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개인 출원인을 위한, 키프리스(KIPRIS) 특허정보검색서비스 통해서 특허정보검색 & 선행기술조사 해보기

LiDARian 2021. 8. 18. 12:30
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개인 출원인을 위한, 키프리스(KIPRIS) 특허정보검색서비스 통해서 특허정보검색 & 선행기술조사 해보기

 

안녕하세요, 이번 포스팅에서는 개인 출원인을 위해 키프리스(KIPRIS)를 통해서 특허정보검색을 하고, 선행기술조사를 하는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 


대략적인 순서는 다음과 같습니다.

 

1. 키워드 추출

2. IPC 추출

3. 확장 키워드 추출

4. 검색식 작성

5. 노이즈가 큰 경우, 빈번히 나오는 IPC로 검색어를 한정

 

 

이 이후는 더 필요한 경우에만 하면됩니다. 

6. FI 선정

7. F-Term 선정

8. ECLA 선정

9. USPC 선정

 

 

사실 6번 부터는 보통하게되는 경우도 별로 없기도하고, 국내 특허 중에서 이렇게 상세하게 찾게되는 특허도 몇 가지 없어요. 이정도는 개인이 하는 것보다는 변리사 사무실에 의뢰하는 것이 좋을 것이라 생각합니다. 그래서 이번에는 개인이 할 수 있는 1번에서 5번까지의 방법을 정리해서 여러분께 소개해드리고자 합니다.

 

 


위에서 말씀드린 것 보다 더 상세하게 설명하자면 아래와 같습니다.

 

 

1. 기술 타겟을 선정
2. 타겟의 핵심키워드 추출
3. 검색식 구성
4. 그 결과를 가지고 검색식을 이용해 IPC 추출
5. 확장 검색식 구성 및 검색 + 검색식 피드백

 

 

처음부터 차근차근 알아보도록 하죠.


1. 기술 타겟을 선정
2. 타겟의 핵심키워드 추출

 

 

우선 핵심키워드는 서로 다른 카테고리에 속해야합니다. 동일한 카테고리에 속하는 경우 타겟 범위가 넓어져서 검색이 비효율적이게 되기 때문입니다.

 

 

 

 

 

또한, 키워드는 제목과 요약서 부분을 중심적으로 검색하게되는데, 요약서에는 발명의 효과는 잘 안적혀있으므로 기술의 효과에 대한 키워드는 지정하지 않는 것이 좋습니다.

 

또한 키워드는 모든상황을 고려해서 추출해야합니다. 각종 동의어, 영어, 흔히 발생 가능한 오타, 띄어쓰기를 모두 신경쓰는 것이 좋습니다.

 

동의어의 경우, 다음과 같은 서비스를 이용하면 편리합니다.

네이버 국어사전
연관검색어
thesaurus.com
KIPRIS 해외특허 검색의 영어번역문

 

 

띄어쓰기 같은 경우는 다음과 같이 신경쓰면 되겠습니다.

hard disk = harddisk = hard-disk

예를 들어서, 

 

'합성수지로 구성되어있고, 바퀴가 달린 회전 의자'에 대해 검색한다고 하면 다음과 같이하면 되겠습니다.

 

핵심 키워드
1. 수지
2. 바퀴
3. 회전
4. 의자

 

이를 다음과 같이 네이버 사전에서 유의어를 찾아서 1차 확장키워드를 찾아주면 됩니다.

 

 

 

이를 모든 핵심 키워드에 반복하면, 아래와 같은 확장키워드를 얻습니다.

 

1차 확장 키워드
1. 수지 + 합성수지 + 폴리 + 고분자 + resin + poly
2. 바퀴 + 차륜 + wheel
3. 회전 + 순환 + 선회 + rotation + orbit + revolution
4. 의자 + 걸상 + 좌석 + 교의 + chair + bench

 

다만 KIPRIS는 국문으로 입력해도 자동 번역을 통해 영문까지 검색이 가능하므로, 국문에 집중해서 유의어를 찾는 것이 좋습니다.

 


3. 검색식 구성

 

 

KIPRIS의 검색연산자는 아래의 표와 같습니다.

 

* and 연산자이다. 2개이상의 키워드가 모두 포함된 검색을 한다.  비닐*가방
+ or 연산자이다. 입력된 키워드가 1개라도 포함된 검색을 한다. 비닐+가방
! not 연산자이다. 입력된 키워드 2개중 1개는 반드시 포함하고 다른 1개는 포함하지 않는 검색을 한다. 비닐*!가방
"" 공란도 포함하여 반드시 검색되는 구문이다.  "비닐 가방"
^# 첫번째 검색어와 두번째 검색어의 거리가 #단어 이하로 떨어져있는 구문을 검색한다. 비닐^2가방

 

 

주로 사용하는 건 *와 +입니다. 이를 이용해서 위의 키워드로 검색식을 작성하면, 아래와 같습니다.

 

(수지 + 합성수지 + 폴리 + 고분자 + resin + poly) * (바퀴 + 차륜 + wheel) * (회전 + 순환 + 선회 + rotation + orbit + revolution) * (의자 + 걸상 + 좌석 + 교의 + chair + bench)

 


4. 그 결과를 가지고 검색식을 이용해 IPC(특허분류번호) 추출

 

특허분류 이용 검색은 기술내용 중심으로 분류된 특정 코드를 활용하므로 보다 유용합니다.

1. 특허분류 매뉴얼에서 직접 검색해 특허분류 찾기
2. 핵심 키워드 두세개 입력후 빈번한 특허분류 솎아내서 특허분류 찾기

이 두가지면 충분합니다.

 

위의 예시로 검색을 IPC를 추출해보겠습니다.

 

(수지 + 합성수지 + 폴리 + 고분자 + resin + poly) * (바퀴 + 차륜 + wheel) * (회전 + 순환 + 선회 + rotation + orbit + revolution) * (의자 + 걸상 + 좌석 + 교의 + chair + bench)

 

를 KIPRIS에 입력하면, 아래와 같이 검색결과가 나옵니다. 

 

 

 

 

우리가 찾는 건 의자니까, 의자라는 명칭/도면을 가진 특허들을 모아서 출원번호를 나열해봅시다.

 

 

이거랑

 

 

이런거랑

 

 

이런 것까지

 

 

합하면 다음이 나옵니다.

 

A47C 1/024  A47C 7/00  A47C 7/54  A47C 7/46  A47C 31/12 
A47C 7/00 A47C 3/18 A47B 91/00 A47B 91/06 A47B 95/04
A47C 7/28 A47C 7/40 A47C 7/74
A47C 7/00 A47C 3/18
A47C 7/00

 

종합하면 A47C 7/00, A47C 3/18이 자주 나옵니다.

 

이 IPC들을 검색하기 위해서 다음과 같이 하시면 됩니다.

 

 

 

 

저 빨간원을 누르세요.

 

 

 

그럼 'IPC시소러스'라고 IPC를 검색할 수 있는 것이 나옵니다.

 

이걸 누르고 검색하면

 

이렇게 나옵니다. 

 

A47C 3/18가 우리가 찾는 '의자'에 가까운 분류번호임을 알 수 있습니다.


5. 확장 검색식 구성 및 검색 + 검색식 피드백

 

위의 예시에서 우리가 원하는 특허가 한정되서 나오고 있지 않으니, 우선 IPC를 한정해서 검색어를 작성해보고, 또 다른 유의어도 찾아서 검색어에 넣는 작업을 해보겠습니다.

 

방금 본 상세검색창에 아래와 같이 입력합시다.

 

 

이대로 검색해보면 다음과 같이 검색식이 자동으로 생성됩니다.

 

((수지+합성수지+폴리+고분자+resin+poly)*(바퀴+차륜+wheel)*(회전+순환+선회+rotation+orbit+revolution)*(의자+걸상+좌석+교의+chair+bench))*IPC=[A47C3/18]

 

그리고 검색결과를 봅시다. 

 

 

단 12개의 특허정보만 출력되었습니다. 이정도의 양이면 그냥 모든 명세서를 다 들춰볼 수 있을 겁니다.

 

만약 이 과정까지 거치고도 특허정보가 많다면, 유의어를 더 추가하거나, 다른 특허 요소를 추가해서 키워드를 '*'연산으로 넣거나, IPC를 더 추가하는 것이 좋습니다. 유의어 추가의 경우, 다음 검색결과에서 나온 swivel과 같은 단어를 추가할 수 있습니다.

 

 

이 과정을 원하는 만큼의 양의 특허정보가 나올 때까지 반복해주면 됩니다.


특허청에서 발간하는 심사지침서에는 다음과 같은 문구가 있습니다.

 

완벽한 선행기술조사를 위해서는 과도한 시간과 노력이 소요될 수 있으므로, 
가용시간과 비용의 한도 내에서 보다 완벽한 선행기술조사가 이루어 질 수 있도록 최대한 효율적인 방법을 강구한 후, 합리적인 판단으로 유효한 선행기술이 발견되지 않더라도 조사를 중단할 수 있다. 

 

이 문장 자체로, 특허청에서 하는 선행기술조사가 완벽하지는 않다는 것을 보여줍니다. 그렇기에 특허청에서의 등록만을 믿지 말고, 추후 특허권 취득 후 경쟁 기업/개인이 취소/무효 소송을 시도하기 어렵도록 반드시 선행기술조사를 자체적으로 철저히 해야할 것입니다.

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

 

 

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