강의개요
본 과정은 생성형 AI를 활용한 특허 리서치 기법과 바이브코딩 기법을 통해 실제로 특허 리서치 솔루션을 직접 기획·개발·배포해보는 실습 중심 교육입니다. 수강생은 특허 리서치 전략 수립부터 데이터 수집, 솔루션 기획과 UX 설계, React/Vite 기반 웹앱 개발, 디버깅과 배포까지 전 과정을 경험할 수 있습니다. 이를 통해 AI를 단순히 사용하는 수준을 넘어, 특허 업무에 특화된 리서치 도구를 스스로 구현할 수 있는 실무 역량을 확보할 수 있습니다.
권장수강대상
- 기업 및 연구기관의 특허·지식재산(IP) 담당자로, 특허 리서치 업무를 자동화·고도화하고자 하는 실무자
- 제조·R&D·기술기획 부서에서 특허 조사와 기술 분석을 병행하는 연구원 및 엔지니어
- 생성형 AI와 바이브코딩을 활용해 실무용 웹앱을 직접 만들어보고 싶은 기획·실무 담당자
- 특허 리서치 솔루션이나 내부 업무용 AI 도구를 구축하려는 중소·중견기업의 기술·혁신 담당자
수강기대효과
- 반복적이고 비효율적인 특허 리서치 업무를 자동화하는 실무형 솔루션 구축 경험을 확보하게 된다.
- GPT·Gemini 등 생성형 AI와 바이브코딩 도구를 결합해 문제 해결형 웹앱을 설계·개발할 수 있게 된다.
- 특허 리서치 전 과정을 구조화하여 조직 내 표준화 가능한 리서치 워크플로우를 설계할 수 있다.
- 사내에서 즉시 활용 가능한 특허 리서치 MVP를 완성함으로써 실질적인 업무 생산성 향상을 기대할 수 있다.
주요 활용 도구
기획 도구: GPT, Gemini, Claude (선택: NotebookLM, GPTs)
개발 도구: Cursor (선택: Claude Code, Github Copilot, Kiro)
배포 도구: Github, Vercel
빌드 형식: React/Vite 기반 웹앱 솔루션
수강생 준비
- 본인의 노트북에 Cursor 또는 Claude Code 등 바이브코딩 도구 설치
- 웹앱 빌드를 위해 Node.js 설치
- 웹앱 배포를 위해 Github 연동
커리큘럼 개요
P1. 특허 리서치 수행전략 정의
- 특허 리서치 목적(신규성·진보성·FTO) 고려, 리서치 유형 구조화
- 사람+AI+시스템이 협업하는 특허 리서치 워크플로우를 정의
P2. 특허 리서치 데이터 및 자료 수집
- KIPRIS, Google Patents 등 특허 데이터 구조와 한계 이해
- GPT를 활용해 검색 키워드·IPC·검색식 초안 생성
P3. 특허 리서치 솔루션 기획
- 반복적인 특허 리서치 업무의 기능 단위 분해
- 입력–처리–출력 관점에서 특허 리서치 웹앱 기능 명세서 작성
P4. 특허 리서치 솔루션 디자인
- React/Vite 기반 특허 리서치 웹앱의 화면 흐름, UX 설계
- 검색·요약·비교·리포트 생성 기능 중심으로 UI 구조 정의
P5. 특허 리서치 솔루션 개발
- Cursor로 GPT API 연동 특허 리서치 웹앱 빌드
- 특허 요약·비교·리서치 메모 자동화 기능 구현
P6. 특허 리서치 솔루션 디버깅
- GPT 응답 품질·프롬프트 구조·에러 로그 점검
- 실제 특허 문서 입력 시 발생 문제의 개선
P7. 특허 리서치 솔루션 배포
- Github 저장소 구성과 Vercel을 이용한 웹앱 배포 실습
- 사내·외에서 바로 활용 가능한 특허 리서치 MVP 완성
이번 강의의 SEO 키워드 및 태그
- 생성형 AI 특허 리서치
- 특허 리서치 자동화
- 바이브코딩 실무 교육
- AI 특허 분석
- 특허 리서치 솔루션 개발
- GPT 특허 활용
- React Vite 웹앱 실습
- KOITA AI 교육
- 특허 담당자 AI 교육
- 기업 특허 리서치 혁신
