연구 아이디어를 올리면,
선행기술 조사보고서로 돌아옵니다
Google Scholar를 8시간 뒤지던 작업을, AI 에이전트가 한 번에 정리합니다.
검색전략 수립 → 학술 자료 수집 → 인용 가능한 선행기술 조사보고서까지 자동 파이프라인으로.
박사과정 연구자가 직접 만들고 사용합니다 · 베타 우선권 · 작은 범위부터 검증
IP-R&D 조직이 반복적으로 겪는 병목
문제는 검색 자체보다 조사 착수, 비교 정리, 보고 초안 작성이 모두 분절되어 있다는 점입니다.
경쟁사가 어디서 R&D를 집중하는지 모른다
어떤 기술을 쌓고 있는지, 어느 방향으로 가는지 — 특허 데이터에 다 있는데 꺼내보기가 너무 어렵다
선행기술 조사에 건당 200만 원, 2주가 걸린다
아이디어 단계에서 방향을 잡으려면 빠르고 가벼운 조사가 필요한데, 기존 구조로는 너무 무겁다
특허는 R&D가 끝날 때쯤에야 등장한다
출원 직전에 특허팀이 개입하는 구조로는 진짜 IP 전략이 불가능하다. 처음부터 특허 정보를 보고 R&D를 짜야 한다
4개의 전문 에이전트가
협업하는 파이프라인
ChatGPT에 “선행기술 조사해 줘” 한 번 던지는 것과 다릅니다. 단계별로 검증 가능한 산출물을 만드는 멀티에이전트 워크플로우입니다.
문서 분석 Agent
연구 아이디어·논문 초안·특허명세서에서 핵심 개념과 조사 의도를 추출합니다
검색전략 Agent
추출된 개념을 학술 검색에 최적화된 쿼리로 확장하고 검증합니다
수집·정제 Agent
Google Scholar에서 후보를 수집하고 관련도 스코어링·중복 제거를 수행합니다
보고서 작성 Agent
인용 가능한 요약·갭 분석·BibTeX를 포함한 선행기술 조사보고서를 생성합니다
INPUT
연구 아이디어 한 단락 / 논문 초안 / 특허명세서 PDF
OUTPUT
인용 가능한 선행기술 조사보고서 (PDF + BibTeX)
ChatGPT 래퍼가 아닌 이유
단일 LLM 호출이 아닌 멀티에이전트 오케스트레이션
LangGraph 기반으로 4개 에이전트가 상태를 공유하며 협업합니다. 각 단계가 분리되어 있어 검증·디버깅·고도화가 가능합니다
한국어 학술·특허 문서 네이티브 처리
국문/영문 혼용 입력, 학술 용어·특허 청구항 구조에 맞춘 전처리. 영문 LLM에 그대로 던지는 것과 다릅니다
검증 가능한 산출물
모든 인용에 Google Scholar 링크가 보존되어 박사논문, 제안서, 출원 전 조사에 그대로 사용할 수 있습니다
사업자번호 하나에서 시작하는
IP 인텔리전스
기업 현황 파악부터 선행기술 조사, 경쟁사 모니터링까지 — 변리사 없이 AI가 직접 처리합니다
기업 IP 인텔리전스
사업자번호 또는 기업명을 입력하면 보유 특허 현황, 기술 집중 영역, 시장 내 경쟁력을 즉시 파악할 수 있습니다
선행기술 조사 자동화
연구 아이디어 문서를 입력하면 KIPRIS를 자동 검색하고, 결과를 클러스터링해 조사보고서 초안을 생성합니다
경쟁사 IP 모니터링
관심 기업을 등록하면 신규 특허 출원 알림과 기술 방향 변화를 지속적으로 트래킹합니다
내부 워크벤치 화면 예시
public/demo/screenshot.png을 추가하면 실제 검증 화면으로 교체됩니다
지금 바로 경쟁사 IP를
10초 만에 확인해보세요
사업자번호 하나로 시작합니다. 30분 데모에서 직접 확인해보세요
도입 전 궁금한 점이 있나요?
선행기술 조사 자동화, 기업 IP 인텔리전스 등 구체적인 활용 방법을 이메일로 문의하세요
- KIPRIS 연동 범위 안내
- 커스텀 파이프라인 구성 상담
- 도입 비용·일정 협의
문의 메일: contact@arkwith.com
30분 무료 데모 신청
실제 사업자번호로 경쟁사 IP 현황을 확인하고, 선행기술 조사 파이프라인을 직접 체험해보세요
- 기업 IP 인텔리전스 라이브 시연
- 선행기술 조사 파이프라인 데모
- 도입 범위·비용 상담
별도 가입 없이 일정만 잡으면 됩니다