AI 발명 구현을 위한 구체적 수단(학습데이터/전처리/학습모델 등) 제시 및 구체적 수단을 명세서에 기재

입력 데이터와 학습모델의 출력 데이터간 상관관계 기재

데이터 전(前)처리 기술이 특징인 경우 원시데이터와 학습데이터 간 상관관계 구체적으로 기재

강화학습 기반 AI 기술은 에이전트, 환경, 상태, 행동, 보상을 필수 구성으로 기재

AI 응용 발명은 통상의 학습모델名 기재 가능 등 기재방식 제시

현행 컴퓨터-SW 발명의 판단기준을 유지

소프트웨어 정보처리가 하드웨어를 이용하여 구체적으로 실현될 것

AI 기술을 구체적으로 미기재시 공지된 AI 기술의 단순 이용에 해당

전(前)처리, 학습모델, 학습데이터 등 구체적인 수단을 구체화하고, 그 차이로 ‘더 나은 효과’가 인정되면 진보성 인정

BM 기술을 공지된 AI 기술로 단순 시스템화한 경우 진보성 불인정

AI 발명의 결과 데이터 활용을 구체화하여 더 나은 효과 발생시 진보성 인정

산업분야가 다른 경우, 기술적 곤란성을 극복하거나 산업분야의 변경에 따른 효과 참작

학습모델의 정의 및 구체적 수단의 기재에 관한 요건 제시

AI 발명을 구현하기 위해 기재해야 하는 구체적 수단으로 학습 데이터, 데이터 전(前)처리, 손실함수 등을 제시

신경망을 기본 구조로 하는 학습모델 청구항의 예시 제시

학습모델을 이용한 제품 청구항의 예시 제시

실 사례에 기초한 기재불비의 例 및 그 해설 제시