새로운 아이디어를 얻기 위한 트리즈(TRIZ) 활용 인공지능 엔진 서비스
5조 · Track C (신규 AI 서비스 기획) · AI 부트캠프 2026 · 발표일: 2026-03-04
TRIZ(Theory of Solving Inventive Problem)는 구 소련 겐리히 알츠슐러(Genrich Altshuller)에 의해 제창된 발명문제 해결을 위한 체계적 방법론입니다.
일상생활을 하며 한두 가지 불편한 점을 느낀 경험은 누구나 있습니다. 하지만 막상 이런 불편한 점들을 해결하려고 하면 적당한 방법을 찾지 못하는 경우가 일반적입니다.
본 서비스는 TRIZ 40가지 발명원리를 활용한 인공지능 엔진을 통해, 막연한 문제 인식을 구체적인 특허 아이디어와 실행 가능한 인사이트로 전환하는 것을 목표로 합니다.
핵심 가치:
키워드 입력 → 특허 아이디어 생성 → 특허로서의 가치 평가
현재 특허 분야 AI 서비스들은 주로 아이디어가 이미 있는 상태에서 명세서 작성을 돕는 데 집중합니다.
| 서비스 | 설명 |
|---|---|
| 젠아이피 (GenIP) | 변리사의 특허 명세서 작성을 돕는 생성형 AI 서비스 ‘Gen-D’ |
| 패튼에프티 (PatentFT) | 키워드를 분석해 특허 명세서 초안을 작성하는 ‘PatenDraft’ |
| 특허청 (KIPO) | AI 학습용 지식재산 데이터 7종을 KIPRISplus를 통해 무료 개방 |
기존 서비스의 한계: 이미 아이디어가 있는 상태에서 명세서 작성을 돕는 데 집중합니다. Patent-GPT는 그보다 앞선 단계 — 아이디어 자체를 발굴하고 가치를 평가하는 것부터 시작합니다.
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 이름 | 정민아 (31세) |
| 직업 | 예비 창업자 |
| 상황 | 막연히 특허 하나는 있어야 하지 않을까라는 생각을 하고 있으나 구체적 기술은 없음 |
| 목표 | 사업화 가능한 특허 아이디어 발굴, 정부지원사업 지원 |
| 단계 | 인지 | 탐색 | 사용 | 평가 |
|---|---|---|---|---|
| 행동 | 불편함을 인식 | 키워드로 검색 시작 | TRIZ 기반 아이디어 생성 | 특허 가치/신규성 확인 |
| 감정 | 막연함 | 기대감 | 구체화되는 느낌 | 실행 가능성 판단 |
| 구분 | 기존 서비스 (AS-IS) | Patent-GPT (TO-BE) |
|---|---|---|
| 초점 | 명세서 작성 보조 | 아이디어 발굴 + 가치 평가 |
| 방법론 | 일반 LLM 지식 | TRIZ 40 원리 + 모순 행렬 |
| 검색 방식 | 단순 키워드 매칭 | 하이브리드 검색 (의미 + BM25 + 리랭킹) |
| 작동 방식 | 1회성 문답 (Stateless) | 에이전틱 재설계 루프 |
| 결과물 | 비정형 텍스트 | 검증된 JSON → DOCX 특허 초안 |
| 구분 | 기술 |
|---|---|
| 언어 | Python 3.11+, TypeScript 5 |
| 백엔드 | FastAPI, LangChain, LangGraph |
| 프론트엔드 | Next.js 16, React 18, Tailwind CSS, Shadcn UI |
| LLM | OpenAI GPT-4o-mini |
| 임베딩 | OpenAI text-embedding-3-small |
| 벡터 DB | ChromaDB |
| 검색 | BM25 + Cross-Encoder 리랭킹 |
| 특허 데이터 | KIPRISplus Open API |
| 디자인 | Figma (와이어프레임) |
┌───────────────────────────────────────────────────┐
│ FastAPI Server │
├───────────────────────────────────────────────────┤
│ POST /api/v1/patent/generate │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ PatentService (Orchestrator) │ │
│ │ │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ Stage 1 │→ │ Stage 2 │→ │ Stage 3 │ │ │
│ │ │ TRIZ │ │ 선행특허 │ │ 추론 │ │ │
│ │ │ 분류기 │ │ 검색기 │ │ 에이전트 │ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └────┬─────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ┌───────────────┘ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ 유사도>80%? ─YES─→ 회피 설계 루프 │ │
│ │ │ (최대 3회 시도) │ │
│ │ NO │ │ │
│ │ │ ◄───────────┘ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ Stage 4 │ → JSON + DOCX │ │
│ │ │ 초안 │ │ │
│ │ │ 생성기 │ │ │
│ │ └──────────┘ │ │
│ └────────────────────────────────────────────┘ │
└───────────────────────────────────────────────────┘
│ │
▼ ▼
┌──────────┐ ┌───────────┐
│ ChromaDB │ │ KIPRISplus│
│(벡터 DB) │ │ Open API │
└──────────┘ └───────────┘
| 단계 | 서비스 | 설명 |
|---|---|---|
| 1 | TRIZ 분류기 | 모순 행렬 + LLM으로 문제를 TRIZ 원리에 매핑 |
| 2 | 선행특허 검색기 | 하이브리드 검색 (BM25 + 밀집 벡터) + Cross-Encoder 리랭킹 |
| 3 | 추론 에이전트 | LangGraph 회피 루프 — 유사도 초과 시 자율 재설계 |
| 4 | 초안 생성기 | KIPO 형식 특허 초안 출력 (JSON + DOCX) |
| 관점 | 기대 효과 |
|---|---|
| 개인 발명가 | TRIZ 전문 지식 없이도 체계적 발명 방법론 활용 가능 |
| 예비 창업자 | 사업화 가능한 특허 아이디어를 빠르게 발굴하고 가치 사전 검증 |
| R&D 엔지니어 | 기존 특허 대비 차별화된 설계 대안을 자동으로 탐색 |
| 특허 산업 | 아이디어 진입 장벽을 낮춰 개인/중소 발명자의 참여 확대 |
git clone https://github.com/PatentTRIZbasedAI20260226110030/Patent-GPT.git
cd Patent-GPT
# 백엔드
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
cp .env.example .env # ← OPENAI_API_KEY 입력
# 프론트엔드
cd frontend && npm install
# 터미널 1 — 백엔드 (localhost:8000)
uvicorn app.main:app --reload
# 터미널 2 — 프론트엔드 (localhost:3000)
cd frontend && npm run dev
pytest # 88개 테스트
cd frontend && npm run build # 프로덕션 빌드 확인
아래는 Windows 11 + PowerShell 기준입니다.
node -v
npm -v
git --version
py --version
pip --version
cd $HOME
git clone https://github.com/PatentTRIZbasedAI20260226110030/Patent-GPT.git
cd Patent-GPT
py -3.11 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
실행 정책 오류가 나면 1회 실행:
Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned
다시 활성화:
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -e ".[dev]"
Copy-Item .env.example .env
notepad .env
.env에서 OPENAI_API_KEY=... 값을 입력하고 저장하세요.
cd frontend
Copy-Item .env.example .env.local
notepad .env.local
기본값(NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000)을 그대로 사용해도 됩니다.
npm install
터미널 A (프로젝트 루트):
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
uvicorn app.main:app --reload
터미널 B (frontend 폴더):
cd frontend
npm run dev
http://localhost:3000http://localhost:8000/api/v1/health| 메서드 | 엔드포인트 | 설명 |
|---|---|---|
GET |
/api/v1/health |
헬스체크 |
POST |
/api/v1/patent/generate |
전체 4단계 파이프라인 (블로킹) |
POST |
/api/v1/patent/generate/stream |
전체 파이프라인 (SSE 스트리밍) |
POST |
/api/v1/patent/search |
선행특허 검색만 단독 수행 |
GET |
/api/v1/patent/{draft_id}/docx |
DOCX 초안 다운로드 |
POST |
/api/v1/admin/ingest |
KIPRISplus → ChromaDB 적재 트리거 |
사용 예시 — 특허 아이디어 생성:
curl -X POST http://localhost:8000/api/v1/patent/generate \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"problem_description": "발열은 줄이고 싶지만 두께는 얇아야 한다"}'
| 마일스톤 | 상태 |
|---|---|
| Foundation — 프로젝트 스캐폴딩, 설정, 핵심 데이터 모델, FastAPI 스켈레톤 | ✅ |
| Core Services — TRIZ 분류기, KIPRISplus 클라이언트, 하이브리드 특허 검색기 | ✅ |
| Agent & Output — LangGraph 추론 에이전트, 초안 생성기 (Pydantic + DOCX) | ✅ |
| Ship — 라우트 연결, 린팅, 전체 테스트 스위트 | ✅ |
| UI/UX — Figma 9화면 와이어프레임, Next.js 프론트엔드, 컴포넌트 라이브러리 | ✅ |
| Integration — SSE 스트리밍, CORS, 에러 처리, E2E 테스트 | ✅ |
| Intelligence — RAGAS 평가, TRIZ 모순 행렬, 대화 메모리, ML 분류기 | ✅ |
| Simplification — LLM 프로바이더 통일 (OpenAI), 캐싱, 병렬 검색, 보안 강화 | ✅ |
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