특허에서 신규성과 진보성은 가장 중요한 두 가지 요건에 대해 설명

1️⃣ 신규성(新規性)

✅ 정의

세상에 이미 공개된 적이 없는 새로운 발명이어야 한다는 뜻입니다.
즉, 이미 누가 만들었거나 발표한 기술이면 특허를 받을 수 없습니다.

✅ 쉽게 설명하면

👉 “이미 있는 건 안 된다” 입니다.

✅ 예시

📌 예시 1 (신규성 없음 ❌)

누군가가 이미

• “스마트폰에서 지문으로 잠금 해제하는 기술”을 발명해 공개했습니다.

그런데 내가 똑같이 지문 잠금 기술을 출원하면?

→ 이미 알려진 기술이므로 신규성이 없음 → 특허 불가

---

📌 예시 2 (신규성 있음 ⭕)

• 지금까지 없던 “눈 깜빡임 패턴으로 잠금 해제하는 기술”을 내가 처음 개발했다면?

→ 세상에 공개된 적이 없다면
신규성 있음 → 다음 단계 심사 가능

---

2️⃣ 진보성(進步性)

✅ 정의

이미 있는 기술보다 기술적으로 발전되어 있고, 쉽게 생각해낼 수 없는 수준이어야 한다는 뜻입니다.

즉,
👉 전문가가 보기에
“그 정도는 조금만 생각하면 누구나 만들 수 있잖아?”
하면 진보성이 없습니다.

---

✅ 쉽게 설명하면

👉 “단순 업그레이드는 안 된다” 입니다.

---

✅ 예시

📌 예시 1 (진보성 없음 ❌)

기존 기술:

• 빨간색 연필

내 발명:

• 파란색 연필

→ 색깔만 바꾼 것
→ 누구나 쉽게 생각 가능
→ 진보성 없음 → 특허 불가

---

📌 예시 2 (진보성 있음 ⭕)

기존 기술:

• 일반 연필

내 발명:

• 필기 압력에 따라 자동으로 굵기가 변하는 스마트 연필

→ 단순 변경이 아니라 기능적으로 발전
→ 쉽게 생각하기 어려움
→ 진보성 있음

---

🎯 신규성과 진보성의 차이 정리

구분	신규성	진보성
핵심 질문	세상에 있었나?	쉽게 만들 수 있었나?
기준	기존에 공개된 적 없음	기존 기술보다 발전됨
탈락 예	이미 공개된 기술	단순한 변경

 

 

📌 한 문장 정리

• 신규성 = “처음인가?”
• 진보성 = “대단한가?”

 

추가 설명)

IT/AI 분야에서의 신규성·진보성 사례

IT/AI 분야에서 신규성과 진보성이 어떻게 판단되는지 실제에 가까운 예로 쉽게 설명해드리겠습니다.

---

1️⃣ IT 분야 사례

---

📌 사례 1 : 로그인 보안 기술

🔹 상황

기존 기술

• 아이디 + 비밀번호 로그인
• SMS 인증번호 2차 인증

---

🔎 (1) 신규성 판단

내 발명:

“얼굴 인식 + 심박수 패턴을 동시에 분석하는 로그인 시스템”

만약 이런 기술이 이미 논문, 특허, 제품으로 공개되었다면
→ ❌ 신규성 없음

아직 공개된 적이 없다면
→ ⭕ 신규성 있음

---

🔎 (2) 진보성 판단

기존에:

• 얼굴 인식 로그인
• 심박수 인증 기술

이 각각 따로 존재하고 있다면,

단순히 두 기술을 “그냥 결합”한 것이라면
→ 전문가가 쉽게 생각 가능
→ ❌ 진보성 없음

하지만,

• 두 생체 정보를 실시간 동기화 알고리즘으로 결합
• 위조 방지 AI 탐지 기능 포함
• 보안 취약점을 해결하는 새로운 구조

라면
→ 쉽게 생각하기 어려움
→ ⭕ 진보성 인정 가능

---

2️⃣ AI 분야 사례

---

📌 사례 2 : AI 추천 알고리즘

기존 기술:

• 협업 필터링 추천
• 콘텐츠 기반 추천

---

🔎 (1) 신규성 없음 사례 ❌

내 발명:

“기존 협업 필터링을 그대로 사용한 영화 추천 앱”

이미 널리 알려진 알고리즘 사용
→ 신규성 없음

---

🔎 (2) 신규성 있음 ⭕

“사용자의 감정 상태(표정 인식) + 날씨 데이터 + 위치 데이터를 동시에 학습하는 다중 감성 추천 AI”

기존에 공개된 적 없다면
→ 신규성 있음

---

🔎 (3) 진보성 판단

만약 단순히
“기존 알고리즘에 날씨 데이터를 하나 추가한 것”이라면
→ 전문가가 쉽게 생각 가능
→ ❌ 진보성 부족

하지만,

• 감정 인식 딥러닝 모델
• 날씨 가중치 자동 조절 메커니즘
• 추천 결과의 편향을 줄이는 보정 알고리즘

같이 기술적 어려움을 해결하는 새로운 구조라면
→ ⭕ 진보성 인정 가능

---

3️⃣ AI 특허에서 자주 문제되는 부분

AI 분야에서는 특히 이런 점이 중요합니다.

⚠️ 단순한 것들은 특허 어려움

• 기존 모델 사용
• 데이터만 바꿈
• 학습량만 늘림
• 서버 성능 향상

→ 이런 것들은 대부분 진보성 인정이 어렵습니다.

---

4️⃣ 실제 AI 특허가 많이 나오는 분야

• 모델 경량화 기술
• 학습 속도 개선 구조
• 연산량 감소 알고리즘
• 보안/프라이버시 보호 AI
• 엣지 디바이스 최적화 기술

여기서는 기존 문제를 “기술적으로 해결”했기 때문에
진보성이 인정되는 경우가 많습니다.

---

🎯 한 줄 요약

IT/AI 특허에서

• 신규성 = 이미 논문/특허/오픈소스로 공개되었는가?
• 진보성 = 기존 기술자가 쉽게 결합·변형할 수 있는가?