[논문]스마트카 특허분쟁 네트워크분석을 통한 특허분쟁예방에 관한 연구

류창한; 서민석

doi:10.7467/ksae.2015.23.3.315

스마트카 특허분쟁 네트워크분석을 통한 특허분쟁예방에 관한 연구
Study on the Prevention of Patent Disputes through Network Analysis - Focusing on NPEs in Smart Car Industry - 원문보기

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.23 no.3, 2015년, pp.315 - 325

류창한 (한양대학교 기술경영전문대학원) , 서민석 (한양대학교 기술경영전문대학원)

Abstract ▼ AI-Helper

Smart Car market has been experiencing continuous growth to drive leading companies in automotive and IT industries to focus on advancing related technologies. As the IT technologies fuse into automotive technologies, the patent litigation has been showing changes. One of the prominent changes in patent litigation pattern of Smart Car field is the increased activities of the Non-Practicing Entities (NPEs), whose main field has been the IT area. However, the automotive companies have been mainly focusing on preventing patent disputes against competitors through trend analysis, which caused them to become relatively vulnerable to the attacks from NPEs. In this study, we developed a methodology for monitoring and analyzing the activities of NPEs using network analysis tools to suggest effective strategies for manufacturing companies to fortify their ability to respond against unanticipated attacks. Our methodology, which is developed for the Smart Car field, can also be useful for other fields such as IT and electronics.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서는 글로벌 Top10 자동차 기업에 대한 최근 5년간 특허분쟁 데이터를 바탕으로 네트워크 분석을 실시하였다. 네트워크 분석 결과 자동차 OEM중 가장 많은 특허소송을 BMW가 한 것으로 도출되었다.
⁴⁾ 선행연구들은 NPEs와의 분쟁 발생 시 효과적인 해결 방안을 모색하기 위한 연구에 집중되어 있어, 특허분쟁이 발생하기 전에 NPEs의 동향을 분석하고 이를 통해 특허분쟁의 사전 예방을 위한 실질적인 대응전략의 수립에 대한 연구는 상대적으로 부족하였다. 본 연구에서는 스마트카를 개발하는 글로벌 자동차기업들과 NPEs와의 특허소송 자료를 분석하여 NPEs의 유형별 특허매입 형태와 특허소송 전의 거동 패턴을 네트워크 분석을 통해 파악함으로써 소송 발생의 가능성을 미리 감지할 수 있는 특허소송 예방 전략을 제시한다.
본 연구에서는 자동차 산업의 경쟁력 확보와 스마트카 산업의 지속 성장을 모색하기 위하여 스마트카 기술의 특허분쟁을 효과적으로 예방할 수 있는 방안에 대해 고찰하였다. 이를 위하여 스마트카를 개발하고 있는 2013년 매출액 대비 순이익률이 가장 높은 글로벌 Top10 자동차 기업들을 대상으로 현재 보유중인 스마트카 관련 특허와 특허분쟁의 상관분석을 실시하였다.
본 연구에서는 특허분쟁의 분석을 위해 분쟁의 중심을 찾기 위한 방법으로서 네트워크 분석 방법을 도입하였다. 이를 위해 특허분쟁에 대한 상호관계의 정보를 이용하여 특허분쟁 네트워크를 구축하였고, 특허분쟁의 핵심 주체를 파악하기 위해 네트워크분석에서 일반적으로 많이 사용되는 차수중심성, 근접중심성, 매개중심성 등 3가지의 지수를 기준으로 파악하였다.

제안 방법

2장의 연구범위 및 현황에서는 스마트카 및 관련 기술을 정의하고, 스마트카 관련 특허분쟁 현황과 그 중심에 있는 NPEs에 대해 고찰한다. 3장의 실증분석에서는 스마트카 특허분쟁을 분석하고 네트워크 분석 방법을 이용하여 특허분쟁의 발생 패턴을 분석한다. 4장의 결론에서는 NPEs에 대하여 분석된 내용을 바탕으로 특허분쟁 예방을 위한 방안을 제시한다.
분석 대상은 순이익 기준 글로벌 Top10 자동차회사에 대해 특허 소송을 촉발시킨 NPEs로 한정하였으며, 제조 기업들의 순이익률 및 보유특허 수 등의 지표와 소송 발생에 대한 상관분석을 통하여 NPEs의 소송 성향을 파악하였다. 또한 미국의 스마트카 관련 특허소송 데이터에 네트워크 분석 기법을 적용하여 NPEs의 특허매입 및 권리자 변경 등 소송 준비 과정을 분석하였으며, 이에 따라 NPEs 를 공격형, 창출형 및 복합형 등으로 유형화하였다. NPEs에 대한 이러한 분석과 유형화를 통해 특허 소송의 발생 이전에 상황 예측과 이에 따른 예방 및 대비 전략의 수립이 가능함을 보였다.
이를 위하여 스마트카를 개발하고 있는 2013년 매출액 대비 순이익률이 가장 높은 글로벌 Top10 자동차 기업들을 대상으로 현재 보유중인 스마트카 관련 특허와 특허분쟁의 상관분석을 실시하였다. 또한 특허분쟁이 일어난 소송 건에 대한 네트워크 분석을 실시하고, NPEs유형별 특허분쟁의 패턴을 분석하여 특허소송 발생 전 동향을 미리 감지할 수 있는 특허소송 예방 전략을 제시하였다.
본 연구에서는 네트워크 분석 방법을 이용하여 NPEs의 특허매입 형태 및 특허소송 준비 패턴을 분석하였다. 분석 대상은 순이익 기준 글로벌 Top10 자동차회사에 대해 특허 소송을 촉발시킨 NPEs로 한정하였으며, 제조 기업들의 순이익률 및 보유특허 수 등의 지표와 소송 발생에 대한 상관분석을 통하여 NPEs의 소송 성향을 파악하였다.
본 연구에서는 네트워크 분석 방법을 이용하여 NPEs의 특허매입 형태 및 특허소송 준비 패턴을 분석하였다. 분석 대상은 순이익 기준 글로벌 Top10 자동차회사에 대해 특허 소송을 촉발시킨 NPEs로 한정하였으며, 제조 기업들의 순이익률 및 보유특허 수 등의 지표와 소송 발생에 대한 상관분석을 통하여 NPEs의 소송 성향을 파악하였다. 또한 미국의 스마트카 관련 특허소송 데이터에 네트워크 분석 기법을 적용하여 NPEs의 특허매입 및 권리자 변경 등 소송 준비 과정을 분석하였으며, 이에 따라 NPEs 를 공격형, 창출형 및 복합형 등으로 유형화하였다.
Table 1은 글로벌 2000대 기업들 중 자동차 기업만 간추려 매출액 대비 순이익률을 계산하여 순이익률이 높은 자동차 회사 순위를 1위부터 10위까지 정리한 것이다. 순이익률 기준으로 선별된 10개 회사들에 대해 각 회사별 보유특허건수(미국출원/등록 건으로 한정)를 파악하기 위해 최종권리자로 글로벌 Top10 자동차회사에 대한 특허정보를 입수하여 분석하였고, 소송정보를 추가하였다.
스마트카 특허건수를 추출하기 위하여 스마트카 Tech-Tree별 인용이 가장 많이 된 45개의 특허 중 15개의 기술분류에 대한 USPC를 추출하였고, 글로벌 Top10 자동차회사의 99,471건의 특허를 USPC를이용하여 분류하고 최종 스마트카 특허수를 산정하였 다. 각 회사별 미국특허 건수는 Toyota가 34,576건으로 가장 많았고, 최근 5년간 미국특허 소송건수는 Ford가 28건으로 가장 많았으며, 그 다음으로는 BMW, Volkswagen, Hyundai, Daimer, Kia 등이었다.
본 연구에서는 자동차 산업의 경쟁력 확보와 스마트카 산업의 지속 성장을 모색하기 위하여 스마트카 기술의 특허분쟁을 효과적으로 예방할 수 있는 방안에 대해 고찰하였다. 이를 위하여 스마트카를 개발하고 있는 2013년 매출액 대비 순이익률이 가장 높은 글로벌 Top10 자동차 기업들을 대상으로 현재 보유중인 스마트카 관련 특허와 특허분쟁의 상관분석을 실시하였다. 또한 특허분쟁이 일어난 소송 건에 대한 네트워크 분석을 실시하고, NPEs유형별 특허분쟁의 패턴을 분석하여 특허소송 발생 전 동향을 미리 감지할 수 있는 특허소송 예방 전략을 제시하였다.
본 연구에서는 특허분쟁의 분석을 위해 분쟁의 중심을 찾기 위한 방법으로서 네트워크 분석 방법을 도입하였다. 이를 위해 특허분쟁에 대한 상호관계의 정보를 이용하여 특허분쟁 네트워크를 구축하였고, 특허분쟁의 핵심 주체를 파악하기 위해 네트워크분석에서 일반적으로 많이 사용되는 차수중심성, 근접중심성, 매개중심성 등 3가지의 지수를 기준으로 파악하였다.

데이터처리

각 회사별 미국특허 건수는 Toyota가 34,576건으로 가장 많았고, 최근 5년간 미국특허 소송건수는 Ford가 28건으로 가장 많았으며, 그 다음으로는 BMW, Volkswagen, Hyundai, Daimer, Kia 등이었다. 스마트카 특허건수와 특허소송건수의 상관관계를 알아보기 위해 상관분석을 실시하였다.

성능/효과

1) 자동차에 다양한 IT 기술이 접목됨에 따라, 자동차에서 IT 부품 비중이 2010년 35% 수준에서 2030년 50% 수준까지 올라갈 것으로 예측되며, 자동차 제품의 지능에 대해 요구되는 수준을 구현하기 위한 스마트카 관련 기술 역시 빠른 속도로 발전할 것으로 전망된다.¹⁸⁾ 이러한 기술 발전과 시장 규모의 급성장에 따라 자동차 분야에도 치열한 특허소송이 발생하고 있으며, 최근의 자동차분야 소송 추세는 대부분 스마트카 분야에서 발생하며 주로 NPEs(Non- Practicing Entities)가 주도하는 양상을 보이고 있다.
¹⁾ 자동차에 다양한 IT 기술이 접목됨에 따라, 자동차에서 IT 부품 비중이 2010년 35% 수준에서 2030년 50% 수준까지 올라갈 것으로 예측되며, 자동차 제품의 지능에 대해 요구되는 수준을 구현하기 위한 스마트카 관련 기술 역시 빠른 속도로 발전할 것으로 전망된다.¹⁸⁾ 이러한 기술 발전과 시장 규모의 급성장에 따라 자동차 분야에도 치열한 특허소송이 발생하고 있으며, 최근의 자동차분야 소송 추세는 대부분 스마트카 분야에서 발생하며 주로 NPEs(Non- Practicing Entities)가 주도하는 양상을 보이고 있다. 우리나라의 자동차 산업은 1984년 첫 흑자(0.
특허분쟁 대응 전략도 고전적인 크로스라이선스를 통한 해결, 협상, 청구항 (claim)분석 후 무효화가 대부분을 차지하였다.²⁾ 그러나 기존의 대응 방법은 소송을 목적으로 특허분쟁을 야기하고, 강력한 특허 포트폴리오의 구축을 위해 특허 매입 활동을 주업으로 하는 NPEs에 대해서 상대적으로 취약점을 보이고 있다. 하지만 특허 소송을 위한 준비를 은밀하고 신속하게 진행하기 위하여 NPEs가 지속적으로 진화해 온 것에 비해 이에 따른 연구는 충분히 이루어지지 않은 것으로 판단된다.
¹⁶⁾ 이 때 제소를 당한 기업이 NPEs의 특허를 만약 1건이라도 침해하였다는 사실이 인정될 경우, 법원이 침해 기업에게 판매 및제조금지 명령을 하게 되는데, 이때 제소를 당한 기업은 합의가 이루어지기 전까지 제품을 생산하지 못하게 될 위험을 회피하기 위하여 특허권자인 NPEs의 과도한 실시료 청구를 수용하게 되는 경향이 있다.²⁰⁾ 순이익률이 높은 글로벌 Top10회사일수록 제품생산 불가에 대한 위험을 회피하려는 성향이 더욱 강하고, 소송으로 인한 회사의 상품가치의 손상이 막대할 것으로 예상된다. 높은 순이익률을 경영 평가의 관점에서 본다면 원가절감 등 효율적인 운영성과를 반증하는 지표가 되겠지만, 승소 시 받을 수 있는 배상 금액으로 기업체를 소송 대상으로만 평가하는 NPEs의 입장에서 보았을 때는 배상금 지불 능력과 직결시킬 수 있다.
또한 미국의 스마트카 관련 특허소송 데이터에 네트워크 분석 기법을 적용하여 NPEs의 특허매입 및 권리자 변경 등 소송 준비 과정을 분석하였으며, 이에 따라 NPEs 를 공격형, 창출형 및 복합형 등으로 유형화하였다. NPEs에 대한 이러한 분석과 유형화를 통해 특허 소송의 발생 이전에 상황 예측과 이에 따른 예방 및 대비 전략의 수립이 가능함을 보였다.
332 수준인 것으로 나타났다. Toyota가 약간 다른 양상을 보이기는 하지만 대체적으로 미국 특허건수, 스마트카 특허건수가 작을수록 특허소송이 일어나는 비율이 높았다. Toyota를 제외한 상관계수는 -0.
6일이고, 최종권리자 변경 횟수는 평균 12번임을 알 수 있다. 공격형 NPEs는 특허매입 후 단기간에 특허소송에 돌입하는 반면, 창출형 NPEs는 상대적으로 시간적 여유를 가지고 특허소송을 하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 글로벌 Top10 자동차 기업에 대한 최근 5년간 특허분쟁 데이터를 바탕으로 네트워크 분석을 실시하였다. 네트워크 분석 결과 자동차 OEM중 가장 많은 특허소송을 BMW가 한 것으로 도출되었다.
특허의 최종권리자를 변경하는 이유는 제정적인 부문에 대한 해결책으로 특허를 담보로 대출을 받거나, 소송 자금 마련을 위한 IP금융을 이용하면 최종권리자가 변경 될 수 있다. 또한 공격형 NPEs는 창출형 NPEs소송에 사용된 특허 수가 상대적으로 적은 것을 알 수 있었다. 공격형 NPEs는 특허의 매입 시 은행/캐피탈에 의존적인 성향이 강해 비용 부담 때문에 특허 포트폴리오 구축에 제한을 받는 것으로 파악된다.
공격형 NPEs의 경우 평균 8번의 소송을 글로벌 Top10 자동차회사를 상대로 하였으며, 소송에 사용된 특허의 평균 개수는 4개이다. 소송에 필요한 마지막 특허 매입 후 소송까지 걸린 시간이 평균 8.6일이고, 최종권리자 변경 횟수는 평균 12번임을 알 수 있다. 공격형 NPEs는 특허매입 후 단기간에 특허소송에 돌입하는 반면, 창출형 NPEs는 상대적으로 시간적 여유를 가지고 특허소송을 하는 것으로 나타났다.
스마트카 산업의 특허 소송에 대한 네트워크 분석을 통하여, 공격형 NPEs는 특허소송 준비 단계에 쉘 컴퍼니 형태의 다른 NPEs와 은행 및 캐피탈 등 소송에 따른 이권을 갖는 것으로 추정되는 이해관계자들이 특허의 중간 권리자로서 거치는 특징을 가지며, 목표로 하는 상대 제조사에게 소송 준비 과정이 노출되지 않도록 특허 권리자를 빈번하게 변경한 후 소송 직전에 특허의 최종 권리자로 신속하게 등록하는 것을 파악하였다. 이러한 NPEs의 유형 파악은 소송 대응 전략을 적시에 수립하여 소송에서 우위를 점하기 위해 필수적이다.
아직 미국시장에 진출하지 않은 SAIC Motor(상하이자동차)는 미국에 특허출원을 거의 하지 않고 있어서 상관분석에서 제외하였다. 스마트카 특허건수와 특허소송건수는 음의 상관관계를 가지며, 상관계수 -0.332 수준인 것으로 나타났다. Toyota가 약간 다른 양상을 보이기는 하지만 대체적으로 미국 특허건수, 스마트카 특허건수가 작을수록 특허소송이 일어나는 비율이 높았다.
이렇듯 특허매입 과정에서 자금이 필요하거나 은행의 투자를 받아 특허소송을진행하는 경우에는 중간권리자로 은행이 들어갈 수 있는 것으로 파악되었고,특허 숨김과정을 평균 6차례 거치는것을 알 수 있었다.

후속연구

본 논문에서는 NPEs가 특허 소송의 분쟁 대상을 설정함에 있어서 중요하게 생각하는합의금의 지급 능력을 반영하기 위하여 순이익률 기준의 글로벌 Top10 자동차 제조사들을 분석 범위로 한정하였으나, 앞으로 General Motors와 같이 매출액과 보유 특허 건수가 상대적으로 큰 회사들을 포함하는 연구가 필요하다고 판단된다. 또한 스마트카의 기술 특허들을 선별함에 있어서 USPC 서지 정보는 물론 기술트리의 구축을 통해 좀 더 심도있는 분석이 필요하다.
본 논문에서는 NPEs가 특허 소송의 분쟁 대상을 설정함에 있어서 중요하게 생각하는합의금의 지급 능력을 반영하기 위하여 순이익률 기준의 글로벌 Top10 자동차 제조사들을 분석 범위로 한정하였으나, 앞으로 General Motors와 같이 매출액과 보유 특허 건수가 상대적으로 큰 회사들을 포함하는 연구가 필요하다고 판단된다. 또한 스마트카의 기술 특허들을 선별함에 있어서 USPC 서지 정보는 물론 기술트리의 구축을 통해 좀 더 심도있는 분석이 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스마트카 기술이란?	스마트카 기술이라 함은 특정 기술에 대한 지칭보다는 스마트카로서의 기능을구현하기위한 기술이라 할 수 있고 크게 세 가지로 나눌수 있다.
	본 연구에서는 자동차 산업의 경쟁력 확보와 스마트카 산업의 지속 성장을 모색하기 위하여 스마트카 기술의 특허분쟁을 효과적으로 예방할 수 있는 방안에는 무엇이 있는가?	본 연구에서는 자동차 산업의 경쟁력 확보와 스마트카 산업의 지속 성장을 모색하기 위하여 스마트카 기술의 특허분쟁을 효과적으로 예방할 수 있는 방안에 대해 고찰하였다. 이를 위하여 스마트카를 개발하고 있는 2013년 매출액 대비 순이익률이 가장 높은 글로벌 Top10자동차기업들을 대상으로 현재 보유중인 스마트카 관련 특허와 특허분쟁의 상관분석을 실시하였다. 또한 특허분쟁이 일어난 소송 건에 대한 네트워크 분석을 실시하고, NPEs유형별 특허분쟁의 패턴을 분석하여 특허소송 발생 전 동향을 미리 감지할 수 있는 특허소송 예방 전략을 제시하였다.
	스마트카의 기능은?	최근 스마트카의 시장 규모는 빠른 속도로 증가하고 있으며, 그 기능은 단순 주행 보조에서 능동적인 사고 예방을 거쳐 자동차가 스스로 주행하는 자율 주행으로 이어지고 있다.1) 자동차에 다양한 IT 기술이 접목됨에 따라, 자동차에서 IT 부품 비중이 2010년 35% 수준에서 2030년 50% 수준까지 올라갈 것으로 예측되며, 자동차 제품의 지능에 대해 요구되는 수준을 구현하기 위한 스마트카 관련 기술 역시 빠른 속도로 발전할 것으로 전망된다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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