국내 법률테크와 지식재산권(IP) 전문가들이 손잡고 **‘기술이전 계약 자동 분석 AI’**를 공개했다. 이 시스템은 계약서 초안을 업로드하면 핵심 조항을 추출·분석하고, 위험 구간을 **레드라인(redline)**으로 표시해 대안 문구까지 제시한다. 대학 TLO(기술이전전담조직), 연구소, 병원, 중견 제조사 등 기술거래 현장에서 소요되는 시간과 리스크를 대폭 줄이는 것이 핵심 목표다.
사전 리스크 차단이 관건
개발사에 따르면 새 시스템은 ▲권리귀속(Ownership) ▲독점·영역(Territory/Field) ▲로열티·마일스톤 ▲서브라이선스 ▲발명자 보상 ▲비밀유지(NDA) ▲분쟁 해결 관할 등을 자동 분류해 위험도를 신호등처럼 시각화한다. 유사 판례와 계약 관행을 근거로 협상 여지와 대체 문구를 제안하며, 조항 간 충돌 가능성까지 교차 점검한다. 한–영 계약 모두 지원하고, 스캔본 계약서는 OCR 기술로 인식해 조항 비교와 정리까지 수행한다.
어떻게 작동하나
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조항 추출(Clause Extraction): 업로드 즉시 조항·정의·부속서 자동 인덱싱
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리스크 스코어링: 독점기간 과도성, 역라이선스, 과도한 보증·면책 조건 자동 경고
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레드라인 초안: 협상용 수정안·대체 문구 자동 제안
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정산 시뮬레이션: 매출 구간·환불·정산조정(트루업) 조건 반영, 기술료 수입 예측
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감사 추적(Audit Trail): 변경 이력 기록으로 투명성 강화
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보안 배치: 공공·대기업용 온프레미스, 민간용 전용 클라우드 선택 가능
“분 단위 검토·수십 분 협상 준비”
기존에는 초안 검토에 수일, 협상 왕복에 수주가 소요됐다. 그러나 새 시스템은 초안 1부 기준 분석·표시까지 ‘분 단위’, 협상용 레드라인 초안 생성까지 수십 분 내로 단축했다. 한 대학 TLO 관계자는 “권리귀속이나 서브라이선스처럼 놓치면 치명적인 조항을 자동으로 빨간색 표시해줘 내·외부 의사소통이 크게 빨라졌다”고 말했다.
실제 적용 사례
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대학 TLO: 과거 라이선스 200건을 학습 세트로 전형 조항을 템플릿화, 신규 협상 기간 단축
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의료기관: 임상데이터 2차 활용·개인정보 비식별화 조항 자동 점검
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중견 제조사: 공동개발(JDA)에서 라이선스 전환 시 권리귀속·역라이선스 조건 자동 비교
도입 방식
구축형(온프레미스)과 구독형(SaaS)으로 제공된다. 구독형은 사용자 수와 월 분석 건수에 따라 단계별 요금제를 운영하며, 온프레미스는 보안 요건에 맞춘 커스터마이징이 가능하다.
전문가 평가
한 IP 변리사는 “독점 범위·역라이선스·보증 면책 등 복합 이슈를 기계가 먼저 정리해주면 변호사와 변리사는 고부가가치 협상에 집중할 수 있다”고 말했다. 데이터 거버넌스 전문가도 “감사 추적과 설명 가능한 근거 제시는 공공기관과 대기업이 반드시 요구하는 조건”이라고 강조했다.
한눈에 보는 주요 기능
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조항·정의 자동 추출 / 위험 구간 레드라인 / 대체 문구 제안
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한–영 계약 지원 / 스캔본 OCR / 표·부속서 인식
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로열티·마일스톤 정산 시뮬레이션 / 버전 비교 / 감사 추적
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온프레미스·전용 클라우드 지원 / RBAC 접근 통제 / 암호화 저장
향후 로드맵
연내에는 국가 R&D 표준계약 템플릿, 바이오·반도체 특화 모델, 다자간 합작(JV) 계약 모듈이 순차 적용된다. 장기적으로는 전자서명·워크플로우와 연동해 기안–검토–협상–서명–정산 전 과정을 자동화할 계획이다.
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