윕스 프리즘 AI 특허 자동분류

“AI한테 특허 분류를 맡겨 봤는데, 돌릴 때마다 결과가 달라요. 그것도 몇 건씩밖에 안 되고요.”

해마다 자사·경쟁사 특허를 기술별로 나누는 일, 해 보신 분은 아실 겁니다. 1만 건이면 한 사람이 하루 8시간씩 100일을 붙어 있어야 하는 분량입니다. 담당자가 바뀌면 기준도 조금씩 흔들려, 지난해 결과와 맞춰 보느라 다시 손이 갑니다.

하지만 윕스 프리즘(WIPS PRISM)에서는 분류 기준을 한 번 가르쳐 두면, 다음부터는 수만 건도 같은 기준으로 나눌 수 있습니다. 우리 기준을 배운 AI가 대량의 특허를 나누고, 그 결과를 바로 차트와 매트릭스로 분석해 보세요.

프리즘은 특허 데이터를 우리 회사의 분류 기준으로 자동 분류하는 AI 서비스입니다. 기준이 이미 있는 곳도, 아직 없는 곳도 시작할 수 있습니다.

• 분류 기준이 있다면 — 이미 분류해 둔 특허로 AI를 학습시킵니다. 학습한 모델이 새 특허를 같은 기준으로 나눕니다.

• 분류 기준이 아직 없다면 — 비슷한 특허끼리 먼저 묶어 봅니다(클러스터링). 학습 데이터 없이도 분류 체계의 뼈대가 나옵니다. 이 뼈대를 참고해 기준을 세우거나, 그대로 학습에 쓸 수 있습니다.

수만 건의 분류부터 분석, 공유까지 프리즘 하나로 끝낼 수 있습니다.

• AI 학습 — 기술 분류 항목(분류 트리)을 직접 정하고, 분류해 둔 특허로 학습시켜 우리 데이터에 맞는 분류 모델을 만듭니다. 분류 값을 적은 엑셀 파일이나 윈텔립스 마이폴더의 사용자 태그를 그대로 가져오면, 기준을 다시 만들지 않고 바로 학습에 쓸 수 있습니다.

• 노이즈 필터 — 관심 있는 특허만 모아 학습시키면 전용 필터가 만들어지고, 새로 모은 문헌을 유효한 특허와 노이즈로 가려냅니다.

• AI 분류 — 학습한 모델로 새 특허를 자동 분류합니다. 한 문헌에 분류를 하나만 지정할 수도, 여러 개를 동시에 지정할 수도 있습니다.

• 클러스터링 — 정해진 분류 체계 없이, 문헌 속 문장을 기준으로 비슷한 특허끼리 묶습니다. 기본형은 3단계, 확장형은 최대 10단계까지 분류 트리를 자동으로 만들고, 묶인 그룹의 이름은 직접 바꿀 수 있습니다. 이 결과를 학습 데이터로 쓰거나, 분류 체계를 만드는 데 참고할 수 있습니다.

• 차트 — 분류 결과를 출원인·연도·분류 등 여러 관점의 차트로 보여 줍니다. 기술 분류·출원인·연도로 걸러 원하는 부분만 차트로 볼 수 있고, 출원인 이름도 한꺼번에 정리할 수 있습니다. 엑셀과 이미지로 내려받습니다.

• 매트릭스 — X축과 Y축에 분류 결과나 클러스터링 결과를 놓고, 기술이 어디에 몰리고 어디가 비어 있는지 한눈에 봅니다. 칸을 누르면 해당 문헌 리스트를 확인할 수 있습니다. 예를 들어 경쟁사 특허를 해결수단별·효과별로 분류해 두 축에 놓으면, 같은 효과를 다른 수단으로 낸 기술이 드러납니다.

• 결과 전달 — 분석을 마친 결과를 사내 연구원이나 관련 부서에 전달합니다. 받은 사람은 자기 계정으로 결과와 차트를 바로 검토하고, 권한에 따라 직접 편집해 쓸 수 있습니다.

※ 프리즘은 웹에서 바로 쓰는 구독형 플랜과, 회사별 기능을 더하는 맞춤형 플랜을 제공합니다. 상담에서 어떤 기능이 필요한지 함께 살펴보고, 우리 회사에 딱 맞는 구성으로 쓸 수 있습니다.

프리즘은 학습 데이터마다 그에 맞춘 분류 모델을 따로 만들어 씁니다. 분류 결과는 담당자가 확인하고, 다시 학습시켜 모델을 고도화할 수 있습니다.

• 우리 기준을 배웁니다 — 회사가 직접 정한 분류 트리를 기준으로 학습합니다. 담당자가 바뀌어도 같은 기준이 유지됩니다.

• 데이터에 맞는 모델을 고릅니다 — 딥러닝 모델 5종과 예비 분류기 90개를 활용하고, 앙상블 기법으로 학습 데이터에 맞는 분류 모델을 자동으로 선정합니다.

• 발명의 핵심을 배웁니다 — 명칭·요약·청구항, 또는 AI 요약 5항목(기술분야·해결과제·해결수단·특징·효과)처럼 기술 내용이 압축된 항목을 골라 학습합니다. 구성 요소로 나눌 때는 명칭·요약·청구항이, 목적이나 효과로 나눌 때는 AI 요약이 잘 맞습니다.

• 마지막 확인으로 완성도를 높입니다 — 분류는 AI가 자동으로 하고, 결과마다 추천 분류와 유사도를 함께 보여 줍니다. 추천이 맞으면 그대로 쓰고, 아니라면 한 건씩 또는 여러 건을 한꺼번에 다른 분류로 바꾸면 됩니다.

• 다시 배웁니다 — 고친 결과를 반영해 모델을 다시 학습시킬 수 있습니다. 한 번 만든 모델은 계속 쓰고, 분류 기준이 바뀌면 바뀐 기준으로 새로 학습시키면 됩니다.

프리즘은 2020년 AI 특허 분류를 시작해 2024년 정식 서비스로 문을 열었습니다. 그 뒤로도 특허 실무에 꼭 필요하고 편리한 기능을 계속 더해 가고 있습니다.

• 1만 건을 30분에 — 학습을 마친 모델로 1만 건을 분류하는 데 30분이면 됩니다. 수작업이라면 800시간이 걸리는 분량이라, 작업 시간을 99% 이상 줄입니다.

• 최대 50만 건 — 엑셀 파일을 업로드하거나 윈텔립스·윕스온 마이폴더에서 불러와 최대 50만 건까지 넣을 수 있습니다. 물론 여러 폴더의 데이터를 한꺼번에 가져올 수도 있습니다.

전자·반도체, 자동차·모빌리티, 화학·에너지 기업과 정부출연연구소·정부기관에서 프리즘을 쓰고 있습니다. 하는 일로 보면, 이럴 때 특히 도움이 됩니다.

• IP팀 — 자사·경쟁사 특허를 해마다 같은 기준으로 분류해서 분석해야 할 때. 사내 기술 분류 체계를 학습시켜 두면, 담당자가 바뀌어도 새로 들어오는 특허가 그 기준대로 나뉩니다.

• 사업기획·R&D기획 — 새로 들어가려는 분야에 어떤 기술이 있는지부터 파악해야 할 때. 모은 특허를 클러스터링으로 묶으면 어떤 기술군이 있고 경쟁사가 어디에 몰려 있는지 볼 수 있습니다.

• 특허법인 분석팀 — 고객사 의뢰로 대량의 특허를 짧은 기간에 처리해야 할 때. 의뢰받은 특허를 클러스터링으로 먼저 묶어 보면, 기준을 정하기 전에도 기술 흐름부터 잡을 수 있습니다.

• 연구원과 결과를 공유하는 IP팀 — 분석 결과를 현업 부서와 함께 봐야 할 때. 보고용 파일을 따로 만들지 않아도, 결과를 전달받은 연구원이 같은 화면에서 바로 검토합니다.

이용 방식은 네 가지입니다.

• Basic·Pro (구독형) — 웹에서 바로 쓰는 방식입니다. Basic은 합리적인 비용으로 핵심 분류 기능을, Pro는 대량 데이터와 고도화 분석을 지원합니다.

• Platinum (맞춤형) — 전용 서버에 회사에 맞춘 기능을 더하는 방식입니다.

• API (시스템 연동형) — 사내 시스템에서 분류 결과를 바로 받아 쓰는 방식입니다.

도입은 상담 → 니즈 진단 → 플랜 추천 → 계약·도입 순서로 진행되며, 온보딩과 초기 세팅은 전담 지원을 받을 수 있습니다.

참고로, 프리즘의 분류·노이즈 필터 기능을 바탕으로 특정 기술 분야 전용 특허 DB를 구축한 사례도 있습니다. 회사 시스템 안에 AI를 두는 방식은 WIPS 커스텀 AI 솔루션에서 확인해 보세요.

• 특허 업무, 어떤 AI가 맞을까 — 프리즘과 다른 방식도 함께 비교해 보고 싶다면

• 윈텔립스 AI 활용 가이드 — 프리즘으로 가져올 특허를 찾고 모으는 곳

• WIPS 커스텀 AI 솔루션 — 프리즘 기능을 우리 회사 시스템 안에 두고 싶다면

분류는 프리즘에 맡기고, 담당자는 분석과 판단에 집중하세요.