구글과 AI, 그리고 특허

사실 인터뷰 서머리에 가장 먼저 언급된 내용이 발명의 성립성 위반 관련 이슈입니다. 해당 내용은 미국 대법원 판례와 미국 특허청의 심사경향 변화에 대한 설명을 드려야 합니다. 칼럼의 일 부분으로 설명드리기에는 다소 길어질 수 있어 설명을 계속 미뤄왔습니다만, 이번 기회를 들어 설명을 드리고자 합니다. 특허란 무엇일까요? 발명에 대해서 일정기간 발명자에게 독점권을 주는 제도입니다.

Dropout은 딥러닝 모델의 과적합(overfitting)을 해결하기 위한 학습방법으로 2012년 Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors 2014년 Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting 등의 논문등을 통해 세상에 공개되었습니다. 널리 알려진 Dropout의 개념은 트레이닝 과정에서 각각의 미니 배치(mini batch)마다 일정 비율의 노드를 랜덤하게 선택해 트레이닝 과정에서 디스에이블(disable)하고 이를 반복하는 방식입니다.

GAN (Generative Adversarial Network)는 최근 인공지능 분야 연구자들 사이에서 가장 뜨겁게 다뤄지고 있는 분야입니다. GAN을 이용한 다양한 논문들이 쏟아져 나오고 있습니다. 결과물 또한 사람들의 흥미를 끌기에 충분하죠. "두 개의 신경망들이 서로 경합하면서 하나는 진짜 같은 가짜를 만들고 다른 신경망은 만들어진 데이터의 진위여부를 판단하면서 최종적으로 진짜 같은 가짜를 만들어 낸다"는 개념 자체가 흥미롭죠.

지난 포스팅에서는 LAPGAN 논문을 기초로 한 페이스북 특허의 내용에 대해 설명드렸습니다. 이번 포스팅에서는 기술적인 내용보다 특허 자체에 대해서 참고할 만한 내용에 대해서 주로 다루도록 하겠습니다. 먼저 해당 특허의 출원일을 보겠습니다. LAPGAN 관련 논문의 발표일은 2015년 6월 18일입니다. 그런데 이 논문을 기초로 한 페이스북 특허의 출원일은 2017년 6월 15일입니다.

이제 본격적으로 2017년 특허 명세서와 2015년의 논문이 어떻게 다른지를 살펴 보겠습니다. 지난번 포스팅에서 논문과 특허 명세서의 차이점을 설명했습니다. 논문은 자신의 연구성과를 학계에 보고하는 것입니다. 이에 반해 특허 명세서는 자신의 발명과 관련된 권리를 주장하기 위한 신청서 입니다. 주된 양식의 차이점은 여기서 옵니다. ABSTRACT 파트는 논문 전체의 내용을 요약하여 보여주는 섹션입니다.