소프트웨어 발명에는 하우징(筐体)이 없습니다. 삼면도나 단면도로 회피할 수 없기 때문에, 출원 서류의 도면이 "카메라와 컴퓨터를 선 하나로 연결한 그림" 한 장뿐인 경우가 정말 많습니다. 이 그림의 문제는 외관이 아니라, 심사관이 클레임(Claim)의 구성 요소를 도면상에서 단 하나도 특정할 수 없다는 점입니다. 학습에 관한 이야기인지 추론에 관한 이야기인지조차 읽어낼 수 없습니다.

어떤 도면을 몇 장 그릴지는 감각으로 결정하는 것이 아닙니다. 클레임을 분해하면 자동으로 결정됩니다. 방법 클레임(Method Claim)이 있으면 플로우차트(Flowchart), 시스템 클레임(System Claim)이 있으면 블록도(Block Diagram), 학습된 모델(Learned Model)이 청구되어 있으면 학습과 추론의 두 장, 화면에 관한 클레임이 있으면 화면선도(Screen Diagram). 본 기사에서는 대응표를 먼저 제시하고, 가상의 "금속 부품 외관 검사 AI"를 소재로 네 가지 예를 들겠습니다. 각 예시에는 PatentFig AI의 생성 화면에 그대로 붙여넣을 수 있는 프롬프트(Prompt)를 첨부합니다.

클레임의 구성 요소를 하나씩 상자로 만든 블록도. 부호가 붙은 흑백 선화가 기본 형태입니다.

임의의 도면을 추가할지 여부의 기준은 매번 같습니다. 그 도면이 문장이 하기 힘든 일을 대신 해주는가. 해준다면 그리고, 장식이라면 뺀다.

가상의 클레임:

부품의 외관 검사 방법으로서, 부품 이미지를 취득하는 스텝과, 상기 부품 이미지에 전처리를 실시하는 스텝과, 학습된 모델에 의해 결함 후보를 검출하는 스텝과, 검출된 결함 후보의 결함 종별을 분류하는 스텝과, 분류 결과와 임계값(Threshold)의 비교에 의해 양품, 불량품 또는 재검사로 분류하는 스텝을 포함하는 방법.

구성의 포인트:

• 스텝이 다섯 개라면 상자도 최소 다섯 개. 클레임에 없는 스텝의 상자는 만들지 않는다.
• 도면 중에 S101S105라고 번호를 매겼다면, 명세서의 설명도 반드시 S101S105여야 한다. 심사관이 도면과 문장을 왕복할 때의 부담이 완전히 달라진다.
• 임계값과의 비교에 의한 분류는 판단(Decision)이다. 마름모꼴의 판단 박스로 정직하게 그려야 한다. 이러한 종류의 분류 로직이야말로 발명의 중심인 경우가 많으며, 직사각형 안에 숨기면 손해를 본다.
• 종속 클레임(Dependent Claim)에서 추가되는 스텝은 별도의 도면으로 전개. 도면 2가 전체 흐름, 도면 3이 전처리의 내역이라는 계층 구조로 만든다.

프롬프트:

JPO·USPTO의 흑백 선화 요건에 맞는 특허용 플로우차트를 생성해 주세요. 방법은 금속 부품 외관 검사: S101 부품 이미지 취득, S102 전처리 실시, S103 학습된 모델로 결함 후보 검출, S104 결함 후보의 결함 종별 분류, S105 분류 결과와 임계값의 비교에 의해 양품·불량품·재검사로 분류. S105는 마름모꼴 판단 박스로 하고, 양품·불량품·재검사의 세 가지 출구에 라벨을 붙인다. 다른 스텝은 직사각형, 위에서 아래로 일렬 배치, 실선 검정색만 사용, 그레이·그림자·색상은 사용하지 말 것.

가상의 클레임:

부품의 외관 검사 시스템으로서, 촬영부와, 전처리부와, 결함 검출부와, 분류부와, 상기 분류부에 접속된 판정부를 구비하는 시스템.

구성의 포인트:

• "부(部)"를 하나씩 그대로 상자로 만들고, 부호(101, 102……)를 덧붙인다.
• 상자의 라벨은 클레임 용어 그대로 사용한다. 사내에서 "거름망"이라고 부르고 있더라도, 상자에는 결함 검출부라고 적는다. 사내 명칭은 당사자들에게는 자명할지 몰라도, 심사관에게는 암호다.
• 상자와 상자를 잇는 선에는 의미를 부여한다. 이미지 데이터의 흐름과 제어 신호를 구분한다.
• 사내 프레젠테이션용의 로고나 그라데이션이 들어간 구성도는 유용할 수 없다. 특허 도면은 흑백 선화다.

프롬프트:

특허용 시스템 블록도를 흑백 선화로 생성해 주세요. 시스템은 부품 외관 검사 시스템이며, 구성은 촬영부 101, 전처리부 102, 결함 검출부 103, 분류부 104, 판정부 105의 다섯 가지. 이미지 데이터는 101에서 102, 103, 104, 105 순으로 흐른다. 각 구성 요소는 실선 직사각형으로 그리고, 프레임 안에 명칭과 부호를 기재하며, 요소 간에는 화살표가 있는 실선으로 데이터의 흐름을 나타낸다. 색상·그림자·아이콘은 사용하지 말 것.

가상의 클레임 (종속항):

상기 학습된 모델은, 양품 및 불량품의 라벨이 붙은 부품 이미지를 교사 데이터(Training Data)로서 파라미터를 갱신함으로써 생성된다.

구성의 포인트:

• 학습 페이즈 (Learning Phase, 학습 데이터 수집, 라벨링, 파라미터 갱신)와 추론 페이즈 (Inference Phase, 제조 라인의 이미지가 검출·분류·판정을 통과하는 경로)는 별도의 도면으로 작성합니다. 한 장에 섞어버리면, 클레임(Claim)이 학습 방법을 보호하려는 것인지 추론의 실행을 보호하려는 것인지 도면만으로는 구별할 수 없게 됩니다.
• 동일한 모델은 양쪽 도면에 모두 등장시키되, 부호(Reference Numeral)는 공통으로 사용합니다. 학습 도면에서 201이라면 추론 도면에서도 201로 표기합니다. 읽는 사람이 동일한 것이 두 장면에서 서로 다른 역할을 하고 있음을 혼동 없이 이해할 수 있습니다.
• 학습 측에만 존재하는 구성(학습 데이터 저장부 등)은 200번대로 몰아서, 온라인 경로의 100번대와 섞이지 않도록 합니다.

프롬프트:

특허용 머신러닝(Machine Learning)·학습 페이즈의 플로우차트(Flowchart)를 흑백 선화로 생성해 주세요. 흐름: 양품·불량품의 라벨이 붙은 부품 이미지를 학습 데이터(Training Data)로서 수집 202, 학습 데이터를 검사 모델 201에 입력하여 예측을 계산, 예측과 라벨의 오차에 기반하여 검사 모델 201의 파라미터를 갱신 203, 종료 조건을 마름모꼴 판단 박스에서 판정하여 조건을 만족하지 않으면 학습을 계속함. 직사각형은 스텝(Step), 마름모는 판단(Decision), 모든 구성 요소에 부호를 부여하고, 위에서 아래로 배치하며, 검은색 실선만 사용할 것.

추론 도면도 같은 방식으로 별도로 생성하며, 모델의 부호는 201 그대로 유지하십시오.

학습과 추론을 별도의 도면으로 나누고, 동일한 모델에는 동일한 부호를 사용하는 것이 머신러닝 출원의 기본입니다.

가상의 클레임 (종속항):
상기 시스템은 통상 검사 모드와 추가 학습 모드를 가지며, 재검사로 분류된 부품 이미지의 건수가 소정 수를 초과할 경우 추가 학습 모드로 이행한다.

구성의 포인트:

• 모드 간의 전이 조건이 청구 범위에 포함되어 있다면, 상태 전이도(State Transition Diagram)를 사용할 차례입니다. 상태는 원 또는 모서리가 둥근 사각형으로, 전이 조건은 화살표 위의 라벨로 그립니다.
• 문장으로 쓰면 몇 단락이 걸릴 전이 조건의 조합을 한 장으로 전달할 수 있습니다. 반대로, 모드의 전환이 클레임에 없다면 이 도면은 불필요합니다.

프롬프트:

특허용 상태 전이도를 흑백 선화로 생성해 주세요. 상태는 두 가지: 통상 검사 모드 301과 추가 학습 모드 302. 전이 조건: 301에서 302로의 전이는 "재검사로 분류된 부품 이미지의 건수가 소정 수를 초과할 경우", 302에서 301로의 전이는 "파라미터 갱신 완료 후". 상태는 모서리가 둥근 사각형으로, 전이는 화살표가 있는 실선으로 하며, 화살표 위에 전이 조건 라벨을 기재할 것. 검은색 실선만 사용하며 색상이나 그림자는 사용하지 말 것.

도면이 모두 갖춰지면, 독립 클레임을 구성 요소별로 분해하여 "구성 요소 → 부호 → 등장하는 도면 번호"의 3열 대응표를 만듭니다.

공란이 생긴다면 도면이 부족하거나, 해당 요소의 기술 방식이 모호한 경우 중 하나입니다. 도면에 그릴 수 없는 요소는 명세서에서도 충분히 설명하지 못하고 있는 경우가 많습니다. 역방향 점검도 잊지 마세요. 도면에는 있는데 표나 명세서에서 찾을 수 없는 부호는 고아 부호(Orphan Numeral)이며, 가장 저렴하게 수정할 수 있는 실수입니다. 표의 기초 자료로는 patentfig.ai/ja/resources의 부호 대장 템플릿을 사용할 수 있습니다. 제출 전에는 Figure Checker를 통해 여백과 부호의 정합성을 한 번 확인해 두면, 육안으로 놓치기 쉬운 고아 부호를 기계적으로 잡아낼 수 있습니다.

명세서와 도면이 클레임을 뒷받침하고 있는가라는 관점은 마지막까지 놓지 마십시오. 어디까지 그려야 뒷받침이 되는지에 대한 기준 설정은 안건마다 다르며, 그 영역은 변리사의 영역입니다. 만드는 쪽에서 할 수 있는 것은 대응표를 공란 없이 전달하는 것까지입니다. 형식적인 면은 특허청의 특허·실용신안 심사기준이 공개되어 있으며, 국제 출원을 염두에 둔다면 PCT 규칙 11이 도면의 형식 기준이 됩니다.

독립 클레임의 각 스텝에 대응하는 박스가 있는 것이 최소한의 기준입니다. 박스가 많은 것은 문제되지 않습니다. 하나의 스텝 내부를 별도의 도면으로 전개하는 것은 일반적인 방식입니다. 문제는 반대로, 클레임에 있는 스텝이 도면 어디에도 없는 경우이며, 이는 결락입니다.

할 수 없습니다. 색상과 장식을 제거한 흑백 선화로 변환하고, 청구 범위에 해당하는 화면 영역에 지시선과 부호를 붙여 제출합니다.

클레임이 결정하므로 고정된 매수는 없습니다. 방법·시스템·화면별로 각각 12매, 모델이 청구되어 있다면 학습과 추론으로 2매 추가되는 방식으로 쌓여가다 보면 보통 58매 정도로 마무리되는 경우가 많습니다. 매수가 목표가 아니라, 모든 구성 요소에 지시할 수 있는 도면이 있는 것이 목표입니다.

기기 간의 메시지 순서(예를 들어 에지 단말과 클라우드 사이의 타임아웃 처리)가 청구 범위에 포함되어 있을 때만 해당합니다. 순서가 발명의 핵심이 아니라면 생략해도 무방합니다.

청구 범위(Claim) 문구로부터의 초안 작성은 여기에서 시도해 볼 수 있습니다: patentfig.ai/generate. 생성된 도면은 반드시 대응표를 통해 검산한 후 변리사에게 전달하십시오.