로봇, 쇼맨십을 넘어 '피지컬 AI'로 CES 2026에서 가장 뜨거운 화제였던 것은 단연 현대자동차가 보스턴 다이나믹스와 협업해 공개한 휴머노이드 ‘아틀라스’였습니다 (The Guardian, Robots that can do laundry and more … the standout tech from CES 2026 (2026.01.09))다른 국가 기업들의 로봇과 달리 매우 자연스러운 움직임과 완성도 높은 기술력으로 주목을 받았고, 이 영향으로 현대차 주가가 사상 처음으로 40만 원을 돌파하며 AI·로보틱스에 대한 시장의 기대를 구체적인 지표로 보여주었습니다. 보스턴 다이나믹스(Boston Dynamics, Inc.)는 1992년 MIT 연구진을 중심으로 설립된 로봇 전문 기업으로, 지난 30여 ..

특허 분석의 첫 단추는 '정확한 분류'에 있습니다. 하지만 기술의 융복합화로 분석해야 할 문헌의 양이 기하급수적으로 늘어나면서, 전통적인 수동 분류 방식은 한계에 다다르고 있습니다.다음 중 하나라도 해당된다면 현재 방식이 최적이 아닐 가능성이 높습니다.☑️ 분류 방식 점검 체크 리스트내부 분류 기준은 있지만 실제 적용이 일관되지 않는다조사 초반, 문헌 정리에만 과도한 시간이 소요된다분류 결과를 다시 정리해 보고자료를 만든다기술 트렌드나 포트폴리오를 “감각”으로 설명하고 있다 이런 문제가 왜 발생하는지, 특허 분류 자동화로 어떻게 해결할 수 있는지 알아보겠습니다. 특허 분류 작업이 점점 어려워지는 이유1. 배경의 변화최근 변리사와 기업내 IP 담당자들이 공통적으로 겪는 변화는 매우 명확합니다.폭발적인 문..

특허 출원은 해마다 꾸준히 증가하고 있습니다. 그만큼 타사 특허와의 충돌을 예방하고, 중복 연구를 방지하기 위한 선행조사의 중요성이 커지고 있죠.하지만 기존 검색 방식은 여전히 복잡하고 오래 걸려 효율적이지 못한 것이 현실입니다.성장하는 특허 시장, 그러나 여전히 어려운 검색특허는 기업 경쟁력의 핵심입니다. “2023년 전 세계에는 약 1,860만 건의 특허가 유효 상태로 존재하며, 이는 전년 대비 약 7.6% 증가한 수치입니다.”— WIPO, IP Facts and Figures 2024“미국 특허 소송 건수는 2024년에 2023년 대비 약 22% 증가했으며, 손해배상액은 43억 달러를 넘는 기록을 세웠습니다.”— Lex Machina, 2025 Patent Litigation Report출원이 늘어..

타날리시스로 특허 분석 시간을 줄인, 실사용 고객 후기 정확도와 효율성을 모두 높인 타날리시스의 AI 검색은, 기존 서비스 대비 정확도는 물론 업무 속도를 평균 50% 이상 개선할 수 있습니다. 즉, 한정된 시간 동안 더 많은 문헌을, 더 깊게 분석할 수 있게 된 것인데요. 실제 고객님들의 후기를 소개해드리겠습니다.다른 DB에서 찾지 못했던 선행문헌을 타날리시스를 통해 찾아서 무효화 자료를 확보했습니다.[상위 화학기업 연구원] 무효조사를 진행 시, 특허 번호 입력만으로도 자동 문장 구성을 통해 유사도 높은 문헌 리스트를 추출할 수 있어, 분석 시간 단축과 정확도 향상에 많은 도움이 되었습니다.[특허법인 대표] 선행기술조사보고서를 작성 시에, 키워드 검색을 통해 유사한 특허가 검색되어 보고서 작성에 소요되..

단순히 입력한 키워드가 포함된 문헌을 나열하는 방식의 특허 검색은 이제 한계가 있습니다. 실무자라면 검색 결과 상단에 뜬 문헌을 막상 읽어보았을 때, 정작 기술적 연관성이 없어 시간을 낭비했던 경험이 있으실 겁니다.진정한 의미의 특허 검색은 사용자의 의도를 실무적인 관점에서 이해하고, 가장 핵심적인 문헌을 정확하게 우선순위로 제공해야 합니다. 이것이 바로 아무 툴이나 사용해서는 안 되는 이유입니다. 타날리시스가 제안하는 차세대 특허 검색타날리시스는 기존 서비스들과는 차원이 다른 AI 기반의 검색 및 분석 환경을 제공합니다. ☑️ 정확도 높은 우선순위 제공단순히 문헌을 보여주는 것을 넘어, 사용자가 찾는 핵심 문헌을 더 높은 순위로 정렬하여 검색 시간을 획기적으로 단축합니다. ☑️ 검증된 학습 데이터특허..

OA 대응, 인용문헌 분석을 더 똑똑하게특허 심사과정에서 의견제출통지서(Office Action, OA)를 받는 일은 흔하지만, 그 대응은 여전히 어렵고 번거로운 작업입니다. 특허거절에 대응하기 위해서는 거절 이유를 논리적으로 반박하기 위해서는 심사관이 인용한 문헌의 정확한 내용을 파악해야 합니다. 이 때 본 발명의 차별점을 설득력 있게 정리하거나 출원 내용을 보완하여 거절 이유를 극복하는 일은 시간과 노력이 많이 듭니다.이번 포스팅에서는OA 대응 시 인용문헌을 어떻게 분석할 수 있는지타날리시스의 AI 기술이 어떻게 이 과정을 혁신하는지 를 소개해보겠습니다. 전통적인 인용문헌 분석 방식의 한계OA 대응의 핵심은 인용문헌과 본 발명을 비교 분석하고, 심사관의 지적이 타당한지를 따져보는 데 있습니다. 하지..

빠짐없이 결과를 찾을 수 있어야 하는 특허 검색업무에 필요한 특허를 검색해야 하는 분이라면, ‘모래 속에서 바늘 찾기’와 같은 과정에 많은 시간과 노력을 들이고 계실 것입니다. 수천 건이나 되는 특허 검색 DB에서, 불필요한 검색 결과 사이에 있는 원하는 문헌을 찾기 위해 공을 들이고 계신가요?특허 검색은 누락없이 관련 결과를 찾을 수 있어야 합니다. 하지만 기존의 넓은 검색식으로는 불필요한 노이즈만 많아질 뿐, 정작 찾고 있는 문헌을 찾지 못할 위험이 더 커지게 됩니다. 빠짐없이 원하는 문헌을 찾아야 하는 특허 검색에서 이런 상황은, 반드시 해결해야 하는 문제였습니다. 찾는 내용을 찾아주는 타날리시스 특허 분석 타날리시스는 특허를 검색할 때 더 이상 불필요한 정보에 시간을 낭비하지 않도록, 정확하고..

특허 검색, 보통 어떻게 진행하고 계신가요?국내에서는 특허 검색 시 KIPRIS(키프리스)를 가장 먼저 떠올리는 경우가 많습니다. 공공 데이터 접근성 측면에서는 유용하지만, 실무에서는 원하는 문헌을 정밀하게 탐색·비교·분석하기에는 한계가 분명합니다. 이 때문에 많은 실무자들이 결국 유료 특허 DB를 병행해 사용하고 있습니다.문제는 검색 단계에서부터 발생합니다. 특허 DB 검색은 검색식 설계 자체가 높은 숙련도를 요구합니다. 검색식이 보수적이면 핵심 문헌이 누락될 수 있고, 반대로 범위를 넓히면 의미 없는 노이즈 문헌이 대량으로 유입됩니다. 그 결과, 검색 정확도보다 후처리 검토에 더 많은 시간이 소모되는 구조가 반복됩니다.시작부터 쉬운 타날리시스 특허 검색"특허검색, 쉬우면서도 정확할 순 없을까?"AI ..

특허 검색·분석을 위한 AI 도구는 다양하지만, “수많은 문헌을 어떤 기준으로 나눠서 볼 것인가”에 대한 해결책은 여전히 사람이 직접 하는 일로 남아 있습니다. 대량의 문헌을 하나씩 읽고 비슷한 내용을 묶고, 그룹 이름을 정하고, 기준을 정리하다 보면 정작 분석에 집중해야 할 시간보다 정리와 분류에 드는 시간이 더 길어지는 경우도 많습니다. 이번 글에서는 특허 분류가 어려운 이유를 먼저 짚어보고, 그 지점을 해결하기 위해 설계된 타날리시스의 AI 분류 기능을 소개합니다. 특허 분류가 어려운 이유 검색 결과는 충분하지만, 분류 구조는 실무자가 직접 만들어야 한다 대부분의 특허 검색 시스템은 검색식·조건을 통해 문헌 리스트를 제공합니다. 하지만 실무자가 실제로 보고 싶은 것은 리스트 자체가 아니라,..

안녕하세요. 타날리시스입니다.오늘은 웨비나 소식에 대해서 준비를 했습니다.최근 AI 기반 특허 검색 서비스가 빠르게 등장하고 있습니다.특히 Perplexity Patents와 같은 대형 AI 플랫폼의 진입은 특허 검색·분석 분야에도 패러다임의 전환을 예고하고 있습니다.하지만 실제 IP 실무자가 고민해야 할 것은 “AI를 쓸까?”가 아니라,AI가 제시한 결과를 어떤 기준으로 신뢰할 수 있는가입니다.이번 웨비나에서는 이러한 근본적인 질문에 대해 타날리시스가 제시하는 새로운 관점을 공유합니다.웨비나 소개본 웨비나에서는 AI 기반 특허 검색이 가져온 변화와 함께,실무자가 신뢰할 수 있는 AI 분석의 기준과 검증 방법을 구체적으로 다룹니다.주요 내용Perplexity Patents 등장과 특허 검색 패러다임 변화..

기존 특허 검색의 한계와 비효율 특허 검색은 여전히 복잡한 검색 조건 구성과 방대한 문헌 검토에 의존합니다.이 과정은 많은 시간을 소모할 뿐 아니라, 핵심 특허를 놓치거나 분석 정확도가 떨어질 위험이 있습니다. 검색식 작성의 한계 특허 검색을 위해서는 Boolean 연산자(AND, OR, NOT)와 특허 분류 코드(IPC, CPC)를 직접 조합해야 합니다.적절한 검색 조건을 구성하는 데 시간이 많이 소요되며, 입력 용어가 조금만 달라져도 핵심 문헌이 누락되거나 관련 없는 결과가 나오는 일이 빈번합니다.결과적으로 많은 실무자는 검색 조건을 반복적으로 수정하고 테스트하느라 많은 시간과 리소스를 소모하고 있습니다. 수많은 문헌을 찾아야 하는 어려움 검색식을 완성하는 것이 특허 검색의 끝은 아닙니다.실무자는 ..