표제지
목차
요약문 7
SUMMARY 9
제1장. 서론 11
1. 연구 목적 11
2. 연구 배경 12
3. 본 연구의 주요 내용 26
제2장. 현행법 상 AI 학습데이터의 보호 체계 28
제1절. AI발명과 학습데이터 28
1. 데이터의 법적 정의 28
2. AI발명과 학습데이터의 특성 29
3. 데이터의 구조 35
4. 학습데이터의 구축과 학습모델 39
제2절. 학습데이터 보호 및 활용 법제 41
1. 개관 41
2. 국내 법제의 현황과 문제점 41
제3절. 특허법적 보호에 대한 검토 54
1. 특허법적 보호의 필요성 : 현행 법제하에서 데이터 보호의 한계를 중심으로 정리 54
2. 검토 내용 55
제3장. 기술공개 요건으로서 데이터 공개에 대한 연구 58
제1절. 문제 제기 58
1. AI의 블랙박스화와 데이터 공개 58
2. AI발명의 구조와 데이터의 관계 60
3. 데이터 보호 법익과 데이터 공개의 충돌 61
제2절. 기술공개와 관련 제도 62
1. 기술공개제도의 의의 62
2. 기술공개로서 발명의 상세한 설명 65
3. 기술분야 및 평균적 기술자의 수준 69
4. 미완성 발명과 발명의 완성 70
5. 기술공개 기준 등에 대한 한계 73
제3절. IP5의 AI발명에 있어서 데이터 공개 논의 73
1. 각국의 AI발명 관련 기술공개 수준 검토 73
2. 미국 74
3. 일본 81
4. EU 86
5. 중국 91
제4절. 데이터 공개관련 주요 논의/사례/판례의 분석ㆍ검토 97
1. EPO심판원 심결 97
2. 영국 IPO의 데이터 공개에 대한 논의 103
3. WIPO 차원의 논의 104
4. 학술연구 부문에서의 논의 113
제5절. AI 발명의 데이터 공개 범위 및 방안 116
1. AI발명에 있어서 기술공개 116
2. 데이터 공개의 수준 및 범위 119
3. 인센티브의 부여 방안 127
4. 공개시의 기대효과 131
제6절. 특허제도 개선의 필요성 검토 133
1. 데이터 공개의 필요성에 대한 의견 수렴 133
2. 심사지침 개정에 대한 검토 135
3. 특허법제의 개정 사항 136
제4장. AI 학습데이터의 보호ㆍ활용을 위한 제도개선 기초 연구 139
제1절. 논의의 필요성 139
1. 발명의 투명성 확보 139
2. 발명의 반복재현성 확보 140
제2절. 데이터 관련 제도 방안 검토 142
1. 실무적인 검토사항 142
2. 유사 제도 검토 143
3. 데이터 기탁제도에 대한 비교ㆍ분석 150
제3절. 데이터의 보호ㆍ활용을 위한 제도개선 155
1. 데이터의 신뢰성 확보 방안 검토 155
2. 데이터 재현가능성 확보 방안 검토 155
3. 기탁제도 도입시에 고려되어야할 법률 문제 156
제4절. 데이터에 대한 독자적 권리화 방안 157
1. 독자적 권리화의 필요성 157
2. 데이터 특허화 방안 157
3. 데이터 등록제도의 도입 158
제5절. 소결 159
제5장. AI 학습데이터를 활용한 데이터산업 활성화 방안 연구 160
제1절. 데이터산업의 활성화 160
1. 데이터산업 현황 160
2. 데이터산업 활성화 방안 162
제2절. 데이터 거래 체계 및 거래 현황 163
1. 데이터 거래 체계 163
2. 데이터의 거래 165
제3절. 기탁된 데이터의 활용 방안 166
1. 데이터의 제공 166
2. 기탁된 데이터의 활용 167
3. 법적 근거의 마련 168
제4절. 데이터 산업법제와의 정합성 검토 171
1. 데이터보호 체계는 정합성을 갖는가? 171
2. 개선 방안 171
제5절. 데이터 이용활성화를 위한 제도적 가이드라인의 제시 172
1. 기탁 데이터의 분양 172
2. 산업재산정보 활용촉진법(안)과의 연계 172
3. 기계학습에서의 공정이용 가이드라인 173
제6장. 결론 179
참고문헌 181
판권기 187
[표 2-1] 컴퓨터 관련 발명의 범주 32
[표 2-2] 인공지능 학습용 데이터와 DB 데이터의 비교 35
[표 2-3] 데이터 산업법상 데이터자산의 보호 45
[표 2-4] 데이터의 종류 및 보호 현황 54
[표 3-1] 공개 수준 122
[표 3-2] 데이터 항목 123
[표 3-3]/[표 3-4] 인센티브 현황 131
[표 4-1] 임치 대상 143
[표 5-1] 2021년 데이터산업 시장규모-매출 160
[표 5-2] 데이터거래소 현황 165
[표 5-3] API의 유형 167
[표 5-4] 전문기관 지정 대상 기관 169
[표 5-5] 저작권법 개정안 174
[그림 1-1] 학습용 데이터의 확보 방식 13
[그림 1-2] CIFAR-10 데이터셋 15
[그림 1-3] Fashion MNIST 데이터셋 16
[그림 1-4] ImageNet 데이터셋 17
[그림 1-5] MS COCO 데이터셋 18
[그림 1-6] Cityscapes 데이터셋 18
[그림 1-7] AI허브 데이터 찾기 19
[그림 1-8] 텐서플로우 데이터셋 20
[그림 1-9] 공공데이터포털 21
[그림 1-10] 구글 데이터셋 검색 화면 21
[그림 1-11] 구글 데이터셋 검색 결과 22
[그림 1-12] 공공데이터 포털 세부 화면 22
[그림 1-13] AI허브 데이터셋 활용 사례 23
[그림 1-14] 데이터 학습이 이루어진 AI모델 24
[그림 1-15] 인공지능 학습용 데이터 생애주기 25
[그림 2-1] 데이터 유형 37
[그림 2-2] 인공지능 학습용 데이터의 구축과정 39
[그림 2-3] 학습된 AI모델 40
[그림 3-1] 설명가능한 인공지능의 Concept 60
[그림 3-2] 특허적격성 판단 78
[그림 3-3] 발명해당성 판단 83
[그림 3-4] 심박측정 장치 98
[그림 3-5] 은닉층 구조도 99
[그림 3-6]/[그림 3-5] 데이터 학습 구조도 101
[그림 3-7]/[그림 3-4] 기계학습 알고리즘 유형 117
[그림 3-8]/[그림 3-5] 데이터 공개방식에 따른 판별식 120
[그림 3-9]/[그림 3-6] NFT 생성 정보 126
[그림 4-1] 기술임치계약 프로세스 145
[그림 4-2] 미생물기탁제도 146
[그림 4-3] 변경 기탁제도 147
[그림 4-4] 원본증명제도 프로세스 149
[그림 5-1] 데이터 시장 전망 161
[그림 5-2] 데이터 거래 체계도 164
[그림 5-3] 특허기탁미생물 공보 API 168