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, “검색 결과 안에 내가 찾고자 하는 것이 있는가”에 가깝습니다.
결국 비슷한 내용을 가진 문헌을 묶고, 기준을 정하고, 그룹에 이름을 붙이는 일은
지금도 수작업으로 진행되는 경우가 많습니다.
☑️ 기준 설정부터 까다로움
기술 분류를 위해서는 먼저 어떤 기준으로 나눌지를 설정해야 합니다.
이를 위해 문헌을 읽고 주요 개념을 파악한 뒤 가설을 세우고 검증해야 하므로,
기준을 만드는 일 자체에 상당한 시간이 투입됩니다.
☑️담당자마다 다른 기준
방대한 양의 기술 분류 시 중요한 것은 일관성 유지입니다. 하지만
같은 기술 분야라도 담당자에 따라 관점이 달라 분류 방식이 달라지는 경우가 흔합니다.
나중에 여러 사람의 결과를 합치면 표현이나 기준이 어긋나 있어서,
한 번 더 손을 봐야 하는 상황이 자주 발생합니다.
☑️ 대표 문헌·요약·근거 정리까지 모두 수작업
그룹을 만든 뒤에도 해야 할 일은 계속됩니다.
보고서나 내부 공유를 위해 각 그룹의 대표 문헌 선정 → 핵심 내용 요약 → 근거 구절 발췌를 해야 합니다.
이 과정도 대부분 사람이 직접 문헌을 열어보고 정리해야 하므로,
전체 작업 시간이 더욱 길어집니다.
타날리시스 AI 분류의 핵심 기능
1. 별도 학습 작업 없이, 문헌만 입력하면 AI가 분류
타날리시스 AI 분류는 별도의 샘플 데이터 학습 없이,
검색·번호 리스트·폴더 등으로 모은 문헌 번호(모집단)를 기반으로 바로 분류를 수행합니다.
사용자는 분석 대상 특허를 모은 뒤 분류 기능을 실행하기만 하면,
문헌 간 의미적 유사성을 분석해 분류된 결과를 바로 확인할 수 있습니다.
2. AI가 스스로 기준 정의(클러스터링) 또는 사용자 직접 정의
분류 기준이 정해져 있지 않은 경우에는,
타날리시스가 문헌 내용을 바탕으로 AI가 스스로 기준을 정의하는 모드(클러스터링)를 제공해
현재 문헌들이 어떤 기술 범주로 나뉘는지부터 확인할 수 있습니다.
이미 내부에서 사용 중인 분류 체계가 있다면,
사용자 정의 분류로 기준을 직접 입력해 같은 화면에서 분류 결과를 확인할 수도 있습니다.
3. 분류별·동향별 정보 시각화
분류 결과는 단순히 문헌을 나열하는 데서 끝나지 않습니다.
타날리시스는 분류된 문헌을 기준으로 한 분포 정보와 출원 동향을 시각화해 함께 제공합니다.
분류별 문헌 수, 연도별 출원 흐름, 주요 출원인 구성 등은
각각의 분류가 어떤 시기에 집중되어 나타나는지, 어떤 출원인이 주로 포함되어 있는지를
한 화면에서 비교할 수 있도록 구성되어 있습니다.
이를 통해 실무자는 개별 문헌을 하나씩 확인하기 전에,
분류 단위에서의 출원 흐름과 구성 변화를 먼저 파악하며 분석을 이어갈 수 있습니다.
4. 분류별 대표 문헌 선정 및 근거 제공
각 그룹에는 AI가 해당 그룹의 내용과 구조를 가장 잘 보여주는 문헌을 대표 문헌으로 선정해 제공합니다.
대표 문헌과 함께 그룹의 핵심 내용을 요약한 설명이 제시되어,
이 분류가 어떤 내용을 중심으로 묶였는지 빠르게 파악할 수 있습니다.
요약만 보는 것이 아니라, 대표 문헌을 기준으로 그룹 전체의 방향을 이해할 수 있어
‘핵심 문헌’ 선정 작업도 훨씬 수월하게 진행할 수 있습니다.
추가 활용 기능: 경쟁사 분석과 내부 분석 연계
기업명 기반 경쟁사 포트폴리오 분석
타날리시스에서는 기업명을 입력하는 것만으로 해당 기업의 특허들을 불러오고, 이어서 바로 AI 분류를 적용할 수 있습니다.
별도의 수작업 없이도 경쟁사가 어떤 기술 범주에 집중하고 있는지, 어떤 분야로 확장 중인지를 분류 결과와 동향 정보로 빠르게 확인할 수 있습니다.
분류 결과 엑셀 다운로드로 내부 분석 연결
AI 분류 결과는 엑셀 파일로 내려받을 수 있어,
각 회사에서 쓰는 방식에 맞춰 추가적인 분석·보고 업무를 이어갈 수 있습니다.
예를 들어, 분류별 문헌 건수 정리, 출원인·연도 기준 재구성,
사내 리포트나 대시보드용 데이터로 재가공하는 데 활용할 수 있습니다.
💡타날리시스 AI 분류는 이렇게 활용할 수 있습니다
경쟁사 기술 포트폴리오의 핵심 구조 빠르게 파악
AI 분류를 적용하면 문헌 속 기술 범주가 자동으로 묶여 구조가 드러납니다.
이를 통해
경쟁사가 어떤 분야에 출원을 많이 하고 있는지,
어떤 기술 영역이 확대되고 있는지,
각 범주에서 대표적인 핵심 문헌은 무엇인지
를 한눈에 파악할 수 있습니다.
즉, 기존처럼 문헌을 하나씩 읽으며 전략을 유추하는 방식이 아니라
“전체 구조를 먼저 보고 → 필요한 부분만 깊게 들어가는” 효율적인 분석 흐름을 만들 수 있습니다.
대량 문헌 기반 기술 동향 분석을 빠르게 시작하는 출발점
기술 동향 분석을 할 때 가장 시간이 걸리는 단계는
수백·수천 건의 문헌을 먼저 의미 있는 단위로 정리하는 과정입니다.
타날리시스 AI 분류는 이 방대한 문헌을
서로 의미가 가까운 문헌끼리 묶고
범주별 문헌 수
연도별 출원 흐름
주요 출원인 구성
핵심 문헌 요약 및 근거
를 함께 제공해, 동향 분석을 바로 시작할 수 있는 기반을 만들어 줍니다.
타날리시스에서 AI 분류 직접 사용해보세요!
타날리시스는 AI 기반 특허 검색·분석 서비스로,
문장 검색, 원문 구절 카드, AI 분석 기능과 함께 의미 기반 AI 분류 기능을 제공합니다.
문헌을 단순 리스트가 아닌 기술 범주 단위로 정리해 보는 경험이
업무 흐름을 어떻게 바꾸는지 직접 확인해 보실 수 있습니다.
타날리시스 AI 분류 기능이 실제 업무에서 어떻게 활용되는지 더 자세히 알아보고 싶다면,
아래 링크를 통해 공식 사이트와 소개 자료를 확인해 보세요.
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