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TM-1 전처리 → TM-2 KIPRIS 검색 → TM-3 6요소 유사도 → TM-4 LLM CAG IRAC 통합 판단

이 화면은 무엇인가요?
출원하려는 상표가 이미 등록된 선행 상표와 충돌하는지를 사전에 조사하는 선행조사 엔진의 테스트 화면입니다.
상표명과 지정상품을 입력하면, 아래 4단계를 거쳐 등록 가능성을 판단합니다.
  1. 전처리 (TM-1) — 입력된 상표 정보를 검색에 적합한 형태로 변환합니다. (키워드 추출, 도형 분류, 검색 계획 수립)
  2. KIPRIS 검색 (TM-2) — 특허청 데이터베이스(KIPRIS)에서 유사할 가능성이 있는 선행 상표를 검색합니다.
  3. 6요소 유사도 분석 (TM-3) — 검색된 선행 상표 각각과 칭호(발음), 외관(모양), 관념(의미), 상품을 비교 분석합니다.
  4. LLM 통합 판단 (TM-4) — AI가 법적 분석(IRAC)을 수행하고, 13개 거절사유별 확률 + 등록 가능성 등급(A~F)을 산출합니다.
각 단계를 개별 실행하거나, "전체 실행" 버튼으로 TM-1부터 TM-4까지 순차 실행할 수 있습니다.

입력

TM-1
전처리
TM-2
KIPRIS 검색
TM-3
6요소 유사도
TM-4
LLM 판단

TM-1 입력 검증 + 전처리

TM-1 전처리 — 상세 설명
전처리 — 검색 준비
입력한 상표 정보를 특허청 DB에서 검색할 수 있는 형태로 변환하는 단계입니다.
  • 키워드 추출 — 상표명에서 검색용 핵심 키워드를 뽑아냅니다. (최대 50개). P0(원문) → P1(영문 변환) → P2(관념 변형, LLM 캐시 90일) → P3(약어/결합).
  • 비엔나 코드 분류 — 이미지가 있으면 ViennaClassifier(DINOv3 backbone + Hierarchical MTL head)로 도형 요소를 국제 분류 코드로 변환합니다. 상위 5개 + 4자리 확장.
  • 검색 계획 수립 — 지정상품의 NICE 류별로 KIPO 유사군코드를 도출. 각 류의 유사군코드 × 키워드 조합이 TM-2의 검색 단위가 됩니다.
입력: TrademarkInput(mark_text, mark_image, goods_by_class)
출력: SearchRequest(keywords[], vienna_codes[], class_search_plan[], mark_type)

mark_text → keywords (≤50) + vienna_codes (top-5) + class_search_plan (류별 유사군코드)

TM-1을 실행하세요

TM-2 KIPRIS 선행상표 검색

TM-2 KIPRIS 검색 — 상세 설명
KIPRIS 검색 — 선행 상표 후보 수집
특허청 데이터베이스(KIPRIS)에서 충돌 가능성이 있는 선행 상표를 3가지 경로로 검색합니다.
  • 축 1 — 유사 상품 범위 검색 — 키워드 × 유사군코드 조합으로 검색. 30개 필수 필터(상태 8개 + 유형 9개 + 형태 13개) 자동 적용. (§34①7 기본 요건)
  • 축 2 — 저명상표 검색 — 핵심 키워드(is_core=True)만으로 유사군코드 없이 검색. 류가 달라도 혼동 가능. (§34①9/11)
  • 축 3 — 도형 검색 — TM-1에서 도출된 비엔나 코드 × 유사군코드로 검색. 이미지가 없으면 실행 안 됨.
3개 축의 결과를 application_number 기준으로 중복 제거하여 최종 후보 목록 생성. 페이징: 500건/페이지, 최대 4페이지(2,000건).
KIPRIS API: TrademarkKiprisClient.search_with_paging(). 최소 호출 간격 0.03초 (유료 33 calls/sec). 실패 시 지수 백오프 3회 재시도.

SearchRequest → 3축 검색 (유사상품 + 저명상표 + 도형) → 중복 제거 후보

TM-2를 실행하세요 (TM-1 필요)

TM-3 6요소 유사도 분석

TM-3 6요소 유사도 — 상세 설명
6요소 유사도 분석 — 상표법 제34조 제1항 제7호 기준
TM-2에서 검색된 선행 상표 각각에 대해 KIPRIS 서지상세(get_bibliography_detail)로 유사군코드/상품/이미지를 보강한 후, 6가지 요소를 분석합니다. 감시 엔진(W3)과 동일한 함수(compute_pair_similarity)를 공유합니다.
  • 칭호 (phonetic) — 한글: 음운규칙 + 자모 가중 편집거리(0.7) + 초성(0.3). 영문: Metaphone(0.5) + Jaro-Winkler(0.5).
  • 외관-텍스트 (visual_text) — Levenshtein(0.4) + Jaro-Winkler(0.3) + Bigram Jaccard(0.3). 소문자+공백 제거.
  • 외관-이미지 (visual_image) — DINOv3 Siamese(CLS 30% + Patch MaxSim 70%). 양쪽 이미지 필요.
  • 관념-텍스트 (conceptual_text) — KoSimCSE 코사인 유사도. emb>=0.50이면 LLM 보조(선택).
  • 관념-이미지 (conceptual_image) — SigLIP 2 크로스모달. 이미지↔텍스트 3가지 시나리오 평균.
  • 상품 (goods) — 유사군코드 교집합(1.0/0.5) + TF-IDF 텍스트 보강.
가중치: word(칭호 30%, 상품 20%), figure(외관이미지 45%, 상품 20%), combined(고르게).
90후588 보정: 단일 요소 >=0.85이고 상품 >=0.50이면 combined = max(combined, 해당요소 x 0.9).

후보 전수 × compute_pair_similarity() — phonetic/visual_text/visual_image/conceptual_text/conceptual_image/goods + 동적 가중치 + 90후588 보정

TM-3을 실행하세요 (TM-2 필요)

TM-4 LLM CAG IRAC 통합 판단

TM-4 LLM 판단 — 상세 설명
LLM 통합 판단 — AI 법적 분석 + 등급 산출
TM-3의 유사도 분석 결과를 바탕으로 AI가 법적 관점에서 종합 판단을 수행합니다.
  • IRAC 분석 — 법적 분석 방법론(쟁점→규범→적용→결론)으로 등록 가능성에 대한 논리적 근거를 작성합니다.
  • 13개 거절사유 확률 — 상표법 제33~34조에 따른 거절사유별 확률을 각각 산출합니다. (보통명칭, 기술적 표장, 유사상표, 저명상표 등))
  • 법적 게이트 4종 — AI 판단을 법적 규칙으로 보정하는 안전장치입니다:
    • Goods Gate — 상품이 비유사하면 등록확률을 올립니다 (§34①7 전제조건)
    • 저명상표 Bypass — 저명상표와 충돌 시 상품 비유사를 무시합니다 (§34①9/11)
    • §33 Hard Cap — 식별력 부족(보통명칭 등) 시 등록확률 상한을 설정합니다
    • 단일요소 부스트 — 한 요소가 극도로 유사하면 등록확률을 낮춥니다 (90후588)
최종 결과는 등급(A~F)등록 확률(%)로 표시됩니다.
A (≥85%) 등록 가능성 높음   B (≥70%) 양호   C (≥55%) 주의 필요   D (≥40%) 위험   F (<40%) 등록 곤란

SimilarityResult → LLM IRAC 분석 + 법적 게이트 4종 → Grade (A~F) + 등록 확률 + 보고서

TM-4를 실행하세요 (TM-3 필요)

용어 설명

KIPRIS
특허정보넷. 한국 특허청(KIPO)이 운영하는 산업재산권 정보 검색 서비스입니다. 등록/출원 상표를 검색할 수 있습니다.
NICE 류
니스(NICE) 국제상품분류. 상품과 서비스를 45개 류(class)로 분류한 국제 기준입니다. 예: 9류=전자기기, 25류=의류, 35류=광고업.
유사군코드
특허청(KIPO)이 부여하는 상품 유사 여부 판단 코드입니다. 같은 유사군코드에 속하면 유사 상품으로 추정합니다.
비엔나 코드
도형 상표의 국제 분류 코드입니다. 동물, 식물, 건물 등 도형 요소를 체계적으로 분류합니다.
IRAC
법적 분석 방법론입니다. Issue(쟁점 정리) → Rule(적용 법규) → Application(사안 적용) → Conclusion(결론 도출) 순서로 논리적 근거를 작성합니다.
CAG
Cache-Augmented Generation. 법률/심사기준/판례를 사전 캐시로 탑재하여 AI가 정확한 법적 근거를 인용할 수 있게 하는 기법입니다.
법적 게이트
AI의 판단을 법적 규칙으로 보정하는 안전장치입니다. AI가 놓칠 수 있는 법적 전제조건(상품 유사, 식별력 부족 등)을 코드로 강제 적용합니다.
등급 (Grade)
등록 가능성을 나타내는 종합 등급입니다. A(≥85%), B(≥70%), C(≥55%), D(≥40%), F(<40%).
등록 확률
출원 상표가 등록될 가능성을 0~100%로 나타낸 수치입니다. 법적 게이트 적용 후 최종 산출됩니다.
거절사유
상표법에 따라 상표 등록이 거절될 수 있는 사유입니다. 보통명칭(R1), 기술적 표장(R3), 유사상표(R8), 저명상표(R9) 등 13개를 분석합니다.합니다.
90후588 보정
대법원 90후588 판결에 기반한 보정입니다. "칭호·외관·관념 중 어느 하나가 유사하면 전체로서 유사할 수 있다"는 원칙을 반영합니다.
mark_type
상표 유형입니다. word(문자 상표), figure(도형 상표), combined(결합 상표). 유형별로 6요소의 가중치가 달라집니다.
KoSimCSE
한국어 문장 유사도를 측정하는 AI 모델입니다. 두 단어/문장의 의미적 유사도를 0~1 사이 점수로 계산합니다.
DINOv3
이미지의 시각적 특징을 분석하는 AI 모델입니다. 도형 상표의 외관 유사도를 측정합니다.
SigLIP 2
텍스트와 이미지를 함께 이해하는 AI 모델입니다. 이미지와 단어의 관념적 유사도를 판단합니다.

등급 기준표

등록 확률에 따라 5단계 등급으로 분류됩니다.
A (≥85%) — 등록 가능성 높음. 선행 상표와의 충돌 위험이 낮습니다.
B (≥70%) — 양호. 대체로 등록 가능하나 일부 주의 사항이 있을 수 있습니다.
C (≥55%) — 주의 필요. 유사 상표가 존재하거나 식별력에 의문이 있습니다.
D (≥40%) — 위험. 거절 가능성이 상당하므로 상표 변경을 검토해야 합니다.
F (<40%) — 등록 곤란. 동일/극유사 선행 상표가 있거나 식별력이 부족합니다.

13개 거절사유 (상표법 제33~34조)

R1 보통명칭 (§33①1) — 해당 상품의 일반적 명칭 (예: "컴퓨터"로 전자제품 출원)
R2 관용표장 (§33①2) — 업계에서 관용적으로 사용하는 표장
R3 기술적 표장 (§33①3) — 상품의 품질/용도/형상을 직접 기술 (예: "맛있는" 식품)
R4 지리적 명칭 (§33①4) — 현저한 지리적 명칭 (예: "서울")
R5 흔한 성씨 (§33①5) — 흔한 성 또는 명칭
R6 간단·흔한 표장 (§33①6) — 간단하고 흔한 표장
R7 식별력 부족 (§33①7) — 기타 식별력 없는 표장
R8 유사상표 (§34①7) — 선등록 유사 상표 존재
R9 저명상표 (§34①9/11) — 저명 상표와의 혼동
R10 공익·공서 (§34①4) — 공공질서/선량한 풍속에 반함
R11 타인 권리 (§34①6 등) — 타인의 성명/초상 등 인격권
R12 지리적 표시 (§34①16) — 포도주/증류주 산지 표시
R13 기타 — 기타 거절사유

법적 게이트 상세

Goods Gate — 선행 상표와 상품이 비유사(유사군코드 미교차)하면 §34①7이 적용되지 않으므로 등록확률을 70% 이상으로 올립니다.
저명상표 Bypass — 저명상표(R9 확률 ≥60%)와 충돌 시에는 상품 비유사여도 거절 가능하므로 Goods Gate를 건너뜁니다.
§33 Hard Cap — 식별력 부족 사유(R1~R7) 중 하나가 85% 이상이면 등록확률을 39% 이하로 제한합니다.
단일요소 부스트 — 칭호/외관/관념 중 하나가 0.90 이상이고 상품이 유사하면 등록확률을 15% 이하로 낮춥니다. (대법원 90후588)

법적 근거

상표법 제33조 — 식별력 요건. 보통명칭, 기술적 표장, 간단·흔한 표장 등은 등록 불가.
상표법 제34조 제1항 제7호 — 선등록 상표와 동일·유사한 상표로서 동일·유사한 상품에 사용하는 상표는 등록 불가.
상표법 제34조 제1항 제9호/11호 — 저명 상표와의 혼동 또는 희석화 방지.
대법원 90후588 (1990.10.16) — 외관, 칭호, 관념 중 어느 하나가 유사하더라도 전체로서 상표가 유사할 수 있다는 원칙.