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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

상품을 식별하기 위해 사용되는 기호, 도형, 출원번호를 포함한 이미지 및 텍스트 데이터

구축목적

[데이터명1 – 상표 이미지 AI 데이터]
- 선등록상표 사전조사를 위한 AI 기반 상표 이미지 검색 모델 학습 데이터셋
- 선등록상표 사전조사를 시행함에 있어 투입되는 인력 및 비용 절감과 기업 간 발생하는 상표권 침해 문제해결에 기여

[데이터명2 – 상표 텍스트 AI 데이터]
- 상표 거절 내용 분류기 모형 개발을 위한 상표 텍스트 AI 데이터셋

구축 내용 및 제공 데이터량

• [데이터명1 – 상표 이미지 AI 데이터]
  이미지 데이터 1,176,039건(도형 상표 161,777건, 도형 복합 상표 1,014,262건)을 가공하여, 비엔나 코드 별 라벨링 및 이미지 크롭 데이터 구축
   
• [데이터명2 – 상표 텍스트 AI 데이터]
  의견제출통지서 약 420만 건에 대해, ‘발음유사’, ‘관념’, ‘식별력’ 사유로 거절된 60만 건 이상의 상표 텍스트 AI 데이터 구축
   

  구축 내용 및 제공 데이터량 표

  과제명	원천데이터 구축량	AI 학습 데이터		결과
  		목표	구축
  상표 이미지 AI 데이터	1,176,039건	2,600,000건	2,603,273건	목표 달성 (100.1%)
  상표 텍스트 AI 데이터	4,000,000건	600,000건	839,621건	목표달성 (139.9%)

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

데이터 성능 점수

설명서 및 활용가이드 다운로드

데이터 변경이력

구축 목적

• [데이터명1 – 상표 이미지 AI 데이터]
  - 선등록상표 사전조사를 위한 AI 기반 상표 이미지 검색 모델 학습 데이터셋
  - 선등록상표 사전조사를 시행함에 있어 투입되는 인력 및 비용 절감과 기업 간 발생하는 상표권 침해 문제해결에 기여
   
• [데이터명2 – 상표 텍스트 AI 데이터]
  - 상표 거절 내용 분류기 모형 개발을 위한 상표 텍스트 AI 데이터셋

활용 분야

• [기업] 상표 이미지 검색을 통한 선행상표 조사 및 상표권 피침해 사례 탐지
• [정부기관] 선행상표 검색 및 상표 분류 효율화 및 상표심사 품질 제고
• [연구기관] AI 모형 개발 시 데이터 정제 시간 및 비용 절감, 객체인식 AI모형 연구 가속화 및 고도화

소개

• [데이터명1 – 상표 이미지 AI 데이터]
  ● KIPRIS PLUS OPEN API로부터 상표 이미지 데이터(원시데이터) 획득
  ● 원본 상표 이미지의 비엔나 코드에 해당하는 feature image 크롭 데이터 확보
   

• [데이터명2– 상표 텍스트 AI 데이터]
  ● KIPRIS PLUS OPEN API로부터 의견제출통지서 데이터(원시데이터) 획득
  ● 텍스트 전처리 작업 수행 후, ‘거절결정내용’에 따라 ‘발음 유사’, ‘관념’, ‘식별력’으로 라벨링
   

구축 내용 및 제공 데이터량

• [데이터명1 – 상표 이미지 AI 데이터]
  이미지 데이터 1,176,039건(도형 상표 161,777건, 도형 복합 상표 1,014,262건)을 가공하여, 비엔나 코드 별 라벨링 및 이미지 크롭 데이터 구축
   
• [데이터명2 – 상표 텍스트 AI 데이터]
  의견제출통지서 약 420만 건에 대해, ‘발음유사’, ‘관념’, ‘식별력’ 사유로 거절된 60만 건 이상의 상표 텍스트 AI 데이터 구축
   

  구축 내용 및 제공 데이터량 표

  과제명	원천데이터 구축량	AI 학습 데이터		결과
  		목표	구축
  상표 이미지 AI 데이터	1,176,039건	2,600,000건	2,603,273건	목표 달성 (100.1%)
  상표 텍스트 AI 데이터	4,000,000건	600,000건	839,621건	목표달성 (139.9%)

대표도면

필요성

• 국내외 기업들은 지식재산권 획득 및 보호에 많은 시간과 비용을 투자하고 있으며, 지식재산권에 대한 전략적 접근의 부재는 기업의 경쟁력을 넘어 국가 경쟁력의 약화로 이어질 수 있음.
• 상표권 침해 사례 조사 결과, 중국에서 우리 기업의 상표를 무단 선점하는 사례가 급증하고 있어 이에 대한 대책이 시급함.
• 한류 영향 등에 따른 국내기업 브랜드 인지도 상승으로 인해 상표 침해가 빈발하고 있으며, 중국 내 우리 기업의 상표권 침해 건수는 총 3,319건, 피해액은 총 338억 원으로 집계됨.
• 현재 국내에서 상용되는 상표 검색 서비스 중 이미지 검색 서비스 기능이 존재하는 검색 서비스는 존재하지 않으며, 이에 따라 기업 및 개인이 선등록상표에 대한 사전조사에 있어 한계점이 존재함.
• 본 사업을 통해 구축한 데이터를 통해, 국내 기업이 상표 출원 전 선등록상표에 대한 사전조사를 수행함에 있어 투입되는 인력 및 비용 절감과 기업 간 발생하는 상표권 침해 문제를 해결하고자 함.

데이터 구조

• [데이터명1 – 상표 이미지 AI 데이터]
  1. 데이터 구조
   

• 2. 데이터 형태 및 규칙
   - Trademark_Image

  데이터 형태 및 규칙-Trademark_Image

  구분	형태	규칙	설명	예시
  application_ID	Integer	length: 13	상표의 출원번호	4020190197958
  classification_code	Integer	length: 2	상품분류	35류
  image_directory	String	length: 100	상표 이미지 저장 경로	C:/data/.../img/ 4020190197958.jpg

         - Trademark_crop_Image

      3. 어노테이션 포맷

• [데이터명2– 상표 텍스트 AI 데이터]
  1. 데이터 구조
   

          2. 데이터 형태 및 규칙

         - Rejected_Trademark

         - Rejected_ApplicationNumber_Name

         - RejectedContentDetail_Label

        3. 라벨링 작업결과물 예시
 

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 인사이터

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처