KIPO 심사기준 특화 AI

출원 비용을 쓰기 전에,
AI가 먼저 리스크를 평가합니다

특허/상표 출원에는 건당 수백만원이 소요되나, 거절 시 비용은 매몰됩니다. IPRiskGuard는 출원 전 단계에서 등록가능성을 진단하고, 거절사유별 대응전략까지 제시하여 IP 투자 효율을 극대화합니다.

76.2%
특허 등록예측 Accuracy
83.1%
AUC-ROC
88.7%
진보성위반 F1
91%
선행기술 검색 정확도
Why IPRiskGuard

한국 KIPO 특화 예측형 IP AI는 전무합니다

기존 솔루션은 이미 출원된 특허의 검색과 분류에 머물러 있습니다. 출원 전 의사결정을 돕는 예측형 AI는 국내외에 없습니다.

01

사후 분석의 한계

대부분의 IP AI 솔루션은 이미 출원된 특허를 검색하고 분류하는 데 집중합니다. 출원 전 가장 중요한 질문 — "이 출원이 등록될 수 있는가" — 에는 답하지 못합니다.

02

해외 중심 예측 AI

Derwent AI Nexus(89%), DeepIP($40M 투자) 등 글로벌 예측 AI는 모두 USPTO/JPO 전용입니다. 한국 KIPO 심사기준에 특화된 예측 솔루션은 존재하지 않습니다.

03

불필요한 비용 발생

리스크 평가 없이 진행되는 출원은 거절 시 비용과 시간의 손실로 이어집니다. 중소기업과 스타트업에게 이 부담은 더욱 큽니다.

04

전략 부재

기존 도구는 거절 가능성을 알려줘도 "어떻게 대응할 것인가"에 대한 전략을 제시하지 못합니다. IPRiskGuard는 거절사유별 맞춤 대응전략을 자동 생성합니다.

3 Core Services

3대 AI 서비스

출원 전 리스크 평가부터 상표 포트폴리오 감시까지, 하나의 플랫폼에서.

특허 등록가능성 진단

발명 내용(제목/초록/청구항/IPC) 입력 시 7단계 AI 파이프라인을 통해 A~F 5단계 등급으로 등록가능성을 진단합니다. 9개 거절사유별 리스크를 사전 식별하고 맞춤 대응전략을 자동 생성합니다.

청구항 분해 → 선행기술 검색 → 구성요소 대비 → 3종 모델 추론 → 5신호 앙상블 → 청구항 개선 → 보고서 생성
Accuracy 76.2% / AUC-ROC 83.1%

상표 등록가능성 진단

상표명/마크유형/NICE류/지정상품 입력 시 7단계 AI 파이프라인으로 등록가능성을 진단합니다. 한국어 음운규칙 9개를 자동 적용하고 칭호/외관/관념/상품 4요소 유사도를 분석합니다.

전처리(자모/음운) → 유사상표 검색 → 4요소 유사도 → 등록 예측 → 5신호 앙상블 → Corrective RAG → LLM 분석
음운규칙 9개 / 4요소 유사도

상표 감시 시스템

등록 상표 포트폴리오를 실시간 모니터링합니다. KIPRIS 일일 배치로 신규 공고/출원을 자동 수집하고, 이의신청 기한 에스컬레이션과 경고장 초안을 자동 생성합니다.

KIPRIS 수집 → 3단계 필터링 → 4요소 비교 → 충돌 등급 → 대응 자동화
Recall 99%+ / 다채널 알림
AI 핵심 성능 지표
실제 학습 결과 기반 달성 성능
76.2%
특허 등록예측 Accuracy
F1 76.0% / AUC-ROC 83.1%
88.7%
진보성위반 F1 Score
Recall 99.9% (놓치지 않음)
91%
선행기술 검색 정확도
3단계 하이브리드 검색
75.3%
거절사유 Weighted-F1
9클래스 Multi-label
How It Works

7단계 AI 파이프라인

단순 예측이 아닌, 검색-분석-추론-전략까지 일관된 파이프라인으로 정확도를 극대화합니다.

1

청구항 분해 & 입력 처리

청구항을 구성요소(Element)로 자동 분해하고, 발명의 핵심 기술 특징을 추출합니다.

2

선행기술 검색 (91% 정확도)

4,937만건 청구항 코퍼스에서 BM25 + Dense + Cross-Encoder 3단계 하이브리드로 관련 선행기술을 탐색합니다. 단일 검색 대비 47% 성능 향상.

3

구성요소 대비 분석

청구항 구성요소별 Covered/Partial/Gap 3단계 매핑으로 선행기술과의 차이를 구조적으로 비교합니다.

4

3종 AI 모델 추론

등록예측 분류기(KorPatELECTRA Fine-tuned), 거절사유 분류기(9클래스 Multi-label), 선행기술 유사도 분석기가 동시에 추론합니다.

5

5신호 가중 앙상블

선행기술(30%) + 거절사유(25%) + 분류기(25%) + 청구항 품질(15%) + IPC 통계(5%)를 가중 앙상블하여 A~F 등급을 산출합니다.

6

청구항 개선 & 대응전략

거절사유별 맞춤 대응전략을 자동 생성하고, 규칙기반 + LLM으로 청구항 개선안을 제안합니다.

7

법률 근거 기반 보고서

Corrective RAG로 특허법 조문/판례를 인용하며 법적 근거가 포함된 상세 보고서를 자동 생성합니다.

Technology

핵심 기술

한국 특허에 특화된 Foundation Model과 커스텀 학습 기법.

Foundation Model

한국 특허 460만건(445억 토큰)으로 사전학습된 KorPatELECTRA를 분류 백본으로, 한국어 검색 특화 BGE-m3-ko를 임베딩 모델로 사용합니다.

KorPatELECTRA 110M BGE-m3-ko 568M bge-reranker-v2-m3 KoSimCSE-roberta

하이브리드 검색 (91%)

BM25(키워드 정확 매칭)와 Dense(의미적 유사성)를 RRF로 융합한 뒤, Cross-Encoder로 정밀 리랭킹하는 3단계 전략. 단일 검색(62%) 대비 47% 향상.

BM25 FAISS Dense Cross-Encoder Reranking RRF Fusion

커스텀 학습 기법

레이어별 학습률 감쇠(LLRD 0.9), Multi-sample Dropout(5x), Sigmoid Focal Loss로 극심한 클래스 불균형(0.03%~79.6%)을 대응합니다.

LLRD Focal Loss Multi-sample Dropout Threshold Optimization

기술 스택

PyTorch + Transformers 기반 학습, LangChain RAG, FastAPI 서빙, Gemini 2.5 Flash LLM 폴백 체인으로 안정적인 서비스를 구성합니다.

PyTorch Transformers LangChain FastAPI XGBoost FAISS

학습 데이터 규모

100% KIPRIS 공공 데이터 기반. 저작권 문제 없음.

515만건
특허 출원/심사
286만건
거절이유통지
4,937만건
청구항 코퍼스
1,686만건
CPC 분류
77조+23건
법률 지식베이스
Market Position

시장 유일의 KIPO 특화 예측형 IP AI

도구가 아닌, AI 기반 IP 의사결정 파트너.

비교 항목 국내 IP AI 글로벌 예측 AI IPRiskGuard
기능 유형 자동화 도구 (검색/분류) 예측형 AI 예측 + 전략 제시
한국 KIPO 예측 없음 없음 (USPTO/JPO 중심) KIPO 전용
대응 전략 없음 없음 또는 제한적 거절사유별 맞춤 전략
상표 예측 없음 해외 상표만 한국 상표 + 음운규칙 9개
법률 근거 없음 없음 Corrective RAG
도입 비용 — 연 수천만원~ (엔터프라이즈) 중소기업 맞춤 SaaS
AI in Patent Intelligence 시장 CAGR 17.3% (2025 $14.1억 → 2034 $56.7억)