Study on the Prevention of Patent Disputes through Network Analysis - Focusing on NPEs in Smart Car Industry -

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2015 KSAE / 136-10 pISSN 1225-6382 / eISSN 2234-0149 DOI http://dx.doi.org/10.7467/KSAE.2015.23.3.315 Transactions of KSAE, Vol. 23, No. 3, pp.315-325 (2015)

스마트카 특허분쟁 네트워크분석을 통한 특허분쟁예방에 관한 연구

류 창 한^1,2)․서 민 석^*1)

한양대학교 기술경영전문대학원¹⁾․현대오트론 연구기획팀²⁾

Study on the Prevention of Patent Disputes through Network Analysis - Focusing on NPEs in Smart Car Industry -

ChangHan Ryu^1,2)․Minsuk Suh^*1)

1)

Department of Management of Technology, Hanyang University, Seoul 133-791, Korea

2)

R&D Planning Team, Hyundai Autron, 5F Mtek IT Tower, 344 Pangyo-ro, Bundang-gu, Seongnam-si, Gyeonggi 463-400, Korea (Received 5 November 2014 / Revised 17 February 2015 / Accepted 26 February 2015)

Abstract : Smart Car market has been experiencing continuous growth to drive leading companies in automotive and IT industries to focus on advancing related technologies. As the IT technologies fuse into automotive technologies, the patent litigation has been showing changes. One of the prominent changes in patent litigation pattern of Smart Car field is the increased activities of the Non-Practicing Entities (NPEs), whose main field has been the IT area. However, the automotive companies have been mainly focusing on preventing patent disputes against competitors through trend analysis, which caused them to become relatively vulnerable to the attacks from NPEs. In this study, we developed a methodology for monitoring and analyzing the activities of NPEs using network analysis tools to suggest effective strategies for manufacturing companies to fortify their ability to respond against unanticipated attacks. Our methodology , which is developed for the Smart Car field, can also be useful for other fields such as IT and electronics.

Key words : Patent dispute(특허분쟁), Smart car(스마트카), Network anaysis(네트워크분석), NPE(특허괴물), Litigation(소송), IP strategy(특허전략)

1. 서 론

¹⁾

최근 스마트카의 시장 규모는 빠른 속도로 증가 하고 있으며, 그 기능은 단순 주행 보조에서 능동적 인 사고 예방을 거쳐 자동차가 스스로 주행하는 자 율 주행으로 이어지고 있다.¹⁾ 자동차에 다양한 IT 기술이 접목됨에 따라, 자동차에서 IT 부품 비중이 2010년 35% 수준에서 2030년 50% 수준까지 올라 갈 것으로 예측되며, 자동차 제품의 지능에 대해 요 구되는 수준을 구현하기 위한 스마트카 관련 기술

*

A part of this paper was presented at the KSAE 2014 Annual Conference and Exhibition

*

Corresponding author, E-mail: [email protected]

역시 빠른 속도로 발전할 것으로 전망된다.¹⁸⁾ 이러 한 기술 발전과 시장 규모의 급성장에 따라 자동차 분야에도 치열한 특허소송이 발생하고 있으며, 최 근의 자동차분야 소송 추세는 대부분 스마트카 분 야에서 발생하며 주로 NPEs(Non- Practicing Entities) 가 주도하는 양상을 보이고 있다. 우리나라의 자동 차 산업은 1984년 첫 흑자(0.1억 달러)를 기록한 이 래 30년째 흑자 행진을 이어오고 있으며 2013년 635 억 달러로 사상 최대 무역흑자를 기록할 만큼 중요 한 위치를 차지하고 있다. 최근 스마트폰, 스마트 TV 등 정보통신(ICT) 기술이 자동차 분야에 적용됨 에 따라 ICT 분야를 중심으로 하였던 NPEs 주도의 특허분쟁이 점차 자동차 분야로 확대될 것으로 전

류창한․서민석

망된다.¹¹⁾

특허분쟁 예방관련 선행연구들은 대부분 경쟁사 특허 분석을 통한 분쟁예방이라는 카테고리 안에서 논의되어 왔고, 대부분의 선행연구들은 전기/전자 분야에 국한되어 있었다. 특허분쟁 대응 전략도 고 전적인 크로스라이선스를 통한 해결, 협상, 청구항 (claim)분석 후 무효화가 대부분을 차지하였다.²⁾ 그 러나 기존의 대응 방법은 소송을 목적으로 특허분 쟁을 야기하고, 강력한 특허 포트폴리오의 구축을 위해 특허 매입 활동을 주업으로 하는 NPEs에 대해 서 상대적으로 취약점을 보이고 있다. 하지만 특허 소송을 위한 준비를 은밀하고 신속하게 진행하기 위하여 NPEs가 지속적으로 진화해 온 것에 비해 이 에 따른 연구는 충분히 이루어지지 않은 것으로 판 단된다. 특허법에 따르면, 특허권자는 원칙적으로 적법하게 특허발명을 적극적으로 사용, 수익, 처분 할 수 있는 독점권을 행사(특허법 제94조)할 수 있 고, 자신의 특허권을 침해하는 행위에 대해서 침해 금지청구(동법 제126조)와 손해배상을 청구(동법 제128조)할 수 있다고 명시되어 있으나, 강보라 (2011)는 “특허괴물에 대한 독점규제법상 규제에 관한 연구”에서 적법한 행위로 보이는 것일지라도 침해금지청구권의 행사가 형평에 어긋나거나 특허 권행사가 특허권남용에 해당한다든지, 표준화 과정 에서 공시의무나 FRAND약정 등을 위반하고서 표 준에 책정되어 고액실시를 야기했다던 지 침해소송 을 제기하거나 부당한 화해를 하여 신규경쟁자의 시장진입을 지연시키는 경쟁 제한행위를 하는 경우 등은 독점규제법상 위반된 행위로 규제가 가능하다 고 주장하였다.²⁾ 또한 윤선희, 장원준(2010)은 “특 허전문관리회사(NPE)의 사업모델과 특허권의 행사 현황”에서는 NPEs를 크게 세가지로 나누어 적대적 NPEs와 방어적 NPEs, 그리고 특수한 형태인 정부주 도의 NPEs등으로 나누어 비즈니스 모델을 분석하 였고,³⁾ 이민화(2014)는 “창조경제의 꽃 IP금융”에서 공격형NPEs, 창출형NPEs, 방어형NPEs로 구분하였 다.⁴⁾ 선행연구들은 NPEs와의 분쟁 발생 시 효과적 인 해결 방안을 모색하기 위한 연구에 집중되어 있 어, 특허분쟁이 발생하기 전에 NPEs의 동향을 분석 하고 이를 통해 특허분쟁의 사전 예방을 위한 실질

적인 대응전략의 수립에 대한 연구는 상대적으로 부족하였다. 본 연구에서는 스마트카를 개발하는 글로벌 자동차기업들과 NPEs와의 특허소송 자료를 분석하여 NPEs의 유형별 특허매입 형태와 특허소 송 전의 거동 패턴을 네트워크 분석을 통해 파악함 으로써 소송 발생의 가능성을 미리 감지할 수 있는 특허소송 예방 전략을 제시한다.

본 연구의 구성은 다음과 같다. 2장의 연구범위 및 현황에서는 스마트카 및 관련 기술을 정의하고, 스마트카 관련 특허분쟁 현황과 그 중심에 있는 NPEs에 대해 고찰한다. 3장의 실증분석에서는 스마 트카 특허분쟁을 분석하고 네트워크 분석 방법을 이용하여 특허분쟁의 발생 패턴을 분석한다. 4장의 결론에서는 NPEs에 대하여 분석된 내용을 바탕으 로 특허분쟁 예방을 위한 방안을 제시한다.

2. 연구범위 및 현황 2.1 연구의 범위

본 연구에서는 자동차 산업의 경쟁력 확보와 스 마트카 산업의 지속 성장을 모색하기 위하여 스마 트카 기술의 특허분쟁을 효과적으로 예방할 수 있 는 방안에 대해 고찰하였다. 이를 위하여 스마트카 를 개발하고 있는 2013년 매출액 대비 순이익률이 가장 높은 글로벌 Top10자동차기업들을 대상으로 현재 보유중인 스마트카 관련 특허와 특허분쟁의 상관분석을 실시하였다. 또한 특허분쟁이 일어난 소송 건에 대한 네트워크 분석을 실시하고, NPEs유 형별 특허분쟁의 패턴을 분석하여 특허소송 발생 전 동향을 미리 감지할 수 있는 특허소송 예방 전략 을 제시하였다.

Fig. 1 Research process

스마트카 특허분쟁 네트워크분석을 통한 특허분쟁예방에 관한 연구

2.2 스마트카 정의 및 시장분석

스마트카 기술이라 함은 특정 기술에 대한 지칭 보다는 스마트카로서의 기능을 구현하기 위한 기술 이라 할 수 있고 크게 세 가지로 나눌 수 있다.

첫째는 첨단 센서와 컴퓨팅 기술로서 운전자 시 선의 감지 등을 통해 운전 부주의, 졸음운전 혹은 판 단 실수로 인해 발생하는 사고 가능성을 예방하고 줄이는 기술이다. 둘째는 사고 발생을 막기 위한 기 술로서 첨단 운전자 보조시스템, 차량자세제어장치 그리고 사고 발생 순간을 정확히 감지해 운전자를 보호하기 위한 에어백 기술 등이 있다. 셋째는 차량 주행을 효율적으로 보조하기 위한 기술로서 조향장 치 및 엔진제어기술 등이 포함된다.¹⁹⁾

시장규모의 관점에서 본다면, 판매대수를 기준 으로 세계 스마트카 시장은 2014년 ~ 2016년의 기간 동안 연평균 38%의 성장세를 보일 것으로 예측된 다. 스마트카는 연평균 6%의 성장세를 보이는 세계 자동차 시장에서 새로운 성장 동력 및 활력소가 될 것으로 보이며, 2016년에는 스마트카 비중이 65%에 달할 것으로 전망된다.

이러한 스마트카에 대한 전망은 더 안전하고 편 리한 서비스를 원하는 시대적 요구가 소비자 니즈 의 형태로 증가하고 있기 때문으로 파악되며, 다양 한 기능을 구현할 수 있는 IT기술이 점차 자동차 기 술에 도입되어 스마트카 기술 발전 전망의 근거가 되고 있다. 스마트카 구현을 위하여 자동차 IT융합 이 활발히 진행되면서, 완성차 업계 등 산업간 협력 관계가 형성되었을 뿐만 아니라 제품 및 기술간 융 합으로 영역의 경계를 넘는 기술들이 IT통신 기업

Fig. 2 Smart car technology categories

출처 : Mirae Asset Research Center/Smart Car Market (2013)

들과 제휴하여 서비스가 활발히 개발되고 있다.¹⁵⁾ 스마트카를 개발하기 위해서는 자동차에 장착되는 다양한 센서기술, 차량 간 통신, 차량과 외부 기반 시설과의 통신 기술 등이 필요하다.¹⁷⁾ 뿐만 아니라 자동차가 점차 고도화됨에 따라 스마트카를 개발하 기 위한 ICT업체, 통신업체 혁신이 가속화되고 새로 운 형태의 기술 및 서비스가 출현하고 있다.

2.3 스마트카 특허분쟁 현황

특허소송이 가장 활발히 진행되는 ICT 및 통신 분야와 자동차 기술이 접목하는 추세는 해당 분야 의 특허 분쟁 현상 또한 자연스럽게 자동차 분야로 유입되도록 하는 계기가 되었으며 이에 따라 점차 자동차 분야 신기술 특허분쟁 건수도 급증하게 되 었다. 글로벌 기업들의 주력 시장인 미국에서의 스 마트카 관련 특허소송은 2013년 381건으로 2009년 40건에 비해 약 10배가 늘어났다. 이것은 최근 글로 벌 자동차 업체들이 운전자 편의 및 안정성 향상을 위해 다양한 스마트카 기능을 탑재하면서 그만큼 특허 공격의 여지도 늘어난 것으로 풀이된다. 특히 주목할 사항은 미국 내 스마트카 특허 소송이 대부 분 NPEs에 의해 주도되고 있다는 점인데, 2009년 50% 수준이었던 NPEs의 소송 비중이 2013년에는 353건으로 92.6%를 차지하게 되었다. 또한 스마트 카 특허 소송의 원고 수가 2009년 31건에서 2013년 39건으로 큰 변화가 없는 것과 대조적으로 피고 수 는 2009년 137개에서 2013년에는 347개 이므로 약

ChangHan Ryu․Minsuk Suh

2.5배 이상 증가한 것을 알 수 있다.¹¹⁾ 즉 NPEs가 글 로벌 자동차 기업들에 대해 전 방위적 특허 소송 공 세를 펴고 있음을 알 수 있다.

2.4 NPEs에 대한 고찰

NPEs란 특허를 보유하고 있으나 이의 실시를 통 해 생산된 제품으로 수익을 창출하는 기업이 아니 라, 라이센싱 및 소송 등의 방법을 통하여 특허 그 자체만으로 수익을 창출하는 기업을 뜻한다.^5-10) NPEs라는 용어가 만들어지기 전에 “Patent Troll”이 라는 용어가 사용되어 국내에서는 “특허괴물” 또는

“특허사냥꾼” 등으로 지칭되었고 최근에는 Patent Assertion Entities(PAE)라는 용어가 미국에서 사용 되고 있다.^12,13) 특허를 이용해 혁신을 하기 보다는 소송을 통해 이익을 추구하는 활동에 중점을 두고 있는 기업이라고 정의한다. 과거의 특허 분쟁은 대 개 크로스 라이센싱 또는 특허권 계약을 통해 마무 리 되는 경향을 보였다. 이러한 경우는 제조업을 겸 하는 기업과 상대 경쟁사 간의 특허 침해 소송에 해 당되는 것이었고 많은 경우에 상대방이 가진 다른 특허권과의 크로스 라이센싱을 통해 특허 분쟁을 종결할 수 있었다.^8,9) 또한 제조를 겸하지 않는 기술 연구소의 경우에는 해당 특허기술을 필요로 하는 제조 기업 또는 또 다른 연구소와의 계약을 통해 특 허권을 판매하는 경우가 대부분이었으므로, 지금까 지의 특허 분쟁은 일부를 제외하고는 가능한 최소 의 분쟁으로 마무리할 수 있는 여지가 있었다. 그러 나 최근에는 여러 기술들이 융합되어 하나의 새로 운 기술을 만들어 내고, 또 그 변화속도가 빨라 특허 권에 대한 선점이 매우 중요하게 작용됨에 따라 특 허권 자체로 비즈니스를 하려는 기업들이 많이 등 장하게 되었고, 이러한 추세는 자동차 분야에도 영 향을 주게 되었다. 자동차 산업은 현재 고전적인 자 동차기술에서 미래형 자동차로 진화하는 과정을 겪 고 있는데, 이에 따라 NPEs 역시 특허의 매입을 통 해 융합적인 포트폴리오를 구축하고 있는 것으로 파악되고 있어, 강력한 스마트카 특허 포트폴리오 를 구성한 NPEs로부터의 특허공세에 대비하고 예 방할 수 있는 방안 수립이 시급하다고 파악된다.

3. 실증분석 3.1 스마트카 특허분쟁 분석

NPEs는 다수의 기업에 대하여 특허침해소송을 제기한 뒤 널리 알려진 기업과 우선적으로 합의를 시도하는 것으로 알려져 있다.¹⁶⁾ 이 때 제소를 당한 기업이 NPEs의 특허를 만약 1건이라도 침해하였다 는 사실이 인정될 경우, 법원이 침해 기업에게 판매 및 제조 금지명령을 하게 되는데, 이 때 제소를 당한 기업은 합의가 이루어지기 전까지 제품을 생산하지 못하게 될 위험을 회피하기 위하여 특허권자인 NPEs의 과도한 실시료 청구를 수용하게 되는 경향 이 있다.²⁰⁾ 순이익률이 높은 글로벌 Top10회사일수 록 제품생산 불가에 대한 위험을 회피하려는 성향 이 더욱 강하고, 소송으로 인한 회사의 상품가치의 손상이 막대할 것으로 예상된다. 높은 순이익률을 경영 평가의 관점에서 본다면 원가절감 등 효율적 인 운영성과를 반증하는 지표가 되겠지만, 승소 시 받을 수 있는 배상 금액으로 기업체를 소송 대상으 로만 평가하는 NPEs의 입장에서 보았을 때는 배상 금 지불 능력과 직결시킬 수 있다. 즉, NPEs는 기업 의 순이익을 자신들이 소송용으로 보유한 기술의 기여로 인해 높아졌다는 논거로 사용하기도 하지만 동시에 배상액의 지불 능력이 있는 기업을 선정하 여 공격 대상으로 삼는 지표로 사용한다.

Table 1은 글로벌 2000대 기업들 중 자동차 기업 만 간추려 매출액 대비 순이익률을 계산하여 순이 익률이 높은 자동차 회사 순위를 1위부터 10위까지

Table 1 Global automakers ranked in net profit ratios

No 회사명 매출액

($M)

순이익 ($M)

순이익/

매출액 비고

1 Hyundai Motor 79.75 7.80 9.78%

2 Kia Motor 43.48 3.49 8.03%

3 Toyota Motor 255.64 18.85 7.37%

4 BMW 100.98 7.06 6.99%

5 Daimler 156.64 9.08 5.80%

6 Ford Motor 146.92 7.16 4.87%

7 Volkswagen Group 261.55 12.04 4.60%

8 SAIC Motor 88.29 4.03 4.57%

9 Honda Motor 117.70 4.91 4.17%

10 Nissan Motor 104.00 3.94 3.79%

출처 : 포브스 2014 2000대 기업 매출자료

Study on the Prevention of Patent Disputes through Network Analysis - Focusing on NPEs in Smart Car Industry -

Table 3 The correlative coefficient between patent lawsuits and company factors

상관계수 매출액 순이익 종업원수 특허건수 스마트카

특허건수

특허소송 건수 매출액 1 0.859** (0.003) 0.924** (0.000) 0.269 (0.483) 0.333 (0.381) 0.294 (0.443) 순이익 0.859** (0.003) 1 0.641 (0.063) 0.359 (0.343) 0.444 (0.232) 0.457 (0.216) 종업원수 0.924** (0.000) 0.641 (0.063) 1 0.079 (0.840) 0.128 (0.742) 0.130 (0.739) 특허건수 0.269 (0.483) 0.359 (0.343) 0.079 (0.840) 1 0.980** (0.000) -0.360 (0.341) 스마트카특허건수 0.333 (0.381) 0.444 (0.232) 0.128 (0.742) 0.980** (0.000) 1 -0.332 (0.382)

특허소송건수 0.294 (0.443) 0.457 (0.216) 0.130 (0.739) -0.360 (0.341) -0.332 (0.382) 1

* Pearson 상관계수, N=9(SAIC제외 9개회사의 유의확률), ** 상관계수는 0.01수준(양쪽)에서 유의함.

Table 2 The number of patents and lawsuits of global auto- makers

No 회사명 전체

특허수

스마트카 특허수

소송

피소건수 비고

1 Hyundai Motor 7,194 613 22

2 Kia Motor 1,891 211 15

3 Toyota Motor 34,576 3,776 22

4 BMW 3,523 578 26

5 Daimler 640 33 15

6 Ford Motor 3,412 138 28

7 Volkswagen Group 1,478 307 22

8 SAIC Motor 4 0 0

9 Honda Motor 31,778 2,666 7

10 Nissan Motor 15,005 1,792 3

정리한 것이다. 순이익률 기준으로 선별된 10개 회 사들에 대해 각 회사별 보유특허건수(미국출원/등 록 건으로 한정)를 파악하기 위해 최종권리자로 글 로벌 Top10 자동차회사에 대한 특허정보를 입수하 여 분석하였고, 소송정보를 추가하였다.

스마트카 특허건수를 추출하기 위하여 스마트카 Tech-Tree별 인용이 가장 많이 된 45개의 특허 중 15 개의 기술 분류에 대한 USPC를 추출하였고, 글로벌 Top10 자동차 회사의 99,471건의 특허를 USPC를 이 용하여 분류하고 최종 스마트카 특허수를 산정하였 다. 각 회사별 미국특허 건수는 Toyota가 34,576건으 로 가장 많았고, 최근 5년간 미국특허 소송건수는 Ford가 28건으로 가장 많았으며, 그 다음으로는 BMW, Volkswagen, Hyundai, Daimer, Kia 등이었다.

스마트카 특허건수와 특허소송건수의 상관관계를 알아보기 위해 상관분석을 실시하였다.

상관분석으로 두 변수가 함께 변화하는 직선적 관계를 예측하고 인과관계를 분석하여 한 변수의

변화에 따른 다른 변수의 변화를 예측할 수 있다. 상 관계수는 두 변수의 표준편차의 곱에 대한 공분산 의 비율로 정의하며 상관계수의 부호가 (+)이면 양 의 상관관계, (-)이면 음의 상관관계라고 한다. 상관 계수 r의 범위는 -1≤r≤1이며, -1 또는 1에 가까울수 록 상관이 높고 0에 가까울수록 상관이 낮다.

아직 미국시장에 진출하지 않은 SAIC Motor(상 하이자동차)는 미국에 특허출원을 거의 하지 않고 있어서 상관분석에서 제외하였다. 스마트카 특허건 수와 특허소송건수는 음의 상관관계를 가지며, 상 관계수 -0.332 수준인 것으로 나타났다. Toyota가 약 간 다른 양상을 보이기는 하지만 대체적으로 미국 특허건수, 스마트카 특허건수가 작을수록 특허소송 이 일어나는 비율이 높았다. Toyota를 제외한 상관 계수는 -0.763 수준으로 강한 음의 상관관계로 나타 났다. 즉 특허 Pool형성을 잘하지 못한 기업은 특허 소송에도 취약하다는 것을 반증하는 것이다.

3.2 스마트카 특허분쟁 네트워크 분석 본 연구에서는 특허분쟁의 분석을 위해 분쟁의 중심을 찾기 위한 방법으로서 네트워크 분석 방법 을 도입하였다. 이를 위해 특허분쟁에 대한 상호관 계의 정보를 이용하여 특허분쟁 네트워크를 구축하 였고, 특허분쟁의 핵심 주체를 파악하기 위해 네트 워크 분석에서 일반적으로 많이 사용되는 차수중심 성, 근접중심성, 매개중심성 등 3가지의 지수를 기 준으로 파악하였다.

차수중심성(Degree Centrality)은 네트워크의 한 기업이 다른 기업과 직접적으로 연결되어 있는지를 나타내는 도구이다.^7,14) 예를 들어,

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류창한․서민석

Fig. 4 The patents and lawsuit-filing for top 10 automakers 정도

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(1)

차수중심성은 단순한 연결 관계만 고려하므로 국지 적 범위에서의 역할만을 확인할 수 있다.

근접 중심성(Closeness Centrality)은 직접적인 연 결뿐만 아니라 간접적인 연결까지 포함한 중심성을 나타내는 지표이다.^7,14) 어느 기업이 다른 기업과 얼 마나 가까운지를 나타내며

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라는 기업이 있을 때 식 (2)에 보이는 바와 같이

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이와 같이, 각 노드에 연결된 모든 노드들 간의 거

리를 계산함으로서 해당 네트워크의 글로벌 중심성 을 판단하는 것이 가능해진다. 즉, 근접 중심성이 높 아지는 경우 네트워크 내에서의 정보권력, 영향력 및 지위 등에 대한 확보와 접근이 보다 용이해 진다.

매개 중심성(Betweenness Centrality)은 해당 노드 가 중계자(브로커)역할을 얼마나 잘하는지를 나타 내는 지표이다.^7,14)

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본 연구에서는 글로벌 Top10 자동차 기업에 대한 최근 5년간 특허분쟁 데이터를 바탕으로 네트워크

스마트카 특허분쟁 네트워크분석을 통한 특허분쟁예방에 관한 연구

Fig. 5 AVS, beacon patent dispute networks

분석을 실시하였다. 네트워크 분석 결과 자동차 OEM중 가장 많은 특허소송을 BMW가 한 것으로 도출되었다.

소송의 내용을 살펴보면, 상표에 관한 특허소송 (소송분류 260.15-Intellectual Property →Trademark/

Trade Name)만 52건을 한 것으로 파악되었다. 같은 기간에 26건의 특허침해 피소(소송분류 260.10- Intellectual Property →Patent)를 당하여 피소건수가 글로벌 Top10 회사 중 Ford motor다음으로 높은 것 으로 파악되었다. 글로벌 Top10 자동차 기업들은 상 대기업에 대한 특허소송 제기를 거의 하지 않고 있 으며 대부분의 소송은 상표권 사용에 관한 것이었 다. 그에 반해 글로벌 Top10 자동차 기업들이 피소 된 특허소송은 최근 5년간 212건이었는데, 대부분 NPEs에 의해 제소된 것으로 확인되었다.

차수중심성, 근접중심성, 매개중심성에 대한 확인 결과 American Vehicular Sciences LLC. (이하 AVS)이

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관점에서 AVS의 4와 Beacon의 6은 두 회사가 글로 벌 Top10 자동차 기업을 제소한 특허소송의 수로 해 석할 수 있다. 이때 같은 기업의 중복된 소송은 제외 한다. 또한, 네트워크 내에서의 소송네트워크가 많 아 영향력이 높을수록 근접중심성이 높게 산출되는 데, AVS의 근접중심성 1.929와 Beacon의 1.684에서 볼 수 있듯이 두 회사가 다른 회사들과 소송으로 연 계되어 있는 정도가 높음을 보여준다. 매개중심성 관점에서 AVS와 Beacon은 모두 0을 나타내므로 이 회사들은 제조 기업과는 물론이고 NPEs들 간에도 협력관계가 없었다는 것을 알 수 있다.

3.3 스마트카 특허분쟁 패턴분석

핵심특허의 매입은 NPEs의 특허소송 준비과정 중 비용이 많이 들고 가장 중요한 부분이다. 특허 매 입상황이 상대기업에 노출되지 않도록 쉘 컴퍼니 (Shell Company)를 통해 은밀히 특허를 매입하고, 공 격형 NPEs의 경우 특허소송 직전에 특허권을 이전 시킨다. 다음 그림 Fig. 6 Beacon 분쟁특허 매입경로 에서 파악되듯이 수많은 쉘 컴퍼니를 통해 특허권 을 이전시킨 것을 알 수 있다.

특허의 최종권리자를 변경하는 이유는 제정적인 부문에 대한 해결책으로 특허를 담보로 대출을 받 거나, 소송 자금 마련을 위한 IP금융을 이용하면 최 종권리자가 변경 될 수 있다. 또한 공격형 NPEs는 창출형 NPEs소송에 사용된 특허 수가 상대적으로 적은 것을 알 수 있었다. 공격형 NPEs는 특허의 매

ChangHan Ryu․Minsuk Suh

Table 4 The NPEs that filed lawsuits to top10 automakes

유형 NPEs 전체

소송 수 사용 특허 수

특허 매입 후 소송까지 기간

최종권리자 변경횟수

중간권리자

은행/캐피탈 NPE

공격형

PJC Logistics, LLC. 5 1 16일 17 √ 　

Beacon Navigation GMBH. 19 8 15일 13 √ 　

DelawareRadio Technologies,LLC.etal. 6 3 6일 17 √ 　

Signal IP, INC. 5 2 5일 6 √ 　

InnovativeDisplay Technologies,LLC. 5 6 1일 6 　 √

창출형

JoaoControl&Monitoring Systems,LLC. 5 7 450일 2 　 　

Novelpoint Tracking, LLC. 12 1 236일 1 　 　

AmericanVehicular Sciences,LLC. 21 22 180일 3 　 　

Affinity Labs of Texas, LLC. 5 6 95일 4 　 　

복합형 Clear With Computers, LLC. 3 3 45일 8 √ √

출처 : 소송정보(Patentblast), 중간권리자 정보(USPTO)

Fig. 7 Generalized patent acquisition channels of NPEs

입 시 은행/캐피탈에 의존적인 성향이 강해 비용 부 담 때문에 특허 포트폴리오 구축에 제한을 받는 것 으로 파악된다. 특허소송을 하기 전에 아래와 같이 Patent Acquisitions(특허매입), Concealment (특허숨 김), Litigation(소송)단계를 거치게 되는데, 은행, 캐 피탈, NPEs가 중간권리자로 들어가는 특징이 있다.

이렇듯 특허매입 과정에서 자금이 필요하거나 은행 의 투자를 받아 특허소송을 진행하는 경우에는 중간 권리자로 은행이 들어갈 수 있는 것으로 파악되었고,

특허숨김 과정을 평균 6차례 거치는 것을 알 수 있었다.

최종권리자가 6차례 이상 변경되는 경우는 드문 경우로, 국내특허들의 최종권리자 변경 평균이 2.3 회 임을 감안하면 2배 이상 높은 수치이며, 이러한 조짐의 파악을 통해 문제특허로 인식함으로써 특허 분쟁을 예보할 수 있는 중요한 Factor임을 알 수 있다.

위의 Table 4는 글로벌 Top10 자동차회사를 상대 로 특허소송을 제기한 NPEs List이다. 공격형 NPEs 의 경우 평균 8번의 소송을 글로벌 Top10 자동차회 사를 상대로 하였으며, 소송에 사용된 특허의 평균 개수는 4개이다. 소송에 필요한 마지막 특허 매입 후 소송까지 걸린 시간이 평균 8.6일이고, 최종권리 자 변경 횟수는 평균 12번임을 알 수 있다. 공격형 NPEs는 특허매입 후 단기간에 특허소송에 돌입하 는 반면, 창출형 NPEs는 상대적으로 시간적 여유를 가지고 특허소송을 하는 것으로 나타났다.

Study on the Prevention of Patent Disputes through Network Analysis - Focusing on NPEs in Smart Car Industry -

4. 결 론

본 연구에서는 네트워크 분석 방법을 이용하여 NPEs의 특허매입 형태 및 특허소송 준비 패턴을 분 석하였다. 분석 대상은 순이익 기준 글로벌 Top10 자동차회사에 대해 특허 소송을 촉발시킨 NPEs로 한정하였으며, 제조 기업들의 순이익률 및 보유특 허 수 등의 지표와 소송 발생에 대한 상관분석을 통 하여 NPEs의 소송 성향을 파악하였다. 또한 미국의 스마트카 관련 특허소송 데이터에 네트워크 분석 기법을 적용하여 NPEs의 특허매입 및 권리자 변경 등 소송 준비 과정을 분석하였으며, 이에 따라 NPEs 를 공격형, 창출형 및 복합형 등으로 유형화하였다.

NPEs에 대한 이러한 분석과 유형화를 통해 특허 소 송의 발생 이전에 상황 예측과 이에 따른 예방 및 대 비 전략의 수립이 가능함을 보였다.

스마트카 산업의 특허 소송에 대한 네트워크 분 석을 통하여, 공격형 NPEs는 특허소송 준비 단계에 쉘 컴퍼니 형태의 다른 NPEs와 은행 및 캐피탈 등 소송에 따른 이권을 갖는 것으로 추정되는 이해관 계자들이 특허의 중간 권리자로서 거치는 특징을 가지며, 목표로 하는 상대 제조사에게 소송 준비 과 정이 노출되지 않도록 특허 권리자를 빈번하게 변 경한 후 소송 직전에 특허의 최종 권리자로 신속하 게 등록하는 것을 파악하였다. 이러한 NPEs의 유형 파악은 소송 대응 전략을 적시에 수립하여 소송에 서 우위를 점하기 위해 필수적이다. 현재 제공되는 상용 특허 데이터베이스에서는 중간 권리자의 검색 이나 최종 권리자 변경 횟수 등의 서비스를 제공하 지 않으나, 자체 특허 데이터베이스를 구축하고 모 니터링을 통해 공격형 NPEs의 거동 형태를 보이는 해당 특허들을 추출하여 관리한다면 소송 준비 과 정을 미리 파악할 수 있고, 소송 발생을 예방하거나 대응 전략 마련을 위한 시간을 확보할 수 있다. 또 한, 네트워크 분석의 결과로 중간 권리자에 은행이 포함되어 있는 경우와 그렇지 않은 경우에 대해서 는 이원적인 대응전략을 제시할 수 있는데, 예를 들 어 은행에서 IP금융을 통해 대출 혹은 투자를 받은 소송 건은 중간 권리자 분석을 통해 구분할 수 있고 이 경우 상대적으로 빠른 협상을 통한 합의금 확보 를 목표로 할 가능성이 크다. 한편, 모회사인 NPEs

의 지원을 받은 소송 건은 모회사의 풍부한 소송 경 험을 바탕으로 보다 체계적인 소송 전략을 보유할 가능성이 커지므로 신중한 대응 방안이 요구될 수 있다.

창출형 NPEs는, R&D 역량을 갖추고 있어 매입한 특허와 자체 창출한 지식재산을 조합할 수 있는 능 력을 보유하였으므로 소송에 상대적으로 많은 시간 을 투자하며 기술획득과 자체 연구를 통해 특허 소 송에 활용하는 특허 수도 상대적으로 많다는 특징 을 갖는다. 이러한 경우 공격형 NPEs에 대한 대응과 마찬가지로 네트워크 분석을 통해 추출된 쉘 컴퍼 니를 DB화 시켜서 특허매입 현황을 모니터링 하여 야 하며, 소송으로 연결된 패턴과 가장 유사한 양상 을 보이고 있는 회사를 찾아내고 해당 회사의 특허 포트폴리오를 집중 분석함으로써 사전 회피 설계 등의 무력화 전략을 통해 소송을 예방하는 등의 방 법으로 대응 방안을 마련할 수 있다.

복합형 NPEs는 아직 상대적으로 발견된 사례가 많지 않지만, R&D 역량을 갖춘 공격형 NPEs로 볼 수 있다. 공격형과 마찬가지로 은행 혹은 캐피탈과 다른 NPEs를 중간 권리자로서 소송 과정에 참여시 키는 형태를 구사하는 만큼 모기업인 NPE의 보유 특허를 선제적으로 무력화시키는 전략과 병행하여 조기 협상을 유도하는 방법으로 사전 대응 전략을 구상하는 형태가 유효하다고 판단된다.

본 논문에서는 NPEs가 특허 소송의 분쟁 대상을 설정함에 있어서 중요하게 생각하는 합의금의 지급 능력을 반영하기 위하여 순이익률 기준의 글로벌 Top10 자동차 제조사들을 분석 범위로 한정하였으 나, 앞으로 General Motors와 같이 매출액과 보유 특 허 건수가 상대적으로 큰 회사들을 포함하는 연구 가 필요하다고 판단된다. 또한 스마트카의 기술 특 허들을 선별함에 있어서 USPC 서지 정보는 물론 기 술 트리의 구축을 통해 좀 더 심도 있는 분석이 필요 하다.

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스마트카 특허분쟁 네트워크분석을 통한 특허분쟁예방에 관한 연구

Appendix Appendix. 1 Tech-tree of smart car and USPC

LV1 LV2 LV3 USPC

스 마 트 카

안전

AEB 701/301;701/117;

차선감지 701/023;180/179;318/587;701/300;701/532;

충돌감지/회피 340/901;340/435;340/436;340/903;340/904;348/118;348/148;

편의

운전자 습관 인식 701/032.5;340/439;701/033.4;701/033.6;701/033.9;

자동주행/주차기술 701/023;180/167;701/002;

스마트기기 연동기술 342/357.31;701/532;

Telematics 701/538;340/988;340/990;340/995.26;701/540;701/541;

원격제어 340/988;340/426.14;340/426.16;340/426.28;342/457;455/404 무선충전 320/109;180/313;322/002R;361/235;701/022;

감성

음성인식 704/273;704/274;704/275;

동작인식 382/104;348/154;701/045;

HUD 345/007;250/330;348/115;348/E05.09;

Touch steering 362/501;070/239;070/278.1;362/085;362/394;

Haptic 345/156;345/157;345/161;715/701;715/702;

Eye/얼굴인식 382/118;382/171;382/173;382/257;

출처 : 스마트카 활용 및 리스크 대응 이슈리포트자료에서 Tech-tree 및 기술별 USPC추출