• 제목/요약/키워드: Patent infringement

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기술혁신의 관점에서 본 균등요건의 치환자명성과 특허요건의 진보성의 관계 (Obviousness Standard and Ease of Interchangeability in the Doctrine of Equivalents)

  • 구대환
    • 법제연구
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    • 제41호
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    • pp.201-228
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    • 2011
  • 대법원은 97후2200에서 균등관계가 성립하기 위한 5가지 요건을 제시하였다. 이 중에서 세 번째 요건인 '치환자명성'이 특허요건 중 하나인 진보성을 판단할 때의 자명성과 같은 수준의 것으로 해석할 수 있는 것인지의 여부에 대하여 논쟁이 있다. 이들을 다르게 해석해야 한다는 입장에서는, 치환자명성 요건이 자명성 요건에 비하여 협소하다고 설명한다. 그리고 이들을 동일하게 볼 경우 특허발명에 대하여 진보성이 인정되지 않는 한 모두 균등영역에 포함되는 것으로 보게 되어 균등침해의 영역을 과도하게 확장하게 되는 문제가 있다고 한다. 반면에 이들을 같은 정도의 것으로 해석해야 한다는 입장에서는, 특허발명으로부터 용이하게 실시할 수 있는 기술 즉, 특허발명에 대하여 진보성이 없는 영역에 속하는 확인대상발명은 모두 균등침해에 해당하는 것으로 보아야 한다고 주장한다. 또한 균등론상 치환자명성과 진보성의 자명성을 서로 다르게 해석할 경우 특허법이 작용할 수 없는 소위 '회색영역'이 존재하게 되는 문제가 있다는 점을 지적한다. 이러한 견해의 차이는 권리범위확인 또는 균등론에 의한 침해 여부를 판단함에 있어서 상반되는 결과를 가져올 수 있다. 즉, 치환자명성 요건을 자명성 요건보다 좁게 보는 경우는 이들을 동일하게 보는 경우에 비하여 특허권의 권리범위를 좁게 해석하기 때문에 회색영역에 속하는 확인대상발명에 대하여 침해를 부인하게 된다. 그러나 반대로 이들을 동일하게 보는 경우 회색영역은 사라지고 확인대상발명은 균등론에 의하여 침해의 영역에 속하게 된다. 이 논문은 이러한 문제를 해결해 보고자 하는 시도에서 출발한 것이다. 이를 위하여 특허요건의 진보성 판단과 균등론의 치환자명성 판단을 각각 검토하고, 이들을 동일하게 보는 경우와 다르게 보는 경우를 기술혁신의 경제학적 관점에서 서로 대비한 결과 동일하게 보는 것이 합리적이라는 결론을 얻을 수 있었다.

패션산업의 대체적 분쟁해결제도 적합성 - 패션산업의 중재 제도 도입을 중심으로 - (Suitability of Alternative Dispute Resolution for the Fashion Industry - Focused on Arbitration for the Fashion Industry -)

  • 이재경
    • 한국중재학회지:중재연구
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    • 제25권1호
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    • pp.87-105
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    • 2015
  • Intellectual property law is slowly fighting to keep pace with the rapid growth of the fashion industry. Copyright and patent law have proven only minimally effective in fashion, even in the US and other top fashion nations, forcing designers and fashion companies to rely on their trademarks to protect their work. Litigating trademark disputes in the fashion industry presents a host of problems as witnessed in a recent Christian Louboutin case, leading the parties to resort to Alternative Dispute Resolution(ADR) and Online Dispute Resolution(ODR). ADR methods, especially arbitration, are increasingly emerging as substitutes to litigation. Using these methods, the fashion industry (CFDA in the US case) should sincerely consider a self-regulating program in which its members, both fashion designers and corporations alike, can resolve disputes in a manner mutually beneficial to all parties in order to preserve the industry's growth, solidarity, and esteem In particular, for the US fashion industry, the ongoing Innovative Design Protection and Privacy Prevention Act(IDPPPA) anti-counterfeit legislation could have caused a chilling effect against innovation. New designers with no name and less resources who could normally flourish producing inspired-by designs may find themselves subject to copyright infringement legislation since the IDPPPA may expand the protection of established designers and brands with more resources. This fear and its implication could be solved by the fashion industry itself since fashion experts know best how to handle these fast-paced issues arising in the field. Therefore, stakeholders in the fashion industry should commit to protecting innovation within fashion on a long-term basis by establishing a panel handling an ADR process. This can mitigate the uncertainty created by the IDPPPA or any other legislation from elsewhere, which could result in a shying away from experimentation with inspired-by designs.

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 활용한 지능형 유사상표 검색 모형 개발 (A Study on Similar Trademark Search Model Using Convolutional Neural Networks)

  • 윤재웅;이석준;송칠용;김연식;정미영;정상일
    • 경영과정보연구
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    • 제38권3호
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    • pp.55-80
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    • 2019
  • 전 세계적으로 온라인 상거래 시장 규모가 성장함에 따라 국제 및 국내 기업의 상표권이 침해되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 다양한 연구 및 보고서에 따르면, 해외 기업 또는 개인이 국내 기업의 상표권을 침해한 사례와, 국내 기업 간 발생하는 상표권 분쟁 사례가 증가하고 있는 것으로 나타나고 있으며, 특허청의 보고서에 따르면 기업의 규모가 작을수록 상표보호를 위한 사전 예방활동을 수행하지 않는다고 응답한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 문제는 선등록 상표에 대한 사전조사 또는 자사의 상표보호를 위해 소요되는 인력과 비용이 원인인 것으로 판단된다. 한편, 국내에서 선등록상표에 대한 사전조사를 위해 상용되는 서비스를 살펴보면 상표 이미지를 활용한 검색 서비스를 제공하고 있지 않은 상황이다. 이로 인해 국내 대다수의 기업은 자사의 상표 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 방대한 양의 선등록된 상표를 수작업으로 조사해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기업의 상표권 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 투입되는 인력 및 비용절감과, 국내외에서 발생하고 있는 상표권 침해 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망 기법을 활용한 지능형 유사 상표 검색 모델을 개발하고자 한다. 지적 재산권 전문가가 선정한 테스트 데이터를 활용하여 지능형 유사 상표 검색 모델의 정확도를 측정한 결과 ResNet V1 101의 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 결과를 통해 이미지 분류 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 이미지 검색 분야에서도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 상표 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 산업 환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.