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표제지 1

목차 2

요약 2

Ⅰ. 서론 3

Ⅱ. 상표 식별력 판단 기준 및 선행 연구 검토 6

1. 식별력 있는 상표의 정의 및 판단 기준 7

2. 상표 식별력 판단 모델 개발 관련 선행 연구 8

Ⅲ. 상표 식별력 판단을 위한 AI 모델 연구 11

1. 대규모언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 구조의 결합 12

2. 상표 식별력 판단 AI 통합 모델 13

3. 「성질표시 상표」 판단을 위한 AI 모델 개발 및 시범 적용 16

Ⅳ. AI 통합모델 개발을 위한 향후 연구 방향 19

참고문헌 22

판권기 25

표목차 5

[표 1] 주요국의 상표 + AI 적용 사례 5

[표 2] 애버크롬비 스펙트럼(Abercrombie Spectrum)에 따른 상표의 식별력 강도 7

[표 3] 상표의 등록 요건 8

[표 4] 상표 등록 가능성 판단 시 AI 도구의 장점과 한계 9

[표 5] 상표법 제33조(상표등록의 요건) 제1항 각 호 12

[표 6] 상표 식별력 판단 AI 통합 모델의 지식 베이스 구성(안) 14

[표 7] 상표법 제33조 제1항 각 호 및 제2호에 대한 지식 베이스 구성(안) 15

[표 8] 학습 데이터 유형별 테스트 모델 비교 17

[표 9] 각 후보 모델의 판단 결과 비교 예시 18

[표 10] 상표 식별력 판단을 위한 AI 시범 모델의 한계 및 향후 AI 모델 연구 방향 21

그림목차 4

[그림 1] AI 기술을 활용한 특허행정 주요서비스 개발 및 활용 현황 4

[그림 2] TM Checker 활용 예시 10

[그림 3] RAG 구조 개념도(좌) 및 작동 방식(우) 13

[그림 4] 상표 식별력 판단 AI 통합 모델의 프로세스 14

[그림 5] RAG & LangChain 기반 성질표시 상표 식별력 판단 프로세스(좌) 및 모델 구성 요소(우) 16

[그림 6] 상표 식별력 판단 AI 모델의 인스트럭션 튜닝 과정 17

[그림 7] 거절 데이터 학습 모델의 정량적 평가 결과(좌) 및 답변 생성 결과 예시(우) 18

[그림 8] 「성질표시 상표 판단 AI 시스템」의 구조도(좌) 및 단순 LLM 모델과 LLM+RAG 모델의 답변 생성 결과 비교 예시(우) 20

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