머신러닝(Machine Learning) 발명의 특허 적격성 판결 사례

2025년 4월 18일, CAFC(연방순회항소법원)는 Recentive Analytics, Inc. v. Fox Corp. 사건에서 “적용될 머신러닝(Machine Learning) 모델의 개선 사항을 공개하지 않고, 단지 일반적인 머신러닝의 새로운 데이터 환경에의 적용만을 청구하는 발명은 35 U.S.C. §101에 따라 특허 적격이 없다”고 판시했습니다. (“patents that do no more than claim the application of generic machine learning to new data environments, without disclosing improvements to the machine learning models to be applied, are patent ineligible under § 101.”)

1. 본 사건의 발명

이 사건 발명은 방송사의 채널이 특정 지역의 특정 시간에 표시하는 프로그램이나 콘텐츠를 결정하는 "네트워크 맵"을 최적화하는 문제를 해결하기 위해, 이벤트 파라미터들과 타겟 특성들에 대해 머신러닝 모델을 학습시키고, 이 모델을 이용해 이벤트를 스케줄링하는 내용입니다. (대표 청구항: 특허 US 11,386,367B1의 청구항 1)

2. 법원(CAFC) 판단

소프트웨어(머신러닝 포함) 발명이 §101에 따른 특허 적격성이 있는지 여부를 판단하기 위해서는, 추상적 아이디어(Abstract Idea)로 볼 것인지 여부(1단계)와, 추상적 아이디어로 보더라도 inventive concept이 있는지 여부(2단계)가 문제됩니다. 이에 대해 본 사안에서 법원은 다음과 같이 판단하여 본 발명의 특허 적격이 없다고 판시했습니다.

(1) 1단계: 추상적 아이디어인지 여부(긍정)

법원은, 청구항이 (i) “컴퓨터 기능에 있어 구체적으로 주장된 개선 사항(specific asserted improvements)”에 초점을 두는지, 아니면 (ii) 단순히 컴퓨터를 도구로 사용하는 추상적 아이디어에 해당하는지, 평가한 결과 후자에 해당한다고 판단했습니다. 구체적으로, 법원은 본 특허 명세서에 임의의 적절한 머신러닝 기술이 사용될 수 있다고 기재되어 있으며 다양한 머신러닝 기술이 나열되어 있다는 점을 들어,  본 발명이 일반적인 머신러닝 기술을 사용하는 것에 불과하다고 지적하였습니다. 또한, “머신러닝이 새로운 분야에 적용되어 특허 적격이 있다”는 특허권자의 주장을 인정하지 않았습니다.

(2) 2단계: inventive concept이 있는지 여부(부정)

법원은, 머신러닝을 통해 이벤트 스케줄 및 네트워크 맵을 생성하는 추상적 아이디어를 넘어서 청구항에 “의미 있는 추가 사항(significantly more)”이 존재하지 않는다고 판시했습니다. 또한, 특허권자가 본 특허의 inventive concept이라고 주장하는 “리얼타임(real-time) 데이터를 근거로 최적화된 맵과 스케줄을 동적으로 생성하고 변화하는 조건에 근거하여 이들을 업데이트하기 위한 머신러닝의 사용”은 추상적 아이디어 자체를 주장하는 것에 불과하다고 지적했습니다.

3. 시사점

• 이번 판결은, 일반적인 머신러닝이 단지 특정 용도에 적용되었다는 이유만으로는 특허 적격성이 인정되지 않는다 점을 명확히 하였습니다. 즉, 기존의 일반적인 머신러닝 모델을 새로운 유형의 데이터에 단순히 적용한 발명은 특허 적격을 인정받지 못할 가능성이 높아졌습니다.

• 머신러닝 모델 자체에 개선이 있는지 여부를 검토하고, 그러한 개선이 있는 경우 명세서에 그 구체적 내용을 중점적으로 설명하는 것이 머신러닝 발명의 특허 적격을 인정받는 데 유리합니다.

• 특정한 머신러닝 모델을 사용하는 발명이라면, “임의의 머신러닝 모델을 사용 가능하다”고 명세서에 기술하는 것보다, 해당 특정 머신러닝 모델을 선택한 이유와 그 특징을 중심으로 발명을 설명하는 것이 특허 적격을 인정받는 데 유리합니다.

• 머신러닝 모델의 학습 또는 사용 과정에서 중요한 전처리(pre-processing)나 후처리(post-processing) 단계가 포함되는 경우, 이들 단계는 모델 자체와는 별도로, 전체 구성과의 조합에 따른 특허성을 고려할 필요가 있습니다.

문의: info@acilawgroup.com