25.10.25 / JUN (naebon@naver.com)
지난 KOITA ‘AI를 활용한 특허 리서치 & 출원 준비 자동화’ 교육 과정에서 소스코드를 공유한 IP-GPS (IP GPT Search v1.0) 선행특허 조사 앱을 이용하여 NXP가 빌드한 또 다른 앱 – PassNova 정보보안 애플리케이션의 실용신안 출원 준비를 하는 과정을 설명합니다.
IP-GPS 선행특허 조사
https://vibe-1024-koita-patent-search.vercel.app/
1단계. GPT와 발명 개요 정리
특허 또는 실용신안 출원을 준비하기위해 나의 발명 주제 또는 기술 아이디어에 해당하는 CPI, CPC 그리고 기술키워드 검색을 준비합니다.
1.1 나의 기술적 아이디어를 특허로 출원하기 위해, 가장 먼저 선행특허 조사를 시작합니다. 우선 조사의 목표를 정의합니다.
굿모닝 지피티.
지난주에 만든 PassNova 앱에 대한 실용신안을 출원하려 해.
https://vibe-251020-passnova-v1-production.vercel.app/실용신안을 출원을 위해 PassNova 앱에 대한 아래 내용을 작성해줘
- 발명의 명칭 *
- 기술분야
- 발명의 목적
- 발명의 요약 *
1.2 선행특허 조사 목표는 보통 발명의 명칭, 발명의 요약 등 네 가지 항목으로 구성될 수 있으며, 여러분의 GPT와 상의하며 초안을 작성하세요.
1.3 선행특허 조사의 목표 정의 내역을 입력합니다.
1.4 다음 버튼을 클릭하면 OpenAI API 키 입력 요청이 나타납니다. 이 키를 입력하면 GPT가 여러분의 특허 출원 작업을 본격적으로 돕게됩니다. 여러분의 OpenAI API 키를 입력합니다.
OpenAI API 키 생성 (초기 토큰 소모시 $10 수준의 결제 필요)
https://platform.openai.com/api-keys
🧩 PassNova 실용신안 출원 초안
1️⃣ 발명의 명칭
사용자 프라이버시 보호형 인공지능 비밀번호 생성 장치 및 방법
(영문: AI-based Secure Password Generation System for User Privacy Protection)
2️⃣ 기술분야
본 고안은 정보보안 및 인증관리 분야에 관한 것으로,
특히 외부 서버에 비밀번호를 저장하지 않고,
사용자의 브라우저 환경 내에서 인공지능 알고리즘을 이용해 고안전도의 비밀번호를 생성하는 웹기반 보안 시스템에 관한 것이다.
3️⃣ 발명의 목적
본 고안의 목적은 사용자의 비밀번호가
외부 서버나 데이터베이스에 저장되지 않으면서도
안전성·편의성을 동시에 확보할 수 있도록 하는 것이다.
이를 위해 본 고안은
(1) 인공지능 알고리즘을 이용하여 임의성이 높은 문자열을 생성하고,
(2) 사용자 단말기 내부에서만 실행·표시되며,
(3) 비밀번호 생성 횟수 및 사용 내역을 안전하게 관리하는
프라이버시 중심의 비밀번호 생성·관리 인터페이스를 제공한다.
4️⃣ 발명의 요약
본 고안은 인공지능 모델 또는 난수 생성 알고리즘을 이용하여
사용자 단말기 내에서 보안성이 높은 비밀번호를 자동으로 생성하는
클라이언트 사이드 웹 애플리케이션에 관한 것이다.상기 시스템은 다음의 구성요소를 포함한다:
① 비밀번호 생성 모듈(AI 알고리즘 기반 문자열 생성부),
② 사용자 인터페이스 모듈(비밀번호 길이·복잡도·색상 테마 선택부),
③ 보안 안내 모듈(“생성된 비밀번호는 서버에 저장되지 않음” 알림부),
④ 사용량 관리 모듈(비밀번호 생성 횟수 및 일일 사용량 표시부).본 고안에 따르면, 비밀번호 생성 과정이 전적으로 사용자 브라우저 또는 앱 내부에서 수행되어,
외부 전송·저장이 차단되며,
비밀번호 생성 이력과 시각적 안내를 통해 사용자 신뢰성 및 데이터 주권을 강화할 수 있다.
2단계. 키워드 및 IPC 도출
나의 기술에 해당하는 특허 키워드 생성 결과
한국어 키워드
- 인공지능 모델
- 비밀번호 생성
- 난수 생성 알고리즘
- 클라이언트 사이드 웹 애플리케이션
- 보안성
- 사용자 단말기
- 비밀번호 길이
- 비밀번호 복잡도
- 사용자 인터페이스
- 보안 안내
- 데이터 주권
- 비밀번호 생성 모듈
- 사용량 관리
- 시각적 안내
- 신뢰성
- 서버 저장 방지
- 모듈화
- 웹 보안
- 자동 생성
- 사용자 경험
영어 키워드
- artificial intelligence model
- password generation
- random number generation algorithm
- client-side web application
- security
- user device
- password length
- password complexity
- user interface
- security notification
- data sovereignty
- password generation module
- usage management
- visual guidance
- trust
- server storage prevention
- modular design
- web security
- automatic generation
- user experience
일본어 키워드
- 人工知能モデル
- パスワード生成
- 乱数生成アルゴリズム
- クライアントサイドWebアプリケーション
- セキュリティ
- ユーザー端末
- パスワードの長さ
- パスワードの複雑さ
- ユーザーインターフェース
- セキュリティ通知
- データ主権
- パスワード生成モジュール
- 使用量管理
- 視覚的ガイダンス
- 信頼性
- サーバー保存防止
- モジュラー設計
- Webセキュリティ
- 自動生成
- ユーザーエクスペリエンス
IPC 코드
- G06F
- H04L
CPC 코드
- G06F16/00
- H04L29/00
- G06F21/00
- G06F17/30
- H04L9/00
3단계. Google Patents 등에서 해당 키워드, 코드에 대응하는 개별 특허 검색
나의 기술 주제, 특허와 연관성, 유사성이 높은 것으로 판단되는 선행특허 선택, 메모장에 정리 후 화면 하단 특허 추가 모듈에 입력
4단계. 특허 스크리닝 및 랭킹 – 사용자가 선정하고 추가한 유사 특허 비교 분석
GPT가 특허 전문가 관점에서 각 특허와 내가 목표로 하는 특허의 기술적 유사성, IPC 적합도, 청구항 범위를 종합분석하여 점수를 부여하고 순위를 매깁니다.
이번 IPGPS v1에서 사용하는 가중치는 키워드, IPC, 출원연도, 출원 내용 전반의 유사도 등 네 가지로 구성되며, 사용자는 가중치를 조정하며 선행특허를 새로운 관점에서 평가할 수 있습니다.
- 키워드 매칭 (30%)
- IPC 적합도 (30%)
- 연도 가중치 (20%)
- 유사도 (20%)
5단계. 선행특허 조사 요약 리포트 생성
지금까지 조사한 내용을 요약하여 선행특허 조사 리포트를 생성합니다.
작성중입니다. / 첫 포스팅: 25.10.25 / 포스트 문의: JUN.NXP (naebon@naver.com)
