KR100926118B1 - 상표 정보 제공 방법 - Google Patents
상표 정보 제공 방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR100926118B1 KR100926118B1 KR1020070042716A KR20070042716A KR100926118B1 KR 100926118 B1 KR100926118 B1 KR 100926118B1 KR 1020070042716 A KR1020070042716 A KR 1020070042716A KR 20070042716 A KR20070042716 A KR 20070042716A KR 100926118 B1 KR100926118 B1 KR 100926118B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- trademark
- information
- product
- country
- data
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 314
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims abstract description 18
- 239000000047 product Substances 0.000 description 547
- 230000008569 process Effects 0.000 description 207
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 68
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 53
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 45
- 230000006870 function Effects 0.000 description 43
- 239000000463 material Substances 0.000 description 34
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 30
- 230000006698 induction Effects 0.000 description 27
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 23
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 21
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 20
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 18
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 17
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 16
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 15
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 14
- 230000008676 import Effects 0.000 description 12
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 12
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 11
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 9
- 230000009471 action Effects 0.000 description 8
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 8
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 8
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 8
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 8
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 description 7
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000001965 increasing effect Effects 0.000 description 6
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 5
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 5
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 4
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 4
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 4
- 230000001976 improved effect Effects 0.000 description 4
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 4
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 4
- 230000002175 menstrual effect Effects 0.000 description 4
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 4
- 238000012552 review Methods 0.000 description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 4
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 4
- 241000282376 Panthera tigris Species 0.000 description 3
- 239000006227 byproduct Substances 0.000 description 3
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 3
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 3
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 3
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 3
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 3
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 241000282472 Canis lupus familiaris Species 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 239000008267 milk Substances 0.000 description 2
- 210000004080 milk Anatomy 0.000 description 2
- 235000013336 milk Nutrition 0.000 description 2
- 238000003058 natural language processing Methods 0.000 description 2
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 2
- 238000012958 reprocessing Methods 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 208000017227 ADan amyloidosis Diseases 0.000 description 1
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 208000031968 Cadaver Diseases 0.000 description 1
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 201000000194 ITM2B-related cerebral amyloid angiopathy 2 Diseases 0.000 description 1
- 125000002066 L-histidyl group Chemical group [H]N1C([H])=NC(C([H])([H])[C@](C(=O)[*])([H])N([H])[H])=C1[H] 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- FFBHFFJDDLITSX-UHFFFAOYSA-N benzyl N-[2-hydroxy-4-(3-oxomorpholin-4-yl)phenyl]carbamate Chemical compound OC1=C(NC(=O)OCC2=CC=CC=C2)C=CC(=C1)N1CCOCC1=O FFBHFFJDDLITSX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000013361 beverage Nutrition 0.000 description 1
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 description 1
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 235000009508 confectionery Nutrition 0.000 description 1
- 230000021615 conjugation Effects 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 239000003599 detergent Substances 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000010790 dilution Methods 0.000 description 1
- 239000012895 dilution Substances 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 238000007519 figuring Methods 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 230000009545 invasion Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 230000001404 mediated effect Effects 0.000 description 1
- 230000005906 menstruation Effects 0.000 description 1
- 230000036963 noncompetitive effect Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000000399 orthopedic effect Effects 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 239000012925 reference material Substances 0.000 description 1
- 230000008521 reorganization Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 239000010979 ruby Substances 0.000 description 1
- 229910001750 ruby Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000010187 selection method Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000008093 supporting effect Effects 0.000 description 1
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/18—Legal services
- G06Q50/184—Intellectual property management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
본 발명은 상표 정보 제공 방법에 관한 것이다. 본 발명은 적어도 하나 이상의 국가의 특허청에 출원되거나 등록된 상표에 관한 정보를 입수하여 상표DB로 구축하고, 구축된 상표DB에 대한 검색 기능을 제공할 수 있는 상표 시스템에 있어서, 상기 상표 시스템이 입수된 제1국의 적어도 하나 이상의 상표 자료 데이터에서 상표 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 상표 정보로 상기 추출된 상표 정보와 동일 또는 유사한 상표가 있는지를 제2국의 출원되거나 등록된 상표 정보를 대상으로 하여 구축된 상표 DB에 질의하여 조사하는 단계; 및 상기 제2국의 출원되거나 등록된 상표 정보 중에 상기 추출된 상표 정보와 동일 또는 유사한 상표가 존재하지 않는 상기 제1국의 상표 자료 데이터만을 추출하거나, 상기 제2국의 출원되거나 등록된 상표 정보 중에 상기 추출된 상표 정보와 동일 또는 유사한 상표가 존재하는 경우 상기 제2국의 동일 또는 유사한 상표의 상표 정보를 추출하거나, 상기 제2국의 출원되거나 등록된 상표 정보 중에 상기 추출된 상표 정보와 동일 또는 유사한 상표가 존재하는 경우 상기 상표와 동일 또는 유사한 상기 제1국의 상표 자료 데이터만을 추출하는 단계;를 더 포함하며, 상기 제1국과 상기 제2국이 같은 경우에는 상기 상표 자료 데이터는 업종별 전화번호 데이터 및 상호별 전화번호 데이터 중 어느 하나 이상인 것이거나, 전자 카탈로그 데이터인 것이며, 상기 제1국과 상기 제2국이 다른 경우에는 상기 상표 자표 데이터는 업종별 전화번호 데이터 및 상호별 전화번호 데이터 중 어느 하나 이상인 것이거나, 전자 카탈로그 데이터인 것이거나, 상기 상표 자료 데이터는 제1국의 출원되거나 등록된 상표 정보를 대상으로 하여 구축된 상표 DB에서 추출되는 상표 정보인 것을 특징으로 한다.
상표, 유사 판단, 등록 가능성 판단, 브랜드 네이밍, 전자 출원
Description
도 1 : 본 발명의 시스템 및 네트워크 구성에 대한 개념도이다.
도 2 : 상표 유사성 판단 시스템 및 상품 유사성 판단 시스템에 대한 구성 및 상표 유사성 및 상품 유사성 판단 절차 흐름도이다.
도 3 : 상표 DB를 포함하여 본 발명과 관련된 각종 DB에 대한 설명 도면이다.
도 4 : 상표 및 상품 유사성 판단 규칙 형성 과정 및 갱신 과정에 대한 흐름도이다.
도 5 : 유사 판단 및 등록 가능성 판단 과정에 대한 흐름도이다.
도 6 : 출원 유도 시스템에 대한 세부 구성 및 절차 흐름도이다.
도 7 : 출원 유도 과정에 대한 흐름도이다.
도 8 : 국가간 출원 유도 과정에 대한 흐름도이다.
도 9 : 국가간 출원 유도 시스템의 구성도이다.
도 10 : 분쟁 유도 시스템에 대한 절차 흐름도이다.
도 11 : 등록 가능성 판단 과정에 대한 흐름도이다.
도 12 : 브랜드 네이밍 시스템에 대한 구성 및 절차 흐름도이다.
도 13 : 등록 가능성 판단 시스템의 구성도이다.
본 발명은 네트워크(1000) 상에서 상표를 출원하고 등록 가능성을 판단하는 시스템으로서 더욱 자세하게는 상표의 유사 판단 과정 및 유사성의 정도를 언어 공학 및 패턴 매칭 기술을 활용하여 수치화 또는 카테고리화하는 것을 포함하여 상표 등록 요건의 충족 여부를 사전에 점검하여, 상표 출원 전에 등록 가능성 여부를 점검해 볼 수 있는 방법 및 시스템에 대한 것이다. 또한 본 발명은 국내외적으로 상표 등록 출원을 유도할 수 있는 시스템과 권리자의 권리를 효과적으로 보호할 수 있는 시스템을 포함한다. 그리고, 본 발명 사상은 브랜드 네이밍(brand naming) 과정에 대한 체계적인 방법 및 시스템을 아울러 포함한다.
본 발명과 관련한 종래의 기술은 다음과 같다.
첫째, 현재 인터넷 상에서 상표, 서비스표 기타 표장(이하 [상표]라는 말로 통칭한다. 즉, 법률적으로 상표, 서비스표, 업무표장, 단체표장, 증명표 등은 구분되지만 특별한 언급이 없는 이상 기술(description)의 편의상 상표라는 말로 이들을 통칭한다. 상표권도 마찬가지이다.)에 대한 출원시스템이 존재한다. 하지만, 이들 시스템은 오프라인 상의 상표 출원 과정을 온라인화한 것에 불과하다. 즉, 접속자가 상표를 입력하고, 지정 상품(기술상의 편의상 [지정 서비스업]을 포함하여 지정 상품으로 통칭한다.)을 선택하면 이를 전자 문서 방식으로 출원서를 작성하여 특허청의 전자출원시스템을 활용하여 출원을 대행해 주는 것이다. 이는 오프라인 상의 상표 출원 방식으로 단순히 온라인화한 것일 뿐 상표 등록 출원 과정에서 가장 중요한 상표 등록 요건에 대한 사전 판단 과정이 결여되어 있어, 출원인이 출원하려는 상표가 상표법 상의 등록 요건을 충족하고 있는지에 대한 사전 정보를 전혀 제공해 주지 못하고 있다.
둘째, 브랜드 네이밍 과정에서 브랜드를 자동으로 발생시키는 프로그램이 나와 있으나 이는 랜덤함수를 사용하여 무작위로 브랜드를 발생시키는 수준에 머무르고 있을 뿐만 아니라, 등록 가능성 또는 타인이 동일 또는 유사한 브랜드를 사용하고 있는 지에 대한 사전 정보를 전혀 제공해 주지 못하고 있어, 이에 대해서 수동으로 검색해 보아야 했다.
셋째, 상표 검색 과정에서 유사 상표를 찾을 때, 유사 판단 과정이 내장된 컴퓨터 프로그램에 의해 유사 상표들이 일률적으로 나오나, 대상 상표와 얼마나 유사한지에 대한 수치화 된 정보나, 카테고리화 된 정보가 전혀 제공되지 못하고 있거나 그 판단의 근거가 나와 있지 않다. 즉, 상표 유사 판단 과정에서 전적으로 주관적 판단에 의존하게 될 뿐만 아니라, 유사성에 대한 근거 자료가 언어 공학(language engineering or language science)적으로 분석되어 체계적으로 제공되지 못하였다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 다음과 같다.
첫째, 상표의 유사성을 판단하는 언어 공학적 과정 및 이를 위한 각종 시스템에 대한 것이다. 세부적으로는 상품 유사성 판단 엔진(200-1), 상표 유사성 판단 엔진(100-1), 식별력이 없는 부분을 추출하는 엔진 및 2개 국어 이상이 개입될 때의 언어 처리 시스템을 포함한 상표 가공 과정, 상표 DB, 보고 시스템에 대한 것이다.
둘째, 상표의 등록 가능성을 판단하기 위한 일체의 과정 및 이를 위한 시스템이다. 세부적으로는 각종 등록 요건을 처리하기 위한 등록 가능성 판단 엔진(400-1) 및 각종 DB, 보고 시스템 및 등록 가능성 처리 프로세서에 대한 것이다.
셋째, 상표 등록 출원을 국내외적으로 유도하기 위한 일체의 방법 및 이를 위한 시스템이다. 세부적으로는 국내, 국외간에 상표 등록 출원을 유도하기 위하여 출원인 발견 시스템(510), 보고 시스템, 전자 출원 시스템에 대한 것이다.
넷째, 분쟁을 유도하거나, 권리자의 권리를 보호하기 위한 일체의 방법 및 이를 위한 시스템이다. 세부적으로는 분쟁 예정자 발견 시스템(610), 보고 시스템, 분쟁 해결 시스템에 대한 것이다. 이 시스템의 특별한 예로 수출입 관련자의 권리보호 시스템이 있다.
다섯째, 브랜드 네이밍 과정의 일부 또는 전부를 자동화하는 방법 및 이를 위한 시스템이다. 세부적으로는 브랜드 후보 발견 시스템(910), 브랜드 분석 시스템(940), 브랜드 합성 시스템(930) 등이 있다.
상기의 전 과정을 시간의 경과 및 자료의 확충에 따라 자동적으로 개선시키는 일체의 과정에 대한 것이다.
여섯째, 상기 과정 및 시스템의 일부 또는 전부가 결합되어 실시될 경우에 필요한 각종 요소 시스템 및 이들 요소 시스템이 포함된 종합적 실시예에 대한 것이다.
용어의 정의
네트워크(1000)란 유, 무선 통신망을 가리킨다.
오프라인(offline)은 온라인(online)의 (상대)반대개념으로서 네트워크(1000) 상에 접속되지 않는 상태를 가리킨다.
온라인(online)은 네트워크(1000)에 접속 가능한 모든 형태의 네트워크(1000) 터미널(mobile, 지리정보시스템, 통신위성을 이용한 송,수신 장치 등의 위성수신장치 등을 포함) 환경을 포괄적으로 정의한다.
오프라인 매체(offline media)란 물질적 형상을 가진 매체로서, 비디오 자료, 테이프 자료, 도서를 포함하는 종이 매체 자료 등과 같은 아날로그(analog) 기록 매체 자료와 플로피 디스크(FDD), 씨디(CD-ROM), 디지털 비디오 디스크(DVD), 광자기 디스크(MOD), 하드 디스크(HDD), 램(RAM), 롬(ROM), 팩(pack), 포토 매스크(photo mask) 등과 같은 디지털 데이터 저장 매체로 사용되는 임의의 장치를 말한다.
연동(synchronization)이란 컴퓨터 사용자에게 온라인 상호간 또는 온라인과 오프라인 상의 디지털 콘텐츠가 상호작용(interaction)하여 온라인과 오프라인 상의 콘텐츠가 연결(connection), 결합(synthesis), 병합(composition), 정보의 교환(exchange) 재구성(reorganization) 또는 전송(transfer)하는 과정을 통해 컴퓨터 사용자에게 제공되는 방식을 말한다.
컴퓨터 사용자(computer user)란 컴퓨터를 사용하는 자를 말하며, 본 발명에서 컴 퓨터란 PC, PDA, 노트북(notebook), 팜탑(palm top), e북(e-book), 워크 스테이션(work station), 미니 컴퓨터(mini computer), 슈퍼 컴퓨터(super computer), 핸드폰(cellular phone, mobile phone), 호출기(beeper), 게임기(game machine, 예를 들면 SONY사의 Play Station등), 디지털 TV등 중앙처리장치(CPU) 또는 중앙처리장치가 내장된 주기기에 별도로 부착하여 물리적인 통신 단말 장치로서의 기능을 수행할 수 있는 보조 장치로서 수치처리장치(NPU)를 내장하고 있는 장치 등, 유선, 무선을 불문하고 네트워크(1000)에 접속하여 데이터를 송, 수신 할 수 있는 기능을 갖춘 임의의 기계를 말한다.
내부 기억 장치(inner memory device)란 내부 저장 장치(inner storing device) 와 보조기억장치(Auxiliary Storage Device) 중 읽고 쓰기가 가능한 매체를 포괄적으로 정의한 개념으로서 크게 전, 자기적 기록 방식의 매체, HDD, RAM 또는 ROM과 같은 휘발성, 비휘발성 기억 장치, CD-RW와 같은 광학적 기록 방식의 기기 중 읽고 쓰기가 가능하고 컴퓨터 내부에 장착할 수 있는 장치 (device)를 말한다.
상표 : 본 발명에서 상표란 주로 상표와 서비스표를 그 주 대상으로 하나, 광의적으로는 상표, 서비스표, 단체표장, 업무 표장 등 표지에 관계된 법률에서 정의되는 임의의 식별 표지 및 상호 등 상법에서 정의되는 식별 표지, 부정경쟁방지법에서 정의되는 식별 표지, 증명표, 상품의 모델명, 기타 자타상품식별의 목적으로 쓰이는 일체의 표지 및 웹사이트 주소(하부 사이트 주소를 포함한다), 아이콘, 이미지, 심볼(symbol), 소리 상표, 슬로건, 제스처, 광고 중의 특정한 장면, 특정한 소리, CM송, CF 등의 일체의 식별 목적을 가지고 쓰이거나 식별의 기능을 가지면서 사용 되는 콘텐츠 및 이들 각각을 결합한 것 중의 어느 하나 또는2이상에 해당하는 것을 말한다. 상기의 법률은 표장과 관계된 대한민국, 제 외국의 법률 또는 조약을 말한다. 이들 표장 중에서 상표가 사회적으로 큰 비중을 가지면서 다루어지는 현실과 기술(description)의 편의상 별도의 특별한 언급이 없는 경우 [상표]라는 말로 표장을 대신할 수 있다.
지정상품 : 본 발명에서 지정상품이란 지정 상품 또는 지정 서비스업을 그 주 대상으로 하나, 광의로는 표장이 대상으로 하고 있는 지정 상품, 지정 서비스업, 업무, 영업 등의 표장과 관련된 대한민국, 제 외국의 법률 또는 조약에서 규정하고 있는 각 표장의 대상으로 지정된 것 또는 상품학 상의 상품 또는 서비스업, 사회적으로 통용되는 상품 또는 서비스의 명칭, 업종명 중1개 또는2이상을 말한다. 이들 표장의 대상 중에서는 지정 상품이란 말로 대한민국 상표법에서 기술되고 있는 점 및 기술(description)의 편의상 별도의 특별한 언급이 없는 경우 [지정 상품]이라는 말로 표장의 대상을 대신할 수 있다.
즉, 서비스표가 관계될 때에는 상표는 서비스표, 상품 또는 지정 상품은 서비스업 또는 지정 서비스업, 상표 DB는 서비스표 DB(상표 DB가 서비스업 DB를 포함하고 있는 경우는 제외한다.), 상품의 명칭은 서비스업의 명칭 등과 같이 상표 관련 자리에 서비스표를 대응시키는 구조는 취한다. 이는 기술(description)의 편의를 위한 것으로, 이 취지는 대한민국 상표법 제2조 제3항의 [서비스표·단체표장 및 업무표장에 관하여는 이 법에서 특별히 규정한 것을 제외하고는 이 법 중 상표에 관한 규정을 적용한다.]의 취지와 동일하다.
출원인 등 : 본 발명 사상이 적용되는 전 영역에서 상표의 유사성, 등록 가능성을 판단하거나, 출원 유도 시스템(500/1-1)에서 그 시스템이 대상으로 하는 행위의 주체, 권리자의 권리 보호 시스템에서 권리의 주체, 브랜드 네이밍에 관여하는 자를 실제 출원 여부와 관계없이 통칭하여 [출원인 또는 출원인 등]으로 표현한다. 다만, 명세서에서 출원인/출원인 등과 관계하여 상대방이 특정되거나 명시되어 나와있는 경우에는 그 상대방을 제외한 자를 말한다.
상표 DB : 상표 DB란 본 발명에서 상표와 관련된 일체의 정보를 가지고 있는 DB를 말한다. 상표 DB는 국내 또는 국외의 등록, 출원, 소멸, 미출원 상표 및 그 상표에 관련된 일체의 정보를 담고 있는 DB로, 상표에 관한 권리 상태를 포함한 일체의 정보, 그 상표를 사용하는 상품에 관한 일체의 정보, 출원인 등 주체에 관한 일체의 정보, 그 상표에 관한 서지 사항, 특허청, 법원 등과의 관계에서 진행되는 절차, 처리 내용 등에 관한 일체의 정보, 본 발명 사상의 실행 또는 관련 주체가 상표에 대하여 가공한 일체의 내부 또는 외부 정보, 그 상표의 가공(2-3)에 대한 일체의 정보 중 일부 또는 전부를 담고 있는 DB를 말한다. 특허청의 등록 또는 출원 상표에 대한 일체의 DB는 본 발명 상의 상표 DB의 한 구성 요소가 될 수 있다. 광의적으로 상표 DB는 상품에 대한 정보를 담고 있는 DB를 포함할 수 있다.
전체 시스템의 구성
전체적 구성
본 발명 사상에 대한 전체 시스템의 구성을 도1을 중심으로 설명한다.
본 발명은 네트워크 상에서 또는 네트워크와 연동하는 시스템 상에서 상표와 관련 된 유사 판단, 등록 가능성 판단, 출원 유도, 분쟁 유도 또는 브랜드 네이밍 과정에 대한 지원을 하므로, 각 컴퓨터는 유무선 네트워크(1000)에 연결되어 있다. 시스템 서버(1-1)는 유사 판단 등의 특정한 기능을 수행하는 중심에 있으며 그 기능에 따라 상표 유사성 판단 시스템(100), 상품 유사서 판단 시스템(200), 유사성 판단 시스템(300), 등록 가능성 판단 시스템(400), 출원 유도 시스템(500), 분쟁 유도 시스템(600), 브랜드 네이밍 시스템(900)으로 나뉜다. 물론, 하나의 시스템 서버가 상기의 2 이상의 기능을 동시에 수행할 수도 있다. 각각의 기능을 하는 시스템 서버에는 그 기능을 하기 위한 엔진과 DB(상표 DB(700), 회원 DB(710), 기타 각종 DB(750))가 있으며, 시스템의 내부 또는 외부를 관리하는 관리 시스템(1100)이 존재한다. 또한, 이 시스템 서버(1-1)에는 출원인, 회원 또는 고객(또는 그들의 컴퓨터)(800)로 연결되어 있으며, 이들은 개인일 수도 있지만 특허 법률 사무소(810) 또는 법무 법인 기타 법적 주체가 될 수도 있다. 또한, 출원인, 회원, 고객들은 휴대형 컴퓨터(820)으로도 연결되어 있을 수 있다. 시스템 서버(1-1)은 외부 기관 서버(840), 특허청 서버(1200)(개념적으로 [특허청]이라 한다.), 외국 특허청 서버(1210), 국내외 고객사 서버(830, 840) 또는/및 국 내외 관세청 서버 등의 각종 외부 서버(1220)에 연결되어 있을 수 있다. 이들 각각의 서버에는 그 서버의 기능을 수행하기 위한 각종 자료 DB(750)을 포함하고 있을 수 있다.
관리 시스템(1100)
본 발명 사상의 일부 또는 전부를 실시하는 과정에서 관리 시스템의 도입은 필수적이다. 관리 시스템이란 웹 서비스를 회원 또는 접속자에게 제공해 주는 통상의 네 트워크(1000) 상의 유무상 서비스 제공자와 대동소이한 과정으로 구성되어 있다. 관리 시스템이 수행하는 기능은, 회원의 가입, 계정 관리, 약관 관련 일체의 과정 등 회원 관련 기능, 본 발명의 실시의 각 과정에서 결합될 수 있는 과금 또는 결제 관련 기능, 각종 자료의 저장과 백업(backup)기능 등의 시스템 통합 관리 기능, 외부 서버와의 통신 기능, 보안 기타 웹 서비스를 위한 일체의 부가 기능을 담당하는 것이 관리 시스템이다.
또한, 각각의 시스템에 접근하기 위해서는 1)회원 가입과 회원 인증 과정을 거쳐서(또는 회원 가입 없이 서비스의 일부 또는 전부를 이용하는 경우 포함하여) 개개의 서비스를 제공해 주는 가상 공간에 접속하여 사용하는 방법, 2) 각 시스템의 기능 또는 DB의 일부 또는 전부를 온라인/오프라인 매체를 통하여 각 사용자(800)의 컴퓨터에 내장하고, 네트워크와 연동하여 각각의 시스템의 기능을 사용하는 방법 등이 있을 수 있다. 전자의 경우는 통상 웹 서비스의 형태로 이루어 지고, 후자의 형태는 웹 연동 솔루션의 형태로 이루어 질 수 있다. 이들에 대한 상세한 구성은 통상의 기술 분야에 속하므로, 언급을 생략한다.
본 발명에 사용되는 DB
본 발명에서는 DB가 광범위하게 사용된다. 이 DB들은 크게 상표 DB, 상품 DB, 자료 DB, 각 시스템 별 DB, 기타 본 시스템 관련 DB, 또는/및 외부 DB 등이 있다.
상표 DB는 용어의 정의에서 설명한 내용을 포함하며, 특히 등록 상표 DB(710-1)(이 등록 상표 DB에는 등록 공고된 상표에 대한 일체의 사항-상표, 지정 상품, 권리자 및 권리 관계, 출원인, 대리인 등에 대한 정보, 일체의 서지 사항, 심판 관계, 출 원 경과 등 그 등록된 상표에 관한 일체의 내용이 등록 상표 DB의 내용이 될 수 있다. 이는 출원 중 상표 DB와, 거절 상표 DB에도 동일하다.), 출원 중 상표 DB(710-2), 거절 상표 DB(710-3), 유사 상표 DB(710-4), 유명 상표 DB(710-5), 공보 DB(710-6), 기타 특허청 자료 DB(710-7) 또는/및 관련 DB(710-8)가 그 주된 내용이 될 수 있다. 상표 DB는 출처로 보면 특허청에 기인한 것과 특허청과 관계없는 것(가령, 고객의 상표 DB, 미등록 미출원 상표 DB 등)이 있을 수 있다.
상품 DB에는 특허청의 상품류구분/구분 DB(720-1)(이에는 구분류 및 신분류(NICE) 분류가 있을 수 있다.), 외국의 상품 분류 DB(720-2) HS 코드 DB(720-3), 상품 사전 및 기타 상품 분류 DB(720-4), 유사 상품 DB(720-5) 등이 있을 수 있다. 각 상품 분류 체계가 저장되면 그 자체로 DB가 된다. 또한, 각 상품 분류 체계 사이의 관계를 지어 주는 것이 매칭 엔진(720-6)이 있다. 즉, 구분류와 신분류의 관계를 맺어 놓은 자료가 대한민국 특허청에 있는데, 이 관계성을 자동으로 처리해 주는 것이 매칭 엔진의 한 예가 된다.
자료 DB에는 사전 등과 같은 상표 가공 관련 DB(730-1), 심판/소송/판례 자료 DB(730-2), 정형 DB(730-3)(730-3), 비정$형 DB(730-4)(730-4) 등이 있을 수 있다.
각 시스템 별 DB(745)에는 각 시스템 별로 그 시스템의 목적을 수행하기 위한 DB들이 있다. 이들 DB에 대한 상세한 것은 각 시스템의 설명 부분에 있다. 유사성 판단 시스템 관련 DB(745-1), 등록 가능성 판단 시스템 관련 DB(745-2), 출원 유도 시스템 관련 DB(745-3), 분쟁 유도 시스템 관련 DB(745-4), 브랜드 네이밍 시스템 관련 DB (745-5), 관리 시스템 관련 DB(745-6) 등이 있을 수 있다.
외부 DB(740)에는 관세청 등록 상표 DB(740-1), 해외 상표 DB(740-2), 각 국가별 등록 상표, 출원 중인 상표, 기타 상표 DB 또는 관련 DB(740-3), 기타 외부 DB(740-4) 등이 있을 수 있다.
기타 본 시스템 관련 DB(746)으로는 회원 DB(746-1), 경쟁사 DB(746-2), 각 등록 요건 판단 규칙 DB(746-3), 각 등록 요건 자료 DB(746-4), 식별력 없는 요소 DB(746-5) 등이 있을 수 있다.
유사성 판단 시스템(300/1-1)
개념과 필요성
유사성 판단 시스템(300/1-1)이라 본 발명에서 정의하는 상표의 유사성을 판단 목적을 달성하기 위한 일체의 시스템을 말한다. 유사성 판단 시스템(300/1-1)은 크게 상품 유사성 판단 시스템(200/1-1)과 상품 유사성 판단 시스템(200/1-1)으로 나눌 수 있다. 그러므로 유사성 판단 시스템(300/1-1)에 대한 서술은 상표 유사성 판단 시스템(100/1-1)과 상품 유사성 판단 시스템(200/1-1)으로 나누어서 설명한다.
이는 동일 또는 유사한 상표라도 지정 상품이 다른 경우 그 상표가 일반 수요자의 기준으로 보아 출처의 오인 혼동이 없으면 전체적으로 유사하지 않다고 보는 관행과 부합한다. 다만, 본 명세서에서 상품 유사성 판단(5-2)이라는 등의 별도의 언급이 없다면 상표 유사성 판단(5-1)이란 말 속에는 상품 유사성 판단(5-2)을 전제로 한다.
상표 유사성 판단 시스템(100/1-1)은 1) 하드웨어 및 네트워크(1000), 2) 소프트웨어 및 각종 DB로 구성된다.
외부의 제 3자가 상표 유사성 판단(5-1) 판단 시스템에 접근할 수 있는데 이때, 외부와 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)은 1) 상표 유사성 판단 시스템(100/1-1)이 존재하는 서버, 2) 적어도 1개 이상의 사용자(출원인, 고객, 회원 등) 단말기, 3) 이들을 연결하는 네트워크(1000) 시스템으로 구성되어 있다.
상표의 유사성 판단은 1) 상표의 등록 요건 판단, 2) 상표의 권리 범위 판단 및 이들 양자와 관련되거나, 이들의 하부 개념에 포함되는 행위, 절차, 요건, 규정 등에 필수적이다.
상표의 유사성을 판단하는 기준은 사실상, 법률상 각종 기준이 있을 수 있으며, 이 기준은 각국의 법제 또는 각국의 판단 주체(통상 상표 관련 행정 기관 또는 사법 기관이 됨)의 내부적 또는 관행적 기준에 따라 다를 수 있다. 현재, 대한민국 특허청은 외관, 칭호, 관념 등을 주요 판단 요소로 하여 표장을 전체적으로 대비하여 유사성을 판단한다는 태도를 취하고 있으며, 대법원도 나름의 기준으로 유사성을 판단하고 있다. 하지만, 이들은 모두 절대적인 기준이 아닌 상대적인 기준이다. 따라서 본 발명의 유사성 판단 시스템(300/1-1)은 절대적 유사성을 지양하고 대비 대상 상표들이 얼마나 유사한 지를 수학적, 통계적, 언어학적 모델에 근거하여 유사성의 정도를 도출하는 것을 목적 중의 하나로 한다.
상표 유사성 판단 시스템(100/1-1)
상표 유사성 판단 시스템(100/1-1)이란 대상 상표가 다른 상표와 유사한지를 판단하는 시스템을 말한다. 본 시스템에는 1) 상표 유사성을 판단하는 상표 유사성 판단 엔진(100-1), 2) 상표 유사성 판단 규칙 DB, 3) 대상 상표를 상표 유사성 판단 엔진(100-1)에 입력하는 상표 입력 시스템(2-1)을 필수적으로 포함한다. 또한, 상표 유사성 판단 시스템(100/1-1)에 유사성 판단 결과 출력 시스템(300-4), 보고서 작성 시스템(300-5) 또는 온라인 전자 출원 시스템(300-6)이 선택적으로 결합할 수 있다. 이는 상품 유사성 판단 시스템(200/1-1)에서도 동일하며, 상표와 상품의 양자를 포함하는 유사성 판단 시스템(300/1-1)에서도 동일하다.
상표 유사성 판단 엔진(100-1)
상표 유사성 판단 엔진(100-1)은 상표 유사성을 판단하기 위한 각종 프로그램과 데이터베이스(DB)으로 구성된다. 그 프로그램들은 인공지능이론, 언어 공학, 수학적 모델링 기법, 기타 상표 유사성을 판단하기 위한 전산학적 방법론을 실행하는 각종 이론 및 적용 등과 관련되어 있다.
상표 유사성 판단 엔진(100-1)은 상표 유사성 판단 규칙(rule)의 형성 모듈, 상표 유사성 판단 규칙(100-2)의 적용 모듈로서 구성되어 있으며, 상표 유사성 판단 규칙 DB(100-2)와 상호 작용한다.
상표 유사성 판단 규칙(100-2) 형성 프로세서
상표 유사성 판단 규칙(100-2) 형성 기본 과정
상표의 유사성을 컴퓨터가 자동으로 판단하기 위해서는 상표 유사성 판단 규칙(100-2)이 필요하다. 상표 유사성 판단 규칙(100-2)은 상표 유사성을 인정하는 규칙과 상표 유사성을 부정하는 규칙의 2 종류가 있을 수 있다. 이 규칙은 크게 3가지 과정을 통해서 형성된다.
첫째, 상표 유사성 판단 규칙군의 임의 설정 단계이다. 이는 사람이 임의로 상표 유사성 판단을 위한 예비 규칙들의 집합을 설정하는 방식이다. 가령, 사람이 문자 상표에서 [ㄱ]과 [ㄱㄱ] 또는 [ㅔ]와 [ㅐ]는 유사한 상표 구성 요소라고 규칙화하는 것이 이 예가 된다. 이 상표 유사성 판단 규칙(100-2)들은 각각이 고유 인식 번호를 가지고 있으며, 실제로 적용될 경우 각각의 규칙에 가중치가 부여될 수 있다.
둘째, 상표 유사성이 판단된 자료들을 통하여 상표 유사성 판단 규칙(100-2)들이 얼마나 잘 적용되는 가에 대한 판단을 하는 단계이다. 즉, 상표 유사성이 인정되는 각 상표 쌍에 대해서 1) 어느 상표 유사성 인정 규칙이 잘 적용되었는가 및 어느 상표 유사성 부정 규칙이 잘못 적용되었는가를 파악해 내고, 2) 이를 통계적으로 처리하여 어느 규칙이 얼마만한 빈도 또는 비중으로 옳게 또는 틀리게 적용되었는가 파악해 낼 수 있다. 또한, 상표 유사성이 부정되는 각 상표 쌍에 대해서 1) 어느 상표 유사성 부정 규칙이 잘 적용되었는가 및 어느 상표 유사성 인정 규칙이 잘못 적용되었는가를 파악해 내고, 2) 이를 통계적으로 처리하여 어느 규칙이 얼마만한 빈도 또는 비중으로 옳게 또는 틀리게 적용되었는가 파악해 낼 수 있다.
*상표 유사성이 판단된 자료들을 유사 상표 DB(710-4)라 하며, 이들의 예로 다음 것들을 들 수 있다. 1)법적으로 유사함이 확정된 상표들(확정된 국내외 판례에 근거하는 것들, 특허청 기타 상표에 대한 공적 기관에서 유사여부를 판단한 상표), 2)국내 외의 특허청 기타 행정 기관이 내부 자료 또는 내부 심사 참고용으로 만든 국내외의 유사상표사례집 등 일정한 법적 지위가 부여되지는 않지만 상표 유사성에 대하여 공적으로 또는 사적으로 판단한 자료들, 3) 국내외의 어휘사전이나 상호편/ 인명편 전화번호부, 특허청의 출원 또는 등록된 상표DB 등과 같이 일정한 순서로(가나다, 알파벳 순서 등 언어체계에 기반한 순서)로 배열된 자료의 일부 또는 전부가 유사상표DB(710-4)가 될 수 있다. 통상 각국의 특허청에는 유사한 상표들에 대한 모음집이 있는 것이 통상이다. 대한민국 특허청에 존재하는 자료를 예로서 설명하면 다음과 같다. 유사상표 또는 유사어휘의 모음집은 실무상으로 표장의 상표 유사성을 판단하기 위해 도움 자료의 예시가 된다. 비록 그 유사 판단에 법적 구속력은 존재하지 않지만 상표 유사성의 판단에 대한 중요한 척도가 됨과 동시에 본 발명에서는 이들 자료가 있는 경우, 이를 상표 유사성 판단 프로그램의 학습용 자료로 채용할 수 있다.
셋째, 상표 유사성 판단 규칙(100-2)들 각각에 가중치 결정하는 단계이다. 각 상표 유사성 판단 규칙(100-2)이 동일한 비중을 차지하는 것이 아님은 당연하다. 그러므로, 각 상표 유사성 판단 규칙(100-2)이 얼마나 잘 적용되는가에 대한 정도를 나타내는 가중치가 결정될 필요가 있다.
이를 수학적 표현으로 간략하게 표현하면 다음과 같다.
유사성의 정도 = sum{i 번째 유사성 판단 규칙의 적용 정도* 이 규칙의 가중치}
대량 DB의 활용을 통한 상표 유사성 판단 규칙(100-2) 형성
상표 유사성이 판단된 대량의 DB를 활용하여 상표 유사성 판단 규칙(100-2)을 추출해 낼 수 있다. 유사상표집(국외의 대응물을 포함), 국어 사전이나 업종별 전화번호부와 같이 일련의 규칙하에 나열된 텍스트 자료 등은 대량의 DB의 예가 된다. 이 DB에는 심사, 심판, 소송 과정에서 유사성 여부가 판단된 상표들이 그 구성 요소가 될 수 있다.
유사상표집과 같은 유사성에 대한 판단이 되어 있는 대량의 DB에서 통계학적 방법을 통하여 언어학적 특성을 임의로 추출해 낼 수 있다. 이는 전산 통계학 상의 통상의 패턴 추출 기법을 통하여 목적을 달성할 수 있다. 이 패턴 추출 기법을 통하여 수학적으로 의미 있는 패턴이나 규칙 또는 수학적으로 의미 없더라도 그 입력된 자료의 속성에 의해 의미 있는 패턴이나 규칙들을 다수 찾아 낼 수 있다. 이들 찾아낸 패턴이나 규칙은 유사성 판단 규칙의 일부를 형성할 수 있으며, 그 패턴이나 규칙이 얼마나 자주 적용되는가(즉, 반복성의 정도) 등에 따라 가중치가 부여될 수 있다.
본 대량 DB를 활용한 상표 유사성 판단 규칙(100-2) 형성 과정은 다음과 같다.
첫째, 대량 DB를 유사성 판단 규칙 형성 모듈에 입력하는 단계이다. 이때 입력은 유사 상표 쌍으로 만들어 입력할 수도 있다.
둘째, 유사성 판단 규칙 형성 모듈에서 전산 통계학적 방법을 사용하여 의미 있는 패턴이나 규칙을 찾아내는 단계이다. 물론, 이 경우 간략한 패턴이나 규칙을 먼저 제시하고, 그 패턴이나 규칙 자체가 얼마나 잘 적용되는가 또는 그 패턴이나 규칙의 하부 구성 패턴이나 규칙을 발견해 내도록 할 수도 있다. 이 과정에서 패턴이나 규칙의 가중치가 결정될 수도 있다.
셋째, 추출해 낸 패턴이나 규칙을 구조화하는 단계이다. 즉, 패턴이나 규칙을 분류하여 규칙의 구조를 상위 하위 카테고리 별로 구성할 수 있다. 이 과정은 사람이 할 수도 있으며, 유사 판단에 대한 실무적, 언어학적 구조와 대비하여 추출된 패턴 이나 규칙을 선별해 낼 수도 있다.
넷째, 추출된 패턴이나 규칙을 다른 유사 상표 DB를 통하여 그 적용의 일반성 여부를 검토하는 단계이다. 특히, 심사, 심판, 소송 등에서 판단된 구체적인 예를 통하여 패턴이나 규칙의 적용성 정도를 파악해 낼 수 있다.
상기의 과정은 유사성이 부정되는 예를 모은 DB에 대해서도 이루어 질 수 있다. 이 과정을 통해서 나오는 것은 유사성을 부정하는 패턴 또는 규칙에 대한 것이다. 이 부정하는 규칙 또한 유사성 판단 규칙 DB의 일부를 이룰 수 있다.
상표 유사성 판단 규칙(100-2) 형성 모듈의 개선
상표 유사성 판단 규칙(100-2) 형성 모듈은 개선이 가능하다. 개선은 크게 다음 3가지 축이 있다.
첫째는 상표 유사성이 판단된 새로운 자료들을 추가로 입력하여 각 규칙의 적용 여부를 따져서 상기의 상표 유사성 판단 규칙(100-2)의 가중치를 변경하는 것이다.
둘째는 새로운 상표 유사성 판단 규칙(100-2)을 추가 또는 삭제하는 것이다. 추가하는 경우는 상기의 3 단계로 구성되는 상표 유사성 판단 규칙(100-2) 형성 과정을 그대로 따를 수 있다. 삭제하는 경우는 그 삭제되는 규칙의 가중치를 0으로 두거나, 삭제된 상태에서 상기의 3단계로 구성되는 상표 유사성 판단 규칙(100-2) 형성 과정을 그대로 따를 수 있다.
셋째, 상표 유사성 판단 규칙(100-2)들이 각 상표들의 특성에 의존하는 경우가 있을 수 있다. 즉, 각 상표를 특정한 속성을 기준으로 그룹화하고, 그 그룹 내에서 상표 유사성 판단 규칙(100-2)의 가중치를 결정할 수 있다. 이 경우, 대비되는 상 표가 특정한 그 그룹에 속하는 경우 일반적인 가중치를 적용하는 것과 독립적, 우선적, 또는 가중 평균적(일반 규칙 적용과 속성별 규칙 적용을 가중 평균하는 등의 방식으로)으로 그 그룹에 해당하는 가중치를 반영하여 상표 유사성 판단(5-1)을 할 수 있다.
상표 유사성 판단 과정의 일반화와 직접 대비와 간접 대비
유사 판단에는 본질적으로 2가지 판단 과정이 있다.
하나는 대비되는2상표(또는n개의 상표의 유사 여부가 문제시 될 때도 본질적으로2개 상표의 대비 쌍으로 환원할 수 있다. 대비 쌍의 개수는 최대한 nC2가 되나, 1개의 상표를 중심으로 문제시되는 상표를 대비시킨다면, 2상표 대비 구조가 된다.)에서 직접 상표 유사성을 판단하는 과정이며, 이 과정을 [직접대비과정]이라 정의한다.
다른 하나는 각 상표에서 속성을 추출하거나, 수치를 대응시킨 다음, 이들 속성이나 수치 값을 기준으로 문제시되는 각 상표의 유사여부를 판단하는 과정으로 이를 [간접대비과정]이라 칭한다.
간접대비과정은 다수의 상표들에 대해 속성 또는 수치 값을 부여한 DB를 만들어 저장할 수 있으며, 대용량의 상표 또는 문제시되는 DB자료를 한꺼번에 처리할 수 있다는 장점이 있다. 직접대비과정은1:1의 직접적인 대비를 하므로 문제시 되는 양 상표의 대비과정에 대한 비교함수의 적용 과정을 좀더 상세히, 직접적으로 관찰할 수 있다는 장점이 있다. 이하 각각에 대해 설명한다.
직접대비과정
C를 직접대비요소함수벡터라 하며, C=C(T1,T2) = [C1(T1, T2), C2(T1, T2), … Cn(T1, T2)], (단, T1, T2는 본 엔진에 입력되는 상표)로 정의된다. C1, C2, …,Cn은 직접대비요소함수가 된다. 직접대비함수B=B(C) = SIGTC(Wi*Ci)로 정의되며, Wi는 가중치이다. 이때, 직접대비함수벡터C가 정의될 수 있는데, C=C(C) = [C1(C1), C2(C2), …, Cn(Cn)]이 된다. 이 과정을 거치면 양 상표T1, T2에 대하여B값 또는C값이 대응되어 정해지며, 이 값(기준벡터일 수 있다, 이하 같다)들을 기준과 비교함으로써 상표의 유사여부를 판단할 수 있다.
간접대비과정
X를 간접대비요소벡터라 하며, X=X(T) = [X1(T), X2(T), …, Xn(T)], (단T은 본 엔진에 입력되는 상표이다)로 정의된다. X1, X2, …,Xn은 간접대비요소함수가 된다. 간접대비함수Y=Y(X) = SIGTX(Wi*Xi)로 정의되며, Wi는 가중치이다. 이때, 간접대비함수벡터Z가 정의될 수 있는데, Z=Z(X) = [W1*Z1(X1), W2*Z2(X2), …, Wn*Zn(Xn)]이 된다. 이 과정을 거치면 상표T에 대하여Y값 또는Z값(기준벡터일 수 있다)이 대응되어 정해지며, 이들을 비교함으로써 상표의 유사여부를 판단할 수 있다.
가중치의 결정
가중치(가중치벡터(n이2이상인 경우)일 수 있으며, 벡터를 구성하는 각 가중치가 가중치 함수일 수 있다. 이상, 이하 동일하다.)를 결정하여야, 문제시 되는 각 상표 또는 대비되는 상표에 대하여 대비함수 또는 대비함수벡터를 확정된다. 그러므로, 가중치의 결정이 유사판단의 핵심이 된다. 가중치의 결정하는 방법은 크게 다음과 같은 것들이 있다.
첫째, 유사 상표 DB(710-4)를 입력하여 학습 과정을 거쳐 결정하는 방법이 있다. 학습 과정에서 사용되는 알고리듬은 인공지능기술(더 많은 정확한 자료의 입력에 의해서 가중치가 개선되는 결과가 발생하는 일체의 기술을 말한다.)과 기타 본 발명의 목적에 부합하는 각종 알고리듬을 포함한다.
둘째, 가중치를 사람이 임의로 입력하는 방법이 있다.
셋째, 학습과정과 사람의 입력과정을 복합하여 사용하는 방법이 있다. 이는 특히, 초기 가중치의 결정과 일정한 상표 영역에 대하여 부분적으로 분리하여 본 발명 사상을 적용할 때 더욱 유용하다. 즉, 초기 가중치는 임의로 입력되나 이후 발생하는 각종 유사판단 사례를 입력함으로써 가중치를 결정하는 과정을 개선할 수 있으며, 가중치를 매 순간마다 결정할 수 있다. 이에 대해서는 상기의 상표 유사성 판단 규칙(100-2) 형성 모듈에서 상세히 설명하였다.
직접대비요소함수
대비되는 양 상표의 유사성을 판단하기 위하여 다양한 관점에서 각 상표를 대비할 수 있으며, 이들 각각은 직접대비요소함수가 된다.
간접대비요소함수
하나의 상표에 대해서 어떤 분석과정을 거쳐서 속성을 추출하거나, 수치 값을 대응시킬 때 그 추출 과정 또는 수치값 대응 과정이 간접대비요소함수가 될 수 있다.
규칙 DB
상표 유사성 판단 규칙(100-2)이 결정 나면 그 규칙은 DB로 저장, 관리 된다. 각각의 규칙에는 그 규칙에 대한 가중치가 부여되어 있을 수 있으며, 특정한 조건 또는 상표 속성 하에서만 적용되는 규칙이 있을 수 있다.
상표 유사성 판단 규칙(100-2)의 적용 프로세서
상표 유사성 규칙 DB가 있는 경우, 특정한 2 이상의 대상 상표에 대하여 상표 유사성 판단 규칙(100-2)을 적용할 수 있다. 그 적용의 단계는 다음과 같다.
첫째, 대상 상표의 처리 단계이다. 그 대상 상표를 상표 유사성 판단 규칙 DB(100-2)가 적용될 수 있게끔(기타 본 발명의 다른 판단 엔진이 처리할 수 있도록 하는 것을 포함한다.) 가공, 분할, 분석, 변형, 한글화 또는 요부 추출 등의 처리(이하, [상표의 가공(2-3)]이라 한다. 이는 특히 결합 상표의 처리에서 더욱 중요하다) 과정을 거쳐서 규칙 DB가 적용될 수 있게 한다. 즉, 규칙 DB는 일정한 함수의 형태를 가지게 되는데, 그 함수에 입력이 될 수 있는 형태로 상표를 가공한다는 것이다.
둘째, 각 규칙의 적용 단계이다. 다양한 상표 유사성 판단 규칙(100-2)을 대상 상표에 적용하여 그 규칙의 적용 여부를 판단하고, 그 판단 결과를 출력한다.
셋째, 규칙의 적용 여부 판단 결과에 가중치를 적용하여 상표 유사성 여부를 최종적으로 판단한다.
상표 유사성 여부는 수학적으로 C(T1, T2) = sum(Ri(T1, T2)*W(Ri))로 표현할 수 있다. C는 상표 유사성 판단(5-1) 함수이며, Ri는 각 상표 유사성 판단 규칙(100-2)이며, W(Ri)는 규칙 Ri에 대한 가중치이다. 이때, 규칙 Ri가 상표군의 특정한 속성에 의존적일 수 있다. 이 경우, 가중치는 W{Ri(Gj)}로 표현될 수 있는데, G는 특정한 속성을 가지는 상표군이며, W{Ri(Gj는)} 상표가 특정한 j 속성에 해당할 때의 Ri의 가중치를 말한다.
상표 유사성 판단 규칙(100-2)의 적용과 상표 유사성 판단(5-1) 근거 보고
상표 유사성의 판단에 대한 근거 자료가 제시될 필요가 있으며, 이를 사용자 또는 기타 관계자에게 출력해 줄 필요가 있게 된다. 이 출력을 상표 유사성 판단(5-1) 근거 보고라 하며, 이에는 1) 각 상표 유사성 판단 규칙(100-2)의 적용의 여부, 2) 그 규칙의 가중치, 3) 그 규칙의 형성 근거, 4) 각종 규칙이 적용된 경우 이들 규칙으로부터 상표 유사성 판단(5-1)이 나오게 되는 단계별 과정, 5) 각 가중치들이 적용된 경우에서의 통계적 처리 결과 들 중에서 하나 또는 2 이상이 포함되어 있을 수 있다. 이 과정을 수행하는 것이 유사성 판단 결과 출력 시스템(300-4) 또는 보고서 작성 시스템(300-5)가 된다.
대상 상표의 입력
개념 및 필요성
상표는 각국의 법제마다 다르게 정의하고 있으며, 대한민국 상표법은 기호, 문자, 도형 또는 이들의 결합 또는 이들 각각에 색채를 결합한 것으로 상표의 구성 요소를 정의하고 있다. 이들 구성 요소 중 본 발명 사상에서 유사 판단의 자료가 되는 것은 1) 기호나 문자로서 국내 또는 외국의 언어나 기호의 표현 체계 내에서 들어 온 것(이에는 그림 이미지를 OCR(광학문자인식) 프로그램을 통하여 컴퓨터가 인식한 문자를 포함한다.), 2) 대상 상표를 보고 사람이 판단하여 입력한 자료(원 안에 [하늘 천]자가 그려져 있는 경우 사람이 입력한 [天]또는 [천], 이미지로 존재하는 상표를 보고 그 상표로부터 인식되는 문자를 입력한 것(TIFFANY가 들어가 있는 이 미지를 보고, TIFFANY, tiffany, 또는 티파니 등과 같이 사람의 인식 체계하에 들어온 것을 문자로 표현한 것 등) 또는 새 그림을 보고 도형의 의미를 [새]라고 관념의 입력란에 입력하는 것 등), 3) 출원 또는 검색하려는 자가 자기가 출원 또는 검색하려는 상표의 구성 요소 중 [소리(sound)]해당 부분을 문자로 표현한 것 등이 컴퓨터로 처리하는 상표 유 판단 시스템의 입력 대상 상표가 된다.
대상 상표의 가공(2-3)
대상 상표의 성격 및 상표 유사성 판단 엔진(100-1)의 입력 상표의 속성에 따라 가공에는 다음과 같은 것들이 있을 수 있다.
첫째, 한글화 또는 언어 통일화 작업이다. 예를 들면 [티파니]와 [Tiffany]의 상표 유사성을 판단하기 위해서는 언어의 통일화 작업(한글화는 언어 통일화 중에서 한글로 통일하는 특수한 경우를 말한다. 이하 한글화라는 예로 들어 설명하며, 이 논리는 다른 언어로 통일하는 것과 본질적으로 동일하다.)이 필요하다. 이 경우 Tiffany에 대해서 한글화 작업이 필요하다. 이 한글화 작업은 후술하는 영어의 한글화 편에서 상술하였다.
물론, 언어 통일화 과정 없이 작업할 수도 있다. 즉, Tiffany가 있는 경우 그 자체로서 판단하거나, 한글로 바꾸어서 판단할 수도 있으며, 양자를 동시에 다 할 수도 있다. 물론, 한글과 영문으로 된(예를 들면 상단에는 티파니, 하단에는 Tiffany로 구성된 상표)의 경우에는 둘 다 판단해야 함이 원칙이다.
둘째, 각 상표를 규칙 DB를 직접 적용시킬 수 있게끔 가공하는 것을 말한다. 가령, 규칙이 자음과 모음의 배열의 순서인 경우, 티파니 또는 Tiffany의 한글화된 것을 자음과 모음으로 순서를 지켜서 나누는 것이 그 한 예가 된다.
셋째, 상표가 결합 상표인 경우, 각 상표에서 식별력 있는 것(요부)들만을 추출하는 가공 과정을 거칠 수 있다.
넷째, 대상 상표의 가공(2-3)에는 컴퓨터가 인식할 수 있는 체계로의 변환이 있을 수 있다.
다섯째, 각 판단 프로세서에서의 전제로서 상표 구성 요소가 어떤 언어체계로 되어 있는지를 먼저 판단할 수 있다. 국어로만, 외국어로만, 국어와 외국어가 결합되어 있는 것이 있을 수 있다. 외국어가 포함되어 있는 경우에는 내부적으로 한글화 과정을 밟거나, 출원인 등에게 대응되는 한글 발음의 입력을 요구할 수도 있다. 물론, 외국어 자체로 진행할 수도 있다. 한글과 영문이 상하로 병기된 상표의 경우, 그 양자에 대해서 각각 유사성의 판단을 하는 것이 대한민국 특허청의 입장임을 고려할 때, 한글 따로, 외국어 따로 본 발명의 판단 프로세서를 진행시킬 수 있다. 이는 특히, 외국어의 의미나 발음이 병기된 한글과 관련성이 없는 경우에 더욱 그러하다. 예를 들면 상단에 [tiffany] 하단에 [티파니] 표기가 있는 경우처럼 상호 관련성이 있는 경우에는 양자 중 어느 하나만 또는 둘 다에 대해 각종 판단 프로세서 진행할 수 있다. 하지만, 상단에 [파브]가 있고 하단에 [SAMSUNG]이 있는 경우처럼 관련성이 없거나 부족한 경우 양자에 대해 모두 각종 판단 프로세서를 진행해야 한다.
대한민국 특허청의 상표 DB에는 대상 상표의 한글화 또는 일정 수준에서 가공이 된 상태로 외부에 공개되어 있다.
식별력 없는 요소 DB(746-5)
식별력이 없는 요소는 상표 유사성 판단(5-1)에서 비교의 대상이 되지 못한다. 그러므로, 상표를 구성하는 요소 중 식별력이 없는 요소를 제거하는 등의 방식으로 식별력 있는 요소만을 추출하는 것이 필요하다. 이하, 식별력 없는 요소를 찾아내는 방법을 설명한다.
상호 DB를 통한 식별력이 없는 상표 구성 요소 발견 과정
기업 또는 사업자들의 상호에 관한 자료가 축적되어 있는 상호편 전화번호부 DB, 업종별 전화번호부 DB, 등록된 사업자 DB (이하 이들을 [상호 관련 DB 등]라 한다.) 등을 분석하면 관용 명칭 또는 식별력이 없는 다수의 음절, 어절, 단어 등을 찾아낼 수 있다. 이 과정을 통하여 획득한 식별력 없는 요소는 식별력 없는 요소 DB의 한 구성 내용이 된다. 이 과정은 다음과 같이 한다.
첫째, 상호 관련 DB에서 상호를 불러 온다. 이때, 상호 관련 DB는 한 종류일 수 있지만, 복수 개 또는 복수 종류의 DB일 수도 있다.
둘째, 상호의 분절을 행한다. 분절이란 상호가2이상의 의미 있는 어구의 조합인지 여부를 먼저 판단한 다음, 이 경우 그 상호를 구성하는 문자를 최소한의 의미를 가지는2이상의 어구들의 결합으로 보아, 그 각각의 어구를 추출해 내고 이를 DB에 저장한다.. 이때, 의미가 있는지의 여부는 국어사전 등의 각종 사전, 약어사전 등의 약어 기타, 일반적인 업계의 관용어(토목 건설업 등의 약자로 쓰이는 [토건, [건업] 등)도 의미 있는 어구를 찾아내는데 기준 자료로 쓰일 수 있다. 또한 하나의 상호는2종류 이상의 분절이 가능할 수도 있는데, 이때는2이상 종류의 분절 쌍을 모 두 독립적으로 DB에 저장할 수도 있으며, 내부의 특별한 기준이 있는 경우, 각 분절 쌍에 대하여 다른 가중치를 부여하여 DB에 저장할 수도 있다.
셋째, 분절한 DB를 소팅(sorting) 또는 카운팅(counting)등의 처리를 하여 특정한 음절, 어절, 단어 등이 반복되는 정도, 빈도, 횟수 등을 독립적 또는 상호군별로 상호군과 관계하여 저장할 수 있다. 즉, 상호군이 건설관련상호의 경우, 건설관련 상호에 자주 쓰이는 상호의 구성요소를 찾을 수 있다.
넷째, 반복되는 정도, 빈도, 횟수 등을 내부적으로 주어진 기준과 비교하여 그 기준을 넘는 경우 식별력이 없는 것으로 파악할 수 있다. 그 기준은 전체 상호에 대해서 일률적으로 주어질 수 있지만, 각 상호군별로 상이하게 주어질 수도 있다.
이 과정을 거치면 상표 중에서 식별력이 없는 부분을 추출해 낼 수 있다.
전화번호부 중 업종별 전화번호부를 사용하면 특정한 업종에서 식별력이 없는 요소를 추출해 낼 수 있다. 식별력 없는 요소를 추출하는 것은 상호편 전화번호부 DB를 활용하는 것과 원칙적으로 동일하다. 다만, 업종별 전화번호부를 통해 찾아 낼 수 있는 것은 특정한 상위 또는 하위 업종별 또는 업종군에서 식별력이 없는 상표 구성 요소를 찾을 수 있다. 가령 의료업에서 [클리닉]등은 식별력이 없다는 정보를 확인할 수 있다. 이때, 상위 또는 하위 업종별 또는 업종군과 그 업종과 대응 관계를 맺어 줄 때, 이들과 지정 서비스업과 1:1, n:1, 1:n의 대응 관계를 성립시킬 수 있다. 이 대응 과정을 거치면 특정한 상위 또는 하위 업종별 또는 업종군에 대응하는 지정 서비스업에 대하여 식별력이 없는 상표 구성 요소를 찾을 수 있다.
상표 DB를 통한 식별력 없는 요소 발견 과정
상기의 식별력이 없는 상호를 분석하는 과정을 상표 DB에도 적용할 수 있다. 이때, 상표는 전제 상표 모두 또는 각 류별, 군 지정 상품별 또는 기타 일정한 그룹 단위로 처리할 수 있다. 또한, 분석에 입력되는 상표는 등록상표, 출원중인 상표 기타 상표권과 관계하여 일정한 속성을 가지는 그룹으로 할 수도 있다. 이 과정을 거처면, 전체적으로, 각 류별, 군별, 지정 상품별 식별력이 없거나 부족한 요소를 찾아 낼 수 있다. 이 과정에 입력되는 상표 DB에는 등록 상표 DB(710-1)뿐만 아니라 출원 중 상표 DB(710-1) 및 거절 결정된 상표에 대한 정보를 담고 있는 DB도 될 수 있다. 특히, 거절 결정된 상표 DB만을 통해서 추출한 식별력 없는 요소에는 다른 DB를 통해서 발견한 식별력 없는 요소보다 가중치를 더 줄 수도 있다. 이는 특히 결합 상표에서 기술적 표정에 관한 규정(상표법 제 6조 제1항 제3호)을 적용하여 거절 결정 된 것을 모은 DB에서 추출한 식별력 없는 요소에는 더욱 큰 가중치가 부여될 수 있다.
이들 식별력이 없는 요소들은 식별력이 없는 요소 DB로 저장 된다. 이 DB에는 지정 상품, 군 또는 류와 결합할 때만 식별력이 없는 요소에 대한 정보를 포함할 수 있다.
결합 상표의 문제
개념 및 문제의 소재
2이상의 상표 구성 요소로 분해할 수 있는 상표를 결합상표라 한다. 결합 상표는 통상 다수의 구성 요소가 결합되어 있으므로, 그 결합의 강도 및 식별력 있는 부분을 추출해 내는 것이 문제시된다. 결합 상표에는 일체불가분적으로 결합되어 있어 분리하여 파악하는 것이 부자연스럽지 않는 한 분리 관찰한다는 것이 판례의 태도이기 때문에 결합 상표의 요소별로 분리하는 것은 중요성을 지닌다. 다음은 결합 상표가 주어질 때 시스템이 자동적으로 어떻게 분리하는가에 대한 프로세서이다.
요부 추출 엔진
요부 추출 엔진이란 결합 상표에서 식별력 있는 부분을 추출해 내는 엔진을 말하며, 다름과 같은 구성 및 절차를 가진다.
*분리 단계
결합 상표가 있을 때 우선 그 구성 요소로 분리하는 것이 선결 과제이다. 자연어 처리 기법상에서 주어진 결합 상표의 문자 부분을 절단 규칙을 활용하여 절단한다. 절단 규칙의 한 기준으로 형태소별 분리가 있을 수 있다. 이를 위해서 필요한 것이 형태소 분석 엔진이다.
형태소 분석 엔진을 통하여 상표 구성 요소를 분리하는 과정은 다음과 같이 한다. 첫째, 형태소 분석 엔진에 결합 상표가 입력되는 단계이다. 이때 결합 상표가 띄어쓰기가 되어 있는 경우에는 1) 그 띄어 쓴 단위가 분리 요소가 될 수 있거나, 2) 띄어 쓴 단위 내에서 다시 형태소를 분리할 수 있다.
*둘째, 형태소별로 분리했을 경우 또는 기타의 기준으로 분리했을 경우 복수개의 절단 집합이 나올 수 있다. 이 절단 집합을 그 결합 상표와 관련 지어서 저장한다. 추후에 결합 상표의 식별력 또는 유사 판단을 할 경우 그 복수개의 절단 집합마다 그 집합을 구성하는 개개의 절단된 부분으로 식별력 유무를 판단할 수 있다.
식별력 없는 부분의 제거 단계
통상 사용되는 주식회사, 상사, 조합 등(외국어로 된 대응 요소 포함)는 식별력이 없어 제거한다. 이런 식별력이 없는 것에 대한 DB는 전화번호부 DB의 분석을 통하여 공통성이 높은 요소를 추출한 것을 활용할 수 있다. 이때, 식별력 없는 요소 DB를 활용할 수 있다.
사전에 나오는 동사나 형용사 또는 이들의 변형된 형태(용언의 변화, derivative 등)는 원칙적으로 식별력이 없다고 볼 수도 있으며, 이는 특히 기술적 표장 규정을 적용할 때 더욱 그러할 수 있다. 이는 특히, 그 결합 상표를 구성하는 다른 부분이 식별력이 없는 경우에는 더욱 그러하다고 할 수 있다.
명사나 사전 DB에 없는 절단된 부분은 원칙적으로 제거하지 않고, 차후의 등록 가능성 판단 과정으로 넘어 간다. 절단된 부분이 지정 상품과의 관계에서 보통명칭 또는 관용명칭이 되는 경우가 발생할 수 있으며, 이의 식별력 유무는 후술하는 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)의 결정에 의한다. 지리적 명칭이 결합되어 있는 경우도 동일하다.
형용사적 문자와 결합하여 구성된 상표에서 형용사적 문자를 제거하고 남은 것을 요부로 판단할 수 있다.
식별력 없는 요소 DB
전화번호부나 웹사이트 주소 기타 인명과 상호 DB를 절단 규칙을 통하여 절단한 다음 각 절단 요소의 발생 빈도를 확인할 수 있다. 이때, 발생 빈도가 일정한 내부 기준보다 높은 것에 대해서는 식별력 없는 요소가 되고, 이것이 저장된 것이 식별력 없는 요소 DB가 된다. 통상 ㈜, Co, www, co.kr 등은 식별력이 없다.
상표 DB(국내 또는 국외의 출원된 것, 등록된 것 모두 포함)를 그 상표를 사용하는 지정 상품과 연관 지어, 그 지정 상품이 속하는 류 단위, 군단 위, 또는 그 지정 상품 그 자체를 기준으로 하여 분석할 수 있다. 즉, 상표 DB의 각 상표를 절단하여, 특정한 지정 상품, 그 지정 상품이 속하는 군, 그 지정 상품이 속하는 류 또는 상품 전체에 대하여 특정한 절단 요소의 발생 빈도를 조사할 수 있다. 이 때, 그 절단 요소가 특정한 지정 상품, 그 지정 상품이 속하는 군, 그 지정 상품이 속하는 류 또는 상품 전체에 대하여 일정 기준 이상의 빈도로 나오는 경우는 식별력이 없다고 본다. 이 식별력 없는 요소를 그 지정 상품, 그 지정 상품이 속하는 군, 그 지정 상품이 속하는 류 또는 상품 전체에 대하여 관계성을 맺은 상태로 저장하여 식별력 없는 요소 DB를 구성한다. 제과류, 가정 용품 등에 대해서 [홈]/]home] 등은 식별력이 없을 수 있다.
일반인의 주의력으로 보아 통상 식별력이 없다고 인정되는 것도 식별력 없는 요소 DB가 될 수 있다. 그리고, 판례 또는 심판을 통하여 식별력이 부정되는 것도 사전 또는 사후적으로 식별력 없는 요소 DB에 추가될 수 있다.
요부 추출
결합 상표에서 식별력 없는 부분을 제거하고 남은 상표의 식별력 있는 부분을 요부라 한다. 이 각각의 요부가 상표 유사 판단 및 등록 가능성 판단의 대상이 될 수 있다.
언어 처리 시스템
개념 및 필요성
대한민국에 출원되고 있는 상표도 그 구성 요소로서 외국어를 포함하고 있는 경우가 많다. 이는 각국마다 그 나라의 국어 이외의 요소가 상표 구성 요소로 포함되고 있는 것과 마찬가지이다. 이때, 본 발명 사상이 적용되는 나라가 본국이라 했을 때, 그 본국에는 본국어가 대응될 수 있다 그리고, 그 본국어의 언어 체계와 다른 나라의 언어 체계가 상표 구성 요소가 되는 경우에서 외국어의 문제가 발생한다. 본 명세서에서 기술(description)의 편의상 대한민국에서 본 발명이 실시된다는 가정하에서 서술한다. 그러므로, 국어 또는 한국어라는 말로서 본국어를 대표하는 의미로 사용되고, 영어라는 말로서 본국어 이외의 언어인 제반 외국어를 대표하는 의미로 사용한다. 대한민국의 경우 본국어는 국어가 되고, 외국어는 영어, 일어, 프랑스어, 중국어 등이 될 수 있다.
언어 처리 시스템의 필요성은 다음과 같다.
첫째, 상표 유사 판단의 문제이다. 가령, [티파니]와 [tiffany]는 유사하다고 볼 수 있는데, 컴퓨터가 어떤 과정을 거쳐서 그 유사성을 인식하는가가 문제 시 된다. 이때, 티파니]와 [tiffany]를 매칭(matching) 또는 관련 지우는 것이 언어 처리 시스템이 하는 일이다.
이 과정을 확장하면 각종 상표 DB에서 상표를 구성하는 국어(외국어를 기준으로 유사성 등을 판단하는 예외적인 경우) 또는 외국어에 대해서 언어 처리가 필요하게 된다. 이를 일반화하면 본 발명에서 상표 관련하여 각종 판단 과정에서 사용되는 각종 사전 및 기타 요소들에서도 언어 처리 과정이 필요하게 된다. 즉, 언어의 통일 또는 관련성을 맺어 주는 언어 처리 과정이 있어야 컴퓨터는 비로서 유사판단을 할 수 있게 된다.
둘째, 등록 가능성 판단에서 문제 시 된다. 사과를 지정 상품으로 하여 [APPLE]이라는 상표를 출원한 경우 보통 명칭으로 등록 가능성이 없다. 이때, 어떻게 사과와 [APPLE]을 연결할 것인가가 문제시 된다. 이 경우에는 사전이 필요하게 되며 지정 상품이 사과인 경우 또는 상표가 [APPLE]인 경우, 지정 상품의 명칭을 영어로 번역한 자료가 필요하든가, 상표를 번역하는 자료가 필요하게 된다.
셋째, 본질적으로 컴퓨터는 사고 능력이 없으므로, 처리의 기준을 통일시켜 줄 때에만(관련성을 맺어 주는 정보가 있는 경우, 그 정보를 기준으로 하여 통일성을 가지게 된다.) 컴퓨터는 각종 처리를 할 수 있게 된다. 그러므로, 본 발명 사상이 적용되는 일부 또는 전부의 과정에 언어 처리 시스템이 문제시 되게 된다.
특징
상표의 구성 요소가 외국어를 포함하는 경우는 다음과 같은 특징이 있다.
첫째, 외관이 상이하다는 점이다. 즉, King과 왕과 王은 관념적으로는 유사할 지라도 외관상으로는 완전히 틀리다. 역으로, 외관이 다르지만 관념이 유사할 수 있다. 그리고, [tiffany]와 [티파니]처럼 외관이 다를지라도 칭호가 동일 또는 유사할 수 있다. 또한 하나의 상표에 2 종류 이상의 언어 표현이 있을 수 있다.
둘째, 그 외국어가 포함된 표장의 외국어 부분을 보고 칭호가 발생할 수 있으며, 그 칭호는 국어로 일정 정도의1:1대응성을 가지게끔 국어로 표기 가능하다는 특징 이 있다. 1:1대응성이란 [CHANEL]에 [샤넬]을 대응하는 것처럼 하나의 외국어에 대해 하나의 국어를 소리 나는 대로 또는 읽는 대로 대응시킬 수 있음을 말한다. 일정 정도의 대응성이란, [CHANEL]에 [샤넬]이라 발음할 수도 있지만, [사넬] 또는 [차넬] 등으로도 발음할 수 있기에 하나의 외국어에 대해서1이상의 국어의 대응을 허용하지만, 이들 대응 국어들이 큰 차이가 존재하지 않은 상태에서 동일한 외국어를 표상한다는 것임을 말한다.
셋째, 외국어가 사전에 포함된 단어이거나, 단어의 일부이거나, 단어들의 조합으로 된 경우에는 그 사전에 존재하는 발음기호 또는 한글-로마자(외국어) 표기법 등을 활용할 수 있다.
영어의 한글화
표장의 유사성을 판단할 때 가장 중요한 요소는 외관과 칭호이다. 이때, 표장을 구성하는 언어가 다를 경우 외관의 유사성의 문제는 크게 줄어들며, 칭호와 관념의 문제가 크게 대두된다. 여기서는 칭호의 문제를 중점적으로 다룬다. 관념 유사의 문제는 번역 또는 국어-영어(한영, 영한) 사전을 조회함으로써 해결할 수도 있기 때문에 여기서는 다루지 않는다. 영어의 한글화는 한글을 기준으로 유사성 등을 판단한다는 말이다. 다만, 영어를 한글로 대응시키는 과정의 역 과정을 거치면 한글을 영어로 바꿀 수도 있고, 이때는 영어를 기준으로 유사 판단 등을 하게 된다.
영어에 대한 칭호는 1개 이상의 국어로 대응될 수 있다. 그러므로, 영어와 국어가 비교의 대상이 될 때 주로 칭호가 비교의 중심이 되고, 칭호 비교를 위하여 음성 대 음성 비교 및 음성 해당 문자 대 문자 비교가 있을 수 있다. 통상 음성의 비교 는 영어 표장과 국어 표장의 음성 데이터를 특정한 기준 하에 비교하여 유사성을 판단하는 것이다. 문자 비교는 영어에 대응하는 칭호를 국어 문자화하여 비교하는 것이다. 국어 문자화되면 국어와 국어의 비교 문제로 환원되므로, 영어를 어떻게 국어 문자화시킬 것인가가 문제된다.
국제 음성 기호의 이용
상표를 구성하는 영어로 된 요소가 사전에 있는 단어이거나, 사전에 있는 단어의 조합인 경우(상표를 구성하는 일부가 사전에 있는 단어인 경우 그 사전에 있는 한도에서) 통상 그 사전에 있는 발음 기호를 기준으로 이에 대응하여 국어 문자화시킬 수 있다. 각국의 문자체계 및 발음 체계에 따라 발음 기호 하나에 각국 문자나 음소 하나를 완전히 대응시킬 수는 없을 수도 있지만, 통상1:1대응이 가능한 경우가 대부분이다. 즉, 그 나라의 언어체계하에서 그 특정한 발음 기호를 읽는 법이 존재하는 경우, 그 읽는 법에 대응하는 발음 기호 또는 기호군 대 한글 발음 표기를 매칭시킬 수 있다. 이를 구현해 주는 과정에서 사용되는 DB가 발음 기호 한글 대응 DB이다.
대부분의 국가에서는 그 국가 또는 그 국가의 공공단체, 학술단체 또는 기타 표준을 정할 권한을 가진 곳에서 정하는 영어에 대한 그 국가의 언어 체계에 바탕한 표기법이 존재한다. 이들 표기법을 활용하면 각 영어 자체 또는 영어의 발음 기호에 상응하는 국어 표기를 대응시킬 수 있다. 즉, 이 경우에 필요한 DB는 크게 사전 DB와 표기법DB가 있다.
한글로마자표기법 이용
각국은 자국인의 이름, 명칭 기타 자국어로 된 말을2이상의 외국어로 표기하는 표기법체계를 가지고 있는 것이 통상이다. 그 예가 한글로마자표기법이며, 이에 상응하는 영어한글표기법이 미국에 존재하는 것은 당연한 것이다. 이 표기법에 대해서는 국가 표준화된 것, 사실상의 표준인 것, 개인 또는 특정 단체가 만든 것 등 여러 가지가 있을 수 있으며, 본 발명은 이들의 일부 또는 전부를 활용한다.
최근접 어휘 음성 기호 이용
사전에 없는 영어이지만 그 영어를 구성하는 일부가 사전에 존재하는 단어의 일부를 구성하는 경우, 그 영어에 대해서 국어 문자를 대응시킬 수 있다. 그 영어의 부분이 사전에 존재하는 한 단어의 부분만이 아니라 2이상의 단어의 부분이 되는 경우 그 각각의 사전의 일부에 대응하는 발음 기호 등을 기준으로2이상의 국어 문자화할 수 있다. 상기는2이상의 일부가 영어에 존재하는 경우에도 동일하게 적용된다. 이 과정에서 영어가 전부 처리되지 않고 일부가 남은 경우는 한글로마자표기법을 활용하거나, 파닉스(Phonics)기법, 기타 남은 부분과 가장 근접한 사전에 있는 단어의 일부 또는 전부를 활용하여 국어로 전환하여 표기할 수 있다.
분절 기호를 사용하는 방법
다수의 영어(영어 일반을 대표하는 의미로 사용한다.) 사전 및 국어 사전에서 발음 단위(음절 등) 표시가 되어 있는 경우가 있다. 통상 음절 표시는 가운데방점(본 명세서에서는 표기상 가운데 방점은 [?]을 사용한다.), 띄어쓰기 기타 임의의 식별 수단을 통하여 일정한 단위의 철자 그룹이 하나의 발음 단위가 됨을 표시한다.
*가령 identify이란 단어가 있는 경우 i den ?ti ?fy 이란 분절 기호 표시가 있는 경우, 이 분절 기호에 대응하는 발음 기호 표시도 분절 되어 있는 경우가 많다. 가령 예를 들면 다음과 같은 표기일 수 있다. [ai ?den ?ti ?fai] 이 경우, 분절된 철자인, I, den, ti, fy등을 분절 철차 그룹이라 하고, 발음 기호인 ai, den, fi, fai 등을 분절 발음이라 칭하며 서술한다.
분절 발음에 대응하여 한국어 발음 표시를 할 수 있다. 가령, [ai]에 [아이], [den]에 [덴], [ti]에 [티], [fai]에 [파이]를 대응할 수 있다. 이들 [아이] 등을 [분절 발음 표기 대응 한국어 발음 표기]라 칭한다.
영어 단어의 분절 절차 표시, 분절 발음 및 분절 발음 표시 대응 한국어 발음 표기를 가지고 다음과 같은 과정을 거치면 영어로 된 표기와 한글로 된 표기 사이의 대응 관계를 얻을 수 있다.
첫째, 분절 표시가 되어 있는 영어 사전에서 복수개의 단어를 발음과 함께 추출한다. 분절 철자 그룹과 그 분절 발음 표기와의 대응 관계를 유지하면서 분절 철자 그룹별로 소팅(sorting)한다. 이 과정을 거치면 영어 단어를 구성하고 있는 각종 분절 철자 그룹들을 찾을 수 있으며, 이들 그룹별로 해당하는 발음 표시를 찾을 수 있다. 이 경우, 동일한 분절 철자가 그룹이 다른 발음이 나는 경우가 있는데, 이 경우 통계에 의한 가중치를 적용할 수 있다. 즉, 하나의 분절 발음 표기가 2가지 발음이 나고, 그 각각이 분석된 자료의 의하면 70%대 30%의 비율로 나왔다면 하나의 분절 철자 그룹에 2가지 분절 발음 표기를 대응시키고, 그 각각에 70%와 30%라는 가중치를 부여할 수 있다.(물론 가중치를 무시하고 50%대 50%로 할 수도 있다.)
둘째, 분절 발음 표기에 한국어 발음 표기를 대응할 수 있다. 분절 발음 표기를 구성하는 음성 기호에 한국어 자모를 대응할 수도 있고, 발음 표기 자체에 한국어 음절을 대응시킬 수 있다.
셋째, 상기의 과정을 거치면 각각의 분절 철자 그룹과 분절 발음 표기 및 그 한국어 발음 표기를 대응할 수 있다. 이 경우, 분절 그룹이 2가지 이상 발음으로 나온다면 그 각각에 대하여 한국어 발음 표기를 대응할 수 있으며, 가중치는 따라 갈 수 있다. 이 최종적인 표기를 [분절 철자 그룹 대응 한국어 표기]라 한다.
하나의 상표의 구성 요소로서 영어로 된 표기가 있는 경우 이 분절 철자 그룹 대응 한국어 표기를 응용하는 것은 다음과 같다.
첫째, 영어를 분절 철자 그룹을 최대한 다수 포함하도록 분절한다.(물론, 이 때 영어 사전(인명 사전 포함)을 활용하여 그 영어 표기 중에서 단어를 가장 긴 단어부터 찾아 내어 단어 단위로 1차 분절을 할 수도 있다.) 분절한 분절 철자 그룹에 대응하는 한국어 표기로 바꾼다. 복수개의 방식으로 분절할 수 있는 경우 복수개의 대응 한국어 표기로 나올 수 있다. 물론, 이때 가중치(확률에 기반한)가 부여될 대응 한국어 표시로 출력할 수도 있다.
한글과 영어를 동시에 사용한 상표를 이용하는 방법
상표의 상단에 [TIFFANY]가 있고, 하단에 [티파니]가 있는 상표처럼 다수의 상표들이 한글과 영어를 동시에 포함하고 있다. 이 한글과 영어의 대응체계를 바탕으로 하여 상기의 최근접 음성 기호 이용 방법이나, 분절 기호를 사용하는 방법을 활용할 수 있다.
기타 대응 관계를 이용하는 방법
기타 발음과 문자를 대응하는 규칙을 활용할 수도 있다. 프린스턴 리뷰 출판사에서 발간된 word smart에는 각 영어 단어의 발음을 나름의 독특한 표기 체계를 통하여 표기하고 있다. 이처럼 각 언어별로 소리를 표현하는 새로운 임의의 표기 체계를 구상해 낼 수 있으며, 이들 표기 체계로 표기된 것들을 상표 유사 판단의 대상으로 할 수도 있다.
대응의 일반화 및 상기 발명 사상의 적용
상기의 방법들을 이용하면 음성을 매개로 하여 영어로 된 상표의 칭호 부분을 그 칭호에 해당하는 국어, 일본어, 프랑스어 등의 표기법으로 대응시킬 수 있다.
첫째, 영어인 경우 그 자리에 다른 영어가 대응될 수 있고, 한국어 자리에 번역 또는 변환을 원하는 나라의 국어가 대응될 수도 있다. 즉, 미국에서 본 발명을 실시하는 경우 미국에 출원된 일본어를 포함하는 상표인 경우 영어 자리에 일본어, 한국어 자리에 미국의 국어인 영어가 들어갈 수 있다.
둘째, 상기의 발명 사상을 적용하기 위해 어느 나라의 언어인가를 파악하는 과정이 결합될 수 있다. 한국어, 일본어, 중국어 등은 그 언어 체계를 구성하는 표기가 다르므로 큰 문제가 없으나 알파벳을 표기체계로 하는 경우는 문제가 발생할 수 있다. 이는 각 언어의 표기 체계상의 특징(가령 독일어의 경우 움라우트 표시 등)이 있는 경우 그 나라를 특정 지을 수 있다. 그리고, 나라를 특정 짓기 어려운 경우에는 본 발명 사상이 적용되는 국가에서 그 표기 체계(여기서는 알파벳)를 사용하는 언어의 최빈 순으로(가령 대한민국의 경우라면 알파벳을 사용하는 경우는 영 어, 프랑스어, 독일어 순일 것이다.)하여 국가를 특정지을 수 있다.
언어 관련 문제의 소재 및 해결 방법
현재 외국어 또는 외국의 문자 체제로 표시되는 상표가 다수 사용되고 있으며, 이는 세계적으로 보편적인 현상이다. 언어와 관련해서는 다음과 같은 곳에서 문제시되며 그 해결 방법은 다음과 같다. 본 명세서에서 특별한 언급이 없는 경우에는 언어 처리가 이미 가정된 상태일 수 있다.
상표 DB 구축
상표 DB를 구축할 때 외국어로 된 상표는 선택적으로 한글화하여 구축할 수 있다. 즉, 이는 상표의 외관을 보고 그 발음을 표기할 수 있는데 그 표기 체계를 한글로 할 수 있다. 대한민국 특허청에서는 영어로 된 상표 구성 요소를 그 구성 요소를 소리 나는 대로 적은 한글 표기를 함께 저장한다.
상표 유사성 판단(5-1)
유사성을 판단할 때 외국어로 된 상표는 한글화하여 한글 대 한글로 판단하거나, 외국어대 외국어로 판단할 수 있다. 그 외국어 상표에 대해서 특허청 등의 공무원이 상표의 입력 과정에서 한글화한 것이 있다면 그것을 우선적으로 참고할 수 있다. 한글 대 한글로 판단하는 경우 하나의 외국어 상표에 대해서 다양한 한글 발음 표기가 가능하므로, 이들 각각에 대하여 판단할 수 있다. 이때 하나의 외국어에 대하여 각 한글 발음 표기를 적시하고 그 표기 하에서의 유사성 판단 과정을 진행 할 수 있다.
등록 가능성 판단
보통 명칭, 관용 명칭, 지리적 명칭 등을 DB로 저장할 때 영어를 포함한 주요 외국어 표기를 병기하거나, 본 발명이 사용되는 나라의 입장에서 본 주요 외국어 표기를 병기하여 저장할 수 있다. 외국어로 된 상표가 있는 경우 이를 한글화하여 상표 DB와 판단하거나, 외국어대 외국어로 판단할 수 있다.
식별력 없는 구성 요소
식별력 없는 구성 요소 중 외국어로 된 것들이 있을 수 있다. 가령, Co. Ltd 등이 그러하며, 이들은 식별력 없는 구성 요소로서 식별력 없는 구성 요소 DB로 저장될 수 있다.
상품 유사성 판단 시스템(200/1-1)
도입
통상 표장이 유사하더라도 지정 상품이나 지정 서비스업 등 기타 그 표장을 사용하는 대상이 유사하지 않으면, 상표법 또는 부정경쟁방지법 등의 표장과 관련된 법체계에서 일정한 법률적 효과가 발생하지 않는 경우도 있다. 그러므로, 본 발명에서는 지정 상품 등의 동일과 유사를 함께 다룬다. 다만, 각국 특허청/특허상표청에서는 상품 분류에 대한 기준을 마련하고 있고, 국제적으로는 NICE분류 체계가 다수국가에서 채용되고 있다.
지정 상품의 유사성은 각국의 법체계 및 판례, 심사 실무 등을 종합적으로 고려한 판단이 되는 것이 원칙이다. 다만, 본 발명에서는 각국의 심사 실무 상의 상품 분류 체계의 적용, NICE 분류 체계, 또는 상품학 상의 분류 체계 중 하나 또는 2이상을 고려하여 판단한다.
상품 유사성 판단 엔진(200-1)
개념과 필요성
상품 유사성 판단 엔진(200-1)이란 상품의 유사 여부(서비스업의 유사 여부를 포함한다.) 및 상품과 서비스업의 유사 여부(통상 이를 대한민국 상표 업계에서는 [동종성]의 문제로 파악한다.)를 판단하기 위한 각종 프로그램과 데이터베이스(DB)으로 구성된다. 그 프로그램들은 인공지능이론, 언어 공학, 수학적 모델링 기법, 기타 유사성을 판단하기 위한 전산학적 방법론을 실행하는 각종 이론 및 적용 등과 관련되어 있다.
외부의 제 3자가 상품 유사성 판단 시스템(200/1-1)에 접근할 수 있는데 이때, 외부와 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)은 1) 상품 유사성 판단 시스템(200/1-1)이 존재하는 서버, 2) 적어도 1개 이상의 사용자(출원인, 고객, 회원 등) 단말기, 3) 이들을 연결하는 네트워크(1000) 시스템으로 구성되어 있다.
상품 유사성 판단 엔진(200-1)은 유사성 판단 규칙(rule)의 형성 모듈, 상품 DB(770), 유사성 판단 규칙의 적용 모듈로서 구성되어 있으며, 상품 유사성 판단 규칙 DB과 상호 작용한다.
상품 유사성 판단 규칙(200-2)의 형성 방법
상품의 유사성을 컴퓨터가 자동으로 판단하기 위해서는 상품 유사성 판단 규칙(200-2)이 필요하다. 상품 유사성 판단 규칙(200-2)을 만드는 방법은 크게 3가지가 있을 수 있다.
첫째, 특허청 등의 상표 관련 행정 기관 등에서 지정 상품, 지정 서비스업 또는 NICE등 입법화 또는 행정의 편의상 사전에 설정해 놓은 각종 분류 체계를 활용하는 방법이다.
둘째, 상품학 상의 분류 체계, HS 코드 분류 체계 또는 기타 상품 분류 체계를 활용하는 방법이다.
셋째, 대법원 등의 사법 기관 및 상표 관련 업무를 담당하는 행정 기관의 판단 자료를 활용하는 방법이다.
넷째, 상기의 3 방법 중 하나 또는 2 이상을 통합적으로 활용하는 방법이다.
상품 유사성 판단 규칙(200-2)군 설정 단계
규칙군의 종류
첫째, 상품 유사성 판단 규칙(200-2)군의 임의 설정 단계이다. 이 규칙군은 크게 3가지로 이루어져 있다.
1) 일반적 기준으로, 가령 대한민국 상표법 상 상품 분류 기준표 하에서 [류가 다르면 비유사 상품이다. 동일류의 동일군에 속하는 상품은 유사상품이다.] 등과 같은 것이 이에 해당한다.
2) 구체적 기준으로, 대법원 등의 사법 기관 및 상표 관련 업무를 담당하는 행정 기관이 판단해 놓은 구체적인 예를 활용하여 특정한 지정 상품간의 유사성 여부를 결정하는 방법이다. 예를 들면, 이불과 전기 이불에 대하여 대법원이 비유사라고 판단한 것이 있다면 특정한 지정 상품인 이불과 전기 이불은 비유사라고 판단할 수 있다는 것이다.
3) 상기의 양자를 결합하는 방법으로 새로운 기준을 설정할 수 있다. 예를 들면, 이불과 전기 이불이 비유사라면, 이불이 속해 있는 특정류의 특정군의 다른 상품들과 전기이불이 속해 있는 특정류의 특정군의 다른 상품들은 비유사라고 임시 설정을 하는 등이다.
규칙군의 확장
상기의 논리를 확장하면 다음과 같다.
일반적 기준으로 상품학상 분류, NICE분류, 기타 임의의 분류 체계상의 분류에서 일정 단계 이상의 상위 분류에 속하는 비유사 상품으로 파악하고, 일정 단계 이하의 하위 분류에 속하는 것을 유사 상품으로 파악하는 방법이다. 이 분류 기준은 국내 또는 국외의 분류를 가질 수 있다.
직업은 통상 그 직업이 제공하는 서비스와 밀접한 관계를 가지고 있다. 미국에는 직업이 약30만개 정도로 세분화되어 분류되고 있으며, 대한민국은 약 5만개 정도로 분류되고 있다. 이때, 직업 분류와 지정 서비스업의 분류에 대한 대응 관계를 만들 수 있으며, 이 경우 그 직업 분류는 지정 서비스업의 유사성 판단에 쓰일 수 있다. 즉, 특정한 지정 서비스업의 유사성이 문제 시 되는 경우, 그 지정 서비스업과 대응 관계에 있는 직업 또는 직업군이 동일, 유사하거나 공통된 부분이 많은 경우 이 사실은 지정 서비스업의 유사성 판단의 한 근거가 될 수 있다.
2) 구체적 기준은 일반적 기준을 존중하되 대법원 등의 사법 기관 및 상표 관련 업무를 담당하는 행정 기관이 판단해 놓은 구체적인 예를 활용하여 일반적 기준을 적용할 때 발생하는 구체적 불합치성을 보충하여 줄 수 있다. 즉, 기준의 적용은 일반적 기준을 먼저 적용하되, 그 일반적 기준만으로 결론을 내는 것이 아니라, 구체 적 기준이 있는 지를 검토해 보고, 구체적 기준이 없는 경우 일반적 기준대로 결론을 출력해 낼 수 있다.
즉, 상품 유사성 판단 규칙(200-2)군 설정 단계에서는 상품 유사성 판단 규칙(200-2)군 설정하고, 이 규칙에 어긋나는 예외적인 구체적 예를 찾아내어 양자를 DB로 저장, 관리, 적용하는 것이 핵심이다.
거리 가중치
상표법에 상품류 구분은 유사성을 판단하는 근거가 아니라고 명문화시키고 있으나, 그 구분표는 수십 년간의 심사 실무를 바탕으로 한 상품 유사성 여부에 대한 지식이 반영된 것이다. 그러므로, 상품 유사성을 자동적으로 파악할 때 이 상품류 구분/구분표 DB(720-1)를 적극 활용할 수 있을 것이며, 이의 한 방법이 거리 가중치 방법이다. 특정한 상품이 구분표 상에서 존재하는 위치는 1) 류분류 단위 내, 2) 군 분류 단위내, 3) 군 내부에서의 구체적인 위치이다. 또한, 군 분류 내부에서도 유사성이 높은 상품들은 가까운 곳에 있는 경우가 많다. 또한, 하나의 군 내부에 있는 지정 상품의 개수는 많을 수도 있고, 몇 개 되지 않을 수도 있다. 많은 경우는 그만큼 세분화된 상품이 존재한다는 것이며, 시장도 그만큼 크거나 커지고 있음을 반증한다 하겠다. 그러므로, 특정한 상품의 유사성을 판단할 때 그 양 상품이 떨어져 있는 거리를 조사하는 방식을 택할 수 있다. 즉, 군 내부에서도 양 상품이 떨어져 있는 거리가 멀면 상대적으로 비유사성이 높을 수 있고, 류 내부에서도 군과 군 사이에도 적용될 수도 있다.
양 상품에 있어서 거리는 다음과 같은 공식이 적용될 수 있다. 먼저 양 상품에 속 하는 각 분류 기준에서의 세부적인 위치의 확정이 필요하다. 통상 군까지는 코드체계가 부여되어 있다. 가령 G1111은 상품 제11류 제11군에 속하는 상품으로 [가스보일러, 가스스토브, 가정용 보일러, 난로, 난방용 댐퍼, 난방팬(Warming pans), 라디에이터 캡, 방열기(放熱器), 석유스토브, 석탄스토브, 순간온수기, 온기난방기구, 온기로, 온수기, 온수난방기구, 증기난방기구, 화로]가 구체적인 상품명으로 적시되어 있다.
상품 분류표/분류표 DB(720-7) 상에서의 양 상품 사이의 거리 = sum{(최상위 분류 기준 간의 거리*최상위 분류기준에 대한 가중치)+ …+ (최하위 분류 기준 간의 거리*최하위 분류기준에 대한 가중치 + (최상위 분류 기준 내에서의 거리*최하위 분류기준 내에 대한 가중치)}
각 가중치는 변동될 수 있으며, 심사, 심판, 소송 등에서 도출된 구체적인 판단 결과를 반영하여 수정될 수 있다.
구분류와 신분류(NICE)분류의 동시 활용
거리를 활용하는 방법은 다음과 같은 방법으로도 사용될 수 있다. 대비 대상이 되는 지정 상품이 있는 경우, 이 상품을 신분류와 구분류에서 유사 판단 기준을 적용하여 동시에 유사판단을 해 볼 수 있다. 구분류 상에서도 상품 사이의 거리가 가깝고, 신분류 상에서도 상품 사이의 거리가 가깝다면 이는 상품의 유사성의 정도가 그렇지 않은 것보다 통계적으로 높다고 판단할 수 있다. 즉, 신분류와 구분류 상에서 상품 유사 판단 기준의 적용 여부(예를 들면 동일 군 내부인가 여부 등)나 거리를 확인하고, 양 분류 사이의 거리의 종합 또는 각 분류 기준에 일정한 가중치를 부여한(신분류에 60%, 구분류에 40% 등) 거리의 총합이 작을수록 상품의 유사성이 더 높다고 판단할 수 있다.
이 개념을 다른 상품 분류 기준으로도 확장할 수 있다. 예를 들면 HS코드를 기준으로 하여 양 상품 사이의 거리나 유사성의 정도를 확인할 수 있고, 이를 구분류, 신분류 등과의 거리의 총합 또는 각 분류 기준에 일정한 가중치를 부여한 거리의 총합을 계산하는 방식으로 상품의 유사성의 정도를 판단할 수 있다. 지정 서비스업과는 직업 분류 사전 또는 직업 연감 등과 같은 직업 분류 체계와 대응시킬 수 있을 것이다.
상품 분류표/분류표 DB(720-7)의 구분류와 NICE 분류가 있는 경우 특정한 상품의 연결 또는 대응 관계가 형성되어 있을 수 있다. 이를 이용하면, 구분류 상에서의 각종 판례, 심판 등에서 유사 판단한 정보를 NICE 분류에도 적용시킬 수 있다.
가중치 설정 단계
둘째, 이 경우 또 다른 판례 등에서 이들 양 군의 상품들이 유사하다고 판단 내린 자료가 있는 경우 즉, 군 대 군에서 유사 또는 비유사의 판단에 대해 반대의 판례 등이 있는 경우에는 그 군 대 군의 유사성 판단에 대해 가중치(0~1, 상반되는 판례 또는 판단의 개수를 반영하여 가중치를 설정할 수 있을 것이다.)를 설정하는 방법 등이 쓰일 수 있다.
이를 상세히 설명하면 다음과 같다. 상품의 유사 여부에 대하여 판단된 자료가 있는 경우, 1) 그 대비되는 각 상품이 속한 군을 확인하고, 그 양 군에 속해 있는 각각의 상품들에 대하여 판례 등에서 판단한 자료가 있는지를 확인하고,(예를 들어 이불이 속하는 군의 지정 상품이 10개라 하고, 전기 이불이 속하는 군의 지정 상품이 20개라 하면, 10*20개의 상품 군의 조합이 나오며, 판례 등의 판단 자료에서 이들 200개의 상품 쌍이 있는지를 확인한다.) 2) 판단 자료가 있는 경우, 유사성을 긍정한 것과 부정한 것의 개수를 확인하고, 이를 기반으로 하여 유사성에 대한 가중치를 부여할 수 있다.(예를 든다면 200개의 쌍 중에서 5개의 쌍에 대한 비교 자료가 있는 경우, 그 5개 중에서 1개는 유사성을 긍정하고 4개가 유사성을 부정하는 것이었다면 그 군 대 군의 상품에 대해 유사성의 판단에 0.2의 가중치를 부여하는 방법 등이다.)
상기의 논리를 확장하면 다음과 같다.
대한민국 상표 심사 기준에 따르면 류가 다르면 유사하지 않다고 보고, 동일 류 내에서 군이 같으면 유사하다고 보아 심사를 진행한다. 다만, 판례 등은 거래 사회의 구체적 실태를 반영하여 일반수요자의 주의력으로 출처의 오인 혼동이 발생하느냐의 여부로 유사 여부를 판단한다는 입장이다.
이 경우, 1) 같은 분류 체계 하에서의 동일 상위 분류(예를 들면 상품 류구분) 하에서 수평 단계로 존재하는 다른 하위 분류 의 관계를 가지는 경우(예를 들면 류는 동일하고 군이 다른 경우), 2) (지정) 상품과 관련성이 큰 (지정) 서비스업의 관계인 경우, 3) 다른 분류 체계하에서의 양 상품의 경우와 상품과 서비스업의 경우 등에 대해서도 상기의 논리가 적용될 수 있다.
특정한 비교 대상(예를 들면 A 상품군과 a 서비스업군)의 유사성 여부에 대한 일반적인 규칙을 설정하는 단계와 이 규칙이 얼마나 잘 적용되는가에 대한 분석, 검증 등의 과정을 거쳐서 이 규칙에 대한 가중치를 설정하는 단계를 거칠 수 있다.
필요한 DB
상품 유사성 판단(5-2)을 위해서 다음과 같은 DB가 필요하다.
첫째, 지정 상품 및 지정 서비스업에 대한 DB(구분류, 신분류 DB 포함), HS 코드/코드 DB(720-3) 상의 상품 분류 DB, 상품학상의 상품 분류 DB, 직업 분류 DB 등 상품과 서비스업에 대한 DB가 필요하다.
둘째, 심사, 심판, 소송 등에서 유사성이 인정되거나, 부정되는 특정한 상품, 상품군 (서비스업, 서비스업 군 및 상품과 서비스업)에 대한 정보가 반영되어 있는 DB이다. 이때, 심사, 심판, 각 단계의 소송 등의 각 판단에 대해 가중치가 다르게 적용되어 있을 수도 있다. 즉, 대법원 판례에 나타난 판단의 가중치가 심사 단계에 나타난 판단의 가중치가 다를 수 있다는 것이다.
셋째, 상품 유사성 판단 규칙(200-2)에 관한 DB이다. 본 DB에는 상품 유사성 판단 규칙(200-2)에 관한 내용과 그 규칙에 반하는 구체적인 실제 예에 대한 정보를 담고 있을 수 있다. 이들 규칙에는 그 규칙을 적용하는 공식 및 그 규칙의 적용에 대한 가중치가 부여되어 있을 수 있다.
첫째의 DB를 최협의 상품 DB가 되고, 첫째와 둘째까지 포함하는 경우 광의의 상품 DB, 상기의 모두를 포함하는 것을 최광의의 상품 DB가 된다. 본 명세서의 서술에서 상품 DB는 특별한 언급이 없는 서술의 편의상 최광의 개념으로 상품 DB라는 용어를 사용한다.
상품 유사성 판단(5-2) 프로세서
상품 유사성 판단(5-2) 방법은 다음과 같은 과정을 거친다.
기본적 과정
첫째, 상품의 특정 과정이다. 통상의 상표 출원의 경우에는 지정 상품의 지정 과정이 이에 해당되나, 굳이 출원을 전제하지 않아도 상품의 특정은 가능하게 된다. 상품의 특정을 위한 방법은 크게 다음과 같은 것들이 있을 수 있다.
1) 상품 분류표/분류표 DB(720-7)를 본 시스템의 사용자에게 제공하여 류-군-상품 세목 등으로 순서를 밟아 가면서 상품을 특정하는 방법이다.
*2) 키워드나 사용자가 원하는 상품을 입력하게 하고, 이와 최적으로 매칭(matching)되는 상품을 단수 또는 복수 개 또는 그 상품이 속하는 상품류, 상품 군을 단수 또는 복수 개 보여 주어 사용자의 최종 선택을 입력 받는 방법이다.
3) 상품 분류표/분류표 DB(720-7)와는 다른 상품 분류표/분류표 DB(720-7)를 제공해 주고(가령 HS 코드/코드 DB(720-3) 분류표 등) 이 분류표와 상품 분류표/분류표 DB(720-7)를 매칭시키는 방법으로 상품을 특정할 수 있다.
둘째, 특정된 상품을 상품 유사성 판단 엔진(200-1)에 문의한다. 이 문의 과정은 개개 상품의 특정 과정에서 일어날 수도 있지만, 모든 상품이 특정되고 난 다음에 일어날 수도 있다. 상품 유사성 판단 엔진(200-1)은 상품 유사성 판단 규칙(200-2)에 관한 DB에 문의하여, 그 특정된 상품과 동일성 또는 유사성인 인정되는 상품 또는 관련 서비스업을 검색한다. 이 과정은 상표 유사성 판단(5-1)과 함께 또는 독립적으로 행하여 질 수 있다. 즉, 상품의 특정 순간에 이미 또는 그 이전에 상표 유 사성 판단(5-1)을 먼저 해 놓고 그 유사성이 인정되는 상표에 대하여 그 상표의 지정 상품의 범위 내에서 상품 유사성 판단(5-2)을 할 수도 있다. 그리고, 상품의 유사성 판단에 선행하여 상표의 유사성 판단이 있을 수 있지만, 상품의 유사성 판단을 먼저 할 수도 있다.
셋째, 상품 유사성 판단 규칙(200-2)에 의거하여 상품 DB를 조회하여 특정된 상품의 유사성을 판단한다.
확장 과정
상품의 특정 과정에서 각종 추천이 일어날 수 있다. 추천이란 사용자가 상품을 1개 또는 복수 개 선택했을 경우, 유사 상품, 관련된 상품 또는 지정 서비스업을 사용자에게 추천해 줄 수 있다. 추천의 기준은 1) 사용자가 선택한 상품의 유사 범위에 있는 각종 지정 상품 또는 지정 서비스업, 2) 그 상품을 선택한 자들이 다른 어떤 상품이나 지정 서비스업을 선택하는지에 대한 정보를 반영한 지정 상품 또는 지정 서비스업이다. 추천의 과정에 대해 상세한 것은 출원 유도 과정에서 상술한다.
상표와 상품의 유사성 판단 규칙의 형성 및 갱신 과정
상표와 상품의 유사성 판단 규칙의 형성 및 갱신 과정을 도 4를 중심으로 설명하면 다음과 같다.
첫째, 유사 상표집/유사 상표 DB(710-4) 또는 유사 상표 관련 각종 DB(710-4a)를 바탕으로 하여 상표 유사성 판단 규칙을 추출(4-2)하거나, 상표 유사성 판단 규칙을 입력(4-1)하여 처리하는 방식으로 상표 유사성 판단 규칙의 가중치가 설정된다.(4-3) 이는 상표 유사성 판단 규칙 DB를 형성한다.(4-4)
둘째, 유사 상품집/유사 상품 DB(720-5) 또는 유사 상품 관련 각종 DB(720-5a)를 바탕으로 하여 상품 유사성 판단 규칙을 추출(4-6)하거나, 상품 유사성 판단 규칙을 입력(4-5)하여 처리하는 방식으로 상품 유사성 판단 규칙의 가중치가 설정된다.(4-7) 이는 상품 유사성 판단 규칙 DB를 형성한다.(4-8)
셋째, 이 규칙을 갱신 엔진에 입력한다. 이 때 갱신 엔진에는 심사/심결/판례 자료(4-10), 특허청 공고 자료(4-11), 거절 결정된 자료(4-12) 또는/및 기타 자료(4-13)이 입력된다. 갱신 엔진은 이들 자료를 바탕으로 하여 (선택적으로 갱신된 가중치를 포함하는) 갱신된 상표 유사성 판단 규칙 DB(760), 갱신된 상품 유사성 판단 규칙 DB(770)을 생성하며, 상표 DB, 상품 DB등 기타 관련 DB를 갱신한다.
유사성 판단 프로세서
유사성 판단 프로세서는 다음과 같다.
상표/상품 입력 단계(2-1)
상표와 상품을 입력(2-2)한다. 입력은 크게 2가지 방법이 있다.
첫째는 사람이 직접 입력하는 것이다. 사람은 도형 등이 결합된 상표에서 그 상표의 칭호 등을 문자로 입력할 수 있다. 이 경우 입력되는 방식은 하나의 상표에 대해서 여러 가지가 존재할 수 있으며, 그 각각에 대하여 유효한 입력으로 보고 판단한다.
둘째, DB에서 읽어 들여 자동으로 입력하는 방법이다. 이 경우 문자 부분에 대한 정보가 부가되어 있는 경우(대한민국 특허청이 제공하는 DB에는 상표의 이미지 자 료와 연계하여 문자 부분에 대한 정보가 있다.)에는 그 문자 부분을 자동으로 받아들여 입력하고, 없는 경우에는 상표 이미지 자료로부터 OCR(광학문자인식)의 방법을 통하여 문자 부분을 인식할 수 있다.
처리 단계(2-3)
유사성 판단은 크게 상품 유사성 판단(5-2)과 상표 유사성 판단(5-1)이 있으므로, 이들을 동시에 처리하거나, 둘 중에서 어느 하나를 먼저 판단하는 방법을 취할 수 있다. 양자는 내부적 처리의 순서만이 다를 뿐으로, 외부적으로 관찰되는 결과는 동일할 수 있다. 통상 지정 상품은 지정 상품 목록에서 지정되는 경우가 많고, 심사 기준 상 일괄적인 처리 규정(특허청 심사 기준에 있는 류가 다르면 비유사 상품으로, 군이 동일하면 유사상품으로 추정하여 처리하는 것 등)이 존재하는 경우가 있을 수 있으므로, 상품 유사성 판단(5-2)을 먼저 하는 것이 자료 처리의 양을 줄일 수 있다. 이와는 반대 순서로 상표의 유사성에 대한 검색을 먼저하고 상품의 유사성을 검색하는 방법이 있다. 이하 분설한다.
일방 문제와 쌍방 문제
하나의 상표에 대해서 불특정 다수(주로 DB)의 상표와 비교하여 유사 판단, 등록 가능성 판단을 하는 것을 일방 문제라 한다. 주로, 출원, 심사, 이의신청, 무효 심판 등에서 문제시 된다. 이에 대해 쌍방 문제란 하나의 상표를 특정된 하나 또는 복수개의 상표와 비교하는 것을 말한다. 이하, 일방 문제를 기준으로 서술한다.
상품 우선 처리 과정(상품 가공 과정(2-3))
첫째, 대상 상표와 특정된 지정 상품을 읽어 들이는 단계이다. 다수의 지정 상품이 있는 경우는 개개의 상품에 대해서 상기 및 후술하는 과정을 반복한다. 그 지정 상품을 상품류 구분/구분표 DB(720-1)와 대조한다. 그 상품류 구분/구분표 DB(720-1)에 있는 상품인 경우에는 그 상품류 구분/구분표 DB(720-1)의 상품과 동일성을 확인하고, 없는 상품인 경우에는 상품류 구분표에서 최근접 하는 상품을 찾아 내는 [법정 지정 상품화 과정]을 거친다.
둘째, 그 특정한 지정 상품 또는 법정 지정 상품화 과정을 거친 지정 상품과 유사성이 인정되는 상품 인정되는 상품들을 상품류 구분/구분표 DB(720-1)에서 확정한다.
셋째, 유사성이 인정되는 상품들에 대하여 상품 DB를 검색한다. 여기에서 상품 DB란 특허청에 기인한 것으로 출원 공개 중 또는 등록된 상표(또는 등록 후 소멸된 지 1년이 되지 않은 상표 ? 이는 대한민국 상표법 제7조 제1항 제8호 때문임)와 그 상표의 지정 상품을 관계 지어 저장해 놓은 DB를 말한다. 그 DB가 특허청의 내부에 있든지 외부에 있든 지를 불문한다. 검색을 통하여 유사성이 인정되는 그 각각의 상품에 대하여 그 상품을 지정 상품으로 하고 있는 기존의 상표를 추출해 낸다. 이 과정을 거치면 유사성이 인정되는 상품에 대하여 그 각각의 상품과 상표를 구성요소로 하는 [기존 상표 쌍]이 만들어 진다.
넷째, 대상 상표와 기존 상표의 유사성에 대해서 상표 유사성 판단 시스템(100/1-1)을 통해서 판단한다. 상품의 유사성은 이미 판단된 상태이므로, 상표의 유사성만이 문제시 된다.
다섯째, 결과를 취합한다. 대상 상표와 기존 상표 쌍 전부에 대하여 비교하고, 그 비교 결과를 유사성 판단 시스템(300/1-1)의 처리 방식에 따라 DB에 저장한다. 기존 상표 쌍 중 단 하나 만에 대해서도 유사한 경우 유사하다는 결과를 출력해야 하며, 유사성의 판단이 일정한 수준을 넘는 경우(내부적 기준이 70%라면 그 판단된 유사성의 정도가 70%를 넘는 경우) 그 수준을 넘는 모든 자료에 대하여 유사성이 높은 것부터 출력해 줄 수 있다.
상표 우선 처리 과정
첫째, 대상 상표와 특정된 지정 상품을 읽어 들이는 단계이다.
둘째, 대상 상표와 유사성이 인정되는 상표들을 상표 DB에서 추출해 낸다. 이때 유사성의 정도가 높은 상표부터 배열할 수 있다.
셋째, 유사성이 인정되는 상표들에 대하여 그 상표들의 지정 상품을 추출한다. 유사성이 인정되는 상표에 대하여 그 각각의 상품과 상표를 구성요소로 하는 [기존 상표 쌍]이 만들어 진다.
넷째, 대상 상표의 지정 상품과 상품의 유사성 판단을 상품 유사성 판단 시스템(200/1-1)을 통해서 판단한다. 상표의 유사성은 이미 판단된 상태이므로, 상품의 유사성만이 문제시 된다.
다섯째, 결과를 취합한다. 대상 상표의 지정 상품과 기존 상표의 지정 상품 전부에 대하여 비교하고, 그 비교 결과를 유사성 판단 시스템(300/1-1)의 처리 방식에 따라 DB에 저장한다. 기존 상표 쌍 중 단 하나 만에 대해서도 유사한 경우 유사하다는 결과를 출력해야 하며, 유사성의 판단이 일정한 수준을 넘는 경우(내부적 기준이 70%라면 그 판단된 유사성의 정도가 70%를 넘는 경우) 그 수준을 넘는 모든 자 료에 대하여 유사성이 높은 것부터 출력해 줄 수 있다.
기타 문제
출원인의 동일성 여부
출원인이 동일한 경우에는 1상표 1출원주의의 문제가 아닌 한 유사성의 판단은 불필요하다. 그러므로, 상표의 유사 검색에서 출원인 또는 권리자에 대한 정보가 처음부터 문제시되지 않은 경우에는 별론으로 하고, 출원인 또는 권리자가 특정되어 있는 경우 유사성 판단 자료에서 출원인이 동일한 경우는 제외하고 상기의 처리 과정을 진행한다.
다수의 지정 상품이 있는 경우
다수의 지정 상품이 있는 경우 논리적으로는 하나의 지정 상품이 있는 경우와 본질적으로 동일하나, 몇몇 특정한 상황하에서는 처리의 속도를 높일 수 있는 방법이 있다. 이를 위해서 지정 상품이 복수개인 경우 그 지정 상품이 상품류 구분/구분표 DB(720-1)에서 어디에 배치되어 있는가 및 그 배치의 속성(동일류의 동일군인가 등)을 판단할 수 있다.
첫째, 특허청 등에서 내부적인 심사의 기준으로 삼고 있는 지정 상품의 유사성이 인정되는 최소 그룹 단위의 처리이다. 즉, 지정 상품이 동일한 최소 그룹 단위에 속하는 경우, 그 최소 그룹 단위를 하나의 상품처럼 취급하여 한꺼번에 처리할 수 있다.
둘째, 지정 상품들의 최소 그룹 단위가 다른 경우에는 그 최소 그룹 단위별로 전술한 첫 번째 과정을 진행한다.
법정 지정 상품화 과정
법정 지정 상품화 과정이란, 출원인 등이 법정된 상품류 구분/구분표 DB(720-1)에 있는 상품을 특정한 것이 아니라, 임의로 자신의 지정 상품을 입력하는 경우, 이 상품을 상품류 구분/구분표 DB(720-1)에 있는 법정된 지정 상품으로 바꾸는 과정을 말한다. 이 과정은 대한민국 상표법 제10조 제1항과 관련되어 있으며, 제 외국의 상표법 중에서 동일 취지의 규정이 있는 경우에도 적용된다. 이 과정은 출원인 등이 네트워크(1000) 상에서 상표를 검색하거나, 출원하는 또는 출원 유도 과정에서 다수 발생할 수 있다. 특히, 상품류 구분/구분표 DB(720-1)에서 상품을 선택하는 방식으로 지정 상품을 특정하는 것(선택 방식)이 아니라, 출원인 등이 스스로 지정 상품을 입력하는 경우나 출원 유도 시 지정 상품을 자동으로 추출하는 과정에서 더욱 유용하다.
첫째, 출원인 등이 입력한 지정한 상품이 상품류 구분/구분표 DB(720-1) 상의 상품인 지를 확인한다.
둘째, 상품류 구분/구분표 DB(720-1) 상의 상품이 아닌 경우, 출원인 등이 입력한 상품과 최근접 한 상품류 구분/구분표 DB(720-1) 상의 상품을 찾는다. 찾는 방법은 1) 상품 DB 또는 상품학 사전에서 입력한 상품이 위치하는 곳을 찾아 내고, 그 위치하는 곳의 상위 카테고리의 상품 분류나 그와 동등한 카테고리 내에 있는 다른 상품과 동일, 유사 또는 공통된 부분이 특정한 기준 이상이 되는 상품을 상품류 구분/구분표 DB(720-1)에서 찾는다. 2) 출원인이 입력한 상품이 상품류 구분/구분표 DB(720-1) 상의 지정 상품의 상위 개념일 경우에는(가령 [신발]은 상품류 구분/구 분표 DB(720-1) 상에는 존재하지 않고, 그 대신 축구화, 테니스화 등의 구체적인 하부 카테고리 상품이 있다.) 상품 DB 또는 상품학 사전 상에서 출원인이 입력한 상품을 상위 분류로 하는 카테고리를 찾아 내고, 그 카테고리 내의 상품들과 상품류 구분/구분표 DB(720-1) 상의 상품과 대조시키거나, 그 상품류 구분/구분표 DB(720-1)를 출원인 등에게 제시한다.
셋째, 출원인이 지정 상품을 선택하고 확인하는 단계이다.
결과 출력 단계(300-4)
유사성 판단의 표현
상표의 유사성은 상품의 유사성과 밀접한 관계를 가지므로, 상표와 지정 상품이 있는 경우 다음과 같은 과정으로 유사성 판단 과정을 진행한다. 문제시되는 양 상표가 오인 혼동의 가능성이 있기 위해서는 상표가 동일 유사하고, 상품이 동일 유사하여야 한다. 그러므로, 유사성 판단에 대한 판단의 자료 구조 또는 그 자료 구조가 드러나는 방식 또는 그 자료 구조를 창출하기 위한 유사성 판단의 처리 및 그 처리의 결과를 표현하는 1, 2, 3 또는 N차원 매트릭스(matrix, 행렬)를 생각할 수 있다.
1차원 매트릭스
1차원 매트릭스란 상표 또는 상품 중 어느 하나만의 유사성 여부만을 판단하는 것을 말한다. 즉, 문제시되는 상표나 상품이 있는 경우, 이 상표나 상품과 가장 유사한 상표나 상품부터 유사성이 떨어지는 상표나 상품을 논리적 차원에서 1열로 배열할 수 있다. 각각의 배열을 구성하는 요소에는 유사성에 대한 근거 자료가 결합되 어 있을 수 있다.
근거 자료에는 필수적으로 적용되는 유사성 판단 규칙, 규칙에 대한 예외의 적용 여부 및 그 예외와 관련된 판례 등의 자료, 각종 통계값 기타 유사성에 대한 신뢰도를 높일 수 있는 각종 부가 자료가 결합되어 있을 수 있다. 또한, 이 근거 자료에 대한 사용자의 출력 요청이 있는 경우, 이 근거 자료를 리포트 형식으로 사용자에게 별도로 출력해 줄 수 있다.
2차원 매트릭스
2차원 매트릭스는 상표와 상품의 유사성을 동시에 파악하는 전체적인 유사성 여부를 판단하는 것을 말한다. 맨 좌측 맨 위에는 문제시되는 특정 상표와 가장 유사한 상표 및 그 지정 상품과 가장 유사한 지정 상품이, 맨 우측 맨 밑에는 그 반대가 배열되어 있을 수 있다.(그 사이에는 각 축의 속성에 따라 유사성이 큰 것부터 작은 것으로 배열이 나올 수 있다.) 이 각각의 배열을 구성하는 요소에는 유사성 판단에 대한 근거 자료가 결합되어 있을 수 있다.
3차원 매트릭스
3차원 매트릭스는 상품과 지정 서비스업의 견련성 또는 관계성이 문제시될 때 사용될 수 있다. 즉, 특정한 지정 상품이 다른 상품과의 유사성의 문제를 포함하여, 특정한 지정 서비스업과의 밀접한 견련성을 가지는 경우 그 지정 서비스업과의 유사성 여부도 함께 고려될 필요가 있다. 그러므로, 높이 방향의 개념 축이 들어간 3차원적인 유사성 파악이 필요하게 된다.
n차원 매트릭스
상품 분류 기준(서비스업 분류 기준)이 다른 것을 사용하거나, 상표나 상품 유사성 판단 규칙(200-2)의 특정한 일부만을 적용하거나, 규칙의 일부 또는 전부에서 각 규칙의 가중치를 변경하면서 유사성을 판단하는 경우에는 3차원 이상의 매트릭스가 필요하게 된다. 다만, 이 경우에도 논리적인 처리 방법은 상기와 동일하다.
종합적 판단 표현
상기의 각 차원 매트릭스 표현에서 상표와 상품에 대한 유사성의 종합적 판단 결과를 유사한 정도의 순서로 종합적으로 표현 가능하다. 이 종합적 표현에는 유사함에 대한 수치적(80% 유사 등) 또는 단계적 표현(동일, 아주 유사, 상당히 유사 등)이 있을 수 있으며, 각 표현에 출원인 등이 클릭 등의 작용을 하면 그 판단의 근거 자료를 출력해 줄 수 있다. 또한, 비교 대상의 상대방 상표에 대한 정보도 그 상대방 상표를 표시하는 일체의 표현 수단(그 상표 이미지 자체, 그 상표에 대한 고유 번호(출원번호, 일련번호, 등록번호 등), 기타 그 상표와 1:1 대응하는 임의의 수단)에 클릭 등의 작용을 하는 경우 그 상표에 대한 일체의 정보를 DB로부터 추출하여 출력해 줄 수 있다.
보고서 작성 시스템(300-5)
유사성 판단 결과의 보고서 작성 시스템은 유사성 판단 결과의 출력을 어떻게 표현해 주는 것과 관련된 일체의 시스템이다. 지정 상품이 1개이면 상기와 같이 표현해 주면 되고, 2개 이상의 지정 상품이 선택된 경우 다음과 같은 방법으로 결과를 출력해 줄 수 있다.
첫째, 유사성에 대한 종합적 판단 결과 유사성이 낮은 것부터 차례로 출력해 줄 수 있다.
둘째, 유사성 여부 판단의 근거에 대한 결과를 사용자의 요구 또는 디폴트로 출력해 줄 수 있다. 유사성 판단 엔진은 각 유사성 판단 규칙의 적용 과정에서 그 규칙이 입력되는 상표 및 상품에 얼마나 잘 적용되는가에 대한 정보를 사용자에게 정리하여 제시해 줄 수 있다.
셋째, 유사성이 일정 정도 이상 인정되는 기존 상표가 있는 경우 이에 대한 정보를 사용자에게 제시해 줄 수 있다. 이를 위하여 1) 출원번호, 등록번호 등 임의의 고유 식별자를 활용하여 실시간으로 특허청의 DB에 문의하는 방식으로 진행할 수 있거나, 2) 기존 상표에 대한 정보가 상표 DB 등에 있는 경우 이로부터 정보를 추출하여 제공할 수 있다. 2)번의 경우 상표 DB의 내용과 특허청의 내용이 다를 수 있으므로, 특허청 DB에 문의하여 확인 후 사용자에게 정보를 제공해 줄 수도 있다.
상표 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)
개념과 필요성
특정한 상표 등록 출원에 대하여 등록 요건의 충족 여부를 컴퓨터 기술로 자동 또는 반자동으로 심사하여 등록 가능성에 대한 판단 및 그 판단에 대한 근거 정보를 제공해 주는 시스템을 상표 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)이라 한다.
대한민국 특허청에서 상표 등록 출원 대비 상표 등록율이 약 30%에 불과하며(1999년 통계), 약 70%의 상표 등록 출원 중 상당한 출원이 등록 요건을 충족시키지 못한 상태에서 출원되고 있는 실정이다.
상표 등록 요건의 판단은 고도의 법률적 판단이며, 판단자의 주관을 배제할 수 없 다. 다만, 본 발명은 그들의 판단에 대한 근거 자료 내지 반박 근거 자료를 제공해 줄 수 있을 뿐만 아니라, 법률 일반에 대한 전문 지식이 부족한 사용자들 수준에서 검색의 편리성을 도와주며, 등록 여부가 아닌 등록 가능성에 대한 1차적 또는2차적 판단을 해 주어 시간과 비용을 절약할 수 있게 해 준다.
상표 등록 요건은 각국의 법제마다 다르다. 다만, 본 발명에서는 한국과 일본의 상표법을 기준으로 기술하되, 각국이 다른 법제를 가지고 있다고 하더라도 본질적으로 등록 요건의 일부를 구성하는 상표와 지정 상품의 유사판단은 필수적으로 포함하는 것으로 하여 기술한다. 즉, 각국의 상표법은 아래에서 기술하는 상표 등록 요건 중 일부 또는 전부를 포함하고 있으며, 각국의 법제하에서는 다음 중 일부 또는 전부가 상표의 등록 가능성 판단에 사용될 수 있다.
상표 등록 가능성 판단 프로세서(400/1-1)
도 5와 도 11을 중심으로 유사 판단/등록 가능성 판단 과정을 설명하면 간단히 다음과 같다.
첫째, 상표/상품의 입력(2-2)과정과 상표/상품의 가공(2-3)이 있다. 이에 상표 유사성 판단(5-1), 상품 유사성 판단(5-2)과 그 판단 결과를 보고서로 작성(5-3)한다.
*둘째, 첫째 과정과는 독립적으로 등록 가능성 판단(5-4)과정을 수행하고, 등록 가능성 판단 보고서를 작성(5-5)할 수도 있다.
셋째, 보고서가 출력(5-6)되고, 이 보고서를 전송하고, 그 전송 받은 자로부터의 출원 의사를 수신(5-7)하면 온라인 전자 출원 과정(5-8)/(530)이 진행될 수 있다.
도 11은 등록 가능성 판단 프로세서에 대한 개념 흐름도이다.
첫째, 상표/지정 상품의 입력(2-2)하고, 상표/상품에 대한 가공(2-3)이 있다.
둘째, 첫 번째 등록 요건에 대한 세부 등록 가능성 판단 엔진(11-1)에 상표/상품이 입력되고, 판단 엔진은 첫 번째 등록 요건에 대한 세부 등록 가능성 판단 규칙 DB (11-3) 및 첫 번째 등록 요건에 대한 세부 등록 가능성 판단 자료 DB(11-2)을 활용하여 첫 번째 등록 요건에 의한 등록 가능성 여부 판단 (11-4)하고, 판단 근거 보고서 작성(11-5)한다.
둘째, 2번째 부터 최종 등록 요건에 대한 상기의 첫 번째 판단 과정 수행(11-6)한다.
셋째, 각 등록 요건별 세부 등록 가능성 판단 엔진에나 나온 결과 종합(11-7)하여, 등록 가능성 여부 종합적 판단(11-8)하고, 판단 근거 보고서 작성(11-9)하며, 이 결과를 출력(11-10)한다.
이하, 상술한다.
구성
도 13을 참고하여 설명하면 다음과 같다.
등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)은 크게 등록 가능성 판단 엔진(400-1), 등록 가능성 판단 DB(400-2)(세부 등록 가능성 판단 규칙 DB(400-2]a~400-2]n)) 및 세부 등록 가능성 판단 자료 DB(400-2a~400-2n)) 및 보고 시스템으로 구성되어 있다. 상표의 등록 요건은 복수 개 있으므로(상표법은 광의로는 거절 이유가 아니어야 하며, 협의로는 상표법 제 6조, 제7조, 제8조의 요건들) 그 각 요건들을 판단하는 세부 엔진들도 복수 개 있어야 한다.
이 시스템은 물론, 상표/상품의 입력 과정(2-1), 상표/상품의 입력(2-2), 상표/상품의 가공(2-2)을 포함하여야 하며, 상표 DB(700), 판단 결과 출력 시스템(300-4), 보고서 작성 시스템(300-5)가 있으며, 온라인 전자 출원 시스템(300-6)이 결합할 수 있다.
외부의 제 3자가 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)에 접근할 수 있는데 이때, 외부와 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)은 1) 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)이 존재하는 서버, 2) 적어도 1개 이상의 사용자(출원인, 고객, 회원 등) 단말기, 3) 이들을 연결하는 네트워크(1000) 시스템으로 구성되어 있다.
등록 가능성 판단 엔진(400-1)
각국의 상표법 상의 상표의 등록 요건을 판단하는 엔진을 등록 가능성 판단 엔진(400-1)이라 한다. 이 엔진은 각 세부적인 등록 요건을 판단하는 세부 등록 가능성 판단 엔진(400-1a~400-1n) 및 이 세부 등록 가능성 판단 엔진(400-1a~400-1n)에서 나온 결과를 종합하여 처리하는 엔진으로 구성되어 있다.
필터링과 DB
필터링(filtering)이란 특정한 상표를 일정한 속성을 가지는 DB 검색을 통하여 원하는 조건을 만족하거나, 만족하지 않는 것을 추출, 제거하는 것을 말한다. 그리고, 필터링을 수행하기 위해서는 반드시 자료 DB가 필수적으로 필요하다. 상표와 지정 상품을 각 등록 요건(실제는 등록 불가 요건임)을 판단하는 엔진에 입력하 여, 그 요건에 해당하는지 여부를 판단하는 방식으로 진행된다.
가령 상표 등록 요건의 일례로 상표가 현저한 지리적 명칭만으로 구성되지 않을 것이 요구된다고 하자. 이때 주어진 상표가 이 요건에 해당되는지 여부를 알기 위해서는 현저한 지리적 명칭을 담은 DB가 필요하며, 상표가 현저한 지리적 명칭에 해당하는지를 판단하는 엔진이 필요하게 된다. 또한, 이 판단의 결과를 출력해 주는 것이 보고 시스템이다.
작동 프로세서
등록 가능성 판단 엔진(400-1)의 작동 방식은 다음과 같다.
첫째, 상표 및 지정 상품을 입력 받는 단계이다. 이때, 입력 이전에 상표의 가공(2-3) 과정을 거칠 수 있다.
둘째, 각 세부 등록 가능성 판단 엔진(400-1a~400-1n)에서 등록 가능성을 판단한다. 이때 세부 등록 가능성 판단 규칙 DB(400-2]a~400-2]n)) 및 그 규칙의 적용을 위한 세부 등록 가능성 판단 자료 DB(400-2a~400-2n)를 참조하여 판단한다. 가능성의 판단을 수치화 할 수 있다. 관용 표장을 예로 들어 설명하면 다음과 같다.
*이 세부 등록 가능성 판단 엔진(400-1a~400-1n)의 이름을 [관용표장 규정 적용 여부 판단 엔진]이라 붙일 수 있다. 규칙 DB를 구성하는 규칙의 한 예는 [상표(홍옥)가 상품 DB에서 지정 상품(사과)이 속하는 분류의 하부 구성 요소일 때는 관용 표장이다.]가 될 수 있다. 세부 등록 가능성 판단 자료 DB(400-2a~400-2n)는 상품 DB 가 된다. 이 경우 특정한 세부 등록 가능성 판단 엔진(400-1a~400-1n)의 적용 결과를 수치화할 수 있다.
셋째, 각 세부 등록 가능성 판단 엔진(400-1a~400-1n)에서 나온 결과를 종합하여 등록 가능성 유무를 판단한다. 등록 가능성은 각 세부 등록 가능성 판단 기준 중 어느 한 기준에라도 해당된다면 등록 가능성은 부인되는 것이 원칙이므로, 이를 반영하여 각 판단 결과에 가중치를 부여할 수 있다.
넷째, 판단 결과를 출력한다. 출력 시 종합적인 판단 이외에도 각 세부 요건별 판단 및 그 판단의 근거에 대한 보고서를 출원인 등에게 제공해 줄 수 있다.
특수한 경우
선행 상표가 문제 시 되는 경우 조건부 등록 가능성에 대한 판단을 해 줄 수 있다.
예를 들면, 1) 선등록 상표라도 그 선등록 상표가 무효심판 또는 취소 심판에 계류 중임에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 이 경우 심판이나 소송의 결과에 따라 법규의 적용 결과가 달라질 수 있음에 대한 보고서를 합성하여 출원인 등에게 출력해 줄 수 있다.
2) 소멸한 지 1년이 되지 않았지만 일정한 기간 안에 소멸이 예상되거나, 기타 소멸 상표에 적용되는 법규가 출원인 등의 상표와의 관계에서 어떻게 작용하는지에 대한 보고서를 합성하여 출력해 줄 수 있다.
3)선출원 상표가 문제되는 경우, 상표법 상에는 소멸된 출원은 후원을 배제하는 효과가 없으므로, 출원인 등에게 그 선출원에 대한 법적 지위, 효과 또는 차후에 발생되는 가능성에 대한 시나리오별로 보고서를 합성하여 출력해 줄 수 있다.
등록 가능성 판단 DB(400-2)
기본 등록 가능성 판단 DB(400-2)
등록 가능성 판단 DB(400-2)는 다음과 같은 요소를 포함할 수 있다.
첫째, 각 세부 등록 가능성 판단 엔진(400-1a~400-1n)을 위한 세부 등록 가능성 판단 자료 DB(400-2a~400-2n)이다. 자료 DB에는 심사 기준에 대응되는 세부 정보를 담은 내용 또는 기타 상표 심사, 심판, 소송 실무에서 축적된 각종 지식이 자료의 한 구성 요소가 된다. 예를 들면, 심사 기준에 [현저한 지리적 명칭의 범위]에 대해 나온 경우, 그 범위에 해당하는 지리적 명칭을 구성 요소로 하는 DB가 세부 등록 가능성 판단 DB(400-2)의 예가 된다.
둘째, 각 세부 등록 가능성 판단 규칙 DB(400-2]a~400-2]n))이다. 이 판단 규칙은 상표 유사성 판단 규칙(100-2)처럼 각 세부 등록 요건별로 그 적용 여부를 판단하는 규칙으로 구성되어 있다. 가령, 현저한 지리적 명칭의 경우, 규칙의 한 예로 1) 각국의 심사 기준 상에 나오는 항목에 해당하는 가의 여부를 판단하는 규칙, 2) 지리적 명칭의 약어에 해당하는가의 여부를 판단하는 규칙, 3) 외국의 현저한 지리적 명칭의 경우 이를 표현하는 한국어가 다수 있을 수 있으므로, 표준화된 명칭과 일정한 수준의 유사성 범위 내에 있는 경우(예를 들면 파리-빠리, 파리스) 여부를 판단하는 규칙 등이 있을 수 있다.
확장
학습
인공 지능 이론에서 중요하게 취급되는 학습 메커니즘을 각DB를 갱신하고, 등록가 능성의 판단을 좀더 정밀화시키는데 사용될 수 있다. 출원 심사, 심판, 소송 등에서 등록 여부에 대한 판단이 있는 경우, 그 자료들을 각 등록 요건별로 학습시킬 수 있다. 이를 위해서 인공 지능을 활용한 학습 루틴이 존재하며, 입력된 자료를 바탕으로 하여 DB 갱신과 아울러 각 등록 요건 판단 메커니즘을 더 정밀화한다. 이 과정이 축적되면 등록 요건 판단 메커니즘은 더욱더 충실해 진다.
보고 시스템
보고 시스템의 구성은 유사성 판단 시스템(300/1-1)과 개념적으로 동일하다. 다만, 등록 가능성 판단 요소가 복수 개 있으므로, 그 각각의 요건에 대한 판단 결과를 요건별로 보고하는 것과, 이들을 종합하여 보고하는 체계로 나뉘어 표현될 수도 있다.
상표 등록 요건 별 판단 방법
상표 등록 요건은 일반적 등록 요건과 구체적 등록 요건으로 양별해서 파악할 수 있다. 일반적 등록 요건은 통상 타 상표와의 관계성과는 별도로 그 특정한 대상 상표 자체 또는 그 상표의 지정 상품과의 관계성만을 고려하여 등록 요건을 판단한다. 구체적 등록 요건은 주로 타 상표(그 상표의 지정 상품과의 관계를 고려할 수도 있다.)와의 관계성 하에서 구체적으로 비교 판단하여 등록 여부를 결정하는 요건이다.
보통명칭과 관용명칭
보통명칭
보통명칭인지의 여부는 다음과 같이 판단한다.
등록 가능성 판단 엔진(400-1)에 입력되는 상표(가공된 상표, 절단된 상표를 포함한다. 유사 여부 판단, 등록 가능성 판단, 침해 여부 판단 등 상표 관련 판단 과정에서 판단 엔진에 입력되는 상표는 본 의미로 사용된다.)의 일부 또는 전부가 지정 상품명칭과 동일한 경우에는 보통명칭으로 출력한다. 영어 등의 일부 외국어로 번역된 것과 동일한 경우에도 보통 명칭으로 판단할 수 있으며, 지정 상품명칭의 상위 카테고리와 동일한 경우에도 마찬가지이다. 보통 명칭의 여부는 주어진 상표를 한영사전 또는 영한사전을 조회하여 상표가 지정 상품의 다른 언어 표현과 동일하면 보통 명칭이 된다.
관용표장
관용표장의 여부를 판단하기 위해서는 다음과 같은 과정을 거쳐서 관용표장을 위한 DB를 구축한다. 첫째, 상표명의 파쇄이다. 등록된 상표명 또는 출원중인 상표명 기타 사용되고 있는 상표명을 각 지정상품, 사용 상품별 또는 지정상품이 속하는 상품군, 사용상품이 속하는 상품군별로 그룹핑한 것을 기준으로 상표들을 파쇄하여 할당한다. 상표명을 음절, 어절, 단어, 기타 지정된 단위로 파쇄하여 각 지정상품, 사용 상품별 또는 지정상품이 속하는 상품군, 사용상품이 속하는 상품군별로 그 파쇄된 음절, 어절, 단어, 기타 지정된 단위 명칭을 각 범주에 할당하면, 각 범주에 음절군이 대응된다. 이때, 각 범주에서 압도적으로 다수 포함되어 있는 음절, 어절, 단어, 기타 지정된 단위의 명칭 등은 관용표장이 될 가능성이 높다. 이들이 관용표장DB를 구성한다.
NICE 분류/상품 사전/사전 DB(720-2)/HS 코드/코드 DB(720-3)와 보통명칭 관용 명 칭
NICE 분류 및 HS 코드/코드 DB(720-3)에는 상품들이 대응되어 있는데, 이 NICE 분류나 HS코드는 전세계적으로 표준화되어 있다. 그러므로, 각국어로 표현된 NICE 분류나 HS코드를 활용하면 상품 명칭의 대응 외국어 표현을 얻을 수 있다. 이 경우 외국어로 된 보통 명칭을 찾을 수 있다. 사과를 지정 상품으로 하는 [Apple]이라는 상표를 보통명칭임을 파악해 내는 과정은 그 특정한 지정 상품에 해당하는 다른 언어 체계로 된 지정 상품 DB(NICE 분류 DB)를 조회하는 방식으로 할 수 있다.
NICE분류나 구 상품분류표보다 더 상세한 상품분류표가 있는 경우 이를 통해서 보통명칭과 관용명칭을 찾아 낼 수 있다. 더 상세한 분류의 예로 HS 코드/코드 DB(720-3)집, 상품 정보지(물가정보 등), 상품 사전/사전 DB(720-2), 국내 또는 국외의 상품 분류집이 있을 수 있다. 또한, 국제적으로 이용되고 있는 분류코드체계로서는 HS(Harmonized System, 통일상품분류체계), SITC(Standard International Trade Classification, 국제표준무역분류), UNCCS(United Nations Common Coding System, UN 일용분류시스템), UN/SPSC(UN/Standard Products and Services Classification, UN 표준상품서비스분류), NICE(상품 서비스 국제분류표), SKTC(Standard Korean Trade Classification, 한국표준무역분류)등이 있으며, 식별코드체계로서는 EAN/UCC(European Article Number/Uniform Code Council), UPC(Universal Product Code)등이 있다. 이들을 통합하여 목적을 달성할 수 있다. 그리고, 이들 분류 체계 상에서 비교 대상이 되는 상품이 있는 경우, 그 상품 사이의 거리를 평가하는 방법을 통하여 상품의 유사 여부도 확인할 수 있다.
또한, NICE분류 등보다 훨씬 더 상세하게 상품을 분류하고 있는 상품학 사전이나 상품 정보 DB를 활용할 수 있다. 상품 정보 DB의 한 예로서는 각종 상품들에 대한 가격 등이 나와 있는 [물가 정보지], [직업 분류표], 통계청이 활용하고 있는 각종 소비자 물가 조사 위한 상품 세목, 기타 상품 분류표/분류표 DB(720-7) 등이 그 예가 될 수 있다.
기술적 표장
기술적 표장(descriptive mark) 인지 여부는 다음과 같은 DB를 통하여 필터링 한다.
첫째, 절대적 성질 표시 표장인지 여부는 성질 표시에 대한 각종 사전 DB을 활용한다. 각종 언어로 된 사전에서 형용사와 동사를 그대로, 음역하는 경우(세제에 [리졸브] 등), 어미 변화 또는 용언의 변화된 형태(이들을 [활용형]이라 한다.)로 나타나는 것은 성질 표시 표장일 가능성이 높다. 기술적 표장 여부의 판단을 위해 다음과 같은 것들이 필요하다.
통상 기술적 표장에는 형용사나 동사 그 자체나 그들을 변형한 모습으로 자주 사용되고 있다. 영어 등의 인도 유럽 어족의 경우에는 형용사나 동사 그 자체 또는 그들의 통상적인 변형(수동형, 최상급 형 등)이 압도적이며, 한국어와 같은 언어 계통은 영어와 같은 굴절어 계통과는 달리 심한 변형을 거친다. 그러므로, 동사와 형용사를 판단하기 위해서는 어느 나라의 언어인가에 대한 판단과, 그 언어의 특징에 부합하여 변형된 언어 처리를 위한 엔진이 존재하여야 한다. 이는 특히, 한국어의 경우 더욱 그러하다.
첫째, 한국어 및 외국어의 형용사나 동사에 대한 DB이다. 이 DB에는 1) 국어 사전의 전부 또는 사용빈도가 일정 이상 되는 형용사, 동사 및 이들의 활용형이 있을 수 있다. 2) 외국어 사전의 경우에는 그 외국어의 국내에서의 인지 정도에 따라서 다른 기준이 적용될 수 있다. 영어 등의 친숙한 언어의 경우에는 초등, 중학, 고교 또는 대학 수준의 어휘(초중고교에 대해서는 교육부 지정 필수 어휘가 정해져 있다. 이를 사용할 수도 있으며, 임의 지정도 가능하다.)에 대해서만 상기의 국어 사전에서처럼 적용할 수 있다.(물론, 전부에 대해서도 적용할 수 있다.)
둘째, 분야별 전문어 DB이다. 전문 분야는 상품류 단위 또는 그 하부에 있는 상품군 단위를 기준으로 전문어 사전을 구축할 수 있다. 즉, 기술 용어 사전 등에서 그 분야별 분류 체계가 있고, 그 체계를 상품류 구분/구분표 DB(720-1)와 매칭시켜서 활용할 수 있다. 이 경우 상호별 전화번호부를 분석, 통계 처리하여 식별력 없는 부분을 추출해 내듯이 각 분야별 전문어를 유사한 방식으로 처리하여 그 전문 분야와 관계하는 지정 상품에 대해서만 식별력이 없는 부분을 찾아 낼 수 있다. 제약 분야에서 [pharma] 등이 한 예가 될 수 있다.
셋째, 지정 상품별 성질 표시 표장인지 여부는 시소러스 사전 DB를 활용할 수 있다. 시소러스 사전은 하나의 표제어에 대하여 동의어, 유사어, 관련어 및 관련 표현을 묶어 놓은 사전을 말한다.
넷째, 기술적 표장임을 이유로 거절된 상표 DB(710-3)를 활용할 수 있다. 기술적 표장이란 특정한 상품의 성질이나 형상을 표현하는 것이 많으므로 특정한 상품이 그 성질이나 특성을 가지면 기술적 표장이며, 그 성질이나 특성을 가지지 않으면 품질오인 또는 수요자를 기만할 염려가 있는 상표가 될 가능성이 높기 때문이다. 이 DB는 국내 또는 국외의 심사기준의 예시, 심사 참고 자료, 심사, 심판 또는 법원 등에서 판단된 자료 등이 될 수 있다.
다섯째, 각국의 상표법의 기술적 표장의 구성 요소별로 DB를 구성할 수 있다. 산지는 지리적 명칭과 밀접한 관계가 있으며, 품질이나 효능은 통상 형용사나 동사 자체 또는 활용형으로 표현되며, 원재료는 상품학에서 재료 관련 DB로부터 획득할 수 있으며, 수량, 가격 등은 숫자 또는 숫자의 대응 표현으로 구성되며, 시기를 표현하는 어휘는 한정되어 있으므로 시간 관련 DB로 처리할 수 있다. 생산방법, 가공방법, 사용방법은 동사, 동사의 활용형 또는 전문적 기술 분야의 경우에는 전문어 사전 DB를 활용하여 필터링 할 수 있다.
현저한 지리적 명칭
가령 상표 등록 요건 중에서 현저한 지리적 명칭, 지도 또는 그 약어만으로 구성된 상표가 아님이 상표 등록 요건 중의 하나라고 하자. 그러면, 첫째, 법률 또는 심사 지침에서 규정하고 있는 현저한 지리적 명칭에 해당하는 지리적 명칭의 범위에 해당하는 현저한 지리적 명칭 DB가 있어야 한다. 이 현저한 지리적 명칭 DB는 그 지리적 명칭의 현저한 약어가 있을 경우 그 약어를 병렬적으로 포함하고 있어야 한다. (지도 등에 대한 것은 그림 또는 도형의 문제이고, 텍스트의 문제가 아니므로 이는 도형편에서 다룬다.) 지리적 명칭에 대한 총체적인 정보는 지도 DB, 우편번호부 DB, 행정 구역 체제 DB 또는 관광지 DB에서 추출할 수 있고, 법률 또는 심사 지침에 나오는 기준으로 이 DB를 필터링 하면 현저한 지리적 명칭 DB를 생성할 수 있다. 물론, 사람의 수작업이 필요할 수도 있다.
흔한 성, 명칭
흔한 성, 명칭 등은 세계 각국의 성씨 사전을 활용할 수 있다. 이 요건이 각국 단위로 적용될 때는 각국의 성씨 사전 또는 전화번호부 DB을 활용하여 판단한다. 외국 성씨도 판단의 대상으로 포함하는 경우는 그 성씨가 그 나라에서 얼마나 많이 있는가에 대한 정보 DB를 활용하면 된다. 이 정보 DB는 각국의 관청 등에 등록한 외국인, 비자 발급 기록, 관광인명부 등 외국인의 성씨에 대한 정보를 활용할 수 있는 자료를 기반으로 형성된 DB를 이용하여 판단할 수 있다.
기타 등록 요건
공서양속 위반
공서양속에 반하는 가의 여부는 심사 실무 또는 속어 비어 사전 DB 등을 활용할 수도 있다.
국기 등
대한민국 상표법 제7조 제1항 제1호,2호,3호 및 제 외국의 동일 취지의 규정에 대해서도 각 규정 별 세부 등록 가능성 판단 엔진(400-1a~400-1n) 및/또는 그 DB를 구축할 수 있다. 예를 들면 저명한 국제 기관의 경우 각국 특허청에의 심사 기준 등에서 구체적으로 예시하고 있는 경우가 많으며, 이와는 별도로 UN 등에 등록되어 있는 국제 기구 중 일정 가입국수 또는 일정 회원 수 이상의 것들 만에 대한 DB을 구축할 수 있다. 공익 단체의 경우에도 마찬가지이다.
저명 상표 DB
*국내 또는 국외의 저명 상표에 대한 DB(이하 저명 상표 DB라 한다.)를 구축할 수 있다. 저명 상표는 각국의 특허청 또는 관세청에서 발간한 자료를 통해 DB화 할 수 있다.
기타
그 외에도 각 등록 요건에 맞는 DB를 형성할 수 있으며, 이들 각종 DB는 실제 심사, 심판, 소송 과정에서 역사적으로 축적된 판단 사례 및 실제 심사를 위한 지침 등을 입력함으로써 만들어 질 수 있다. 또한, 이는 실시간 또는 일정한 기간 단위로 갱신될 수 있다.
또한, 각 세부 등록 가능성 판단 엔진(400-1a~400-1n)은 법규의 각 조항과 대응될 수 있으며, 판단의 결과를 법규의 각 조항과 관계하여 저장할 수 있다.
선등록 상표 등과 유사한 상표 DB
선등록 상표, 소멸한 지 1년 이내의 상표와 유사한 상표, 선출원 상표(이들을 [선행 상표]라는 말로 통칭한다.)와 동일 유사한 상표에 대해서도 DB로 구축할 수 있다. 이 DB의 속성은 자료의 추가와 삭제가 빈번하게 발생한다는데 있다.
선행 상표 DB는 특허청에서 발행한 상표 관련 공보 등을 원천으로 하여 가공하는 방식으로 만든다. 특허청에서는 상표에 대한 각종 공고가 있으며, 이는 온라인 또는 오프라인(CD-ROM 등)으로 전자적(디지털 방식) 또는 인쇄 방식으로 발생하며, 이를 취합, 추출, 또는 입력의 방식으로 선행 상표 DB를 갱신할 수 있다. 이 갱신된 자료를 본 발명 사상의 실시에 관련된 자 또는 시스템에게 전송해 줄 수 있으며, 전송 받은 자의 컴퓨터는 자신의 DB를 갱신할 수 있다.
외국 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)
한국 상표가 특정한 외국, 가령 일본에 등록 가능한 지를 알아 보는 시스템이다. 이 시스템의 본질적 구성은 한국 상표의 한국에의 등록 가능성을 알아보는 시스템과 각 국가별 등록 요건의 차이에 기인한 세부적인 구성의 차이만을 제외한다면 대동 유사하다. 이는 다음과 같은 프로세서를 거친다.
첫째, 상표와 상품 및 등록 가능성을 알아보려는 국가를 선택한다. 본 시스템은 국가를 인식하고, 그 국가에 대한 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)이 내부에 있는 경우 그 내부의 시스템에 문의할 수 있다. 그렇지 않은 경우, 본 시스템과 연동 가능한 그 외국 또는 기타의 위치에 존재하는 그 국가에서의 등록 가능성을 판단해 줄 수 있는 시스템에 상표와 지정 상품에 대한 정보를 전송한다. 이때, 지정 상품에 대한 통일된 코드(NICE분류에 의할 경우 그 분류 코드)가 있는 경우에는 코드만을 제공해 줄 수 있고, 지정 상품의 동일성이 유지되지 않는 경우에는 최근접 지정 상품을 지정 상품으로 하여 그 상품에 대하여 등록 가능성을 판단할 수 있다. 이때, 그 국가의 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)이 문의하기 위해서 상표의 가공(2-3) 절차를 밟을 수도 있다.
둘째, 그 국가를 기준으로 하는 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)에 등록 가능성을 문의한다. 그 국가를 기준으로 하는 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)이 모든 등록 요건이 아니라 일부 제한된 등록 요건 만을 검토하여 주는 경우도 있다. 가령 예를 들면, 일본의 한 사이트(가령 일본 특허청)에서 상표의 유사 검색만 해주는 경우가 있을 수 있으며, 이 경우에는 등록 가능성 전체에 대한 판단보다는 유사 판단만으로 해 줄 수도 있다. 이를 위해서 그 시스템에 입력 가능할 수 있도록 상표를 가공(일본어로 번역, 음역 등을 할 것이다.)하는 과정이 전제될 수 있다. 이때, 세부 등록 요건 중 그 국가와 한국이 동일한 요건을 가지고 있는 경우, 등록 요건 중 공통되는 일부에 대해서는 한국의 기준 하에서 판단할 수도 있다. 이는 특히 그 나라에서 한국에 있는 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)이 제공해 주는 등록 요건 판단을 제공해 주지 않을 경우에 특히 유용할 수 있다.
셋째, 그 등록 가능성의 결과를 출력하고, 선택적으로 근거 자료를 그대로 또는 한국어로 번역하여 출력한다. 내부의 시스템이 아닌 외부에서 등록 가능성에 대한 판단(유사 여부에 대한 판단을 포함한다.)을 한 경우는 그 정보를 본 시스템으로 전송 받아 이를 사용자에게 출력해 줄 수 있다.
이는 특히, 마드리드 의정서 하에서 상표의 국제 등록 시 지정국의 선택 과정에서 유용하게 쓰일 수 있다. 즉, 특정한 국가에서 등록 가능성에 대한 최소한의 정보가 있으면, 상표의 국제 출원(마드리드 의정서 하에서의 상표를 외국에 출원하는 것을 말한다.)과정의 일부(특히 출원서 작성 부분) 또는 전부를 온라인에서 처리하는 경우에 지정국의 선택 과정에서 적용될 수 있다.
도 5와 도 11을 중심으로 유사 판단/등록 가능성 판단 과정을 설명하면 다음과 같다.
첫째, 상표/상품의 입력(2-2)과정과 상표/상품의 가공(2-3)이 있다. 이에 상표 유사성 판단(5-1), 상품 유사성 판단(5-2)과 그 판단 결과를 보고서로 작성(5-3) 한다.
둘째, 첫째 과정과는 독립적으로 등록 가능성 판단(5-4)과정을 수행하고, 등록 가능성 판단 보고서를 작성(5-5)할 수도 있다.
셋째, 보고서가 출력(5-6)되고, 이 보고서를 전송하고, 그 전송 받은 자로부터의 출원 의사를 수신(5-7)하면 온라인 전자 출원 과정(5-8)/(530)이 진행될 수 있다.
도 11은 등록 가능성 판단 프로세서에 대한 개념 흐름도이다.
첫째, 상표/지정 상품의 입력(2-2)하고, 상표/상품에 대한 가공(2-3)이 있다.
둘째, 첫 번째 등록 요건에 대한 세부 등록 가능성 판단 엔진(11-1)에 상표/상품이 입력되고, 판단 엔진은 첫 번째 등록 요건에 대한 세부 등록 가능성 판단 규칙 DB (11-3) 및 첫 번째 등록 요건에 대한 세부 등록 가능성 판단 자료 DB(11-2)을 활용하여 첫 번째 등록 요건에 의한 등록 가능성 여부 판단 (11-4)하고, 판단 근거 보고서 작성(11-5)한다.
둘째, 2번째 부터 최종 등록 요건에 대한 상기의 첫 번째 판단 과정 수행(11-6)한다.
셋째, 각 등록 요건별 세부 등록 가능성 판단 엔진에나 나온 결과 종합(11-7)하여, 등록 가능성 여부 종합적 판단(11-8)하고, 판단 근거 보고서 작성(11-9)하며, 이 결과를 출력(11-10)한다.
출원 유도 시스템(500/1-1)
개념
국내외의 상표 사용자 또는 사용하려는 자에 대하여 상표 등록 출원을 유도할 수 있는 시스템을 출원 유도 시스템(500/1-1)이라 한다. 본 명세서에서는 결과적으로 발생할 수 있는 실제 출원 여부와는 무관하게 [출원인]이라는 명칭으로 본 발명 사상의 실시 시 그 적용 대상을 지칭한다.
본 유도 시스템은 예비 상표 등록 출원인을 발견하는 시스템(510), 그들에게 상표 등록 출원에 대한 보고서를 생성하고 발송하는 시스템(520), 그들이 상표 등록 출원을 하는 경우 네트워크(1000) 상에서 그 출원을 완결시켜 주는 시스템(530)으로 구성되어 있다. 도 6과 도7을 중심으로 간략히 단계별로 설명하면 다음과 같다.
첫째, 출원인 발견 엔진(540)에 출원 유도 자료 DB의 입력(7-1)되면, 출원인 추출 세부 엔진(541), 상표 추출 세부 엔진(542), 상품 추출 세부 엔진(543)이 작동하여, DB를 분석(6-6)하여 상표, 상품, 출원인을 찾아 낸다. 이 때, 확인 시스템(560)을 가동시켜 출원인의 동일성 기타 출원인과 관계된 각종 정보를 획득해 내며, 출원인 후보를 결정한다.(6-2)
둘째, 유사성 판단(5-1) 또는/및 등록 가능성 판단(5-2)하고, 보고서 작성 시스템(300-5)을 가동하여 보고서를 작성하고, 이를 출원인에게 전달한다. 이는 세부적으로 보고서 합성(5-3/5-5), 보고서 출력(5-6), 보고서 전송과 수신(5-7) 과정으로 되어 있다.
셋째, 출원인의 출원 결정(6-6)이 있으면 상표/상품을 확정(6-1)하고, 결제 등의 과금 과정(6-2)이 진행되면, 특허청으로 전자 출원과정(6-3) 또는 온라인/오프라인 출원 시스템(300-6)으로 보내어 출원하게 된다. 이때, 대리인 선임 등과 같은 부수적인 절차 과정(6-4) 및 CI/상표 제작 과정(6-5)이 결합될 수 있다.
이하, 상술한다.
상표 등록 출원인 발견 시스템(510)
개념과 필요성
상표 등록 출원인 발견 시스템(510)이란 상표 등록 출원을 할 가능성이 높은 자를 네트워크(1000) 기술과 DB 기술 등 IT 기반 기술을 활용하여 자동 또는 반자동으로 찾아 내는 목적에 봉사하는 시스템을 말한다.
IT 기반 기술을 활용하는 이유는 시간과 비용을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 자동화 수단을 필수적으로 포함하기 때문에 짧은 시간 안에 다수의 상표 등록 출원인을 발견할 수 있게 된다.
구성
상표 등록 출원인 발견 시스템(510)은 1) 출원인 발견 엔진(540), 2) 출원 유도 자료 DB(550)를 필수적으로 가지며, 선택적으로 3) 상표 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)이 부가될 수 있다.
출원인 발견 엔진(540)
출원인 발견 엔진(540)은 그 엔진에 입력되는 정보, 자료 등의 출원 유도 자료 DB(550)등에서 출원인의 후보가 되는 출원인, 출원될 상표, 지정 상품 등을 추출해 내는 역할을 하는 엔진을 말한다.
이때, 동일 또는 유사한 상표에 대하여 동일 유사한 지정 상품에 해당하는 출원인은 2 이상이 있을 수 있다. 이는 특히, 상호나 전화번호부를 출원 유도 자료 DB(550)로 하였을 경우 더욱 그러하다.
출원인 발견 엔진(540)은 1) 출원 유도 자료 DB(550)로부터 출원인 추출 세부 엔진(541), 2) 상표 추출 세부 엔진(542), 3) 상품 추출 세부 엔진(543)으로 구성되어 있다.
출원 유도 자료 DB(550)
출원 유도 자료 DB(550)는 DB화된 자료를 포함한 임의의 디지털 콘텐츠가 될 수 있으며, 바람직하게는 텍스트로 된 콘텐츠가 좋은 출원 유도 자료 DB(550)가 된다. 그러므로, 출원 유도 자료 DB(550)의 대표적인 예가 텍스트 콘텐츠 DB가 된다. 텍스트 콘텐츠 DB의 예로는 신문기사, 업종별 또는 상호별 전화번호부, 연감 등 본 발명에서 출원 유도 자료 DB(550)가 될 수 있는 것들의 대다수가 될 수 있다. 이 출원 유도 자료 DB(550)는 그 DB의 내용에 출원인이 될 출원 주체에 대한 정보, 이 출원인에 대한 접속점을 파악할 수 있는 정보, 출원될 상표가 될 표장에 대한 정보, 지정 상품이 될 상품이나 서비스업에 대한 정보 중 하나 또는 2 이상에 대한 정보를 담고 있거나, 직접 또는 간접적으로 파악할 수 있어야 한다.
출원 유도 자료 DB(550)는 정형적인 형식 하에 각종 하부 정보들이 공통된 틀을 가지는 정형 DB(730-3)와 구성 자료들이 분류 체계가 없거나 문장 형으로 존재하는 등의 정형적인 형식이 없는 무정형 DB(730-3)가 있다. 전자의 예로는 업종별 전화번호부, 사업자 등록 관련 각종 DB, 세무 관련 각종 DB, 각종 단체 또는 집단의 회원사 명부, 상가록 DB, 벼룩 시장 등의 생활 정보지 DB, 물가정보지, 상품 정보지, 유통 정보지, 각종 연감, 각종 총람, 어떤 업체들이 어떤 상품을 생산, 제조, 판매, 유통하는지에 대한 정보를 모아 놓은 DB, 업체를 각종 기준 하에서 디렉터리 방식 등으로 분류한 각종 DB(각종 검색 사이트의 기업 DB, 지역 포털들이 그 지역에 대한 각종 상품 또는 서비스의 공급자에 대한 정보를 모아 놓은 DB 등이 예가 될 수 있다.), 업체 정보 DB 등 국가, 공공 기관, 공익 단체, 공공성을 가지는 단체나 집단, 영리 또는 비영리 목적의 단체나 집단이 만든 DB, 상표 공개 공보 DB(710-6), 상표 등록 공보 DB(710-6) 등이 있을 수 있다.
후자의 예로는 신문, 잡지 등의 기사(article)나 전자 우편물(뉴스 레터 등이 그 한 예가 된다.), 광고물(전자 카탈로그 등이 그 한 예가 된다.), 웹사이트, 간판, 명함 등이 대표적인 예가 될 수 있다. 이들 중 오프라인 매체를 통하여 제공되는 것은 OCR 등의 입력 수단을 통하여 디지털화 시키거나, 오프라인 매체로 전달되는 정보를 보고 사람이 본 발명 사상에 적합한 정보만을 추출하여 DB에 입력하는 것을 전제로 한다.
이하, 정형 DB(730-3)의 대표적인 예로서 업종별 전화번호부 DB, 무정형 DB(730-3)의 대표적인 예로서 신문 기사DB를 실시예로 들면서 상술한다.
상호별 또는 업종별 전화번호부
출원 유도 자료 DB(550)의 한 예가 상호별 또는 업종별 전화번호부가 될 수 있다. 이들 전화번호부에서 알 수 있는 정보는 1) 상호나 명칭, 2) 업종 명칭 또는 업종의 성격, 3) 그 업종이 속하는 업종의 분류 체계 및 그 분류 체계하에서의 그 업종의 위치, 4) 전화번호, 주소, 홈페이지 또는 전자우편주소 중 하나 또는 그 이상이다.
이 정보 중 상호나 명칭은 서비스표의 대상이 될 수 있으며, 경우에 따라서는 그 업종과 관련된 상품이 있는 경우 상표의 대상도 될 수 있다. 이때, 상호나 명칭을 그대로 상표의 대상이 될 수도 있지만, 그 상호의 일부 또는 일정한 규칙에 의해 변형, 가공된 것이 상표의 대상이 될 수도 있다. 이는 특히, 상호에 그 업종의 명칭 또는 그 업종의 성격이 결합되어 있거나(현대 건설), 기타 식별력 없는 부분(㈜, 주식회사, 상회, 상사 등)이 결합되어 있는 경우 더욱 그러하다.
업종 명칭 또는 그 업종의 성격(건설업 등) 등은 직접 또는 간접적으로 지성 서비스업과 관련될 수 있다. 직접이란 그 업종 명칭 또는 그 업종의 성격을 나타내는 말이 상품/서비스업 분류표 등에 그대로 나와 있거나, 실질적으로 1:1의 대응성을 가지면서 존재하는 경우를, 간접이란 업종 명칭 또는 그 업종의 성격과 상품/서비스업 분류표와 1:1 대응관계는 약하나, 1:다수 또는 다수:1의 대응관계가 존재하는 경우를 말한다. 이러한 대응관계는 자동으로 처리될 수 있다.
또한, 이 대응성을 위해서 전화번호부 상의 업종 명칭 또는 그 업종의 성격과 상품/서비스업 분류표의 대응 관계를 설정해 놓은 DB를 활용할 수도 있다. 이 대응 관계를 설정해 놓은 DB는 전화번호부뿐만 아니라 사업자등록 DB, 세무 관련 DB 등과 같이 업종 명칭 또는 그 업종의 성격이 나와 있는 임의의 DB와의 관계에서도 만들어 질 수 있다.
좀 더 정확한 대응성을 확보하기 위하여 그 업종이 속하는 업종의 분류 체계 및 그 분류 체계하에서의 그 업종의 위치와 상품/서비스업 분류표를 대응시킬 수 있다. 이 경우, 이 과정을 자동으로 처리할 수도 있으며, 수동으로 대응 관계를 설정한 것을 DB화 할 수도 있다.
이때, 자동으로 처리하는 경우는 다음과 같이 할 수 있다.
첫째, 그 업종이 속하는 업종의 분류 체계 및 그 분류 체계하에서의 그 업종의 위치를 나타내는 명칭이 상표/서비스업의 명칭과 1:1 대응 관계가 있는 경우, 그 업종이 속하는 업종의 분류 체계 및 그 분류 체계하에서의 그 업종의 위치의 명칭을 그대로 대응시킨다.
둘째, 1:다수 또는 다수: 1의 대응관계가 있는 경우, 그 다수를 구성하는 하나하나에 대하여 1:1의 관계를 설정시킨다.
셋째, 표면적인 대응관계가 없는 경우에는 다음과 같이 한다. 1) 그 업종이 속하는 업종의 분류 체계 및 그 분류 체계하에서의 그 업종의 위치의 명칭의 상위 또는 하위에 있는 분류 체계 또는 위치의 명칭과 상기의 대응 관계를 검토한다. 2) 그 업종이 속하는 업종의 분류 체계 및 그 분류 체계하에서의 그 업종의 위치에 속하는 다수의 상호를 분석하여, 그 상호군들에서 공통되는 것(특히, 상호가 업종과 결합한 경우에 그 업종, 예를 들면, 현대 건설, 삼성 건설 등이 있는 업종인 경우 공통되는 [건설]한 예가 된다.)을 추출하여 대응 관계를 검토한다.
전화번호부 DB를 통한 출원 유도의 일례
도입
업종별 또는 상호별 전화번호를 입력 DB로 하였을 경우 1) 직접적으로 서비스표의 출원을 유도할 수 있으며, 2) 간접적으로는 상표의 출원을 유도할 수 있다. 통상 전화번호부 등에 있는 것은 서비스업자의 명칭이나 상호에 대한 정보이며, 이 명칭이나 상호는 주로 서비스표의 대상이 되는 경우가 많다. 하지만, 동일한 상호나 명 칭을 자신이 생산, 가공, 증명, 판매하는 상품에 사용할 목적으로 상표를 출원할 수도 있다. 여기서는 상품의 출원 유도를 중심으로 설명한다. 이는 그 상호 사용자가 어떠한 상품과 관계되어 있는가에 대한 정보를 모르는 경우와, 알 수 있는 경우에 대해서 크게 2가지의 경우가 있다.
지정 상품에 대한 정보를 모르는 경우
지정 상품에 대한 정보를 모르는 경우에는 다음과 같이 한다.
첫째, 상호 전체 또는 상호에서 식별력이 있는 요소를 추출한다. 이를 상표의 후보로 보아 이를 기준으로 동일 유사한 선출원, 선등록 상표를 찾아 낸다. 없는 경우에는 자신이 생산, 가공, 증명, 판매하는 상품에 대해 상호 또는 그 상호의 요부를 상표로 등록 가능함을 내용으로 하는 보고서를 출력해 보낼 수 있다. 즉, 동일 유사한 상표가 없기 때문에 어떠한 상품을 지정하더라도 등록될 수 있기 때문에 이러한 취지의 보고서를 출원인에게 전송한다.
둘째, 그 선출원 선등록 상표가 있는 경우, 이 선출원, 선등록 상표의 지정 상품을 상표 DB로부터 추출해 낸다. 이때, 출원인의 상품이 선출원, 선등록 상표의 지정 상품과 유사하지 않다면 등록 될 수도 있다는 취지의 보고서를 출력하여 출원인에게 전송한다. 이때 경쟁사 DB(746-2)를 활용할 수도 있다.
지정 상품에 대한 정보를 알 수 있는 경우
출원인이 어떤 상품을 생산, 가공, 증명, 판매하고 있는지에 관한 정보를 담고 있는 DB가 있으면, 추출한 출원인을 본 DB에 조회하여 동일성이 인정(상호, 대표자, 주소, 웹사이트 주소, 전화번호 등의 동일성을 식별할 수 있는 임의의 요소를 비교 함으로써 동일성을 인정할 수 있다.)과정을 거친다. 동일성이 인정되는 자료가 있으면 추출하여 그 출원인과 그 출원인의 상품을 대응시킨다. 이때, 상표 해당 부분 및 추출된 상품에 대해서 유사 판단, 등록 가능성 판단을 수행할 수 있다. 이 결과를 출원인에게 전송하고, 결과적으로 출원을 유도할 수 있다.
기사 DB
기사의 개념
기사(article) DB란 신문, 잡지, 전문지, 업계 소식지(이하, [신문 등]이라 한다.)등의 기사를 모아 놓은 DB를 말한다. 기사들에 있어서 기사의 동일성이 인정되는 하나의 기사를 기사 단위(unit article)라 한다.
1) 상품의 생산자, 공급자, 유통자, 서비스업을 영위하는 자에 대한 정보, 2) 그 상품 또는 서비스/서비스업의 명칭에 대한 정보, 3) 상표 또는 브랜드에 해당할 수 있는 식별 표지에 대한 정보 중 전부 또는 1)과 3) 또는 1)과 2)가 포함되어 있는 기사는 본 발명의 기사에 해당한다. 즉, 기사로부터 출원인 정보, 상표 정보 또는 상품 정보를 추출해 낼 수 있는 것이 본 발명의 기사가 된다.
정보 추출 프로세서
배경
먼저 이들 각각의 정보들이 신문 기사 등에서 어떤 특징을 가지는 지에 대해서 설명한다.
첫째, 출원인 정보 해당 부분은 고유명사이며, 문장에서 통상 주어에 해당한다. 또한, 많은 경우 괄호와 함께 대표이사나 사장 등과 같은 그 회사의 대표자에 대한 정보가 결합하거나, 전화번호, 웹사이트의 정보가 결합하는 경우가 많다.
상품 정보는 통상 목적어에 해당하며, [출시했다.], [개발했다], [판매를 개시했다] 등의 관용적 표현과 밀접한 관련이 있다. 즉, 문장을 구성하는 요소 중에서 상품의 명칭 해당 부분을 상품 명칭을 모아 놓은 DB 등에 조회함으로써 상품의 명칭을 결정할 수 있다. 이들 관용적인 표현 등은 추출 시 추출 키(key)가 되는 것이며, 이들을 추출 프로세서에 사람이 사전 입력하여 놓을 수도 있다.
상표 정보 해당 부분은 통상 꺾쇠 표시, 괄호와 함께 상표명이라는 표시, 모델명이라는 말과 함께 쓰이거나, 따옴표 등의 표시, 사전에 나오지 않는 말이 따옴표 또는 기타 강조나 식별 표시와 함께 쓰이는 경우가 많다.
특히, 신문 기사는 첫 번째 문장에서 출원인 정보 해당 부분과 상품 정보 부분이 동시에 나오는 경우가 많으므로, 첫 번째 문장에서 가중치를 많이 둘 수 있다. 또한, 신상품의 출시 또는 개발에 대한 정보는 신문 또는 잡지의 경우에 특별한 섹션에 집중적으로 소개되기도 하므로, 이 섹션을 활용할 수 있다.
신문 기사 분석 엔진
기사 DB에서 상기에서 필요한 출원인 정보, 상표 정보 또는 상품 정보를 추출해 내는 엔진을 신문 기사 분석 엔진이라 한다. 이 엔진은 다음과 같이 작동하면서 출원인 정보, 상표 정보, 상품 정보 등을 추출해 낸다.
출원인 정보는 1) 신문 기사로부터 출원인 해당 정보 후보군을 형성하고, 2) 각 후보를 사업자 등록 DB 등의 업체에 대한 정보를 가지고 있는 DB에 검색 의뢰하고, 전화번호 정보, 대표자 성명 정보, 웹사이트 정보 등 관련 정보로부터 교차 검색하 여 후보자를 확정한다.
상품 정보는 상품 정보와 잘 결합하는 술어(각종 동사, 서술어, 동사의 명사형, 동작 내용 관련 명사 등이 이에 해당하며, 이들 술어는 예약어 DB로 등록되어 있어야 한다.)의 주변에 기술되어 있는 명사 또는 명사구를 찾아 내고, 이를 상품 명칭 DB와 교차 검색하여 상품 정보를 확정한다. 이때, 출원인 정보를 참조할 때, 출원인의 사업 업종과 관련성의 정도가 높은 상품만을 추출해 낼 수도 있다. 이를 위해서는 사업 업종과 상품 명칭 DB의 각 구성 내용과의 관계성 설정이 있어야 한다.
상표 정보 해당 부분은 통상 꺾쇠 표시, 괄호와 함께 상표명이라는 표시, 모델명이라는 말과 함께 쓰이거나, 따옴표 등의 표시, 사전에 나오지 않는 말이 따옴표 또는 기타 강조나 식별 표시와 함께 쓰이는 경우가 많으므로, 이들 식별 정보를 기준으로 상표 정보 해당 부분을 추출해 낸다.
이때, 추출해 낸 출원인 정보, 상품 정보, 상표 정보 부분은 사람의 수정을 거쳐서 최종적으로 확정될 수도 있다.
프로세서
기사 DB에서 상기에서 필요한 출원인 정보, 상표 정보 또는 상품 정보를 추출해 내는 과정을 다음과 같다.
첫째, 기사 DB 입력 및 분석 단계이다. 이때 신문 기사 분석 엔진은 기사를 어절, 어구, 단어, 품사 단위로 분석하여, 그 분석된 것(후보군)과 그 분석된 것이 가지는 특징(예를 들면 [괄호 안에 있는 말] 등)을 함께 저장한다.
둘째, 각종 후보군 중에서 업체 DB, 상품 명칭 DB, 각종 특징에 관한 DB 등을 참고 하여 출원인 정보, 상품 정보, 상표 정보부분을 확정한다. 이때, 이들 세 정보 중에서 2개만 있는 경우도 발생할 수 있으나, 1개만 추출해 낸 경우에는 버린다.
확인 시스템(560)
개념 및 필요성
확인 시스템(560)이란 출원인 정보, 상품 정보, 상표 정보를 교차 검색하여 확인하는 방식으로 추출의 정확성을 높이는 시스템을 말한다. 확인 시스템(560)의 확인 방법은 크게 2가지가 있다. 하나는 단일 출처에서 추출한 각종 정보의 정확성을 높이기 위해서 외부의 다른 DB를 통해서 교차 검색하는 것이며, 다른 하나는 출처가 다른 외부 기사 DB(예를 들면 A 일간지, B 전문 일간지, C 잡지 등)를 통해서 추출한 각종 정보를 교차 검색하거나, 출처가 다른 DB에서 확인하는 방법을 특징으로 한다.,
외부 DB를 통한 교차 검색
출원인의 동일성 확인을 위하여 외부 DB를 통한 교차 검색 과정을 진행할 수 있다. 외부 DB란 기사 DB이외의 DB로 주로 사업자 등록 DB, 인명 DB, 경제 단체의 회원 DB, 회사 정보 DB, 인물 정보 DB, 전호번호부 DB, 특허청의 출원인 정보 DB 등 사업자의 동일성을 획득해 낼 수 있는 DB는 출원 유도 시스템(500/1-1)과의 관계성에 불문하고 상기의 외부 DB에 속한다. 이 외부 DB는 출원인의 동일성 이외에도 그 출원인에 대한 접속점(contact point)을 찾을 수 있는 정보가 담겨 있을 수 있다. 접속점이란, 전화번호, 주소, 전자 우편 주소, 홈페이지, 사업자 등록 번호 등 그 출원인과 1:1의 대응성을 가지는 임의의 정보를 말한다.
외부 기사 DB 활용한 교차 검색
신상품의 출시 등에 대한 정보는 2이상의 매체에 소개되는 경우가 많으므로, 현재 분석되는 기사에서 추출한 정보를 다른 신문이나 잡지 등의 기사를 통해서 교차 검색할 수 있다. 즉, 다른 신문이나 잡지 등에서도 동일 또는 높은 수준의 유사성이 인정되는 정보를 추출해 낼 수 있다면, 현재 분석되는 기사에서 추출하는 정보에 대한 신뢰성이 그만큼 더 높아지게 된다.
등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)
추출해 낸 출원인 정보, 출원될 상표 정보, 지정 상품 정보가 등록 가능성이 있는지에 대한 판단을 내리는 시스템으로, 이에 대한 구성은 상기에서 상세히 언급하였다. 즉, 출원될 상표와 지정 상품을 상기의 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)에 입력하여 그 결과를 출력해 낸다.
경쟁 관계
경쟁사 DB
개인 또는 회사들 사이에 경쟁 관계가 존재하는 경우, 그들 사이의 관계성에 대한 자료가 축적, 관리되는 것을 경쟁사 DB란 한다. 본 발명에서 경쟁사의 예는 1) 동종 또는 유사 영업을 영위하는 자, 또는 영위하려는 자 2) 동종 또는 유사 영업을 영위하려 하는 자, 또는 영위하려는 자, 3) 이의신청, 심판, 소송 등을 포함한 민형사상 분쟁 관계가 있었던 자, 4) 상품학 또는 업체의 분류에서 동종 또는 유사한 영업군으로 분류되는 자, 5) 동일 또는 유사한 상호를 사용하는 자 또는 사용하려는 자(이는 상법상의 상호의 예비 등록 허용 등과 대응된다.), 6) 동일 또는 유사 한 상표를 사용하는 자 또는 사용하려는 자 등이 될 수 있다.
이러한 경쟁사는 국내를 물론 포함하고, 국외도 역시 동일 기준 하에서 적용될 수 있다. 즉, 제 1국 시장에서 경쟁 관계에 있는 자, 세계 시장에서 경쟁 관계에 있는 자, 1국 시장에서 경쟁 관계에 있지만 그 경쟁자의 국적, 본점 소재지, 상표권 등의 권리 주체가 다른 경우 등 시장에서 경쟁 관계에 있거나, 경쟁 관계가 성립될 수 있는 임의의 업자 또는 업자의 집단 및 이들의 관계성에 대한 정보를 담고 있는 것이 경쟁자 DB이다.
경쟁 관계를 발견하는 방법
경쟁 관계를 발견하는 방법은 다음과 같다.
정형 DB(730-3)로부터 경쟁 관계 발견
업종별 전화번호부, 사업자 등록 관련 각종 DB, 세무 관련 각종 DB, 각종 단체 또는 집단의 회원사 명부, 상가록 DB, 벼룩 시장 등의 생활 정보지 DB, 물가정보지, 상품 정보지, 유통 정보지, 각종 연감, 각종 총람, 어떤 업체들이 어떤 상품을 생산, 제조, 판매, 유통하는지에 대한 정보를 모아 놓은 DB, 업체를 각종 기준 하에서 디렉터리 방식 등으로 분류한 각종 DB(각종 검색 사이트의 기업 DB, 지역 포털들이 그 지역에 대한 각종 상품 또는 서비스의 공급자에 대한 정보를 모아 놓은 DB 등이 예가 될 수 있다.), 업체 정보 DB 등 국가, 공공 기관, 공익 단체, 공공성을 가지는 단체나 집단, 영리 또는 비영리 목적의 단체나 집단이 만든 DB, 상표 공개 공보 DB(710-6), 상표 등록 공보 DB(710-6) 등의 정형 DB(730-3)에서 최하위 또는 본 시스템이 설정한 일정한 수준 이하의 하위 분류가 동일한 자는 경쟁자로 추정 또는 간주할 수 있다.
어떤 속성을 만족할 때 경쟁사로 본다는 것이 경쟁 관계 판단 규칙이 되며, 이들 경쟁 관계 판단 규칙이 저장된 것이 경쟁 관계 판단 규칙 DB가 된다.
일반화된 판단 규칙이 있는 경우, 구체적 예외가 발생할 수 있다. 예를 들면, 최하위 분류가 동일하더라도 계열 회사, 협력사 등의 비경쟁 관계가 확인되는 자를 추출하여 이 정보를 경쟁사 DB에 반영할 수 있다.
또한, 각종 정형 DB(730-3)를 연계, 통합하여 경쟁 관계를 발견할 수도 있다. 실질적으로는 경쟁 관계에 있지만 각종 정형 DB(730-3)의 분류 기준이 상이하여 특정 한 정형 DB(730-3)를 기준으로 할 때 경쟁 관계에서 제외되지만, 다른 단수 또는 다수의 정형 DB(730-3)기준으로는 경쟁 관계가 성립되는 경우가 있을 수 있다.
이 경우 경쟁 관계에 대한 가중치를 생각할 수 있다. 가중치는 각종 정형 DB(730-3)에서 경쟁 관계 성립성의 빈도 및 그 정형 DB(730-3)자체의 반영 정도에 관계하여 결정될 수 있다.
비정$형 DB(730-4)로부터 경쟁 관계 발견
비정$형 DB(730-4)에서 경쟁 관계를 발견하는 방법은 다음과 같다.
첫째, 비정$형 DB(730-4)의 콘텐츠를 분석하여, 동일성이 인정되지 않는 상품 또는 서비스의 공급자가 동일, 유사 상품, 경쟁 상품의 시장에 대한 공급 정보를 파악하여, 이들 공급자를 경쟁사로 추정 또는 간주할 수 있다.
신문이나 잡지 등의 콘텐츠 분석에서는 출원인에 대한 정보와 지정 상품에 대한 정보를 분석한다. 동일, 유사 상품, 경쟁 상품의 관계는 특허청의 지정 상품 분류, 유사 상품 코드, 상품학 사전, 기타 상품에 대한 각종 분류 체계가 포함된 상품 DB를 활용하여 파악할 수 있다.
분류 매칭을 통한 경쟁 관계 발견
특허청의 지정 상품 분류와 기타 상품 DB상의 분류를 대응시킬 수 있다. 특허청의 입장은 [동일류의 동일군에 속하는 상품은 유사상품으로 본다]는 입장이므로 특허청 지정 상품 분류와 기타 상품 DB상의 분류를 대응시키면 상품 DB에서 경쟁 상품을 발견할 수 있다.
이 대응의 양상은 크게 2가지가 있을 수 있다.
첫째, 특정한 류의 특정한 군과 다른 상품 DB의 분류 체계 속에서의 특정한 하위 분류가 동일성, 유사성 또는 하위 관계가 인정되는 경우이다. 하위 관계란 특정한 하위 분류의 상품들이 특정한 류의 특정한 군의 하위가 되는 경우를 포함한다. 이 경우에는 특정한 류의 특정한 군에 속하는 특정한 지정 상품이 특정한 하위 분류와의 동일성, 유사성 또는 하위 관계의 성립하는 경우를 포함하며, 그 특정한 지정 상품 밑에 복수개의 세분화된 상품이 존재하는 경우를 포함한다.
둘째, 특정한 류의 특정한 군과 다른 상품 DB의 분류 체계 속에서의 특정한 하위 분류의 일부만이 동일성, 유사성 또는 하위 관계가 인정되는 경우이다. 이 경우 더 세분화된 분류가 있는 경우 그 분류에 대해서 상기의 첫 번째 과정을 적용할 수 있다. 그리고, 더 세분화된 분류가 없는 개개의 상품만이 있는 경우에는 동일성, 유사성, 하위 관계의 성립이 인정되는 경우에만 대응 관계를 성립시킨다.
대응 관계가 성립하면 다음과 같은 효용이 있다.
첫째, 대응 관계를 활용하여 문제시 되는 특정한 상품을 특허청의 지정 상품으로 치환하여 유사판단, 등록 가능성 판단, 경쟁 관계 판단 등을 할 수 있다.
둘째, 상품 DB의 분류 체계와 특허청 지정 상품 분류 체계를 연동시킴으로써 지정 상품의 지정 과정에서 출원인의 편의를 도울 수 있다. 즉, 출원인이 지정하려는 상품의 명칭이 특허청 지정 상품명과 일치하지 않지만 다른 상품 DB상의 상품 명칭과 일치하는 경우, 양자의 대응관계를 제시하면서 특허청 지정 상품으로 변경을 유도할 수 있다.
경쟁 관계의 등록
개념 및 필요성
출원인 등은 본 발명 사상의 실시의 일부 또는 전부에 대해여 회원으로 등록될 수 있다. 이 회원들에 대한 관리 중의 하나를 형성하는 것이 경쟁 관계에 대한 등록이다. 경쟁 관계를 발견하거나, 경쟁 관계를 등록, 관리, 갱신 등 경쟁 관계에 대한 일체의 작용을 하는 시스템을 경쟁 관계 관리 시스템이라 한다.
경쟁 관계 등록 과정
출원인 등은 자신과 경쟁 관계에 있는 국내 또는 외국의 자연인, 법인, 단체를 등록할 수 있다. 이때, 그 경쟁 관계에 있는 자에 대한 식별 수단을 입력할 수도 있다. 식별 수단은 자연인의 경우에는 성명이나 상호, 주소, 주민등록번호, 사업자 등록 번호, 출원인 코드 등이 될 수 있으며, 법인이나 단체의 경우 사업자 등록 번호, 상호, 출원인 코드, 주소 등이 될 수 있다. 경쟁 관계 관리 시스템은 하나의 식별 코드를 입력 받았을 때, 본 발명과 관련된 일체의 DB에 문의하여 다른 식별 수단을 찾아 내어 경쟁 관계자의 확인 및 등록 과정을 도울 수 있다. 물론, 국외의 경쟁 관계가 문제시되는 경우에는 국적이 식별 수단을 구성할 수 있다. 경쟁 관계는 회원 등록 단계에서 등록 받을 수도 있지만, 본 발명의 실시와 관계하여 추후에 등록할 수도 있으며, 경쟁 관계 관리 시스템이 자동으로 찾아 줄 수도 있다.
월경성 경쟁 관계
월경성 경쟁 관계란 국내 시장 또는 글로벌 시장에서 동일 또는 유사한 상품으로 경쟁하는 관계에 있는 자들의 국적 또는 본사 등록지(또는 주 사업장)가 2개국 이상인 경우를 말한다. 즉, 한국의 삼성과 일본의 고니는 국내 또는 글로벌 시장에서 월경성 경쟁 관계에 있다. 본 발명에서는 기술의 편의상 경쟁 관계가 칭할 때는 월경성 경쟁 관계를 포함한다.
경쟁 관계 관리 시스템의 구성
경쟁 관계 관리 시스템은 경쟁 관계 발견 엔진, 경쟁자 DB를 필수 구성 수단으로 한다. 경쟁 관계 발견 엔진은 정형, 비정형 경쟁사 DB로부터 경쟁 관계를 발견해 내는 역할을 한다. 이때, 경쟁의 정도가 도입될 수 있는데, 이는 1) 하위 분류 체계에서 공통될 경우, 2) 경쟁하는 상품이나 서비스가 공통되는 것이 많을 경우, 3) 기업의 규모, 위치, 주 고객층, 사업 범위 등이 공통되는 경우 경쟁의 정도가 크게 된다. 경쟁의 정도를 경쟁자들의 관계에서 가중치로서 저장할 수 있다.
정보 제공을 통한 출원 유도 시스템(500/1-1)
경쟁사들에게 본 발명 사상과 관계하여 각종 정보를 제공해 줄 수 있다. 제공해 줄 수 있는 정보는 다음과 같다.
첫째, 경쟁사의 상표 출원 또는 권리화의 경향에 대한 정보를 알 수 있다. 이를 위해서는 경쟁사 DB와 상표 DB 분석 과정이 필요하다. 상표 DB를 입력 받아 경쟁사 또는 경쟁사군을 기준으로 상대방의 시기별(출원일, 공고일, 등록일을 기준으로 가공하면 됨), 상품별(지정 상품을 개개 또는 집단화하여 가공하면 됨), 대리인별 또는 기타의 상표 DB 또는 경쟁사 DB의 필드명에 해당하는 것을 기준으로 상표 출원, 출원 공고, 상표 등록을 분석하여, 그 분석된 결과를 제공해 줄 수 있다. 분석은 통상의 통계적 분석 기법 일체가 제공될 수 있으며, 본 명세서에서 기술한 출원된 상표의 경향(trend)의 분석에 대한 정보가 제공될 수 있다. 아울러, 출원, 공고, 등록된 상대방 경쟁사의 상표에 대하여 등록 가능성을 판단하여 등록 가능성이 낮은 경우에 이에 대한 보고서를 합성하여 정보제공, 이의신청, 무효심판을 유도할 수도 있다.
둘째, 특정한 상품을 기준으로 이 상품을 생산, 판매, 유통하는 자들에게 이 특정한 상품을 지정 상품으로 하는 각종 상표 출원 및 등록에 대한 정보를 제공해 줄 수 있다. 민간(가령 www.tpage.com 또는 www.tpage.co.kr 등) 또는 산업자원부 또는 통계청 기타 국가 기관에서 제작, 관리하는 상품과 그 상품의 생산자, 공급자, 유통자, 판매자에 대한 정보가 담겨 있는 DB 또는 각 사업 주체별 그들이 생산, 가공, 공급, 유통하는 상품에 대한 정보가 담겨 있는 DB가 있는 경우 이를 통해서 그 상품과 관계된 자에게 다음과 같은 것들을 제공해 줄 수 있다. 이 DB를 가공, 분석하여 공통된 또는 유관된(분류 기준상 상위 또는 하위 관계의) 상품을 생산, 가공, 판매, 공급하는 자들을 경쟁사로 파악하여 본 발명에서 기술한 경쟁사에 관계한 일 체의 행위를 해 줄 수 있다.
국가간 출원 유도 시스템(500/1-1)
개념 및 필요성
국가간 출원 유도 시스템(500/1-1)이란 출원인과 출원 대상국이 다를 경우, 즉 외국에 또는 외국으로부터의 상표 등록 출원을 유도하는 시스템을 말한다. 즉, 한국의 특정 상표를 일본에 출원하도록 유도하거나, 일본의 특정 상표를 한국에 출원하도록 유도하는 시스템을 말한다. 글로벌 경쟁 시대를 맞이하여 제 외국에 상표 등록 출원할 필요성이 있으며, 마드리드 의정서 하에서 제 외국을 지정할 수 있다. 이 경우, 제 외국에 상표 등록 출원할 자를 발견하는 것과 그 외국에서 상표가 등록 가능한가를 판단하는 것이 국가간 출원 유도의 핵심을 이룬다. 서술의 편의상 국내를 제1국, 외국을 제2국이라 한다. 그러므로, 제 2국은 복수의 나라일 수 있고, 제 1국은 문제시 되는 1개의 나라이다.
도 9를 중심으로 그 국가간 출원 유도 시스템의 구성을 설명한다.
제1국의 시스템 서버(1-1a)와 제2국의 시스템 서버(1-1b)가 있고 이들 각각은 제1국 특허청 서버(900), 제2국 특허청 서버(920), 제 1국 고객사 서버(830), 제 1국 출원인/회원/고객/사용자 컴퓨터(800), 제 2국 고객사 서버(840) 또는/및 제 2국 출원인/회원/고객/사용자 컴퓨터(810) 중 어느 하나 또는 2 이상에 네트워크(1000)으로 연결되어 있다. 각국 시스템 서버(1-1a, 1-1b)에는 상표 유사성 판단 시스템(100), 상품 유사성 판단 시스템(200), 유사성 판단 시스템(300), 등록 가능성 판단 시스템(400), 출원 유도 시스템(500), 분쟁 유도 시스템(600), 관리 시스 템(1100), 등 각종 시스템 및 이를 구현하는 서버 중 1개 또는 2개 이상을 포함하고 있다.
국가간 출원 유도 과정을 도 8을 중심으로 간단히 설명하면 다음과 같다.
첫째, 제2국 출원인을 대상으로 제1국에의 출원 유도 과정으로, 제2국 상표DB의 가공(8-1)하여, 제2국 상표 DB에서 상표/상품 정보 읽는 과정(8-2)을 거쳐, 그 상표/상품에 대해서 제1국에 대한 등록 가능성 판단(8-3)하여, 제2국 출원인을 대상으로 제1국에의 출원 유도를 하는 과정(8-4)이 있다.
둘째, 제1국 출원인을 대상으로 제2국에의 출원 유도로, 제 1국 상표 DB에서 상품/상표 정보 읽는 과정(8-2a)과 제2국에 대한 등록 가능성 판단(8-3a)하여, 제1국 출원인을 대상으로 제2국에의 출원 유도 시스템 적용(8-4a)한다.
셋째, 제2국의 상표를 제1국 출원인에게 알려서 제1국 특허청에 출원하는 것으로, 제2국 상표 중 제1국에 미등록/미출원 상표 추출(8-5)하고, 제1국에 대한 등록 가능성 판단(8-6)하여, 제1국에 등록 가능성에 대한 제1국/제2국에 대한 공지(8-7)하는 방식으로 제1국에로의 전자출원 과정 및 출원 의뢰 과정(8-8)을 밟을 수 있다. 이하, 각각에 대해 상술한다.
국내 출원 유도 시스템(500/1-1)
국내 출원 유도 시스템(500/1-1)이란 외국의 출원인 등이 국내에 출원하도록 유도하는 시스템을 말한다. 본 시스템은 출원인 발견 시스템(510)이 그 특정한 외국(제2국)을 대상으로 한다는 것과, 그 특정한 외국의 출원인 등에게 접촉하는 것이 월경의 성격을 지닌다는 점만 다를 뿐 본질적으로 동일하다. 그러므로, 외국 출원 인 발견 시스템(510)에 대해서 상술한다. 먼저 외국의 특허청에 등록 또는 출원 중인 상표(사용주의 국가의 경우 그 국가에서 미등록 상태로 사용하고 있는 상표를 포함한다. 이하, [제2국 상표]라 한다.)의 가공을 먼저 설명한다.
제2국 상표 DB의 가공
제 2국 상표 DB를 본 발명 사상의 활용도에 맞게 가공할 수도 있다.
가공한 상표 DB의 내용으로는 가공의 성격에 따라 다음과 같은 것들이 있을 수 있다.
다량 출원인 등
전 기간 또는 최근 수년간에 대하여, 전체 또는 각 류/군(제2국의 지정 상품 분류 기준을 편의상 국내와 동일한 명칭을 사용하여 지칭한다.)별 다량 출원인(상표 수는 적으나 지정 상품 수가 통계적 평균치보다 일정 한도 이상 많은 것도 포함한다.)에 대한 정보를 찾을 수 있다.
기업 규모 등
그 출원인 등의 사업 규모, 수출 규모, 대한민국(제1국)과의 교역량 등을 그 나라의 기업 통계 자료를 통하여 확인할 수 있다. 이를 통해 주지 저명 상표나 상표주 등을 찾을 수도 있다.
대한민국과 무역관계가 있는 출원인 등
전 기간 또는 최근 수년간에 대하여 그 상표 출원인 또는 상표권자의 상품이 대한민국에 수입되었는지에 대한 정보를 찾을 수 있다. 이는 관세청 DB를 통하여 확인할 수 있다. 상품의 통관 시 국적 및 상표명과 상품의 분류 코드(HS 코드/코드 DB(720-3))를 기입하게 되어 있는 바 이 자료를 통하여 어느 나라의 어느 상표권자 또는 상표 사용자의 상품이 수입되었는지를 확인할 수 있다. 또한, 국내에 그 상표주의 지사, 분사 등 관계사가 존재하는 경우도 그 제2국의 대사관이 보유하는 기업 정보 DB를 통하여 파악할 수 있다.
본 발명 사상이 적용되는 시스템의 등록 회원
제2국의 상표주로서 본 발명이 적용되는 시스템의 등록 회원일 경우, 그 회원을 우선적 대상으로 하여 국내 출원을 유도할 수 있다.
기타 무역 정보 DB의 활용
무역 정보에 관한 각종 DB를 활용하면 주지 저명 상표나 그 상표주, 위조가 많은 상표나 상표주, 교역량이 많거나 증가하고 있는 상표나 상표주, 특정 제2국에는 교역량이 많으나 대한민국과는 교역량이 현저히 차이가 나는 상표나 상표주 등을 찾아 낼 수 있다.
국내 출원 유도 과정
제 2국의 특허청의 등록, 출원 중 상표 DB(710-1) 또는 이 DB들을 가공한 DB(이하, 제2국 상표 DB라 한다.)를 대상으로 하여 다음과 같은 과정을 진행할 수 있다.
첫째, 외국 특허청에 출원 또는 등록 중인 상표 및 그 지정 상품을 제2국 상표 DB에서 읽어온다. 그 제2국의 지정 상품 분류가 NICE분류를 채택하는 경우(또는 제1국과 제2국의 지정 상품 분류 체계가 동일한 경우)에는 NICE 분류를 각국의 언어로 번역해 놓은 NICE 분류 번역 DB를 활용한다. 이 번역 DB가 없는 그 지정 상품을 표시하는 언어와 제1국 언어를 연관 짓는 사전(이 사전은 2개 이상 개입될 수 있다. 예를 들면 히브리어-한국어 사전이 없고, 히브리어-영어 사전은 있는 경우, 히브리어를 영어로, 영어를 다시 한국어로 번역하는 것처럼 2개 이상의 사전이 개입되는 경우)을 활용한다.
둘째, 제2국의 상표와 상품이 제1국에 등록될 수 있는가를 판단한다. 이 판단은 유사성 판단 시스템(300/1-1)을 먼저 적용할 수도 있지만, 곧바로 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)을 활용할 수도 있다. 이때, 모든 제 2국 상표에 대해서 이 과정을 적용하는 것이 아니라 제2국 상표 DB를 가공한 DB에 있는 상표와 상품에 대해서 우선적으로 적용시킬 수 있다.
셋째, 등록 가능성이 높은 경우, 국내의 경우의 출원 유도 시스템(500/1-1)의 일부 또는 전부를 적용시킨다. 이 경우, 보고서는 그 나라의 언어 또는 영어나 불어/일본어/중국어로 작성할 수 있다. 이 출원 유도에서 마드리드 의정서에 의한 국제 출원이 개입되는 경우, 상표 등록 가능성이 큰 제 1국을 그 지정국으로 할 수 있다.
국제 출원 유도 시스템(500/1-1)
개념과 필요성
국제 출원 유도 시스템(500/1-1)은 본질적으로 국내 출원 시스템과 본 발명 사상이 적용되는 시스템에서 제1국과 제2국의 위치가 바뀌었을 뿐 대동소이하다. 즉, 국내 출원 유도 시스템(500/1-1)의 예가 일본의 상표를 한국에 출원하는 것이라면, 국제 출원 유도 시스템(500/1-1)은 한국의 상표를 일본에 출원하는 것을 말한다. 이 때, 마드리드 의정서에 의한 국제 출원 방식을 택할 수 있다. 이때, 한국(제1국)의 상표에 대해서 제 외국에의 등록 가능성(유사성 판단만을 할 수도 있다.)을 판단한 경우, 등록 가능성이 높은 다른 외국을 지정국으로 할 수도 있다. 또한, 이미 국제 출원된 경우에도 등록 가능성이 있는 나라를 대상으로 해서 추가 지정 제도를 이용할 수도 있다.
국내인 출원 유도 시스템(500/1-1)
파리조약의 정신에 의해 상표권 독립의 원칙이 적용된다. 이때, 일본의 등록 상표 중 대한민국 특허청에 등록 또는 출원공고되지 않은 상표를 찾아 내어 국내 또는 일본을 제외한 국가의 제3자에게 국내 또는 일본이 아닌 제3국에 상표 등록 출원을 유도할 수 있다. 본 과정은 다음과 같다.
첫째, 제2국의 상표 중에서 국내(제1국)에 출원 또는 등록 되지 않은 상표를 찾아 내어, 그 등록 가능성을 판단한다. 이 과정은 국내 출원 유도 시스템(500/1-1)에서 기술한 것과 동일하다. 이때 특히, 주지 저명 상표인가에 대한 판단을 이 요소에 대하여 가중치를 높이는 등의 방식으로 엄격하게 할 수도 있다.
둘째, 특정한 제2국 상표가 특정한 지정 상품 또는 전체 지정 상품에 대하여 등록 가능성이 있음을 국내(제1국) 또는 제2국/제3국에 공지한다. 그 공지는 국내 또는 국외의 회원들에게만 할 수도 있으며, 온라인 또는 오프라인 매체를 통하여 발행(publish)할 수 있다.
셋째, 그 특정한 상표에 대해 국내에 출원하고자 하는 사람은 전자출원 과정을 거치거나 기타 국내의 대리인에게 출원을 의뢰할 수 있다.
원격 타국 내 출원 유도 시스템(500/1-1)
개념과 필요성
원격 타국 내 출원 유도 시스템(500/1-1)이란 상기의 국내 출원 유도 시스템(500/1-1)과 대동소이한 구조를 가지는 시스템으로 제1국이 한국이 아닌, (본 발명 사상을 실시하고 있는 시스템이 물리적, 법적, 또는 논리적으로 존재하는 한국을 기준으로 할 때) 모두 제2국인 경우에 대한 시스템이다. 본 시스템의 구조는 상기의 국내 출원 유도 시스템(500/1-1)에서 제1국(서술 상 한국에 해당하는 자리)을 특정한 제2국이 아닌 다른 제2국으로 대치하는 것과 동일하다. 예를 들면, 본 시스템이 한국에 있고, 일본의 출원인 등에게 미국에 상표 등록을 유도하는 시스템을 말한다.
보고 시스템
개념과 필요성
보고 시스템이란 출원인 발견 시스템(510)에서 발견한 출원인 정보, 상표 정보, 지정 상품 정보 및 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)에서 판단한 상표의 등록 가능성에 대한 정보를 출원인에게 통지하고, 그 응답을 받아내는 것을 목적으로 하는 일체의 시스템을 말한다.
보고 시스템의 구성
보고 시스템은 1) 보고서 작성 시스템(300-5), 2) 발송 및 수신 시스템, 3) 상표 합성 시스템으로 구성되어 있다.
보고서 작성 시스템(300-5)
보고서를 작성하는 시스템으로 보고서를 자동적으로 합성한다. 보고서의 내용으로는 1) 출원인 표시, 상표의 표시, 지정 상품의 표시 및 기타 서지 사항에 관한 정 보 표시, 2) 등록 가능성에 대한 일체의 분석 정보 표시, 3) 동일 유사한 상표에 대해서 동일 유사한 지정 상품에 관한 2 이상의 출원인에 대한 정보, 4) 경쟁사나 경쟁 관계에 있는 자에 대한 정보, 5) 온라인 출원 시스템에 대한 안내, 사용법, 또는 접속점(contact point, 예를 들면 온라인 출원 시스템이 있는 웹사이트 주소 등) 또는 6) 기타 관련 정보가 될 수 있다.
보고서를 자동으로 합성하기 위해서는 통상적인 DB의 보고서 작성 기술이나 전자 카탈로그 제작 기술을 사용할 수 있다. 3)의 동일 유사한 상표에 대해서 동일 유사한 지정 상품에 관한 2 이상의 출원인에 대한 정보 부분의 표현 방법은 1) 그 출원인에 대한 주소, 전화번호, 전자 우편 주소, 웹사이트 등 그 출원인에 대한 수집 가능한 일체의 정보가 부가되어 있을 수도 있으며(종이 등에 출력하여 발송하는 경우 특히 그러하다), 2) 그 일체의 정보가 연결되어 있는 곳으로 하이퍼링크 시켜 놓을 수도 있다. 또한 3) 출원인이 다른 출원인에 대한 정보를 원한다는 의사 표시를 본 시스템이 수용하는 경우, 본 시스템이 그 의사 표시를 수용하여 다른 출원인에 대한 정보를 추출해 내어 그 출원인에게 전송하여 줄 수도 있다.
발송 및 수신 시스템
발송 및 수신 시스템이란 작성된 보고서를 출원인에게 발송하고, 그 출원인의 응답을 수신하는 기능을 하는 시스템을 말한다.
오프라인 발송
오프라인 발송이란 종이 등에 출력된 형태나 기타 오프라인 매체 저장하여 사용자에게 유무선 네트워크(1000)를 통하지 않고 발송하는 것을 말한다. 우편 발송이 가 장 간단한 예에 속한다. 이를 위해서는 출원인에 대한 접속점(contact point)를 확보, 확인하여 결정하는 단계, 보고서를 출력하는 단계, 보고서를 발송하는 단계로 이루어 진다.
온라인 발송
온라인 발송이란 유무선 네트워크(1000)를 통하여 발송하는 것으로, 전자 우편 또는 기타의 메시지 전달 수단을 통하여 출원인에게 전달한다.
온라인 출원 시스템
상표 합성 시스템
상표 합성 시스템이란 네트워크(1000) 기술을 활용하여 상표를 제작하여 주는 시스템을 말한다. 이는 특히, 등록 가능성이 낮다고 평가되는 상표에 대하여, 특히 식별력이 부족하다고 판단되는 상표에 대하여 식별력이 있는 수단을 부가하여 새로운 상표를 만들어 등록 가능성을 높여 주는 역할을 하는 시스템을 말한다.
본 시스템은 통상, 기술적 표장만이나 현저한 지리적 명칭만으로 된 상표는 등록가능성이 낮으므로, 그 [만]에 주목하여, 새로운 기호, 문자, 도형, 입체적 형상, 또는 색채를 결합하여 상표 전체적으로 식별력을 획득할 수 있도록 도와주는 역할을 한다.
본 상표 합성 시스템은 다음과 같은 과정을 거친다.
첫째, 출원인의 상표에 대한 등록 가능성을 판단하고, 이 가능성이 일정한 기준 이하인 경우에 출원인에게 등록 가능성에 대한 일체의 판단 정보 및 식별력을 제고할 수 있는 각종 수단에 대한 정보를 전송한다.
둘째, 출원인이 온라인 또는 오프라인으로 식별력을 제고할 수 있는 수단을 활용하겠다는 동의를 한다.
온라인의 경우에는 실시간 또는 일정한 시간을 두고 본 시스템의 식별력 제고 요소의 제안과 출원인의 선택과 동의 과정을 거칠 수 있다. 이러한 제안과 선택의 과정은 수 차례 반복될 수 있다. 이때, 온라인 상에서 출원될 상표에 대해서 식별력 제고 수단의 결합을 보여 줄 수 있는 그래픽 프로그램(플러그인 포함)을 사용할 수 있다.
오프라인의 경우에도 우편 등의 방식으로 식별력이 있는 상표의 추가적 구성 요소를 제안하고, 사용자의 선택과 동의를 표시하는 문서 또는 기타 수단의 응답을 본 시스템을 관장하는 또는 본 시스템과 관계하는 자에게 발신할 수 있다.
온라인 결제 시스템
상표 등록 출원 과정 및 상표 합성 시스템의 이용 기타 본 발명의 각종 시스템을 활용하는데 있어 비용의 청구가 각 과정 또는 각 시스템 단위로 결합할 수 있다. 결제는 신용카드, 휴대폰 결제, 온라인 송금 기타 통상 인터넷 상에서 활용되는 통상의 결제 수단을 사용할 수 있다. 또한, 오프라인 방식(송금 및 입금 확인)도 결제 수단으로 삼을 수 있다.
온라인 출원 시스템
온라인 출원 시스템이란 온라인으로 상표 등록 출원을 하는 시스템을 말한다. 이에는 출원을 위한 각종 요소인 상표, 지정 상품의 결정 이외에도, 출원인에 대한 정보 및 각종 서식 사항, 위임장 기타 출원을 위한 법정 요건 사항에 대응되는 서류 기타 임의의 제출 서류에 대한 출원인으로부터의 전송 또는 입력이 필요하다.
온라인 출원 시스템은 사용자로부터 전송 또는 입력되는 사항을 수신하여 법정 출원 서식에 맞도록 가공, 변형 또는 재입력한다.
출원인의 상표를 이미지 파일로 처리하는 것이 기본적이므로, 출원인이 문자나 기호만으로 구성된 상표를 출원하는 경우, 그 문자나 기호의 입력을 받아들여 자동적으로 이미지를 생성하는 과정을 거칠 수 있다.
이 과정을 통해서, 서지 사항 부분, 상표 및 지정 상품 기타 제출되어야 할 각종 서류가 결정 나게 되며, 이를 출력하여 오프라인 방식으로 또는 온라인 방식으로 특허청에 출원할 수 있게 된다.
대한민국 특허청에 출원할 경우, 이들 정보를 이용하여 전자출원할 수 있다.
확장 출원 유도 시스템(500/1-1)
개념 및 필요성
확장 출원 유도 시스템(500/1-1)이란 이미 상표를 출원했거나, 등록된 상표권자 또는 일정한 지정 상품을 선택하여 출원하려는 자(이들을 광의의 [출원인]이라 할 수 있다.)를 대상으로 하여 더 많은 상표를 출원하거나, 더 많은 지정 상품을 출원하도록 유도하는 시스템을 말한다. 이는 출원인으로 하여금 더 많은 상표권을 가질 수 있도록 할 수 있다.
확장 출원 유도 프로세서
출원인에게 등록 가능성이 있는 다수의 지정 상품을 확장하여 출원하도록 유도하는 과정은 다음과 같다.
첫째, 출원인 및 출원인의 출원 상표, 등록 상표 또는 출원하려는 상표와 이들 각각의 지정 상품을 파악한다.
둘째, 출원인의 지정 상품의 범위를 임의로 확장하여 그 확장된 지정 상품에 대하여 등록 가능성을 판단한다. 확장하는 방법은 1) 지정 상품과 밀접한 지정 서비스업, 2) 그 지정 상품이 속하는 류의 다른 군에 있는 지정 상품, 3) 지정 상품이 10개(각국의 관납료 체제하에서 추가의 관납료를 내지 않고 최대한 지정할 수 있는 지정 상품의 개수)가 되지 않는 경우 그 군 또는 그 류 내에 있는 임의의 지정 상품을 추천하는 방법 등이 될 수 있다. 이들 추천하는 것에 대해서 등록 가능성을 판단하여 등록 가능성이 내재된 기준 이상인 것만을 추천한다. 지정 상품과 밀접한 지정 서비스업을 추천하기 위하여 다음과 같은 과정을 거칠 수 있다. 1) 특허청 상표 DB(710)를 통계적으로 분석하여 한 출원인 또는 권리자가 특정한 지정 상품을 지정한 경우에 특정한 다른 지정 서비스업을 지정하는 빈도가 높은 (지정 상품, 지정 서비스업)쌍을 찾아 낸다. 2) 경쟁사에 한정하여 1)의 과정을 진행한다.
셋째, 출원인을 분석하여 출원인과 경쟁 관계에 있는 자를 경쟁사 DB에서 추출한다. 이들 경쟁자가 1) 출원인의 지정 상품과 동일 유사한 상품에 대해서 상표 등록 출원했는지, 상표권을 가지는 지의 여부, 2) 출원인의 지정 상품과 무관하게 경쟁사의 출원 중 또는 등록된 상표권의 지정 상품이 있는지를, 3) 경쟁사가 복수개가 있는 경우 복수개의 경쟁사들의 출원 중 또는 등록된 상표에서 공통으로 지정된 상품, 4)또는 복수개의 경쟁사 중에서 다수가 지정한 상품이 있는지를 조사한다. 이때, 출원인의 지정 상품과 공통되지 않으면서 그러한 상품이 있으면, 출원인 에게 그 사실을 알리고, 출원인에게 경쟁자의 상품과 동일 유사한 상품에 대해서 추천한다. 이때 물론 그러한 상품들에게 대해서 출원인의 상표가 등록 가능한 지에 대한 판단을 하고, 등록 가능성이 있는 지정 상품만을 추천할 수도 있다.
넷째, 다음 순서로 나오는 판단 근거 보고 시스템과 온라인 전자 출원 시스템(300-6)은 상기와 동일하다.
권리자의 권리 보호 시스템/분쟁 유도 시스템(600/1-1)
개념과 필요성
상표권의 침해는 다수 있으나 그 침해를 발견할 수 없는 경우가 많아 상표권자의 권리가 사실상 충분히 보호 받지 못하고 있다는 것은 지재권 업계의 주지의 상식이다. 본 발명에서 분쟁이란 상표권자 또는 출원 중인 상표에 일정한 권리가 있는 경우 그 권리를 가진 자 (이하 [권리자]라 한다.)가 그 권리와 상반되는 법률상 사실상의 이익을 가진 자, 또는 법률상 그 상표를 사용할 수 있는 권원이 없는 자 (이하 양자를 합하여 [비 권리자]라 한다.)을 상대로 법적 절차를 통하여 법률상 사실상의 이익을 실현하는 과정을 말한다. 분쟁의 유도란 권리자가 비 권리자를 상대로 자신의 권익을 실현할 수 있도록 비 권리자를 발견하고, 법적 조치를 취할 수 있도록 하는 것을 말한다. 본 발명에서는 권리자의 권리 보호 시스템과 동일한 의미로 분쟁 유도 시스템(600/1-1)이란 용어를 사용한다.
출원 유도란 경합하는 상표권을 획득하지 못하거나, 상표 출원을 하지 않은 자들 사이에서 성립하는 개념이라면, 권리자의 권리 보호란 권리자와 비 권리자 사이에서 성립하는 개념이다. 출원 유도와 권리자의 권리 보호는 많은 곳에서 동일 또는 유사하기 때문에(즉, 사실상의 준용이 가능하며) 세부적인 설명은 출원 유도를 그대로 또는 준용하여 차용하며, 다른 점을 중점으로 기술한다.
분쟁 유도 시스템은 크게 상표권 침해 여부 판단 시스템(분쟁 예정자 발견 시스템)(610), 상표 등록 출원 중의 권리자의 권리 보호 시스템, 등록 적격이 없는 상표권에 대한 대응 시스템을 포함한다.
이 모든 시스템이 공통적으로 들어가는 것은 유사성 판단 시스템(300/1-1)으로, 상표와 지정 상품의 유사성 여부를 판단하는 과정을 필수적으로 포함한다. 또한, 이 모든 시스템은 출원 유도 시스템(500/1-1)을 구성하는 각종 하부 구성 요소들을 거의 공통적으로 사용한다. 그러므로, 출원인 발견 시스템(510)은 분쟁 예정자 발견 시스템(610)과 많은 것이 공통되어 있다.
상표권 침해 여부 판단 시스템
개념
상표권자는 등록상표를 지정상품에 사용할 권리를 독점하므로, 상표권자는 직접 침해 또는 간접 침해로부터 자신의 권리를 보호 받을 법적 근거가 있다. 상표권 침해 여부 판단 시스템은 상표권의 직접, 간접 침해 여부를 판단하고, 침해자를 찾아 내며(분쟁 예정자 발견 시스템(610)), 침해로부터 상표권자를 보호하는 일체의 역할을 하는 시스템이다.
구성
도 10을 중심으로 하여 설명하면 다음과 같다.
분쟁 예정자 발견 시스템(610)은 1) 분쟁 예정자 발견 엔진(611), 2) 분쟁 유도 자 료 DB(612), 3) 특허청 (등록)상표 DB, 4) 상표 유사성 판단 시스템(100/1-1) 및 상품 유사성 판단 시스템(200/1-1)을 필수적으로 가지며, 선택적으로 5) 상표 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)이 부가될 수 있다. 기본적인 구성은 권리자에 대한 정보를 담고 있는 DB와 비 권리자에 대한 정보를 담고 있는 DB 양자를 검색 및 매칭하는 방법이 근간을 이룬다.
분쟁 예정자를 발견하는 방법은 본질적으로 1:1 발견과 그 확장의 구성을 따른다. 1:1발견이란 하나의 상표권자의 권리를 침해하고 있는 하나의 비 권리자를 찾는 것을 말한다. 침해자자 다수 있는 경우는 1:다수의 발견이 될 것이며, 권리가 다수인 경우에는 다수:다수의 경우가 될 것이며, 권리가 다수인 경우에는 다수:1의 경우가 될 것이다. 이를 확장이라 한다. 확장은 1:1 발견의 병렬적 결합에 불과한 경우로 본다. 이와는 별도로 다수의 분쟁 예정자 쌍의 발견을 예정하고 시스템을 구성하는 경우 검색, 매칭 기술 등 각종 DB 활용 기술을 사용할 수 있다.
분쟁 예정자 발견 엔진(611)
분쟁 예정자 발견 엔진(611)은 그 엔진에 입력되는 정보, 자료 등의 분쟁 유도 자료 DB(612)등에서 권리자와 비 권리자 등의 분쟁이 예상되는 분쟁 예정자, 분쟁의 대상이 될 상표, 분쟁의 대상이 될 상품 등을 추출해 내는 역할을 하는 엔진을 말한다. 상표권의 효력은 동일 유사한 상표를 동일 유사한 상품에 사용하는 경우에 미치므로, 분쟁 예정자 발견 엔진(611)은 상표와 상품의 동일 유사성을 판단하는 프로세서를 필수적으로 거치게 된다.
이때, 동일 또는 유사한 상표에 대하여 동일 유사한 지정 상품에 해당하는 분쟁 예 정자 쌍은 2 이상이 있을 수 있다. 이는 특히, 상호나 전화번호부를 분쟁 유도 자료 DB(612)로 하였을 경우 더욱 그러하다.
분쟁 유도 자료 DB(612)
분쟁 예정자를 발견하기 위하여 활용되는 DB는 종류에는 등록된 권리자에 대한 정보가 있는 특허청의 등록 상표 DB(710-1)이외에 크게 3가지가 있다.
첫째는 본질적으로 출원 유도 시스템(500/1-1)과 동일한 정형, 비정$형 DB(730-4)이다. 출원 유도 시스템(500/1-1)과 동일 또는 유사한 과정으로 추출된 출원인들 중에서 상표권자 또는 출원 공고 후의 상표등록출원인이 발견되는 경우에 문제시 되는 것이 분쟁 유도 시스템(600/1-1)이다. 출원인 발견의 경우 대상 상표의 등록 가능성을 판단할 때 등록 상표권자의 존재에 대한 검색을 필수적으로 거치며, 분쟁 예정자를 발견할 때는 등록 가능성과는 별도로 등록 상표권자의 검색을 한다는 점에서 DB의 종류는 동일하나 그 목적과 검색 순서는 다를 수 있다. 그러므로, 상세한 분쟁 유도 자료 DB(612)의 예시에 대한 설명은 중복되므로 출원 유도 시스템(500/1-1)에서 설명한 것을 차용한다.
둘째는, 출원 공개 또는 출원 공고된 상표 DB이다. 이는 주로 이의 신청의 대상이 된다.
셋째는, 등록 상표 DB(710-1)자체가 된다. 등록 상표 DB(710-1) 자체를 분석함으로써 중복 등록, 등록 될 수 없는 상표가 착오 등록된 것을 찾아 낼 수 있으며, 이는 무효 심판 등의 대상이 된다.
분쟁 예정자 발견 프로세서
분쟁 예정자 발견 엔진(611)은 분쟁 유도 자료 DB(612)를 입력 받아서, 상표 유사성 판단 시스템(100/1-1)과 상품 유사성 판단 시스템(200/1-1)을 통하여 특허청 (등록)상표 DB와 교차 검색한다. 이때, 분쟁 유도 자료 DB(612)의 한 예로 출원 공고, 등록 공고된 상표 DB일 수 있다.
교차 검색의 과정은 동일성을 찾는 것 뿐만 아니라 유사한 상표와 상품을 찾는 것을 포함한다. 그러므로, 분쟁 유도 자료 DB(612) 중의 각각의 한 상표와 상품에 대하여 특허청 상표 DB(710)에서 이와 동일 또는 유사한 상품과 상표에 대해서 등록된 권리가 있는지를 검색한다. 반대로, 등록된 상표권을 구성하는 각각의 상표와 지정 상품에 대하여 분쟁 유도 자료 DB(612)에 동일 또는 유사한 상표와 상품이 있는지를 검색하는 방법을 취할 수도 있다.
태양
분쟁 예정자 발견 태양은 크게 3가지가 있다.
권리자 기준형
권리자자 기준형이란 선정 또는 추출된 등록 상표권자를 기준으로 하여 분쟁의 대상을 찾는 것을 말한다. 즉, 권리자에 대한 DB를 저장해 놓고 있는 상태에서 본 발명 사상에서 언급한 각종 DB에서 비 권리자의 정보를 찾아 내는 것을 말한다.
예를 들어 설명하면 다음과 같다.
등록 상표권자가 있는 경우, 이 권리자의 특정한 상표 및 지정 상품에 대한 자료가 있고, 신문 기사, 전화번호부, 상표 공개 공보 등과 같은 출원 유도 시스템(500/1-1)에서 기술한 각종 정형 또는 비정$형 DB(730-4) 등의 분쟁 유도 자 료 DB(612)에서 이 권리자의 상표권을 침해할 우려가 있는 자나 상표권자와 대립되는 법률상 이익이 있는 자(예를 들면 후출원자)를 발견해 내는 것을 말한다.
비 권리자 기준형
비 권리자 기준형이란 비 권리자에 대한 정보를 DB로 입력해 놓고, 이 비 권리자에 대한 정보를 기준으로 이와 유사성이 인정되는 등록 상표권자를 찾는 방법이다. 이는 상기와 반대로 신문 기사, 전화번호부, 상표 공개 공보 등 각종 분쟁 유도 자료 DB(612)에서 출원인, 상표 및 지정 상품을 추출하여 확정한 다음 이와 관계 있는(법률상 사실상 상반되는 이익을 가지는) 등록 상표권자를 찾아 내는 방법이다.
통합형
통합형은 권리자 기준형과 비 권리자 기준형이 동시에 작동하는 것을 말한다. 즉, 시스템의 일부에서는 실시간 또는 비 실시간으로 권리자 기준형이, 다른 일부에서는 실시간 또는 비 실시간으로 비 권리자 기준형이 실행되는 것을 말한다. 여기서 실시간이란 분쟁 유도 자료 DB(612)나 등록 상표권자의 DB를 축적하는 시간을 충분히 경과하지 않고 분쟁 예정자 발견 프로세서를 진행하는 것을 말한다.
침해형
비 권리자 측의 상표의 사용을 전제로 하는 상황에서 발생할 수 있는 분쟁에 대한 프로세서이다. 이 경우 간접 침해를 포함한다. 이 경우, 권리자에 대한 DB와 각종 분쟁 유도 자료 DB(612)를 교차 검색하여 등록 권리자의 권리 범위에 속하는 비 권리자의 상표 사용 행위를 찾아 낸다.
이의신청형/무효심판형
비 권리자 측의 상표의 사용과 무관한(전제하지 않거나, 사용과는 별도로) 상황에서 발생할 수 있는 분쟁에 대한 프로세서이다. 예를 들면, 등록 상표권자의 권리 범위에 속하는 상표가 출원 공고 또는 등록 공고된 경우, 등록 적격이 부인되는 상표에 대한 출원 공고 또는 등록 공고가 있는 경우 등록 상표권자나 경쟁자로 하여금 이의신청, 정보 제공, 무효심판청구 등의 법률적 조치를 하도록 유도하는 것을 말한다. 즉, 이 경우는 등록 상표권자의 DB와 출원 공고, 등록 공고 또는 등록 상표권자에 대한 정보가 있는 DB를 교차 검색한다.
본 유형에서는 선출원과 후출원 상표에 대한 분쟁을 포함한다. 즉, 선출원자는 본 발명에서 권리자의 위치에 서게 되고, 후출원자는 비 권리자의 위치에 서게 된다.
분쟁 예정자 발견 시의 프로세서
분쟁 예정자를 발견(10-2)한 경우의 프로세서는 다음과 같다. 본 과정에서 선택적으로 분쟁 예정 상표에 대해 등록 가능성을 판단할 수 있으며, 이후 이에 기반하여 서술한다.
첫째, 분쟁 예정자가 발견된 다음, 분쟁 예정 상표에 대해 등록 가능성을 판단하는 과정(5-4)이다. 분쟁 예정 상표의 대상은 출원 공고 중인 상표, 등록된 상표가 된다. 분쟁은 출원 공고 중인 경우에는 이의신청(정보 제공을 포함한다.), 등록된 경우에는 무효심판 기타 심판과 소송이 될 수 있다.
둘째, 분쟁 예정자를 위한 보고서 작성 시스템(300-5)이다. 보고서는 본 시스템이 분쟁 예정자 중에서 어느 쪽에 설 것인가에 따라 그 내용이 달라 질 수 있다. 등록 가능성 판단 후에 등록 가능성이 기준 이상이라도 판단될 경우 본 시스템의 운용자 는 권리자 편에서 보고서를 작성(10-3)할 수도 있다. 이때, 권리자의 반대편에 대해서도 본 시스템이 보고서를 작성(10-3a)할 수 있으며, 분쟁 예정자가 존재함을 다른 행위의 주체(특허 법률 사무소가 그 한 예가 된다.)에 통지할 수도 있다.(물론, 이 주체를 위하여 보고서를 작성할 수도 있으며, 이 주체의 원격 동의를 받아서 이 주체의 이름으로 보고서를 권리자의 반대편 측에 전달할 수도 있다.) 물론, 등록 가능성이 기준 이상이더라도 본 시스템의 운용자는 권리자의 반대편에 서서 보고서를 작성할 수도 있다.(10-4a)
셋째, 분쟁 예정자를 위한 분쟁 시스템의 작동(10-5, 10-5a)이다. 분쟁 시스템은 권리자 또는 권리자의 상대방을 위하여 정보의 제공, 상세한 보고서의 제공, 상담, 권리 분석, 이의신청, 무효심판 및 소송, 경고장 발송, 가처분 신청 등 제반 사실상, 법적인 구제 조치를 대리해 주는 온라인 또는 오프라인 상의 대리 주체를 말한다. 이때, 쌍방대리금지의 원칙을 준수하기 위해서 분쟁 시스템은 분쟁 예정자의 한쪽에 대해 분쟁의 대리에 대한 의뢰를 받은 경우, 반대편 분쟁 예정자에 대한 정보를 다른 온라인 또는 오프라인 상에 존재하는 상표 관련 대리 주체(특허 법률 사무소, 법무 법인, 변리사, 변호사 기타 상표의 분쟁과 관련한 일체의 대리 주체)나 법적으로 다른 주체가 운영하는 시스템에 연결해 줄 수 있다.
보고 시스템
개념과 필요성
보고 시스템이란 분쟁 예정자 발견 시스템(610)에서 발견한 1) 권리자와 비 권리자에 대한 정보, 2) 특정한 상표를 매개로 한 권리자와 비 권리자와의 관계, 3) 분쟁 에 관한 절차 및 통계에 대한 정보, 4) 분쟁의 결과에 대한 예측 정보 등 분쟁과 관련한 일체의 정보를 권리자 또는 비 권리자에게 통지하고, 그 응답을 받아내는 것을 목적으로 하는 일체의 시스템을 말한다.
보고 시스템의 구성
보고 시스템은 1) 보고서 작성 시스템(300-5), 2) 발송 및 수신 시스템, 3) 분쟁 진행 시스템으로 구성되어 있다.
보고서 작성 시스템(300-5)
보고서를 작성하는 시스템으로 보고서를 자동적으로 합성한다. 보고서의 내용으로는 1) 권리자와 비 권리자에 대한 정보, 2) 특정한 상표를 매개로 한 권리자와 비 권리자와의 관계에 대한 정보, 3) 분쟁에 관한 절차, 비용 및 통계에 대한 정보, 4) 분쟁의 결과에 대한 예측 정보 중 하나 또는 2 이상이 된다.
권리자와 비 권리자에 대한 정보란, 1) 분쟁 예정자 표시, 상표의 표시, 지정 상품의 표시 및 기타 서지 사항에 관한 정보 표시, 3) 동일 유사한 상표에 대해서 동일 유사한 지정 상품에 관한 2 이상의 분쟁 예정자에 대한 정보, 4) 경쟁사나 경쟁 관계에 있는 자에 대한 정보 등의 하나 이상이 그 내용을 이룰 수 있다.
특정한 상표를 매개로 한 권리자와 비 권리자와의 관계에 대한 정보란 1) 등록 상표 또는 출원 중인 상표에 대한 등록 유효성 또는 등록 가능성에 대한 일체의 분석 정보 표시, 2) 비 권리자의 상표 사용 또는 출원 상표가 권리자의 권리 범위에 속하는지의 여부에 대한 일체의 정보(이 정보에는 분석 근거 자료가 포함될 수 있다.) 등을 말한다.
분쟁에 관한 절차 및 통계에 대한 정보란 1) 각종 상황에 부합하는 권리자의 권리 구제 수단(각종 상황은 이전 단계에서 자동적으로 결정되어 있을 수 있다)에 대한 정보, 2) 각종 분쟁과 관련한 각종 절차에서의 비용(예를 들면 분쟁에 소요되는 각종 비용의 예상값), 3) 각종 분쟁과 관련한 통계(통상의 손해배상액 등에 대한 정보) 등을 말한다.
분쟁의 결과에 대한 예측 정보란 상표의 등록 가능성 판단에 대해서 근거 자료를 제시하여 주는 것처럼 상표권의 침해 여부에 대한 판단, 이의신청의 대상이 되는지 여부에 대한 판단, 선출원 상표의 선원의 지위가 후출원에 대해 적용되는지 여부에 대한 판단 등과 이들 판단의 근거에 대한 정보를 말한다.
기타, 분쟁과 관련될 수 있는 일체의 정보(관련 판례 등)가 보고서의 내용이 될 수 있다.
보고서를 자동으로 합성하는 방법은 출원 유도 시스템(500/1-1)에서 기술한 것과 대동소이하다.(즉, 준용 가능하다)
발송 및 수신 시스템
발송 및 수신 시스템이란 작성된 보고서를 분쟁 예정자에게 발송하고, 그 분쟁 예정자의 응답을 수신하는 기능을 하는 시스템을 말한다.
오프라인 발송
오프라인 발송이란 종이 등에 출력된 형태나 기타 오프라인 매체 저장하여 사용자에게 유무선 네트워크(1000)를 통하지 않고 발송하는 것을 말한다. 우편 발송이 가장 간단한 예에 속한다. 이를 위해서는 분쟁 예정자에 대한 접속점(contact point) 를 확보, 확인하여 결정하는 단계, 보고서를 출력하는 단계, 보고서를 발송하는 단계로 이루어 진다.
온라인 발송
온라인 발송이란 유무선 네트워크(1000)를 통하여 발송하는 것으로, 전자 우편 또는 기타의 메시지 전달 수단을 통하여 분쟁 예정자에게 전달한다.
분쟁 진행 시스템
분쟁 진행 시스템이란 권리자가 비 권리자를 상대로 자신의 권리를 구제 받기 위해서 할 수 있는 일체의 법적 수단을 진행하는 것과 관련된 시스템이다. 분쟁 해결 절차의 내용에 따라, 경고장 발송, 심판 청구, 소송 개시, 이의 신청 등에 관한 절차를 온라인으로 진행하거나, 오프라인 방식으로 진행하기 위하여 관련 문서를 출력하는 것에 대한 것이다. 분쟁을 진행하기 위하여 법정 사항(각종 서식 기재 사항, 위임장 기타 절차를 적법하게 하는 일체의 사항)에 대한 온라인을 통하거나, 오프라인으로 입수된 것을 전산화시키는 등의 일체의 자료의 수집 과정을 전제로 한다.
수출입 관련 권리자 보호 시스템
개념 및 필요성
상표법 상에서는 상품의 수출 또는/및 수입 시 상표권자를 보호할 수 있는 규정이 있으며, 대한민국 관세법 제 146조의 2(지적재산권의 보호)에도 수출입시 상표권 침해에 대한 보호 규정이 있다. 제 외국에 존재하는 수출입 시 지적재산권을 보호하는 규정을 본 명세서에서는 [관세법]이라는 명칭으로 표현한다. 수출입 과정에서 는 위조 상품, 진정상품병행수입, 상표권 독립의 원칙 상에서 국내 상표권의 침해 등이 빈번하게 일어나고 있으나, 그 감시 감독 시스템의 부족으로 국내 상표권자들이 정당하게 보호 받지 못하고 있다. 관세법에는 상표권자의 신고할 수 있음을 규정하고 있으나, 신고 여부에 불문하고 국내의 상표권자는 상표법상 보호 받을 수 있음은 물론이다. 수출입 시 국내 상표권자를 보호할 수 있는 시스템을 수출입 관련 권리자 보호 시스템이라 한다.
구성
수출입 관련 권리자 보호 시스템은 1) 상표 및 지정 상품 파악 시스템, 2) 유사성 판단 시스템(300/1-1), 3) 정당 권리자 판단 시스템을 필수적으로 포함하고, 선택적으로 4) 보고 시스템, 5) 검색시스템, 6) 원격 등록 대행 시스템을 포함하는 구성을 가진다.
상표 및 지정 상품 파악 시스템
상품의 수출입 시 수출입을 하려는 자는 관세법상 상표와 HS 코드/코드 DB(720-3) 등을 입력하게 되어 있다. 상표는 수출입 하려는 자가 표시한 상표에서 획득할 수 있다. 그리고, 지정 상품은 HS 코드/코드 DB(720-3)와 특허청의 상품류 구분/구분표 DB(720-1) 상의 지정 상품과의 대응 관계를 포함하고 있는 상품 DB에서 수출입업자의 상품을 특정한 지정 상품 또는 그 상품이 속하는 것으로 평가되는 군에 대응시킬 수 있다. 상표 및 지정 상품 파악 시스템에 입력된 상표와 HS코드를 바탕으로 하여 상표와 대응 지정 상품 또는 대응 지정 상품의 범위를 확정하게 된다.
유사성 판단 시스템(300/1-1)
상표와 대응 지정 상품이 확정되면 이를 바탕으로 하여 등록 상표 DB(710-1)에 조회하여 상표의 유사성과 상품의 유사성의 동일 유사성을 판단한다. 이는 상표 유사성 판단 시스템(100/1-1)과 상품 유사성 판단 시스템(200/1-1)으로 처리하게 된다. 이때, 유사성이 인정되는 상표가 존재하는 경우, 그 결과를 출력해 준다.
정당 권리자 판단 시스템
수출입 업자가 그 상표에 대하여 국내에서 정당한 권리자인지 여부를 판단하는 시스템을 말한다. 국내의 정당한 권리자의 범위는 국내의 그 상표에 대한 정당한 상표권자, 전용실시권자, 등록된 통상실시권자(관세청 내규에는 비록 통상실시권자를 포함하지 않지만 등록된 통상실시권자는 대항력이 있어 정당 권리자가 될 수 있다.)를 말한다. 이들은 특허청에 등록되어 있으므로, 수출입 업자를 특허청에 조회하여 이들이 등록된 정당 권리자인지를 파악한다. 정당 권리자의 여부에 대한 판단 과정은 관세법상 관세청에 등록된 상표에 관한 자만을 한정하는 것이 아니며, 관세청에 등록 여부에도 불구하고 상표법상 규정만을 적용할 수도 있다. 특허청에 등록된 정당권리자와 수출입업자가 다를 경우, 비정당권리자로 추정한다.
보고 시스템
관세법 상에서는 관세청에 등록된 상표권자에 대하여 동일성이 인정되는 상표를 부착한 상품이 있는 경우 그 등록된 권리자에게 통지를 한다. 본 보고 시스템은 이것을 포함하여 더 다양한 기능을 가진다. 동일 또는 유사성이 인정되는 상표가 있는 경우 다음과 같은 과정을 거친다.
첫째, 본 수출입 관련 권리자 보호 시스템의 회원 등록된 상표권자인 경우 수출입 하려는 상표 및 상품, 수출입업자에 대한 사항, 국적에 대한 사항 등 그 문제시 되는 상표가 부착된 상품에 관한 일체의 사항을 정당 권리자에게 통지한다.(이 경우 등록된 통상 실시권자에게는 반드시 통지할 필요가 없다.)
둘째, 상표와 상품의 유사성에 대한 판단의 근거에 대해서 유사성 판단 시스템(300/1-1)에서 판단한 보고서를 출력하여 관계된 당사자들에게 통지한다.
브랜드 네이밍 시스템(900/1-1)
도입과 기존 시스템의 문제점
상술한 브랜드 네이밍 서비스는 중소기업이나 대기업에서 새로운 상품을 개발했을 때 해당 상품에 이름을 붙이는 과정으로서, 브랜드가 해당 상품의 매출에 상당 부분이 반영되기 때문에 통상적으로 각 기업에서는 전문적인 인력을 확보하고 있는 기획사를 통해 브랜드 네이밍 작업을 수행하여 왔다.
하지만, 각 기업에서 기획사를 통해 수행하는 브랜드 네이밍 작업은 비교적 많은 시간이 소요됨은 물론, 브랜드 네이밍에 따른 비용이 많이 발생되는 문제점이 있었다.
종래의 방법은 브랜드 네이밍 전문가들이 사전에 브랜드 네임으로 적합한 이름들을 지어 놓고, 이러한 전체 데이터를 기업의 담당자가 살펴본 후, 몇 개를 선택하여 정밀 검색을 의뢰하는 방식이기 때문에 브랜드 네이밍 서비스를 제공하는 사이트에서 수많은 브랜드 네임을 사전에 양산하여야 하는 어려움이 있었음은 물론, 브랜드 네임 구축에 많은 인력이 소요되어 인적 낭비가 되었던 것이다.
개념 및 범위
브랜드 네이밍 시스템(900/1-1)이란 브랜드 네이밍 과정의 일부 또는 전부의 과정을 네트워크(1000) 상에서 자동 또는 반자동으로 처리하는 시스템이다. 본 시스템은 크게 1) 브랜드 후보 발견 시스템(910), 3) 브랜드 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1), 브랜드 풀(970)(970), 관리 시스템(1100)을 필수 구성 요소로 하며, 브랜드 합성 시스템(930), 브랜드 가공 시스템(920), 브랜드 분석 시스템(940), 브랜드 필터링 시스템(950), 온라인 전자 출원 시스템(300-6)을 선택적으로 가진다. 또한, 각 시스템은 그 시스템의 기능을 발휘하기 위한 각종 엔진(911, 921, 931, 941, 951, 961) 및 각종 DB(912, 922, 932, 942, 952, 962)를 가질 수 있다.
브랜드 네이밍 시스템(900/1-1)은 출원인 등의 의뢰를 수용하여 브랜드를 제작, 등록 가능성 등을 판단한 다음 출원을 하는 일체의 과정을 말한다. 이때, 등록 가능성 판단 및 출원 과정은 상기에서 설명하였으므로 브랜드 제작 과정을 중심으로 설명한다.
브랜드 후보 발견 시스템(910)
개념 및 필요성
브랜드 네이밍을 효율적으로 진행하기 위하여 브랜드 풀(970)(brand pool)을 형성이 필요한 경우가 많다. 브랜드 풀(970)이란 브랜드의 후보가 될 수 있는 각종 브랜드들을 속성, 내용, 언어, 의미 등의 각종 기준별로 모아 놓은 것을 말한다. 이 브랜드 풀(970)이 DB로 저장되어 있는 것을 브랜드 풀(970) DB라 한다.
브랜드 풀(970)의 대상
본 발명의 브랜드 풀(970)의 대상이 되는 것은 크게 다음과 같다.
특허청 관련 브랜드 풀(971)
특허청과 관계한 브랜드 풀(971)이란 각국의 상표 출원 및 권리에 대한 관리를 담당하는 각국의 행정 관청(대한민국의 특허청, 미국의 특허상표청 등)이 관리하고 있는 상표 자료 등에 근거한 브랜드들이다. 이는 다음과 같이 세분화된다.
첫째, 각국의 등록 상표들이다. 파리 조약의 대원칙인 지적 재산권 독립의 원칙에 바탕 하여 제 1국의 등록 상표는 제2국에 등록되거나 기타 제2국 국내법이 규정하는 법적 지위를 획득하지 못하면 제2국은 원칙적으로 그 등록 상표를 지정 상품과 관계없이 사용할 수 있게 된다.
둘째, 각국의 출원 상표들이다. 출원 상표의 범위에는 출원 중인 상표 및 출원되었지만 등록되지 못한 상표들이 그 대상이 된다.
셋째, 소멸된 상표이다. 상표는 본질적으로 창작이 아니라 공공 영역(public domain)로부터의 선택이므로, 신규성이나 진보성의 개념이 적용되지 않는다. 즉, 2000년도의 상표가 1900년도에 쓰인 상표보다 우월하거나 진보된 것이 아니라는 말이다. 통상 기업의 평균 수명은 대기업이라 하더라도 25년이 넘지 않는 것이 상식이며, 그 기업의 소멸과 함께 상표권도 소멸되는 경우가 많다. 그러므로, 소멸된 상표도 훌륭한 브랜드 풀(971)을 구성할 수 있다. 소멸된 상표는 크게 등록 후 소멸된 상표와 등록과 무관하게 사용 후 소멸된 상표가 있다. 특히, 후자는 미국 등 사용주의 국가에서 현저하다.
이들 특허청과 관계한 상표들을 획득하는 방법은 1) 각국의 상표 공보, 2) 각국의 상표 공보를 축척하거나, 가공한 자료(각종 공보를 모아놓은 CD-ROM 또는 지적 재산권 전문 website에서도 각국의 상표에 대한 자료를 획득할 수 있다.), 3) 특허청이 저장, 관리하고 있는 상표 관련 자료 DB 등이 있다.
이름 관련 브랜드 풀(972)
이름 관련 브랜드 풀(972)이란 국내 또는 국외의 자연인 또는 법인 기타 단체의 각종 이름에 대한 정보를 바탕으로 형성하는 브랜드 풀을 말한다. 이는 크게 다름과 같은 것이 있다.
첫째, 사람의 이름에 대한 브랜드 풀(970)이다. 사람의 이름은 성(family name)을 포함할 수도 있지만, 이름 그 자체(first name)만이 될 수도 있다. 성은 통상 윗대로부터 물려 받는 것이 원칙이나, 이름(first name)은 부모나 그 자신 또는 기타 작명에 관계한 사람이 선택할 수 있음이 일반적이다. 또한 이름에는 의미가 담겨 있는 경우가 많다. 가령, 한자가 들어가 있는 이름인 경우나 순한글 이름이라도 여러 의미가 담겨 있을 수 있다. 이러한 현상은 영어도 마찬가지로 예를 들면, [Colin]은 [용기 있는 자]라는 뜻을 가지고 있다. 이른 이름 관련 DB는 주민등록에 관한 DB, 인명별 전화번호부, 좋은 이름 또는 순우리말 이름을 정리해 놓은 DB, 성명 사전, 유명인사 편람, 외국어 이름의 경우 각 이름의 뜻을 함께 적시해 놓은 자료 DB(Webster사전 중에 부록편에 이런 자료가 첨부된 것들이 있다.), 기타 이름 그 자체이거나 이름과 뜻 및 관련 정보를 함께 제공하고 있는 각종 자료 및 그 자료를 DB화 한 것들이 이름 관련 브랜드 풀(970)을 형성할 수 있다.
둘째, 기업, 집단, 단체 등 법인격의 유무를 떠나 자연인이 아닌 주체로서 그 주체 를 지칭하는 명칭을 가지는 경우 그 주체의 명칭은 이름 관련 브랜드 풀(970)을 형성할 수 있다. 이에 대한 가장 간단한 예로는 상호별 전화번호부 등의 입력 DB편에서 자세히 예시했다.
사전 관련 브랜드 풀(973)
사전 관련 브랜드 풀(973)이란 국내 또는 국외에서 발행된 사전을 활용하여 형성한 브랜드 풀을 말한다. 통상 사전은 표제어와 그 사전의 목적에 따른 풀이말과 기타 관련된 정보의 제시를 필수 구성요소로 한다. 즉, 국어사전일 경우 뜻풀이, 영한사전의 경우 한글 뜻풀이, 한영사전의 경우에는 영어 단어나 어구, 시소러스 사전일 경우에는 동의어나 유의어가 될 수 있다. 또한, 사전의 범주에는 인명사전, 지명사전, 분류말 사전, 상품학 사전, 총람, 편람, 연감 등의 각종 DB 개념이 강한 사전 등이 있다.
사전이 의미를 가지는 경우는 특히 다음과 같은 것 때문이다.
첫째, 특정한 의미를 가지는 외국어를 쉽게 발견할 수 있기 때문이다. 가령 [왕]이란 의미를 가지는 말이 있을 때, 한영 사전을 매개로 하여 [king]을 찾을 수 있고, 한독사전이나 영독사전으로 [konig]를 찾을 수 있다. 사전이 2개 이상 매개 될 때, 왕이라는 의미를 가진 각국의 해당어를 찾아 낼 수 있으며, 이는 발음, 어느 나라 언어라는 등의 부가되는 정보화 함께 DB로 저장될 수 있다. 즉, 동일 또는 유사한 의미를 가지는 각국의 단어, 어구 등의 대응어를 관계 지을 수 있다.
둘째, 기술적 표장(descriptive mark)등을 판단할 때 사전이 유용하게 활용될 수 있다. 상당수의 기술적 표장은 동사나 형용사의 변용인 경우가 많다. 특히, 품질, 용도, 효능, 형상, 생산방법, 가공방법, 사용방법 및 특성이나 속성을 나타내는 말인 경우에는 더욱 그러하다. 이 경우, 상표의 구성 요소를 각 국어 사전의 동사나 형용사 또는 이들의 변형물인가 또는 이들 각각이 표장의 주된 구성요소인가를 판단하는데 사용될 수 있다. 변형물의 예는 어미변화(이는 의태어, 의성어가 발달한 나라의 언어일수록 더욱 심하다), 접두어 접미어의 활용, 같거나 유사한 말의 반복이나 동사나 형용사 자체나 변형된 말의 삽입 등이 그 예가 된다.
브랜드 가공 시스템(920)
브랜드의 가공이란 다음과 같은 것을 말한다.
브랜드의 한글화
한글을 기준으로 할 경우 한글화이며, 영어가 기준이 되는 경우는 영어화이다. 이는 각국의 브랜드를 칭호를 기준으로 연결시키는 것으로서 한글화에 대한 자세한 도구와 기법들은 상기의 한글화 부분에서 기술하였다. 즉, 각각의 브랜드에 대하여 그 브랜드에 대한 칭호가 있는 경우 그 칭호를 기준으로 각국의 언어로(각국의 표기 체계로 변화시킴) 표현할 수 있으며, 이를 DB화 할 수 있다. 예를 들면 [tiffany]가 있는 경우 한글로 [티파니] 을 대응시키는 것이 한 예가 된다.
이는 의미를 기준으로도 상기의 한글화를 할 수 있다. 즉, 왕이라는 의미가 있는 경우, 그 의미를 표현하는 단어인 king과 konig에 대해서 각각 영어 발음으로는 [킹], 독일어 발음으로는 [쾌니히]로 표현할 수 있다.
브랜드의 연결
브랜드의 연결이란 각각의 브랜드들을 브랜드 네이밍 시스템(900/1-1)에서 각 브랜 드마다 부여하는 속성, 특징을 기준으로 브랜드 DB에 있는 각 브랜드들의 관계성을 부여하는 것을 말한다.
브랜드 분석 시스템(940)
개념과 분석 요소
브랜드 풀(970)의 브랜드를 각종 기준을 통하여 분석하고, 그 결과를 통계처리 및 보고하는 시스템을 말한다. 분석 기준 또는 파악되어야 할 내용(이하 [분석 요소]라 한다.)은 다음과 같은 것들이 있을 수 있다. 이 때 브랜드 풀(970)이 특허청과 관계된 것일 경우에는 지정 상품별, 지정 상품이 속하는 군별, 지정 상품이 속하는 류별로 세분해서 분류할 수도 있다. 분석하기 위하여 각종 자연어 처리 기법 및 관련 DB를 활용할 수 있다.
첫째, 브랜드의 외관 구성 요소 파악이다. 이 속성에는 길이, 음절 수, 구성 단어 수, 반복 여부, 대칭, 숫자 결합 여부, 이미지 포함 여부, 외국어 표현 여부(외관 또는/및 발음(외래어)) 등이 이에 속한다.
둘째, 의미 구성 요소이다. 색깔 표현, 내용 속성(동물, 예술용어, 신화, 스포츠, 슬로건, 가게, 업종, 식물, 학술, 자연 등), 의성어, 의태어 사용 여부, 비어나 속어, 부정적 어감의 어휘 사용(반의어, 반대 속성 개념 등) 이 의미 구성 요소를 파악하기 위하여 각종 사전 DB가 필요하다.
셋째, 음운학적 구성 요소 파악이다. 어떤 글자라 첫 글자로 사용되는가, 첫 글자를 구성하는 자음과 모음의 빈도, 첫 글자를 구성하는 자음과 모음의 총수, 첫 글자를 구성하는 받침의 여부 및 받침의 종류, 특정한 자음과 모음의 사용 빈도, 특 정한 자음과 모음의 특정한 결합 빈도, 결합 거리, 특정한 자음과 특정한 자음의 결합 빈도 및 결합 거리, 특정한 모음과 특정한 모음의 결합 빈도 및 결합 거리, 자음과 모음 배열 순서의 특징, 경음과 격음의 사용 빈도 및 전체 상표에서 위치적 특징(첫머리에 사용, 한 글자 띄고 사용, 경음 다음에 나오는 음소의 음운학적 특징), 연음화 여부 등을 파악할 수 있다.
넷째, 품사적 특징 구성 요소(형용사나 동사 또는 그들의 활용형의 비중, 고유명사의 비중 등)을 파악할 수 있다.
분석 프로세서
분석 프로세서는 다음과 같이 구성된다.
첫째, 분석 요소의 특정이다. 분석 엔진은 특정된 분석 요소를 입력 받아 브랜드를 분석하기 위한 함수를 구성한다. 이를 위해 분석 엔진은 기본 함수 집합을 가지고 있다.
둘째, 브랜드 풀(970)에서 자료를 읽어 온다. 브랜드 풀(970)의 저장 방식에 따라 특정한 분석 요소가 브랜드와 결합되어 저장되어 있는 경우, 그 분석 요소를 키(key)로 하여 추출해 올 수 있다.
셋째, 분석 요소별로 분석된 결과(총수, 빈도, 가중치 등)를 저장하고, 출력한다. 저장한 것은 분석 요소별 특징 DB를 이룬다.
경향 분석 시스템
브랜드 경향 분석 시스템이란 국내 또는 국외의 각종 출원, 등록 또는 소멸된 브랜드를 지정 상품 또는 기타 기준을 활용하여 브랜드 경향을 분석하는 시스템을 말한 다. 분석 대상이 되는 브랜드는 국내 또는 국외의 지역에서 출원, 등록 또는 거절된 브랜드가 대상이 된다. 분석 기준은, 1) 지정 상품, 2) 브랜드가 가지는 속성 등이 된다. 또한, 분석은 시기, 기간, 출원인 또는 권리자의 속성을 기준으로 해서도 행하여 질 수 있다.
분석 과정은 다음과 같다. 다수의 브랜드를 그 브랜드가 가지는 각종 속성 정보와 함께 브랜드 경향 분석 시스템에 입력하는 과정과 각종 기준으로 브랜드를 분석하는 과정 및 그 분석된 결과를 각종 기준으로 출력해 주는 과정으로 구성될 수 있다.
예를 들면, 국내에서(지역) 1995년부터 1997년 사이(시기)에 음료와 식품(지정상품)에 [~~나라](상표의 트랜드, 속성)라는 상표가 다수 출원되었다는 결과를 얻을 수 있다.
또한, 각종 분석 요소를 기준으로 분석한 경우, 그 분석 요소 각각에 대한 시기별, 지정 상품별(류, 군을 포괄한다.), 출원인 속성 별 경향을 파악할 수 있다.
또한, 외국의 각종 출원, 등록, 소멸된 브랜드의 트렌드를 분석하여 1) 브랜드 합성의 한 자료, 2) 출원인 등에 대한 브랜드 추천, 3) 브랜드 경향 보고에 사용할 수 있다.
브랜드 합성 시스템(930)
개념과 필요성
브랜드 합성 시스템(930)이란 각종 브랜드 네이밍 규칙과 각종 제한 조건을 활용하여 브랜드를 만드는 시스템을 말한다. 브랜드의 합성 과정에서 자동화된 프로그램 을 사용하지 않으면 엄청난 시간 비용이 발생하며, 그 효율성도 낮다.
브랜드 합성 시스템(930)의 구성
구성
브랜드합성 시스템은 다음과 같이 구성되어 있다.
첫째, 출원인 등이 원하는 브랜드 속성이나 특징(희망 사항 등)을 입력 받는 단계이다. 이때, 브랜드 분석 시스템(940)에서 사용한 기준이 되는 분석 요소가 입력 받은 속성의 하나가 될 수 있다.
둘째, 브랜드 구성 요소 추출 시스템이다. 브랜드를 구성하는 각종 어구를 브랜드 풀(970), 상표 DB 또는 브랜드 자동 발생 시스템을 통하여 추출할 수 있다. 브랜드 자동 발생 시스템이란 특정한 속성(길이, 첫 글자, 어미, 희망 자음 또는 모음, 내용 속성(동물, 예술용어, 신화, 스포츠, 슬로건, 가게, 업종, 식물, 학술, 자연 등) 또는 기타 정의 가능하거나 입력 가능한 속성)을 가지게끔 브랜드 풀(970)에서 추출하거나, 무작위로 말을 합성하는 시스템을 말한다. 브랜드 자동 발생 시스템은 분석 요소가 특정되어 있을 경우 그 분석 요소를 반영하여(100% 충족부터 충족도 또는 가중치가 낮은 순으로) 발생된 브랜드를 정렬하여 출력시켜 줄 수 있다.
셋째, 브랜드 가공 시스템(920)이다. 브랜드 구성 요소를 각종 브랜드 네이밍 기법(더하기, 빼기, 반복, 좌우대칭, 숫자결합, 색깔 결합, 기존 자기 상표에 결합, 연음화, 기호, 제2외국어 표기, 곱셈(2개 이상의 의미 있는 단어로 구성된 조어에서 동일한 발음, 의미를 생략하는 방법), 의성어나 의태어 결합, 지정 상품과 반의어 표현, 역설, 유머 결합 등)을 통하여 브랜드를 가공하는 것을 말한다.
셋째, 각 가공된 브랜드를 재가공하는 시스템이다. 가공된 브랜드가 음절 수, 첫 글자, 어미, 희망 자음 또는 모음 등을 고려하여 분류, 추출, 재가공하는 시스템이다. 이때, 브랜드 분석 시스템(940)에서 활용한 분석 요소를 재가공의 한 기준으로 사용할 수 있다.
넷째, 합성 브랜드 출력 시스템이다. 상기의 과정을 거친 합성된 브랜드를 각종 기준의 만족도 순으로 정렬하여 출원인 등에게 제시할 수 있다.
브랜드 합성 시스템(930)의 예시
등록 상표 DB(710-1), 유명 상표 DB 또는 기타 상표 DB를 활용하여 다음과 같은 방법으로 브랜드를 합성할 수 있다.
첫째, 등록 상표 DB(710-1)에서 상표명을 분석한다. 분석의 대상이 되는 상표명들에서 빈번하게 쓰이는 단어, 어절, 어구, 음절, 형태소 등을 찾아 낸다. 이는 상표명에 대하여 그 상표명을 한 글자 단위 또는 2이상의 글자 단위(여기에는 형태소 단위를 포함한다.)로 쪼갠 다음, 특정한 글자 단위가 얼마나 자주 등장하는가에 대한 각 단위별 빈도수를 획득할 수 있다. 가령 예를 들면 [트루]라는 말을 [트루젠], [트루프랜드 등등의 브랜드에서 추출해 낼 수 있고, [제닉]이라는 말을 [오토제닉], [제닉스] 등등의 상표에서 분석, 추출해 낼 수 있다. 그리고, 분석된 단어, 어절, 어구, 음절, 형태소별 빈도별 우선순위를 획득해 낼 수 있다. 이 과정을 거치면 특정한 요소([트루 [나 [제닉]등)이 얼마나 자주 쓰이는가를 알 수 있게 된다.
둘째, 빈도별 우선순위가 매겨져 있는 특정한 요소들을 결합하는 방식으로 상표를 합성한다. 이 경우, [트루제닉]이라는 상표와, 그 합성된 것에서 일부를 삭제하거나 반복하거나 다른 별개의 요소와 결합하는 등의 과정을 거쳐 하여 [트루닉], [트제닉], [트닉스]등의 상표를 출력될 수 있다.
셋째, 이들 상표에 대해서 등록 가능성 판단 과정을 포함한 각종 필터링 과정을 거친다.
브랜드 필터링 시스템
합성 된/합성 중간 단계의 브랜드 또는 사람이 만든 브랜드를 각종 기준을 적용하여 필터링(filtering)하는 시스템을 말한다. 필터링은 크게 등록 가능성 판단, 각종 필터링 규칙 DB의 활용 또는 브랜드 후보 중에서 브랜드 제작자 또는 제작 의뢰인/출원인 등의 필터링 등이 있다. 이 과정들은 브랜드의 후보를 줄이면서 2회 이상 반복될 수 있다.
등록 가능성 판단
지정 상품의 지정이 있는 경우에는 그 지정 상품을 포함하여 등록 가능성 판단을 하고, 상표만이 문제시 되는 경우에는 지정 상품을 관여시키지 않고 등록 가능성을 판단한다. 그 브랜드의 용도가 정해져 있는 경우, 그 용도에 대응하는 지정 상품을 선정하고 입력하여 등록 가능성을 판단할 수 있다. 구체적인 과정은 등록 가능성 판단 시스템(400/1-1)에서 상술하였다.
각종 필터링 규칙 DB
브랜드에 대하여 일정한 필터링 규칙이 있는 경우 그 규칙을 반영하여 브랜드를 필터링 할 수 있다.
사람의 필터링
그 브랜드의 제작자 또는 제작 의뢰인/출원인 등이 다수의 브랜드 집합에서 브랜드를 선택할 수 있다.
브랜드 출원 시스템
선택된 브랜드를 권리화하기 위하여 특허청에 출원하거나 사용할 수 있다.(미국 등 사용주의 국가에서만 해당) 이에 대한 상세한 과정은 출원 유도 시스템(500/1-1)에서 상술하였다.
본 발명 사상의 실시 양태
*본 발명의 실시 양태는 웹과의 관계에서 크게 5가지가 있다.
첫째는 본 발명의 일부 또는 전부를 온라인 상에서 실시하는 방법으로 웹 서비스라 칭한다. 즉, 본 발명 사상의 일부 또는 전부를 웹 서비스 형태로 구축한 다음, 본 웹 서비스를 제공해 주는 네트워크(1000) 상의 가상 공간에 접속한 회원 또는 비회원들에게 일정한 서비스를 제공해 줄 수 있다.
둘째는 본 발명 상의 일부 또는 전부가 사용자의 컴퓨터 상에서 일어나고, 일부가 웹과 연동하여 본 발명 사상의 목적을 달성하는 방법으로 온라인 오프라인 통합 솔루션이라 칭한다. 즉, 사용자의 컴퓨터에 각종 DB, 각종 엔진, 기타 관련 소프트웨어를 구축해 놓고 네트워크(1000)와 연결하여 이들을 사용하는 것을 말한다. 이는 대용량 DB의 경우 검색의 속도, 보안성 등에서 유리한 모델일 수 있다.
셋째, 본 발명 사사의 일부 또는 전부를 온라인 상에서 외국과의 연동하여 실시하 는 방법이다.
자동 분할 출원 시스템
상표 등록 출원의 경우 지정 상품을 여러 개를 지정하는 것이 보통이다. 이때, 일부에만 거절 이유가 있는 경우, 이를 극복하기 위하여 거절 이유가 있는 것만 또는 거절 이유가 없는 것만 떼어 내여 별도로 분할 출원할 수 있다. 통상 거절 이유가 있는 것을 분할 출원하는 경우가 많다.
분할 출원 엔진 시스템은 다음과 같이 기능한다.
첫째, 본 발명 사상과 관련된 회원(의뢰인 포함)들의 상표 등록 출원을 분석하는 기능이다. 이는 특히 회원들의 상표 등록 출원이 본 발명 사상이 적용되는 시스템 상에서 이루어진 경우에 특히 효과적이다. 회원들의 상표 등록 출원을 분석하기 위하여 필요한 것은 출원 번호 및 기타 출원인의 출원 내용을 열람하기 위하여 특허청이 요구하는 자료들이다. 이들 자료들로부터 특허청의 DB에 접속하여 회원의 상표 등록 출원 현황을 파악한다. 회원은 본 시스템에 1) 거절 이유 통지서의 고유 번호를 입력하는 방식, 2) 출원 번호를 입력하는 방식으로 사건을 특정 지을 수 있다.
둘째, 거절 이유 통지를 분석하는 과정이다. 회원의 지정 상품 중 일부에 거절 이유가 있는 경우 이 상품들만을 추출해 낼 수 있다. 이는 전체 지정 상품 중 거절 이유에서 적시한 거절 이유가 있는 지정 상품을 제외하는 방식으로 처리할 수 있다.
셋째, 분할 출원서 및 삭제 보정서를 합성한다. 분할 출원서에는 거절 이유가 있는 지정 상품만, 또는 거절 이유가 없는 지정 상품만으로 지정 상품을 구성한다. 또한, 삭제 보정서는 원 출원의 지정 상품에서 분할 출원서에 있는 내용을 뺀 것만 남기는 방식으로 지정 상품을 보정할 수 있으며, 분할 출원서에 있는 지정 상품을 열거하고 이를 삭제한다는 취지를 기재할 수 있다. 또한, 분할 출원서와 보정서에 필요한 서지적 사항을 입력 받거나, 저장된 회원 정보를 통하여 합성한다.
넷째, 분할 출원서와 보정서를 전자출원 방식으로 특허청에 출원한다.
네트워크(1000) 상에서의 권리 보호
개념과 필요성
네트워크(1000) 상에서 상표권, 서비스권 기타 표장과 관계된 권리(이하 [상표권]으로 통칭한다. 이상도 같다.)의 침해 또는 희석화, 기타 표장에 대한 권리에 손상을 가하는 일체의 행위(이하 [침해등]이라 한다.)가 일어날 수 있다.
침해는 각국의 상표법의 규정에 따라 요건 사실이 다를 수 있으나, 본 발명에서는 유사의 개념을 중심으로 침해의 개연성이 있는 제3자의 행위 또는 행위의 결과를 찾아 내고, 그 이후의 다양한 일련의 과정에 대해 기술한다.
일반 거래계의 현실에서 상표권에 대한 침해는 용이하나, 이를 발견해 내는 것은 용이하지 않음이 보통이다. 네트워크(1000) 상에서 상표의 사용(법적 개염으로서의 사용은 각국의 상표법에 정의되어 있거나, 통상 각국에서 법률적 개념으로 정의되어 있거나 사회적 통념으로 인정되는 일정한 행위의 범주가 정해져 있는 경우가 대부분이다. 이하, 이 모든 것을 [사용]이라 한다. 이상도 같다.)이 있는 경우 이를 어떻게 찾아 내며, 그 상표에 대해서 정당한 권리를 가지지 않은 자의 상표의 사용 에 대해 정당한 권리자를 보호해 주는 일체의 다양한 방법에 대해 기술한다.
네트워크(1000) 상에서의 상표의 사용
네트워크(1000) 상에서 상표가 표시되는 경우 이를 상표의 사용이라 볼 수 있는가가 문제시 된다. 최근 10여 년을 제외하고 인류 사회의 상품 또는 서비스는 질량을 가지는 물질에 기반한 것이었다. 그러나, 디지털 네트워크(1000) 상에서는 물질과 전혀 관련성이 없는 것이 상품 또는 서비스로 존재할 수 있다. 예를 든다면 예전에 물질로서 우유가 있었고, 이 우유에 대한 인쇄매체 또는 영상 매체로 된 광고가 존재할 수 있었다. 이때는 인쇄매체 또는 영상 매체가 특정한 상품의 광고 매체가 되고, 상표의 광고적 사용이 성립할 수 있었다. 그런데, 네트워크(1000) 상에서 존재하고, 대응되는 물질이 존재하지 않는 아이콘, 그림, 파일 등의 디지털 콘텐츠는 과연 어떻게 취급하여야 할까가 문제시 될 수 있다.
지정 상품의 문제
디지털 콘텐츠를 하나의 상품으로 보고(CD-ROM 등의 오프라인적 하드웨어에 저장되어 있는 상태가 아닌 파일(file)형태로 존재하는 것을 하나의 상품을 보는 경우) 이 상품을 표상하는 파일명, 이 파일에 대응되는 특정 기호, 문자, 도형, 아이콘, 이미지 또는 임의의 디지털 형태로 표현되는 콘텐츠(이하 이를 [디지털 상표]통칭한다.)를 상표로 보고 종래의 상표법을 적용할 수 있다. 이 경우 다시2가지 문제가 발생하는데, 하나는 지정 상품의 문제로 디지털 콘텐츠가 단일한 상품으로 취급될 수 있는가에 대한 것이며, 다른 하나는 지정 서비스업의 문제로 디지털 서비스표가 일정한 서비스를 하는 경우, 이 서비스를 어떻게 볼 것인가의 문제이다.
단일한 상품으로 취급될 수 있음이 문제시 되는 것은 질량을 가지는 각종 상품은 사람에게 다르게 감각되지만(음악과 영화, 책은 다르게 감각된다.) 디지털 콘텐츠로 변형되어 존재하는 경우 이들은 모두0과1의 형태로 저장된 정보의 덩어리에 불과하다. 이 관점에서 본다면 각종 디지털 상품은 하나의 상품으로 취급될 수 있다. 하지만, 디지털 콘텐츠는 Windows media player, 각종 viewer 프로그램, e-book 소프트웨어처럼 컴퓨터 프로그램으로 존재하는 각종 시연 매체(playing media)를 통해서 다른 상품으로 감각(영화는 영화로, 책은 책으로)될 수 있다. 이 경우를 강조한다면 다른 상품으로 취급할 수도 있을 것이다. 이 경우는 통상의 질량을 가진 상품과 같이 지정 상품이 다를 수 있을 것이다. 전자의 관점에서 본다면 디지털 콘텐츠는 모두0과1의 집합이므로 파일 사이즈(file size)를 제외한 어떠한 외관상의 특징도 없으므로 온라인 상에서의 디지털 상표에 대응하는 지정 상품의 개념은 사실상 없는 것에 다름 아니다. 이는 온라인 상품이 많아지는 추세에 맞추지 못한다는 단점이 있다. 후자의 관점을 취한다면 시연 매체를 기준으로 상품을 분류해야 하는 난점이 있으며, 멀티미디어화, 복합화되는 콘텐츠 상품에 대해 지정 상품의 범주를 새롭게 만들어야 하는 문제점이 있다.
지정 서비스업의 문제도 상기와 마찬가지 문제점이 존재하나, 통상의 질량이 매개되는 서비스업에서도 서비스 그 자체는 무형의 것이므로 온라인 상에서 제공되는 각종 서비스에 대해서도 오프라인과 같은 방식의 지정 서비스업 개념이 성립할 수도 있다. 즉, 많은 온라인 상의 서비스들이 각종 정보 제공업 등에 해당될 수 있으며, 네트워크(1000)는 이들 서비스를 제공하는 중간 매체(media)에 불과하다고 볼 수도 있다.
광고적 사용의 문제
통상의 배너 광고에서는 상표와 상품이 등장할 수 있으며, 동영상 등에서는 상표와 상품이 아울러 나올 수 있다. 이 경우 상표의 광고적 사용이 문제시 될 수 있다.
네트워크(1000) 상에서 유사한 상표의 판단 과정
네트워크(1000) 상에서 존재하는 각종 콘텐츠에 대해서 상표와 유사성을 판단하는 것은 다음과 같은 과정을 통해서 발생한다. 먼저 문제시되는 개별 상표에 대해서 언급하고, 이어서 임의의 상표에 대해서 본 과정을 자동적으로 수행하는 것에 대해 상술한다.
개별 상표 : 개별 디지털 콘텐츠
개별 상표에 대해서 개별 디지털 콘텐츠가 있는 경우는1:1의 비교가 되므로 상기의 유사판단과정과 동일한 과정을 가진다. 즉, 양자를 입력 받고 유사판단엔진을 통해 유사성에 대한 판단을 하고, 그 결과를 출력한다.
개별 디지털 콘텐츠가 특정되어 있지 않는 경우
개별 상표에 대해서 디지털 콘텐츠가 특정화되지 않은 상태에서는 개별 디지털 콘텐츠를 특정하여 입력하기 위하여 사람이 특정한 웹사이트나 DB를 지정하여 주는 방법이 있고, 또 프로그램화된 로봇을 사용하여 무차별적 또는 정해진 논리나 순서에 의해서 웹사이트를 검색한다.
지정
사람이 특정한 웹사이트나 DB를 지정하는 것은 다음과 같은 것일 수 있다. 첫째, 특정한 또는 임의의 검색 사이트이다. 검색 사이트는 일정한 분류체계를 가지고 있는 경우가 많고, 그 분류 체계는 통상 텍스트화된 언어로 되어 있는 경우가 많다. 또한, 하단 또는 최하단의 분류에서는 각종 홈페이지의 주소, 이름, 상호, 성명, 명칭, 약칭기타 그 사이트를 나타내는 각종 식별자, 식별 목적의 표장 또는 표장의 구성 요소들이 나타나는 것이 일반적이다. 이들과 개별 상표와 유사성을 비교할 수 있다.
*둘째, 특정한 웹사이트 또는 그 웹사이트가 보유하고 있는 DB를 지정할 수 있다. 전화번호부 DB(특히 업종별/상호편 전화번호부), 등록된 상호를 검색할 수 있는 상호등기부 DB, 세무신고와 관련하여 세무서 또는 국세청이 가지고 있는 각종 사업자에 대한 DB, 법률, 명령, 조례 기타 행정 조치 등에 바탕하여 만들어진 상품 등의 명칭에 대한 DB(도서 등을 출판하는 경우 ISBN이 필요한데, 이의 신청과 발급을 위해서는 도서명의 제출이 필요한데, 이 도서명을 모아 놓은 것은 책이라는 상품의 상품명이 될 수 있으며, 이는 상품 등의 명칭에 대한 DB의 한 예가 된다. 물론, 출판사의 명칭도 필요하며, 이들도 본 발명에서 언급하는 DB가 된다.), 국가, 지방 자치 단체 또는 임의의 공적 사적 기관 등이 각종 등록을 받은 경우, 그 등록된 내용을 저장하고 있는 DB, 사업자등록을 받아서 저장하고 있는 정부, 관공서, 기타 공적 사적 단체가 가지고 있는 DB, 기타 식별 목적에 사용되는 각종 표장을 모아 놓은 임의의 DB 등이 그 예가 될 수 있다. 이들 DB는 웹사이트 자체 또는 그 내부에 존재할 수도 있지만, 이들이 CD-ROM 등의 매체에 저장되어 존재할 수도 있다. 이들에 대해서도 기술적으로는 대동소이한 검색 비교 과정을 거친다.
로봇 프로그램
로봇 프로그램은 일정한 규칙 또는 무작위로 네트워크(1000) 상을 돌아다니면서 일정한 특성을 가지는 내용을 입수하는 프로그램의 일종을 말한다. www.google.com, www.hotbot.com 등의 검색사이트의 검색 엔진은 로봇을 사용하는 경우가 많다. 로봇은 다음과 같은 일을 수행한다.
첫째, 로봇이 임의의 웹사이트를 찾아서 비교의 대상을 특정화시킨다. 비교의 대상이 될 수 있는 것은 그 웹사이트에 존재하는 임의의 디지털 콘텐츠가 된다. 이들 웹사이트의 디지털 콘텐츠 중 일정한 속성을 가지는 것만을 로봇은 비교의 대상으로 삼을 수도 있다. 예를 들면, 통상의 웹사이트는 홈페이지의 하단부에 ?, copyright 또는 기타의 선언을 하거나, 자신의 이름, 명칭, 상호 등을 전화번호, 전자우편주소, 기타 각종 정보와 표시하는 경우가 많은데, 로봇은 웹 페이지의 이 부분을 중점적으로 검색하여 비교의 대상을 찾을 수 있다.
둘째, 비교의 대상이 특정화되었을 경우, 비교 대상이 존재하는 네트워크(1000) 상에서의 위치(통상 그 위치는 웹 브라우저의 location 자리에 그 웹사이트 자체의 주소 및 그 웹사이트 내에서의 그 대상의 위치에 관한 정보가 길게 표시된다.)가 그 대상이 되는 디지털 콘텐츠와 함께 또는 그 웹사이트 자체 또는 그 대상이 있는 웹 페이지를 DB로 저장한다. 이때, DB는 그 비교 대상이 되는 것과 관련한 상품 또는 서비스에 대한 정보를 그 웹사이트 또는 웹 페이지에서 추출하여 함께 저장할 수도 있다. 이를 위하여 로봇에 일정한 규칙, 예약어 판단 장치, 인공 지능을 활용 하여 그 사이트가 어떤 상품, 어떤 서비스를 다루는가에 대한 정보를 추출해 내는 프로그램을 내장할 수도 있다. 이는 상표권의 침해 등의 판단에서 지정 상품의 동일 유사와 지정 서비스의 동일 유사를 판단하는데 중요한 정보가 된다.
셋째, 유사 판단은 각 비교 대상을 찾아 내었을 때 하나씩(one by one)으로도 할 수 있고, 각 웹사이트 별 또는 각DB별로, 각 대상별로도 할 수 있으며, 각 비교 대상을 일정한 개수 이상을 모아서도 할 수 있으며, 이들 양자를 섞어서도 할 수 있다.
인터넷 상에서의 문제들
상표권 또는 서비스표권과 도메인 네임, 상호 등은 그 규율 체계가 별개로 존재하고, 상호 등에 대해서는 상표법 등에 관련 조항을 두고 있는 경우가 각국별로 다수 존재한다. 이하, 네트워크(1000) 상에서 상표권 등의 침해 또는 침해의 가능성이 있는 행위가 발생하는 경우를 예시하고, 각 경우에 대해서 이를 찾아내는 것을 포함하여 각종 조치를 취하는 것에 대해서 상술한다.
등록상표 또는 출원 중인 상표의 사용행위
인터넷 상에서 등록 상표 또는 출원중인 상표와 동일 유사한 상표를 사용하는 경우가 다수 있다. 주로 도메인 네임이나, 상호 등을 사용함으로써 등록 상표 또는 출원중인 상표와 분쟁의 개연성이 존재하는 경우를 말한다. 또한, 등록 상표 또는 출원중인 상표를 광고적으로 사용하는 행위가 발생할 수 있으며, 네트워크(1000) 상에서의 등록 상표 또는 출원중인 상표의 사용이 광의적으로 상표의 사용의 범주에 포함될 수 있는 경우를 가정하여 이에 대해서도 상술한다.
배경 기술
먼저 이를 위하여 필요한 배경 기술 및 전제에 대해서 기술한다. 사람이 네트워크(1000) 상에서 표현되는 각종 콘텐츠를 감각하는 것은 주로 시각, 청각에 의한 것이다. 현재 일부 국가의 법률 체계에서는 소리 상표가 인정되지 않은 경우도 있지만, 청각에 의한 것도 함께 기술한다.
시각으로 인지할 수 있는 콘텐츠는 텍스트(유니코드나 기타 코드 체계로 그 동일성이 인정되는 기호나 문자를 포함한다) 또는 이미지(유니코드 등 여타의 코드 체계로 포섭할 수 없는 기호를 포함한다. 도형이나, 동영상 등도 이미지의 연속일 뿐이다. 또한 입체적 형상이 인터넷 상에서 시각적으로 표현되는 것도 차원의 문제일 뿐 이미지인 것은 자명하다.) 또는 이들 각각의 결합(이 결합에는 색채가 포함될 수 있음은 자명하다.)으로 형성되는 콘텐츠이다.
텍스트 콘텐츠의 경우에는 동일 또는 유사의 판단이 상당히 쉬운 특성이 있다. 즉, 표장의 칭호는 각국의 문자 체계 내에서 문자 기호로 표기 가능하므로 문자 대 문자로 직접 비교할 수 있다. 컴퓨터 상에서 표현하기 위한 유니코드 등의 코드 체계로 포섭될 수 있는 텍스트 콘텐츠들도(예를 들면 느낌표 등) 유사하게 다룰 수 있다. 즉, 이는 등록 상표 또는 출원중인 상표를 바탕으로 상표 DB를 만들 때 상표를 구성하는 요소를 표현할 때 칭호를 문자 체계로, 기호 등을 기호의 이름 또는/및 기호 자체 또는/및 기호의 코드로 저장할 수 있기 때문이다. 즉, 상표에 물음표와 느낌표가 포함되어 있는 경우, 그 상표를 저장할 때 그 상표의 구성 요소의 표현에서 물음표, 느낌표가 존재함을 기호의 이름, 기호 자체, 기호를 나타내는 코드로 저장할 수 있기 때문이다.
이미지의 동일 또는 유사성을 파악하는 것은 다수 어려울 수 있다. 다만, 이미지도 그 표장을 구성하는 이미지 요소의 합 등으로 나타낼 수 있다. 즉, 상표를 구성하는 도형 등을 동물, 식물, 간단한 도형, 복합 도형 등의 상위 분류와 그 상위 분류에 속하는 하위 분류(그 하위 분류에 다시 하위 분류들이 존재할 수 있음은 자명하다.)에 할당하는 방식으로 표장을 일정한 범위로 특성화시킬 수 있다. 즉, [호랑이 그림]이 존재하는 상표인 경우 [동물/호랑이/호랑이 머리로 그 상표의 외관을 특성화시킬 수 있다. 이 도형을 특성화시켜 분류해 놓은 것을 도형분류 DB라 한다. 이는 문자 상표의 경우 그 상표의 칭호에 해당하는 것을 문자로 대응시킴으로써 그 상표를 특성화시키는 것과 동일하다.
또한, 상표를 사람이 특성화시키지 않고 컴퓨터를 통하여 자동화할 수 있다. 이는 다음과 같은 점에서 중요하다. 각국의 문자 체계는 각국 내부에서는 일정한 표준 체계가 있으나, 이미지 등은 개인 또는 단체가 임의로 분류의 기준을 정해 놓은 것은 있을지언정 국가가 표준을 만들어 놓은 분류 체계가 없는 것이 통상이므로, 한 이미지에 대해서 어떤 분류 체계를 활용할 것인가는 항상 문제시 된다. 그러므로, 이를 위하여 다음과 같은2가지 기술이 개별적 또는 복합적으로 동원될 수 있다.
첫째는 OCR(optical character recognition/reader) 등의 문자인식기술이다. 문자인식기술이란 이미지로 된 그림을 입력 받아 그 그림에 상당하는 문자로 출력해 내는 임의의 기술을 말한다. 통상 상표가 저장될 때 상표 이미지로 저장되는 것이 일반적이므로(상표는 사상이나 기술이 아니라 외관이 중시 되는 표장이기 때문) 이 상표에서 문자 부분을 자동으로 인식할 수 있다. 여기서 문자부분이란 문자와 코드 체계 내의 기호를 포함하는 텍스트를 말한다. 즉, 상표 이미지의 입력이 있는 경우, 문자인식기술부는 그 이미지로부터 문자를 추출해 내어, 저장한다. 이때, 문자의 인식에서 사람의 확인을 거칠 수도 있다.
둘째는 패턴 매칭(pattern matching)기술이다. 이는 이미지와 이미지를 비교하여 양 이미지의 동일성, 유사성 또는 기타의 일체의 관계성을 밝혀 내는 일체의 기술을 말한다. 광의적으로 보면 문자인식기술도 패턴매칭 기술의 한 종류가 된다.
이 패턴 매칭 기술의 본 발명에의 활용은 다음과 같다.
하나는 상표 DB의 구축 과정에 대한 것이다. 즉, 상표의 이미지 부분을 기존의 도형분류DB에 있는 이미지와 검색, 비교하여 상표의 이미지 부분에 대한 분류 과정에 활용할 수 있다. 도형 분류 DB의 각 도형/이미지들과 비교하여 유사성 또는 관련성이 있는 경우는 그 곳(하위 분류 또는 그 도형/이미지가 속하는 최소 크기의 분류 체계 내)에 저장할 수 있으며(물론, 사람의 확인을 거치는 과정이 있을 수 있으며, 2이상의 분류 체계에 해당될 수 있다고 패턴 매칭 프로그램이 판단한다면 그 분류를 사람에게 보여 주고, 선택을 입력 받을 수 있다. 물론, 양자를 다 저장할 수도 있고, 사람의 개입 없이 완전 자동화할 수도 있다.)에 저장하여, DB를 갱신한다. 또 기존의 분류 체계에 할당하기 어려운 경우에는 상위 분류 체계를 다시 만들 수 있기도 하며, 그 상위 분류에 새로운 하위 분류를 생성하여 그 곳에 그 이미지를 저장할 수도 있다. 물론, 이들 분류 체계는 타인이 만들 것을 사용할 수도 있고, 자체적으로 생성한 것을 사용할 수도 있다.
다른 하나는 상표의 유사성에 대한 검색 과정이다. 문제시 되는 대상 상표(이 상표는 이미지일 수 있으며, 인터넷 상에서 존재하는 디지털 콘텐츠일 수도 있다.)를 패턴 매칭 기술을 활용하여 기존의 도형분류DB를 검색, 비교하여 그 상표의 도형부분과 동일하거나 유사한 또는 관련성이 존재하는 기존의 상표등을 추출해 낼 수 있다. 이때, 패턴 매칭 기술에는 활용되는 유사성의 정도 판단(이 기준은 변동 또는 조절 될 수 있으며, 인공 지능 기술을 활용하여 유사성이 인정되는 이미지들을 입력함으로써 학습될 수도 있다.) 과정을 통하여 얼마나 유사한가에 대한 수치화된 또는 범주화된 결론을 출력할 수도 있다. 이에 대한 상세한 것은 인공지능과 관련된 부분에서 상술되어 있다.
상기의 패턴 매칭 기술의 한 예로 음성인식기술이 있다. 음성 인식 기술과 도형인식기술은 그 원리적인 면 및/또는 판단과정 면에서는 대동소이하므로, 상세하게 다루지는 않는다.
본 발명의 효과는 다음과 같다.
첫째, 상표 유사 판단 및 상품 유사 판단이 가능하여 출원 전에 선출원 또는 선등록 상표와 유사한 상표가 있는지를 검색할 수 있다. 유사 여부에 대한 언어 공학적 판단이 결합되어 유사 판단의 근거에 대한 자료를 자동으로 파악할 수 있으며, 이에 대한 보고서를 자동으로 작성하여 사용자들에게 제시해 줄 수 있게 된다. 이를 통해 의견서 등을 쉽게 작성할 수 있으며, 유사 판단에 객관성을 증가시킬 수 있다. 또한, 수작업으로 하던 유사 판단을 자동화함으로써 시간 비용을 절감시킬 수 있다. 또한, 유사 판단을 위한 형태소 분석 엔진 및 기타 본 명세서에서 제시한 각종 분석 엔진 등은 다른 나라의 상표에도 적용할 수 있게 되어, 외국 상표의 분석 및 유사 판단을 가능하게 한다. 이는 특히, 마드리드 의정서 시스템하에서 지정국의 지정에서 효과적으로 활용될 수 있게 된다.
*둘째, 상표의 등록가능성을 사전에 파악할 수 있게 되어 국내외를 불문하고 상표 관련 업계뿐만 아니라 일반인들도 상표의 등록 가능성을 미리 알아 볼 수 있게 된다. 또한, 등록 요건을 갖추지 못한 상표 등록 출원으로 인한 낭비를 제거할 수 있어 출원의 효율성이 증가된다.
셋째, 출원 유도 시스템(500/1-1)을 통하여 출원을 유도할 수 있어 출원 증대의 효과가 발생하며, 출원인 등도 자신의 상호나 이름 기타 상표화 할 수 있는 것들을 효과적으로 보호 받을 수 있게 된다. 출원 유도 시스템(500/1-1)을 위한 DB분석 엔진을 활용하면, 각종 DB의 입력이 있는 경우, 상표와 관련한 임의의 속성을 추출할 수 있어, 이를 출원인 또는 기타 이해 관계자에게 전송할 수 있다. 또한, 전 과정이 온라인으로 진행되기 때문에 장소와 시간에 구애 받지 않게 되어 시간 비용을 절감할 수 있다.
넷째, 상표 등록 출원을 국내외적으로 유도하기 위한 일체의 방법 및 이를 위한 시스템을 통하여 국제 상표 출원을 증대할 수 있으며, 국제 상표 출원에서 제2국에의 등록 가능성을 미리 알아 볼 수 있어 검색의 효율성 및 출원의 효율성이 높아진다.
다섯째, 분쟁을 유도하거나, 권리자의 권리를 보호하기 위한 일체의 방법 및 이를 위한 시스템을 통하여 국내외의 상표권자의 권리를 효과적으로 보호해 주며, 일반 수요자로 하여금 출처의 오인 혼동으로부터 발생하는 손해를 막을 수 있다. 또한, 수출입 관련자의 권리보호 시스템을 통하여 관세청의 상표 검색 및 권리자에 대한 통보 업무를 자동화할 수 있어 국내 상표권자를 보호함과 아울러 관세청의 업무 효율성을 증대시킬 수 있다.
여섯째, 브랜드 네이밍 과정의 일부 또는 전부를 자동화하는 방법 및 이를 위한 시스템을 통하여 브랜드 네이밍 과정에서 발생하는 각종 수작업 업무를 자동화할 수 있어, 시간과 인력 비용을 절약할 수 있다. 또한, 각종 브랜드를 세부적 기준에 따라 분류함으로써 자신에게 적합한 브랜드를 발견할 수 있다.
본 명세서에서 각 세부적인 시스템의 발명의 효과는 개념 및 필요성 부분에서도 자주 언급하였다.
Claims (4)
- 적어도 하나 이상의 국가의 특허청에 출원되거나 등록된 상표에 관한 정보를 입수하여 상표DB로 구축하고, 구축된 상표DB에 대한 검색 기능을 제공할 수 있는 상표 시스템에 있어서, 상기 상표 시스템이입수된 제1국의 적어도 하나 이상의 상표 자료 데이터에서 상표 정보를 추출하는 단계;상기 추출된 상표 정보로 상기 추출된 상표 정보와 동일 또는 유사한 상표가 있는지를 제2국의 출원되거나 등록된 상표 정보를 대상으로 하여 구축된 상표 DB에 질의하여 조사하는 단계; 및상기 제2국의 출원되거나 등록된 상표 정보 중에 상기 추출된 상표 정보와 동일 또는 유사한 상표가 존재하지 않는 상기 제1국의 상표 자료 데이터만을 추출하거나, 상기 제2국의 출원되거나 등록된 상표 정보 중에 상기 추출된 상표 정보와 동일 또는 유사한 상표가 존재하는 경우 상기 제2국의 동일 또는 유사한 상표의 상표 정보를 추출하거나, 상기 제2국의 출원되거나 등록된 상표 정보 중에 상기 추출된 상표 정보와 동일 또는 유사한 상표가 존재하는 경우 상기 상표와 동일 또는 유사한 상기 제1국의 상표 자료 데이터만을 추출하는 단계;를 더 포함하며,상기 제1국과 상기 제2국이 같은 경우에는 상기 상표 자료 데이터는 업종별 전화번호 데이터 및 상호별 전화번호 데이터 중 어느 하나 이상인 것이거나, 전자 카탈로그 데이터인 것이며,상기 제1국과 상기 제2국이 다른 경우에는 상기 상표 자표 데이터는 업종별 전화번호 데이터 및 상호별 전화번호 데이터 중 어느 하나 이상인 것이거나, 전자 카탈로그 데이터인 것이거나, 상기 상표 자료 데이터는 제1국의 출원되거나 등록된 상표 정보를 대상으로 하여 구축된 상표 DB에서 추출되는 상표 정보인 것을 특징으로 하는 상표 정보 제공 방법.
- 적어도 하나 이상의 국가의 특허청에 출원되거나 등록된 상표에 관한 정보를 입수하여 상표DB로 구축하고, 구축된 상표DB에 대한 검색 기능을 제공할 수 있는 상표 시스템에 있어서, 상기 상표 시스템이제2국의 출원되거나 등록된 상표 정보를 대상으로 하여 구축된 상표 DB에서 적어도 하나 이상의 상표 정보를 추출하는 단계;상기 추출된 상표 정보로 상기 추출된 상표 정보와 동일 또는 유사한 상표가 있는지를 제1국의 상표 자료 데이터를 포함하는 상표 자료 DB에 질의하여 조사하는 단계; 및상기 추출된 제2국의 출원되거나 등록된 상표 정보 중에 상기 추출된 상표 정보와 동일 또는 유사한 상표가 존재하지 않는 상기 제1국의 상표 자료 데이터만을 추출하거나, 상기 추출된 제2국의 출원되거나 등록된 상표 정보와 동일 또는 유사한 상표가 존재하는 경우 상기 동일 또는 유사한 상표를 포함하는 상기 제1국의 상표 자료 데이터 및 상기 추출된 제1국의 상표 정보 중 어느 하나 이상을 추출하는 단계;를 포함하며,상기 제2국과 상기 제1국이 같은 경우에는 상기 상표 자료 데이터는 업종별 전화번호 데이터 및 상호별 전화번호 데이터 중 어느 하나 이상인 것이거나, 전자 카탈로그 데이터인 것이며,상기 제2국과 상기 제1국이 다른 경우에는 상기 상표 자료 데이터는 업종별 전화번호 데이터 및 상호별 전화번호 데이터 중 어느 하나 이상인 것이거나, 전자 카탈로그 데이터인 것이거나, 상기 상표 자료 데이터는 제1국의 출원되거나 등록된 상표 정보를 대상으로 하여 구축된 상표 DB에서 추출되는 상표 정보인 것을 특징으로 하는 상표 정보 제공 방법.
- 제1항 및 제2항 중 어느 한 항에 있어서,상기 상표 자료 데이터에서 상표 정보를 추출할 때는 자료 데이터에서 상품 정보 및 출원인 정보 중 어느 하나 이상을 더 추출하는 것을 특징으로 하는 상표 정보 제공 방법.
- 제3항에 있어서,상기 상표 자료 데이터가 전자 카탈로그 데이터인 경우, 상기 전자 카탈로그 데이터에서 상기 상표 정보는 브랜드 정보이며, 상기 상품 정보는 상품명 정보, HS(Harmonized System, 통일상품분류체계), SITC(Standard International Trade Classification, 국제표준무역분류), UNCCS(United Nations Common Coding System, UN 일용분류시스템), UN/SPSC(UN/Standard Products and Services Classification, UN 표준상품서비스분류) 및 SKTC(Standard Korean Trade Classification, 한국표준무역분류) 중 어느 하나인 것이며,상기 상표 자료 데이터가 업종별 전화번호 데이터 및 상호별 전화번호 데이터 중 어느 하나 이상인 경우, 상기 업종별 전화번호 데이터 및 상기 상호별 전화번호 데이터에서 상기 상표 정보는 업체명이거나 상호명에 포함된 텍스트에 추출되는 것이며, 상기 상품 정보는 업종 정보이며, 상기 출원인 정보는 상기 업체명이거나 상호명에 포함된 텍스트에서 추출되는 것인 것을 특징으로 하는 상표 정보 제공 방법.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020070042716A KR100926118B1 (ko) | 2007-05-02 | 2007-05-02 | 상표 정보 제공 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020070042716A KR100926118B1 (ko) | 2007-05-02 | 2007-05-02 | 상표 정보 제공 방법 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020020024313A Division KR100926125B1 (ko) | 2002-05-03 | 2002-05-03 | 상표 정보 제공 방법 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20070056017A KR20070056017A (ko) | 2007-05-31 |
| KR100926118B1 true KR100926118B1 (ko) | 2009-11-11 |
Family
ID=38277220
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020070042716A KR100926118B1 (ko) | 2007-05-02 | 2007-05-02 | 상표 정보 제공 방법 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR100926118B1 (ko) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013056172A1 (en) * | 2011-10-12 | 2013-04-18 | Microsoft Corporation | Automatically aggregating contact information |
| US10565533B2 (en) | 2014-05-09 | 2020-02-18 | Camelot Uk Bidco Limited | Systems and methods for similarity and context measures for trademark and service mark analysis and repository searches |
| US10896212B2 (en) | 2014-05-09 | 2021-01-19 | Camelot Uk Bidco Limited | System and methods for automating trademark and service mark searches |
| US11100124B2 (en) | 2014-05-09 | 2021-08-24 | Camelot Uk Bidco Limited | Systems and methods for similarity and context measures for trademark and service mark analysis and repository searches |
| KR102585912B1 (ko) * | 2022-12-14 | 2023-10-06 | 주식회사 딥노이드 | 디자인권이 적용된 제품군을 자동으로 탐색하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20160121320A (ko) * | 2015-04-10 | 2016-10-19 | 김형철 | 지식재산 대리인 검색 시스템 및 방법, 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램이 기록된 기록 매체 및 프로그램 |
| KR101953200B1 (ko) * | 2017-03-15 | 2019-05-17 | 오재진 | 브랜드 분석맵 인쇄물 |
| JP2023015784A (ja) * | 2021-07-20 | 2023-02-01 | 株式会社Toreru | Ａｉ商標調査システム、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20010071641A (ko) * | 2001-05-24 | 2001-07-31 | 이지훈 | 브랜드 워치 방법 및 장치 |
| KR20010097802A (ko) * | 2000-04-26 | 2001-11-08 | 신재균 | 다국어 검색과 검색정보 자동번역/분류 시스템과 그를이용한 다국어 검색방법 |
| KR20010096641A (ko) * | 2001-05-07 | 2001-11-08 | 김세진 | 네트워크 기반의 브랜드 네이밍 서비스 시스템 |
| KR20020016476A (ko) * | 2000-08-25 | 2002-03-04 | 이승룡 | 컴퓨터 통신망을 이용한 상표등록 적격성 판단 및상표출원 위임 방법 |
-
2007
- 2007-05-02 KR KR1020070042716A patent/KR100926118B1/ko not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20010097802A (ko) * | 2000-04-26 | 2001-11-08 | 신재균 | 다국어 검색과 검색정보 자동번역/분류 시스템과 그를이용한 다국어 검색방법 |
| KR20020016476A (ko) * | 2000-08-25 | 2002-03-04 | 이승룡 | 컴퓨터 통신망을 이용한 상표등록 적격성 판단 및상표출원 위임 방법 |
| KR20010096641A (ko) * | 2001-05-07 | 2001-11-08 | 김세진 | 네트워크 기반의 브랜드 네이밍 서비스 시스템 |
| KR20010071641A (ko) * | 2001-05-24 | 2001-07-31 | 이지훈 | 브랜드 워치 방법 및 장치 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013056172A1 (en) * | 2011-10-12 | 2013-04-18 | Microsoft Corporation | Automatically aggregating contact information |
| US10565533B2 (en) | 2014-05-09 | 2020-02-18 | Camelot Uk Bidco Limited | Systems and methods for similarity and context measures for trademark and service mark analysis and repository searches |
| US10896212B2 (en) | 2014-05-09 | 2021-01-19 | Camelot Uk Bidco Limited | System and methods for automating trademark and service mark searches |
| US11100124B2 (en) | 2014-05-09 | 2021-08-24 | Camelot Uk Bidco Limited | Systems and methods for similarity and context measures for trademark and service mark analysis and repository searches |
| KR102585912B1 (ko) * | 2022-12-14 | 2023-10-06 | 주식회사 딥노이드 | 디자인권이 적용된 제품군을 자동으로 탐색하기 위한 장치 및 이를 위한 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR20070056017A (ko) | 2007-05-31 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US10382420B1 (en) | Website owner verification system, method, and device | |
| Rasul | The trends, opportunities and challenges of halal tourism: a systematic literature review | |
| US20230252034A1 (en) | Apparatus, systems and methods for scoring and distributing the reliablity of online information | |
| KR100926118B1 (ko) | 상표 정보 제공 방법 | |
| US10915539B2 (en) | Apparatus, systems and methods for scoring and distributing the reliablity of online information | |
| US20070220426A1 (en) | Method and System to Provide a Certified Lexicon for Document Drafting | |
| WO2011025400A1 (en) | Structured analysis and organization of documents online and related methods | |
| US20070219987A1 (en) | Self Teaching Thesaurus | |
| KR101020567B1 (ko) | 저작물 기반 광고 시스템 | |
| WO2008130397A1 (en) | Intellectual property notes-based commenting system | |
| Eshbayev et al. | A systematic mapping study of effective regulations and policies against digital monopolies: visualizing the recent status of anti-monopoly research areas in the digital economy | |
| CN114303140A (zh) | 与产品和服务相关的知识产权数据分析 | |
| McCulloch | Taking stock of open access: progress and issues | |
| KR100926125B1 (ko) | 상표 정보 제공 방법 | |
| KR20050103836A (ko) | 유사성 판단을 포함하는 상표 검색 방법 및 이를 이용한상표 정보 시스템 | |
| KR20210119728A (ko) | 국제상표 정보 제공 방법 및 이를 활용한 비즈니스 | |
| Kerremans et al. | Application-oriented terminography in financial forensics | |
| Weiss | Searching in a global environment: Finding information from and on foreign countries, regions and markets | |
| Alhawawsheh et al. | Publishing in hijacked Web of Science journals: Analytical and legal study | |
| Kull et al. | Compatibility of business models of Estonian language technology entrepreneurs with regulatory framework on the use of digital content | |
| PETKOVIĆ et al. | Ze współpracy z zagranicą/International cooperation | |
| Zhuo et al. | How are texts analyzed in blockchain research? A systematic literature review | |
| US20070088673A1 (en) | System and processes for commercializing intellectual property | |
| WO2008127338A1 (en) | Enhanced patent prior art search engine | |
| Ji | A statistical intra-genre analysis of cross-national environmental news translation |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A107 | Divisional application of patent | ||
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E90F | Notification of reason for final refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |