위를 차지하고 있습니다. 우리나라에서는, AI 기술 분야의 특허 출원량이 증가함과 동시에 AI 기술과 연관된 다른 기술들, 즉 빅데이터, IoT, 헬스케어, 로봇, 자율주행 분야의 출원도 꾸준히 증가하고 있습니다. 코로나19 이후 비대면, 자동화의 트렌드와 방대한 양의 데이터로 인해 각종 산업분야에서 사용되는 AI 기술에 대한 특허를 선점하려는 기업들의 경쟁이 심화되는 추세입니다.

AI의 활용 – 정보통신, 컴퓨터 분야 / 제조업 분야

많은 AI 발명이 컴퓨터, 전자기술과 관련된 기업에서 출원되고, 영상 및 언어와 관련된 기술이 대부분을 차지한다는 점에서, AI 발명이 정보통신 또는 컴퓨터 프로그램 분야에서만 활용가능 한 것 아니냐는 의문이 들 수 있습니다. 그러나, AI 발명은 컴퓨터, 통신분야뿐만 아니라 제조업 분야에서도 다양한 방법으로 적용되고 있습니다.

통신 및 보안 분야에서 AI 발명의 적용의 일 예로써, 아마존은 자사 AWS(아마존 웹 서비스)의 보안을 위하여 인공지능을 통해 복수의 문서에 대한 지정된 사용자의 예상 활동을 결정하고, 실제 사용자 활동이 예상된 유형의 활동에서 벗어나는지 여부를 기준으로 하여 위험 점수에 따른 경고 임계값을 결정하는 지능형 보안 관리 시스템에 대해 특허를 받은 바 있습니다. AI 발명은 제조업 분야에도 사용될 수 있습니다. 제조업에서 AI 기술은 부품 설계, 부품의 제조과정에서 소요시간을 줄이고 불량률을 낮추는 분야에서 폭넓게 사용됩니다.

제너럴 모터스(General Motors)는 생산라인의 조립로봇에 탑재된 카메라를 이용해 조립로봇의 고장에 대한 사전 징후를 탐지하는 기술을 적용하였습니다. 해당 기술의 테스트 결과, 7천 개가 넘는 로봇 중에서 72건의 부품 고장 사례를 탐지하였으며, 사전 감지를 통해서 셧다운 타임을 최소화하였습니다.

또한, 클라우드 컴퓨팅 및 AI 기반 알고리즘을 사용하여 부품 설계의 여러 과정을 신속하게 탐색하여 무게는 획기적으로 감소시키면서 강도는 유지할 수 있는 부품의 디자인도 도출하였습니다. 이러한 기술이 상용화되는 경우, 제품 경쟁력과 브랜드 이미지에 대해 긍정적 효과를 얻을 수 있습니다.

또한, 의료장비, 의료기기 업계에서도 AI를 통한 설계, 수술의 최적화가 다방면으로 수행되고 있습니다. 정보의 수집과 가공이 용이한 ICT( Information & Communication Technology) 기술이 적용된 의료기기가 증가함에 따라 의료용 빅데이터의 확보가 쉬워졌고, AI가 의료용 빅데이터를 학습하여 맞춤형 서비스를 제공하는 기술이 증가하고 있습니다. IBM에서 개발한 ‘Watson for Oncology’는 컴퓨터를 통해 환자 데이터와 의학전문자료 등 광범위한 임상 데이터를 분석해 환자 및 의사에게 적합한 치료 옵션과 관련 정보를 제공하는 서비스인데, 기존에 발표된 논문, 의학저널, 100여 종이 넘는 의학교과서에 대한 데이터를 학습하는 것을 넘어 세계적으로 발표되는 최신 자료들까지 학습에 사용하여 정확성을 키워나가고 있습니다.

한편, 미국의 의료기기회사인 Smith & Nephew Inc의 경우 관절 수술 중 인공 신경망이 내측 힘, 측 방향 힘, 내측 접촉점의 위치, 측 방향 접촉점의 위치, 환자의 인체 측정 특성 등의 인대 균형과 관련된 데이터를 기초로 하여 기계학습을 수행한 후 환자의 상태에 맞게 인대를 조정하는 기술을 출원하였습니다.

이와 같이 변화하는 산업 상황에 맞춰 AI 기술을 적용하는 기술을 고안하거나 사용하고 있는 경우, 해당 기술을 특허 출원 후 등록받아 AI 기술을 보호받는 것이 효과적입니다.

AI 발명을 출원하려면?

한국 특허청에서는 AI 학습을 통해 특정 기능을 수행하는 것에 특징이 있는 컴퓨터, 소프트웨어 관련 발명을 AI 발명으로 정의하고 있으며, AI 학습모델링 발명과 AI 응용발명으로 구분하고 있습니다.

AI 학습모델링 발명은 학습데이터(학습에 이용하기 위하여 수집되는 데이터를 의미함)와 실질적으로 기계학습을 수행하는 학습모델(학습 알고리즘, 데이터 전처리를 통한 학습 방법을 포함)을 기반으로 학습된 모델을 생성하는 것에 특징이 있는 발명으로, 학습 모델 연산의 가속화 방법, 데이터 정규화 방법, 학습 모델 자동 생성 방법 등의 기계학습 자체에 대한 발명을 말합니다.

반면, AI 응용발명은 사용 목적, 용도를 달성하기 위해 학습데이터와 학습모델을 이용하여 특정 기능을 수행하는 발명을 말합니다. AI를 통한 자율주행, AI를 통한 영상인식, AI 의료기기 등은 각각 특정한 목적을 달성하기 위해 AI를 통해 기계학습을 수행하는 것이기 때문에 AI 응용발명으로 볼 수 있으며, AI를 적용한 대다수의 발명이 위와 같은 AI 응용발명에 속하게 됩니다. 따라서, 아래에서는 AI 응용발명을 출원하기 위해 어떤 요소가 필요한지 간략하게 설명해 드리도록 하겠습니다.

(1) AI 아이디어

AI 발명을 출원하기 위해서는 먼저 AI를 적용시킬 아이디어가 필요합니다. AI를 통해 어떤 목적을 달성하고자 하는지, 즉 기계학습을 수행하는 학습부가 달성하고자 하는 용도가 결정되어야 합니다. 영상에서 특정 객체를 인식하고 움직임을 쫓는 AI, 파도와 풍속에 따라 운항 방향과 속도를 결정하는 AI와 같이, AI를 활용하여 달성하고자 하는 기능이 AI 발명의 기본적인 구성요소가 될 수 있습니다.

(2) AI의 프로세스

다음으로, AI가 특정 기능을 구현하기 위하여 기계학습을 수행하는 프로세스가 필요합니다. 오른쪽 그림과 같이, AI를 통한 기계학습은 ① 학습데이터(Raw data)를 수집하고, ② 수집한 데이터를 학습 목표에 맞도록 전처리(정규화, 규격화 등)한 후, ③ 알고리즘이나 신경망을 통해 구축된 학습 프로그램이 많은 양의 학습데이터를 통해 기계학습을 수행하게 됩니다. ④ 학습된 모델에 입력데이터를 넣어주면, 학습한 내용에 따른 결과가 출력되고 출력된 결과값을 목적에 맞게 사용할 수 있습니다.

AI 발명 사례

의료기기 분야에서는 AI가 환자의 사진이나 영상을 입력받고, 영상이나 이미지로부터 환자의 상태를 판독하는 기술이 다수 출원되고 있습니다. (주)뷰노에서 등록받은 “피검체의 흉부 PA 영상의 판독을 지원하는 방법” 특허는, ① AI의 아이디어로 피검체의 흉부 영상으로부터 딥러닝 모델이 ‘의학적 판단으로서의 소견(findings)’과 의사가 쓰고 읽을 수 있는 자연어 문장으로서의 ‘선택형 판독문’을 제공하는 것을 특징으로 하면서, ② AI의 프로세스로 의사가 판단한 질환 등의 소견에 관한 데이터 및 그 소견에 해당되는 부위를 표시한 마스크 데이터(mask data)를 학습 데이터로 입력받고, 흉부 영상의 특징을 추출하여 흉부 형상에 관한 판독 보조 정보를 생성한 후, 흉부 영상에 대한 적어도 하나의 소견 정보와 마스크 영상(mask image)을 제공하는 것을 개시하고 있습니다.

또한, 조선산업에서는 선박의 운항에 관련된 분야에서 인공지능이 주로 사용됩니다. 한국해양대 산학협력단의 “인공지능을 이용한 선박 운동 성능 예측 방법” 특허에서는, ① AI의 아이디어로 실시간으로 변화하는 외부 요소에 대응하여 선박의 운동 성능과 내항 성능을 예측하는 것을 특징으로 하면서, ② AI의 프로세스로 선박의 운항 상태 및 기상 상태에 대한 선박의 모니터링 정보를 전달받고, 학습을 위해 선박의 적재 상태의 무게중심, 흘수, 트림, 운항 상태인 선속 및 선수각을 입력변수로 근사모델에 입력하여 기계학습을 통해 운동응답함수를 출력하는 것을 개시하고 있습니다.

AI 발명에 대해 특허 출원을 하는 경우, 위의 사례에서와 같이 AI를 적용시킬 아이디어와 기계학습을 수행하는 프로세스를 기반으로 명세서와 청구항(보호범위)이 작성될 수 있습니다. AI 발명을 특허받게 되면, 해당 AI를 이용한 기술에 대해 독점적으로 실시할 권리를 가지게 되며, 무단으로 동일한 기술을 사용하는 사용자가 있는 경우 특허권을 기초로 하여 기술의 사용을 막을 수 있습니다. 나아가, AI 발명에 대한 특허를 통하여 빠르게 변화하는 산업 생태계에 대응함으로써 기업의 브랜드 가치를 제고하고, 기업의 새로운 성장 동력으로 삼을 수 있습니다. 다음 편부터는, 인공지능을 활용한 기술의 특허 출원 시 유의사항, 국내외 인공지능 특허 등록을 위한 심사기준, 인공지능 특허권의 행사와 관련된 이슈와 함께 의료, 제조 분야 등에서 인공지능의 활용 사례를 소개해 드리도록 하겠습니다.

기존의 특허법 제2조 제3호 나목은 방법 발명의 실시에 관한 정의를 “그 방법을 사용하는 행위”만을 특허를 받은 발명의 실시로 규정하고 있어, 소프트웨어 등을 정보통신망을 통하여 전송하는 행위가 특허를 받은 발명의 실시에 해당하는지 불분명하였다.

이에 2020.3.11 시행 특허법은, 방법의 발명인 경우에 “그 방법을 사용하는 행위 또는 그 방법의 사용을 청약하는 행위”로 개정함으로써, “그 방법의 사용을 청약하는 행위”도 방법 발명의 실시로 명확히 하였다.

다만, 이로 인한 소프트웨어 산업의 위축을 방지하기 위하여, 특허권의 효력을 규정하고 있는 특허법 제94조에, “특허발명의 실시가 제2조 제3호 나목에 따른 방법의 사용을 청약하는 행위인 경우 특허권의 효력은 그 방법의 사용이 특허권 또는 전용실시권을 침해한다는 것을 알면서 그 방법의 사용을 청약하는 행위에만 미친다”라는 제94조 제2항을 신설하였다.

따라서, 2020.3.11 이전에는 타인의 특허발명을 도용한 소프트웨어를 온라인으로 판매하는 경우는 특허권 침해에 해당하지 않았으나, 2020.3.11부터는 타인의 특허발명을 도용한 소프트웨어를 온라인으로 판매하는 행위도 발명을 실시한 것으로 되어 특허 침해에 해당하게 된다.

소프트웨어는 특허법상 보호 대상인 물건에 포함되지 않았기 때문에, 소프트웨어가 저장된 기록 매체나, 방법 발명 등으로 보호가 되었지만, 이번 법 개정을 통해 소프트웨어를 방법 발명으로 충분히 보호할 수 있게 되어 소프트웨어 개발자들은 자신들이 개발한 소프트웨어를 방법 발명으로 권리화 하는 방안을 적극 모색해 볼 수 있을 것이다.

하지만, 특허발명이 포함된 소프트웨어가 온라인으로 전송된다고 해서 곧바로 특허 침해가 되는 것은 아니고, 침해가 된다는 것을 알면서도 소프트웨어를 불법으로 유통 판매자만이 처벌되는바, 특허 침해 소송에서 침해자의 고의를 판단하는 것이 특허 침해 사안의 중요한 쟁점이 될 것이다.

발명을 한 자 또는 그 승계인은 특허법에서 정하는 바에 의하여 특허를 받을 수 있는 권리를 갖고(특허법 제33조 제1항 본문), 특허를 받을 수 있는 권리는 이전할 수 있으므로(특허법 제37조 제1항), 후출원의 출원인이 후출원 시에 ‘특허를 받을 수 있는 권리’를 승계하였다면 우선권 주장을 할 수 있고, 후출원 시에 선출원에 대하여 특허출원인변경신고를 마쳐야만 하는 것은 아니다.

특허출원 후 특허를 받을 수 있는 권리의 승계는 상속 기타 일반승계의 경우를 제외하고는 특허출원인변경신고를 하지 아니하면 그 효력이 발생하지 아니한다고 규정한 특허법 제38조 제4항은 특허에 관한 절차에서 참여자와 특허를 등록받을 자를 쉽게 확정함으로써 출원심사의 편의성 및 신속성을 추구하고자 하는 규정으로 우선권 주장에 관한 절차에 적용된다고 볼 수 없다.

따라서 후출원의 출원인이 선출원의 출원인과 다르더라도 특허를 받을 수 있는 권리를 승계 받았다면 우선권 주장을 할 수 있다고 보아야 한다.

“코로나19” 전염병으로 인한 각국 특허청의 동향

유래 없는 전염병의 확산으로 법률에 의해 지정된 기간이나 절차를 준수하지 못할 우려가 현실화되고 있어, 전세계 특허청은 한시적인 조치를 취하고 있기에, 주요 국가의 동정을 알려드리고자 합니다 .

한국

한국 특허청은, 정상적인 업무가 이루어지고 있으며, 특허청장이 지정한 지정기간과 관련하여, 2020. 3. 31. 부터 2020. 4. 29. 까지 기간에 만료하는 기한은 2020. 4. 30. 까지 직권으로 연장하였습니다. 지정기간 추가 연장은 코로나 19영향 취지 기재시 승인이 가능합니다.

미국

미국 특허청은, 정상적인 업무가 이루어지고 있으며, 2020. 3. 27. 부터 2020. 4. 30. 까지 기간이 만료되는 기한은 2020. 4. 30. 까지로 연장하되 서류 제출시 “코로나 19로 인한 지연” 취지의 서면을 제출해야 합니다.

유럽

유럽특허청은, 정상적인 업무가 이루어지고 있으며, 2020. 4. 16.까지 만료되는 특허출원기한은 2020. 4. 17.로 연장되었으며, 2020. 4. 30. 까지 만료되는 상표디자인출원기한은 2020. 5. 1. 까지 연장되었습니다. 유럽특허출원 기한 만료전 10일 이내에 “코로나 19로 인한 기한 미준수” 취지의 서면을 증거와 함께 사태종료 후 5일 이내에 제출하고 그 증거가 소명된다면 기한내 제출한 것으로 간주됩니다. 그리고 구두변론은 모두 2020. 4. 17.까지 중단되고 대신에 화상회로 대체되었습니다.

일본

일본 특허청은, 정상적인 업무가 이루어지고 있으며, “코로나 19로 인한 지연”취지의 서면을 제출하면, 지정기간 미준수로 인한 피해를 구제해 주기로 결정했습니다. 법정기간 미준수에 대해서는 반드시 회복기간내에 코로나 19로 인한 미준수” 취지의 서면을 제출해야 합니다.

미국의 연방항소법원은 “의견서 기반 출원금반언의 원칙”이 암젠의 특허침해주장을 배척한다는 점에 동의하다.

1. 사건의 개요

암젠(Amgen Inc., and Amgen Manufacturing Ltd.)은 미국특허 8,273,707의 특허권자이며 해당 특허는 소수성 상호작용 크로마토그래피(“HIC")를 이용하여 단백질을 정화하는 방법에 관한 것이며, 오염물로부터 정화는 단백질이 치료법적으로 유용하도록 하는 것을 특징으로 한다.

그리고, 코히러스(Coherus)는 암젠 제품의 바이오시밀러 버전을 시판하기 위한 승인을 획득하기 위하여 단축 생물제제허가신청 (BLA)를 신청하였고, 해당 신청은, 코히러스의 제조과정이 암젠의 청구항의 소금 결합과 동일하지 않지만 소금결합을 이용하여 단백질을 정화하는데 사용되는 단계를 포함하고 있었다.

이에 암젠은 델라웨어 지방법원에 특허 침해 소송을 제기하였다.

미국의 연방항소법원은 암젠(Amgen)의 미국특허 8,273,707 특허침해 주장을 배척한 델라웨어 지방법원의 판결을 지지하는 의견을 2019년 피력하였다. 델라웨어 지방법원은, 코히러스(coherus)에 대한 암젠의 균등론에 기한 특허침해 주장은 의견서 기반 출원금반언의 원칙에 따라 허용되지 않는다고 판시하였다.

2. 출원경과와 법원의 판단

(1) 출원경과

출원심사과정에서, 미국 심사관은, 미국특허 5,231,178(“홀츠")와 비교하여 진보성이 없다고 반복적으로 거절하였는데, 암젠은 자신들의 특허는 청구된 소금의 특정 결합에 특징이 있으며 제시된 미국 선행특허는 자신들의 소금의 특정 조성을 시사하거나 암시하지 아니하므로  진보성이 있다고 주장하였다.  이와 같은 주장은 미국 심사관이 특허의 진보성을 인정하는 베이스가 되지 아니하였다.

또한, 추가적인 의견서를 통해, 암젠은, 선행특허는 전혀 동적 용량을 시사하지 않는 반면 자신들의 특허는 HIC 칼럼의 동적용량을 증가시킨다고 주장하였다. 그리고, 심사과정에 제출된 선언서에서, 발명자는 자신들의 특허에 기재된 특정 소금 결합은 선행특허에 비해 동적 용량을 포함하는 중요한 개선사항을 가져온다고 주장하였다. 이와 같은 주장은 미국 심사관이 특허의 진보성을 인정하는 베이스가 되었다.

(2) 법원의 판단

1) 지방법원은 첫째 암젠은 출원심사과정에서 주장하는 특정 소금 결합을 제외한 소금 결합을 분명하게 그리고 오해의 여지 없이(clearly and unmistakably) 포기하였고, 둘째 암젠은 코히러스에 의해 사용된 특정 소금 결합은 개시하고 청구하지 아니함으로서 공중에게 헌납하였으므로 암젠의 특허주장을 받아들일 수 없다고 판시하였고, 연방항소법원도 이를 인용하였다.

2) 출원금반언의 원칙은, 특허권자가 출원과정에서 청구항의 문언적 범위로부터 포기된 보호객체를 다시 권리범위에 포섭하기 위하여 균등론을 사용하는 것을 방지하고자 하는 것이다. 이 사건 항소 사건에서, 의견서 기반 금반언은, “특허심사관에게 의견서를 통해 청구범위를 포기함으로서” 발생하고 출원경과가 “분명하게 그리고 오해의 여지 없이 보호객체를 포기한 것“을 보여주는 곳에 존재한다. 여기서, 법원은, 암젠은 출원심사과정에서 청구되지 않은 소금결합을 분명하게 그리고 오해의 여지 없이 포기했다라고 지적했다.

3) 암젠은, 처음 출원심사과정의 의견서에서는, 자신들의 특허의 특정 소금 결합은 심사관이 제시한 선행특허에 시사되거나 암시되어 있지 아니하다라고 주장하였으며, 이어서 후속적인선언서에서도, 다른 것을 언급하지 않고 특정 소금 결합만을 반복적으로 언급했다. 특히, 암젠은, 이런 특정 소금 결합은 상업적 제조 비용 효율을 크게 개선한다라고 주장하였다. 경쟁자들은 암젠이 청구되지 않은 소금 결합을 포기하였다고 믿는 것이 합리적이다.

4) 암젠은, 심사과정에서 선행특허와 차별화되는 3가지 베이스 중 단 하나가 특정 소금 결합에 관한 것일 뿐이라고 주장하였지만, 그와 같은 주장은 법원의 판결에 영향을 주지 못했다. “특허출원인이 자신의 발명과 선행기술을 차별화하기 위한 다중 베이스를 설명할 경우에는, 그 선행기술이 다양한 근거의 조합에 기초를 두고 구분되지 않는 한,  각각의 의견이 개별적인 금반언을 형성한다”. 여기서, 암젠은, 선행기술과 차별화하는 주장된 근거의 조합에 해당하지 아니하므로, 이와 같은 주장도 이유가 없다.

5) 또한, 암젠은, 특허의 허여라는 결과를 가져오는데 기여한 의견서는 특정 소금결합을 언급하지 아니하고 있다고 주장하였는데, 법원은, “특허허여 직전에 제출된 의견서만이 출원금반언이 적용될 필요가 없으며, 청구항의 허여를 보장하는데 필요한지 여부와 관계 없이, 심사과정에서 특허성을 뒷받침하기 위해 사용된 명확한 주장은, 금반언을 형성한다. 암젠은 청구된 특정 소금 결합을 반복적으로 강조했고 포기된 보호객체를 다시 포섭할 수 없다”라고 판시했다.

이런 이유로, 법원은 출원금반언은 암젠이 균등론에 기초한 특허침해주장을 할 수 없게 하였고, 침해청구는 기각하였다.

3. 판례의 시사점

(1) 특허의 진보성과 무관한 주장을 하지 말자

먼저, 미국특허출원을 진행할 때, 통상 심사과정에서 제시된 선행기술과의 차별화를 꾀하기 위하여 출원인이 다양한 주장들을 하게 되는데, 이와 같은 주장들은, 선행기술과의 명확한 차별화를 통해 특허의 획득이라는 결과를 얻고자 하는 출원인의 의도에서 비롯된다. 하지만, 정작 특허는 출원인이 제시하는 다양한 차별점 가운데 어느 한 차별점에 의해 허여되는 경우가 있다. 이런 경우에, 특허의 진보성에 영향을 주지 못했던 차별점들은, 특허의 허여에 영향을 주지 못했음에도 불구하고 특허침해소송에서는 금반언을 발생시키는 좋지 않은 결과를 가져올 수 있다.

(2) 불분명하게 또는 오락가락하게 주장하자

위 판례는, 의견서에 분명하고 오해의 여지가 없게 선행기술과의 차별화를 주장한 경우에 금반언이 적용된다는 것이므로, 다양한 주장을 할 경우에는, 여러 의견서를 제출하는 과정에서 다소 모호하고 불분명한 모션을 취하는 것이 필요해 보인다.

(3) 청구항에 기재되지 않는 사항은 주장하지 말자

위 판례는, 청구항에 기재되지 않은 사항을 의견서를 통해 주장한 사례에 대한 판례이므로, 청구항에 기재하지 않은 사항을 차별점으로 주장하지 않는다면 위 판례에서 지적한 의견서 금반언은 문제될 것이 없다.

2019년 7월 9일부터 발생한 침해행위의 경우, 특허권 또는 전용실시권 침해행위가 고의적인 것으로 인정되는 경우에는 손해로 인정된 금액의 3배를 넘지 아니하는 범위에서 배상액을 인정할 수 있도록 하였다.

구체적으로, 침해행위가 고의적인지 여부를 판단할 때에는 침해행위를 한 자의 우월적 지위 여부, 고의 또는 손해 발생의 우려를 인식한 정도, 침해행위로 인하여 특허권자 및 전용실시권자가 입은 피해규모, 침해행위로 인하여 침해한 자가 얻은 경제적 이익, 침해행위의 기간ㆍ횟수 등, 침해행위에 따른 벌금, 침해행위를 한 자의 재산상태, 침해행위를 한 자의 피해구제 노력의 정도를 고려하도록 하였다.

이전까지는 손해배상액이 많지 않아 침해가 예상되더라도 우선 침해를 통해 이익을 얻고 사후에 보상하면 된다는 인식이 많았다. 그러나 앞으로는 징벌적 손해배상제도에 의해 특허권 침해행위가 강하게 처벌받을 것이므로 특허권자 또는 전용실시권자의 보호는 보다 강화될 것이다.

진솔국제특허법률사무소는 한국을 방문한 일본 대리인과 함께 일본 고객의 지식재산권 침해 현황을 면밀히 조사하고, 양국 간의 긴밀한 협력 방안을 논의하는 의미 있는 시간을 가졌습니다.

이번 회의에서는 한국 시장에서의 일본 기업 및 브랜드의 IP 보호 현황을 점검하기 위해 주요 백화점과 유통 매장을 방문하여 실제 시장에서 발생하는 상표권 및 디자인권 침해 사례를 분석하였습니다. 이를 통해, 일본 고객이 보유한 지식재산권이 한국 내에서 어떻게 활용되고 있는지, 그리고 침해 가능성이 있는 사례가 존재하는지에 대한 구체적인 검토가 이루어졌습니다.

또한, 진솔국제특허법률사무소와 일본 대리인은 향후 협업을 통해 IP 분쟁을 효과적으로 대응하는 방안과 사전 예방 전략에 대해 심도 있는 논의를 진행하였습니다. 이에 따라, 일본 고객들의 권리를 보다 강력하게 보호할 수 있는 맞춤형 솔루션을 제공하는 데 집중하였으며, 향후 지속적인 협력을 통해 국경을 초월한 IP 보호 체계를 구축해 나가기로 하였습니다.

진솔국제특허법률사무소는 앞으로도 글로벌 네트워크를 활용하여 해외 고객들의 지식재산권을 더욱 철저히 보호하고, 국제적인 IP 분쟁에 신속하고 효과적으로 대응하는 전문적인 서비스를 제공할 것입니다.

진솔국제특허법률사무소는 2012년 태국 치앙마이에서 열린 아시아변리사회(APAA, Asian Patent Attorneys Association) 국제 회의에 참가하였습니다. 이번 회의를 통해 최신 글로벌 IP 트렌드 및 각국의 주요 지식재산권 이슈를 파악하고, 전 세계 IP 전문가들과의 협력 관계를 더욱 공고히 다졌습니다.

특히, 이번 APAA 회의에서는 국제적 특허 보호 전략, 국가별 IP 제도 변화, 기업의 특허 포트폴리오 최적화 방안 등이 주요 의제로 다뤄졌으며, 진솔국제특허법률사무소는 이를 바탕으로 보다 차별화된 서비스를 제공할 수 있는 방향을 모색하였습니다. 또한, 각국의 특허법률 전문가들과 심도 있는 논의를 통해 국제 지식재산권 보호 및 출원 전략에 대한 인사이트를 공유하며, 고객들에게 더욱 경쟁력 있는 IP 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련하였습니다.

진솔국제특허법률사무소는 앞으로도 국제적인 IP 트렌드를 선도하며, 고객의 글로벌 IP 보호를 위한 최적의 솔루션을 제공하는 데 최선을 다할 것입니다.

마이크로소프트의 공동창업자인 폴알렌은 8월 27일, AOL, Apple Inc., eBay Inc., Facebook, Google Inc., Netflix, Office Depot, OfficeMax, Staples, Yahoo, YouTube를 특허권 침해로 시애틀 연방법원에 제소했다.

폴알렌이 운영하는 Interval Research Corporation은 위 기업들이 자신들의 특허가운데,

“Browser for use in navigating a body of information with particular application to browsing information represented by audiovisual data”(미국특허 제6,880,171호, 제6,263,507호)

“Attention manager for occupying the peripheral attention of a person in the vicinity of a display device” (미국 특허 제7,348,935호, 제6,788,314호, 제6,750,880호,
제6,034,652호)

“Alerting users to items of current interest”(미국 특허 제6,757,682호)

이에 대해, 구글은, 위 소송을 불행으로 간주하면서 “혁신은 전세계 수많은 사람들에게 이익을 주는 제품과 서비스포를 시장에 제공하는 것이지 소송이 아니다”고 언급하고, 페이스북은 “위 소송은 이익없는 소송이고 이에 대하여 강하게 응전할 것이다”고 표명하기도 하였다.

또한, 흥미로운 것은 침해자 명단에 마이크로소프트나 아마존은 포함되어 있지 않다라는 것이고, 그 이유에 대하여 폴 알렌측은 답변을 하지 아니하였다.

위 소송과 관련하여, 폴 알렌의 대변인은, “이 소송은 알렌 그룹의 투자를 보호하기 위하여 그룹의 사업에 매우 중요하다, 알렌의 회사는 이런 기술들로 시장에 매우 큰 기여를 해왔는데, 다른 기업들이 자신들의 기여를 이용하는 것을 더 이상 용서하지 아니할 것이다. 인터넷 경제에 자신들의 획기적인 기술들을 보호하는 것은 매우 시급한 일이다”라고 소송이유를 밝히고 있다.