하이브리드 AI + Lean 4 파이프라인을 활용해 특허 분석을 형식적으로 검증하는 프레임워크를 제시한다. 청구항을 DAG로 인코딩하고, 매칭 강도를 검증된 완전 격자(complete lattice)의 원소로 정의해 입증된 단조 함수로 신뢰도 점수를 전파한다. 특허-제품 매핑, 자유 실시 검토, 청구항 해석 민감도, 청구항 간 일관성, 균등론 등 5개 IP 사례를 6개 알고리즘으로 형식화하고 핵심 알고리즘은 Lean 4로 기계 검증한다. 보장은 ML 점수 정확성이 아니라 그 하류 계산의 수학적 정확성에 한정된다.
- •의존·독립 타입 이론 기반 특허 분석 프레임워크를 세계 최초로 제안
- •DAG 기반 쿤버리지 코어 알고리즘을 Lean 4로 완전 기계 검증
- •신뢰도 점수는 증명된 단조 함수를 통해 의존성을 따라 전파
- •5개 IP 유스케이스를 6개 알고리즘으로 공식화하되 일부는 비공식 증명 스케치 수준
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Formally Verified Patent Analysis via Dependent Type Theory: Machine-Checkable Certificates from a Hybrid AI + Lean 4 Pipeline
- 1.Lean 4 기반 형식 검증 특허 분석 파이프라인으로 수학적 정확성 보장
- 2.특허-제품 매핑, 자유실시, 청구항 해석 등 5가지 IP 용도 형식화
- 3.DAG 커버리지 코어는 완전 기계 검증, 나머지는 커널 검증 인증서 방식
- 4.ML 점수 정확성이 아닌 이후 계산의 정확성을 보장
왜 중요한가?
지적재산 분석에 종속 타입 이론 기반 정리 증명을 최초 적용해 기존 ML·NLP 방식의 불투명성 문제를 구조적으로 보완
언급 프로젝트
본문 미리보기
arXiv:2604.18882v1 Announce Type: new Abstract: We present a formally verified framework for patent analysis as a hybrid AI + Lean 4 pipeline. The DAG-coverage core (Algorithm 1b) is fully machine-verified once bounded match scores are fixed. Freedom-to-operate, claim-construction sensitivity, cross-claim consistency, and doctrine-of-equivalents analyses are formalized at the specification level with kernel-checked candidate certificates. Existing patent-analysis approaches rely on manual exper
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