교육 프로그램·방법·학습법 특허는 커리큘럼 구성, 단계별 지도 절차, 평가·피드백 알고리즘처럼
교육 현장에서 반복 구현 가능한 기술을 권리로 보호하는 제도입니다.
추상적 이론이 아니라 입력–처리–출력이 명확한 절차, 데이터 흐름, 성능 지표가 핵심이며
교육 특허·교육 프로그램 특허·교육 방법 특허·학습법 특허로 구체화됩니다.
출원 전 KIPRIS 선행기술조사로 유사 사례를 걸러내고, 명세서·청구항에 차별 포인트를 수치로 담으면
신규성·진보성·산업상 이용가능성을 충족해 등록 가능성이 높아집니다.
목차
ⓐ 교육 프로그램·방법·학습법 특허 출원 방식과 절차
ⓑ 교육 프로그램·방법·학습법 특허 출원 및 등록 요건 정리
ⓒ 교육 프로그램·방법·학습법 특허 심사 과정과 심사 대응 전략
ⓓ 교육 프로그램·방법·학습법 특허권 효력과 독점적 권리 범위
ⓔ 교육 프로그램·방법·학습법 특허 출원 시 반드시 알아야 할 유의점
ⓕ 교육 프로그램·방법·학습법 특허권의 양도 및 상속 방법
ⓖ 교육 프로그램·방법·학습법 특허 출원에서 자주 발생하는 거절 사유와 대응 방법
ⓗ 교육 프로그램·방법·학습법 특허 출원 최근 동향과 뉴스 이슈
☑️ 선행기술 조사
교육 특허, 교육 프로그램 특허, 학습 특허는 KIPRIS 선행기술조사가 출발점입니다.
IPC+키워드로 커리큘럼 설계·평가 알고리즘·LMS·AI 튜터 로직을 교차 검색하고,
‘인용문헌 vs 청구항’ 맵을 만들어 신규성·진보성 위험과 FTO(자유실시) 리스크를 동시에 점검하세요.
루브릭·자동 채점·프로크터링 같은 에듀테크 LSI 키워드까지 확장하면 누락이 줄어듭니다.
☑️ 출원서 작성
명세서는 과제→해결수단→효과 구조로 정리하고 흐름도·데이터 파이프라인·UI 시나리오를 넣습니다.
청구항은 독립항에 핵심 절차/알고리즘, 종속항에 파라미터 범위·예외 처리·개인정보 보호를 배치하세요.
정확도·완주율·재응시율 등 수치한정과 비교실시예를 넣으면 교육 방법 특허의 진보성이 강화됩니다.
용어집을 미리 만들어 학습 데이터·지표 정의를 일관되게 유지하세요.
☑️ 출원서 제출
전자출원 시 우선권 주장과 심사청구 타이밍, 우선심사 적용 가능성을 함께 검토합니다.
도면 규격·참조부호·용어 정의를 사전 점검해 기재불비(OA) 리스크를 낮추고,
공개 예정일과 심사 예측 시점을 캘린더로 관리하세요.
해외 확장을 본다면 PCT 국제출원 전제의 번역 용어집까지 준비하면 좋습니다.
☑️ 심사
방식심사 통과 후 실체심사에서는 신규성·진보성·산업상 이용가능성이 핵심입니다.
심사관 인용문헌 대비 맵핑표를 제시하고, 러닝 애널리틱스·AB 테스트 결과 같은 정량 데이터로
차별성을 입증하세요. OA 도착 시 의견서·보정서로 범위를 정교화하고,
면담(인터뷰)과 우선심사로 심사 기간을 줄이는 전략이 효과적입니다.
☑️ 특허
등록결정 후 등록료 납부 시 교육 특허가 효력을 갖습니다.
교육 프로그램 특허·학습 특허는 생산·사용·판매 통제와 라이선스·기술이전으로 수익화를 노리세요.
LMS API·평가 모듈을 B2B 구독형으로 패키징하고, 분할출원·정정으로 포트폴리오를 확장하면
회피설계 대응과 해외(USPTO·EPO·JPO·CNIPA) 진입이 쉬워집니다.
☑️ 신규성
공개 강의·설명회·논문·SNS·영상은 신규성 상실 위험입니다.
출원 전 NDA로 테스트하고, 불가피한 공개는 공지예외 요건·증빙을 확보하세요.
KIPRIS 검색 기록을 남기고 선행문헌과의 차별 포인트를 청구항에 수치한정으로 기재하면
교육 프로그램 특허·학습 특허의 등록 가능성이 높아집니다.
☑️ 진보성
통상의 교육 공학자가 쉽게 떠올릴 결합이면 진보성 부족으로 거절될 수 있습니다.
비교실시예와 효과 지표(정확도·체류시간·완주율·재응시율, 통계 검정)를 제시해 예측 곤란성을 입증하세요.
알고리즘 단계·루브릭 가중치·임계값을 구조화하면 교육 방법 특허의 차별성이 선명해집니다.
UI/UX 흐름·데이터 전처리·예외 처리까지 쓰면 설득력이 커집니다.
☑️ 산업상 이용가능성
핵심은 재현성·양산성입니다.
데이터 스키마, 기기 요건, 네트워크/보안(가명처리·접근권한), 운영 시나리오와 QC·모니터링을 기재하세요.
LMS 연동, AI 튜터 피드백, 자동 채점·프로크터링 등 실사용 구조를 명확히 적으면
교육 특허의 산업상 이용가능성이 강화되고 기관 도입·B2B 라이선스에도 유리합니다.
☑️ 형식심사
교육 특허, 교육 프로그램 특허, 학습 특허는 전자출원 후 형식심사부터 통과해야 한다.
명세서·청구항·도면 규격, 출원인 표기, 수수료, IPC 분류를 KIPRIS 서지정보와 대조해 점검한다.
용어 정의·참조부호·단위 표기를 일관화하고, 도면 해상도와 파일 무결성을 확인하면 기재불비(OA) 위험이 줄어든다.
제목·요약에는 핵심 키워드와 LSI 키워드(선행기술조사, 우선심사)를 자연 배치한다.
☑️ 실체심사
실체심사에서는 신규성·진보성·산업상 이용가능성이 핵심이다.
인용문헌 대비 청구항 맵핑표를 준비하고, 러닝 애널리틱스·AB 테스트·완주율·재응시율·정확도 같은 정량 데이터로 차별성을 입증한다.
교육 방법 특허는 절차 단계, 루브릭 가중치, 임계값을 수치한정으로 구조화한다.
LMS 연동, AI 튜터 로직, 데이터 파이프라인을 적어 실사용 가능성과 안정성을 제시한다.
☑️ 보정 및 등록결정
OA 수령 시 의견서로 쟁점을 좁히고 보정서로 범위를 정교화한다.
독립항은 핵심 절차/알고리즘을 간결히, 종속항은 파라미터 범위·예외 처리·개인정보 보호를 층층이 보강한다.
비교실시예 추가와 수치한정 재설계로 진보성 논리를 강화하고, 분할출원·정정으로 파생 기능을 보호한다.
우선심사·심사관 인터뷰를 병행해 처리 기간을 단축한다.
☑️ 독점적권리
등록된 교육 특허·교육 프로그램 특허·학습 특허는 생산·사용·판매를 독점 통제한다.
권리 범위는 청구항 문언이 결정하므로 절차 단계, 평가 알고리즘, UI 흐름, 서버/클라이언트 구조를 명확히 기재한다.
방법·시스템·컴퓨터프로그램제품 청구항을 병행하면 방어력이 커진다.
클레임 맵과 실시예 정리는 분쟁 시 핵심 증거가 된다.
☑️ 무단 사용 방지
침해 의심 시 즉시 증거를 보존한다.
구매·개봉 영상, 서비스 로그, UI 캡처, LMS API 호출 기록, 서버 타임스탬프를 수집하고 권리범위 대비 요소 매칭표를 만든다.
경고장→가처분→손해배상 순으로 대응하되, 콘텐츠 표현은 저작권, 프로그램명은 상표로 병행 보호해 리스크를 낮춘다.
FTO 재점검으로 회피설계 가능성도 관리한다.
☑️ 라이선스 및 수익창출
라이선스(독점·비독점), 크로스라이선스, 기술이전으로 수익화를 설계한다.
로열티 기준(사용량·수강자 수·계정 단가·순매출), 지역·기간·서브라이선스 범위를 계약에 명확히 둔다.
LMS 플러그인·평가 모듈·AI 튜터 엔진은 SDK/문서/테스트 데이터와 패키징해 B2B 구독형으로 제공한다.
분할출원·정정으로 포트폴리오를 확장하면 협상력이 커진다.
☑️ 보호기간
보호기간은 원칙적으로 출원일로부터 20년이다.
연차료 미납은 권리 소멸로 이어지므로 알림·대납 프로세스를 운영한다.
해외 확장은 PCT 국제출원으로 우선일을 확보한 뒤 USPTO·EPO·JPO·CNIPA에 단계 진입한다.
용어집 일관성 유지와 지속적 정정으로 회피설계를 차단하고 장기 가치를 지킨다.
☑️ 선행기술조사 필수
교육 특허, 교육 프로그램 특허, 학습 특허는 KIPRIS 선행기술조사가 출발점입니다.
IPC+키워드로 커리큘럼 설계, 평가 알고리즘, LMS·AI 튜터 로직을 교차 검색하고, 인용문헌 대 내 아이디어를 ‘청구항 맵’으로 정리하세요.
FTO(자유실시) 리스크와 회피설계 포인트를 함께 도출하면 신규성·진보성 위험을 초기에 크게 줄일 수 있습니다.
☑️ 기술 차별화 명확화
통상의 기술자가 쉽게 떠올릴 수 없는 차별 포인트를 수치와 데이터로 고정하세요.
예: 단계 전환 임계값, 루브릭 가중치, 정확도·완주율·재응시율 기준.
비교실시예를 넣어 예측 곤란한 효과를 보여주면 교육 프로그램 특허·교육 방법 특허의 진보성 주장이 강해지고, 학습 특허 등록 가능성도 높아집니다.
☑️ 명확한 명세서 작성
명세서는 과제→해결수단→효과 구조로 작성하고, 흐름도·데이터 파이프라인·UI 시나리오를 포함하세요.
청구항은 독립항에 핵심 절차/알고리즘, 종속항에 파라미터 범위·예외 처리·개인정보 보호를 사다리식으로 배치합니다.
용어 정의·참조부호·측정 방법을 일관되게 적으면 기재불비(OA) 리스크가 크게 낮아집니다.
☑️ 실용성 강조
산업상 이용가능성은 재현성과 양산성에서 결정됩니다.
데이터 스키마, 기기 요건, 네트워크/보안(가명처리·접근권한), 운영·QC 플로우를 구체화하고,
러닝 애널리틱스·AB 테스트 결과 같은 정량 지표로 실사용 효과를 증명하세요.
LMS 연동, AI 튜터 피드백, 자동 채점·프로크터링 구조까지 쓰면 설득력이 커집니다.
☑️ 출원 전 공개주의
설명회·공개강의·논문·SNS·영상은 신규성 상실 위험이 큽니다.
출원 전에는 NDA로 테스트하고, 불가피한 공개는 공지예외 요건과 증빙을 갖추세요.
티저는 핵심 알고리즘·UI 흐름·임계값을 가리고 콘셉트만 노출하는 것이 안전합니다.
교육 특허·교육 프로그램 특허·학습 특허 모두 타이밍 관리가 성패를 가릅니다.
☑️ 양도
교육 특허, 교육 프로그램 특허, 학습 특허는 계약으로 제3자에게 양도할 수 있습니다.
권리 범위(청구항 대상), 지역·기간, 로열티 기준(사용량·수강자 수·계정 단가·순매출),
서브라이선스, 개선발명 귀속을 계약서에 명확히 두세요.
계약 후 특허청 이전등록을 완료해야 효력이 확정되고, 분할출원·정정으로 포트폴리오를 확장하면
라이선스·기술이전 협상력이 높아집니다.
☑️ 상속
특허권은 재산권이므로 상속 대상에 포함됩니다.
상속인은 가족관계 증빙 후 상속 이전등록을 마쳐야 권리 행사와 연차료 납부가 가능합니다.
공동소유 지분, 진행 중 라이선스·분쟁, 유지비용 스케줄을 승계 체크리스트로 관리하고,
소스코드·도면·데이터셋·시험 리포트 등 기술 문서를 인수인계하면 재현성과 사업 연속성이 안전하게 이어집니다.
출처 freepik
가장 흔한 사유는 신규성 상실입니다.
설명회·논문·SNS 공개 후 출원하면 교육 특허가 막힙니다.
출원 전 KIPRIS 선행기술조사로 유사 문헌을 걸러내고, 명세서·청구항에 수치한정과 비교실시예를 넣어 차이를 명확히 하세요.
다음은 진보성 부족입니다. 통상의 기술자가 결합 가능한 구조로 보이면 교육 프로그램 특허·학습 특허는 거절됩니다.
러닝 애널리틱스 지표, 정확도·완주율로 예측 곤란성을 입증하고, OA엔 의견서·보정서로 핵심 범위를 재정의합니다.
산업상 이용가능성은 LMS 연동, AI 튜터 로직, 프로크터링·로그 관리 등 실사용 시나리오를 제시하세요.
필요 시 우선심사·분할출원으로 전략을 보완하면 등록 가능성이 높아집니다.
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[스타트UP] AI로 온라인 시험·현장 교육 평가 신뢰도 높이는 에딘트 - 조선비즈
최근 흐름은 에듀테크 중심입니다.
적응형 추천, AI 튜터, 자동 채점, 러닝 애널리틱스 기반의 교육 방법 특허가 증가하고,
방법·시스템·컴퓨터프로그램제품 청구항을 병행해 LMS API 연동 구조까지 넓게 보호합니다.
개인정보 가명처리·접근권한, 원격 시험 프로크터링 등 규정 준수 요소가 명세서에 구체 반영되며,
기관 도입을 겨냥한 라이선스·기술이전 모델이 활발합니다.
해외는 PCT로 우선일을 확보한 뒤 USPTO·EPO·JPO·CNIPA 단계 진입이 보편화되었습니다.
국내외 심사 모두 선행기술조사→청구항 맵핑→수치한정의 정석 문서가 강세이고,
업데이트 가능한 데이터 지표를 포함한 포트폴리오가 경쟁력을 키우는 추세입니다.
한국교육과정평가원 / 한국교육개발원
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