동작-제스처 인식 분야의 기술 경쟁력 높은 마켓 리더는?

작성일시 2024. 3. 5.

동작-제스처 인식 분야의 기술 경쟁력 높은 마켓 리더는?

동작-제스처 인식 분야의 마켓 리더 분석

AI와 VR/AR 기술에 대한 수요가 늘어나고 이와 관련된 상품들이 빠른 속도로 개발되는 가운데 동작-제스처 인식 분야의 주목도가 갈수록 높아지고 있습니다. 세계에서 가장 큰 시장인 미국, 그 중에서도 특허의 관점에서 동작-제스처 인식 분야의 동향을 분석합니다. 본 분석은 미국 특허청(USPTO)에 출원되어 공개된 특허를 기준으로 이루어졌습니다.

동작-제스처 인식 분야의 기술 동향 분석

동작-제스처 인식 분야의 특허 출원-공개 동향 [링크]

동작-제스처 인식 분야의 미국 특허 출원-공개 동향 정보입니다. 해당 지표에는 동작-제스처 인식 분야로 분류된 특허의 출원과 관련된 모든 기업/연구기관/개인의 활동이 포함됩니다.

[그림]동작-제스처 인식 분야의 미국 특허 출원-공개 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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[표]동작-제스처 인식 분야의 미국 특허 출원-공개 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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이 분야의 전체 공개 특허수는 11,803건입니다. 특허 출원-공개는 10년 이전부터 발생하기 시작하여 2022년에 1,468건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 2014년에는 528건, 1년 전인 2023년에는 1,370건, 2년 전인 2022년에는 1,468건을 보입니다.

이 분야의 전체 공개 특허수의 2023년까지 지난 10년간 연평균 성장률은 16.30%로, 완만하게 증가하고 있습니다. 이 분야의 전체 공개 특허수의 2023년까지 지난 5년간 연평균 성장률은 9.11%로, 완만하게 증가하고 있습니다.참고로 지난 2년 동안의 1년 단위 변화율은 -6.68%입니다.

동작-제스처 인식 분야의 특허 거래 동향 [링크]

한편, 동작-제스처 인식 분야의 미래 유망성은 특허 거래량에서도 확인할 수 있습니다. 특허 거래(patent transaction, M&A를 통한 특허 이전 포함)는 이 분야의 시장성을 반영합니다. Buy R&D는 주로 i) 마켓 리더들의 중요한 특허-기술 획득 전략이라는 점, ii) 많은 투자/금액/비용이 동반된다는 점, iii) 시장 진입에 매입 대상이 되는 특허가 필요하다는 판단 하에 이루어 진다는 점 등에서 특허 거래는 시장성의 중요 지표가 됩니다.

[그림]동작-제스처 인식 분야의 미국 특허 거래 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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[표]동작-제스처 인식 분야의 미국 특허 거래 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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이 분야의 거래된 전체 특허수의 2023년까지 지난 10년간 연평균 성장률은 22.20%로, 완만하게 증가하고 있습니다. 이 분야의 거래된 전체 특허수의 2023년까지 지난 5년간 연평균 성장률은 12.20%로, 완만하게 증가하고 있습니다.참고로 지난 2년 동안의 1년 단위 변화율은 -34.00%입니다.

매년 평균 100건이 넘는 거래가 이루어지고 있고, 특히 최근 5년간 평균 200건에 근접한 특허 거래가 이루어지고 있어 동작-제스처 인식 분야읱 특허 기술 시장은 매우 활발함을 알 수 있습니다.

동작-제스처 인식 분야의 기술 경쟁력 높은 마켓 리더

동작-제스처 인식 분야의 마켓 리더 요약 [링크]

동작-제스처 인식 분야의 미국 특허 보유 핵심 기업을 대상으로 주요 특허 지표를 요약합니다.

[그림]동작-제스처 인식 분야의 미국 특허 보유 기업별 보유 특허수 vs. 심사관 피인용수. 데이터 기준일 2024.01.01

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핵심 기업은 동작-제스처 인식 분야 공개 특허수 기준 상위 Top 10 기업을 표시하였으며, 이하 순위의 기업은 링크에서 확인 가능합니다.

[표]동작-제스처 인식 분야의 미국 특허 관련 핵심 기업 주요 지표. 데이터 기준일 2024.01.01

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이 분야의 주요 핵심 기업에는 1위 Microsoft Technology Licensing, 2위 Samsung Electronics, 3위 IBM 등이 있습니다.

또한 1위 Microsoft Technology Licensing은 공개 특허수(373건), 등록 특허수(306건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(3.16%), 심사관 피인용수(3,157회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(9.06%)에서도 1위를 하고 있습니다.

동작-제스처 인식 분야의 마켓 리더별 특허 출원-공개 동향 [링크]

동작-제스처 인식 분야의 미국 특허 보유 핵심 기업별 특허 출원-공개 동향을 분석합니다. 연도별 특허 출원-공개 동향을 통하여 어느 기업이 가장 많이 R&D 결과물의 권리화를 시도하고 있는 지 확인할 수 있습니다.

[그림]동작-제스처 인식 분야의 마켓 리더별 미국 특허 출원-공개 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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최근 2년 기준으로는 NEC와 Samsung Electronics의 특허 출원-공개가 활발합니다.

[표]동작-제스처 인식 분야의 마켓 리더별 미국 특허 출원-공개 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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보유 공개 특허가 많은 핵심 기업에는 1위 Microsoft Technology Licensing, 2위 Samsung Electronics, 3위 IBM 등이 있습니다.

보유 공개 특허를 기준으로 할 때, 최근 10년 기준 연평균 성장률이 가장 높은 기업은 NEC(52.3%)이며, 5년 기준으로는 NEC(57.1%)입니다. 최근 2년 기준으로는 Fujitsu(106.0%)가 , 최근 2분기 기준으로는 NEC(378.0%)이 가장 성장률이 높습니다.보유 공개 특허를 기준으로 할 때, 10년 기준 연평균 성장률 2위 기업은 Fujitsu(42.7%), 3위는 Apple(28.7%)입니다. 5년 기준 평균성장률 2위는 Fujitsu(21.9%), 3위는 Samsung Electronics(9.63%)입니다.

Microsoft Technology Licensing의 보유 공개 특허는 373건입니다. 이 분야에서 Microsoft Technology Licensing의 보유 공개 특허는 10년 이전부터 발생하기 시작하여 2019년에 35건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 2014년에는 27건, 1년 전인 2023년에는 14건, 2년 전인 2022년에는 17건을 보입니다. 단 최근 5년간 특허 출원 수가 감소 추세에 있는 것으로 보입니다.

Samsung Electronics의 보유 공개 특허는 282건입니다. 연도별 동향을 살펴보면 10년 이전부터 발생하기 시작하여 2022년에 39건의 최고값을 보입니다. 2014년에는 17건, 1년 전인 2023년에는 38건, 2년 전인 2022년에는 39건을 보입니다.

이 분야에서 Samsung Electronics의 보유 공개 특허의 2023년까지 지난 10년간 연평균 성장률은 15.50%로, 완만하게 증가하고 있습니다. 지난 5년간으로 보면 9.63%의 성장률로, 완만하게 증가하고 있습니다.

Sony의 경우 최근 10년간 특허 활동에 비해 최근 2년간의 특허 출원-공개가 급격하게 감소하였습니다(-66.7%).

동작-제스처 인식 분야의 마켓 리더별 특허 매입 동향 [링크]

동작-제스처 인식 분야의 미국 특허 보유 핵심 기업별 특허 매입 동향을 분석합니다. 특허 매입 동향을 통하여, 어느 기업이 가장 믾이 특허를 매입(buy R&D)하는 지를 확인 가능합니다.

[그림]동작-제스처 인식 분야의 마켓 리더별 미국 특허 매입 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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[표]동작-제스처 인식 분야의 마켓 리더별 미국 특허 매입 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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AutoConnect Holdings가 2015년에 121건, Microsoft Technology Licensing이 2023년에 43건을 매입한 것을 제외하면 동작-제스처 인식 분야 전체의 특허 출원-공개 수에 비해 거래수가 매우 적음을 알 수 있습니다. 이는 마켓 리딩 기업들이 전체적으로 특허 기술의 매입보다는 연구개발 쪽에 힘을 싣고 있으며, 해당 분야의 기술 경쟁이 매우 첨예하게 이루어지고 있다고 해석할 수 있습니다.

동작-제스처 인식 분야의 마켓 리더별 보유 특허의 심사관 피인용 동향 [링크]

동작-제스처 인식 분야의 미국 특허 보유 핵심 기업별 보유 특허의 심사관 피인용(기술 영향력, forward citations by examiners, FC-E) 동향을 분석합니다.

[그림]동작-제스처 인식 분야의 마켓 리더별 보유 미국 특허의 심사관 피인용 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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해당 수치가 높은 기업일수록 보유한 특허가 경쟁 기업에 비해 상대적인 기술적 강점을 지니고 있다고 해석할 수 있습니다.

[표]동작-제스처 인식 분야의 마켓 리더별 보유 미국 특허의 심사관 피인용 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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심사관 피인용수를 기준으로 할 때, 최근 10년 기준 연평균 성장률이 가장 높은 기업은 AutoConnect Holdings(67.0%)이며, 5년 기준으로는 NEC(22.7%)입니다. 최근 2년 기준으로는 Apple(8.89%)이 , 최근 2분기 기준으로는 Fujitsu(140.0%)가 가장 성장률이 높습니다.

Microsoft Technology Licensing의 심사관 피인용수는 3,157회입니다. 2022년에 397회의 최고값을 보이며 2014년에는 143회, 1년 전인 2023년에는 297회, 2년 전인 2022년에는 397회를 보입니다.

Samsung Electronics의 심사관 피인용수는 859회입니다. 2021년에 132회의 최고값을 보이며 2014년에는 24회, 1년 전인 2023년에는 120회, 2년 전인 2022년에는 127회를 보입니다. Samsung Electronics의 심사관 피인용수의 2023년까지 지난 10년간 연평균 성장률은 25.90%로, 빠르게 증가하고 있습니다.

Microsoft Technology Licensing과 AutoConnect Holdings 보유 특허의 심사관 피인용이 다른 마켓 리딩 기업 대비 높습니다. 그러나 AutoConnect Holdings의 경우 특허 매입 동향에서 확인하였다시피 매입한 특허의 비중이 매우 높기 때문에 동작-제스처 인식 분야에서 해당 기업 자체의 기술 영향력이 매우 높다고 단정지어 말할 수는 없습니다.

또한, 상기한 두 기업과 나머지 마켓 리딩 기업간의 기술 영향력 격차가 최근 2년간 큰 폭으로 줄어들었음을 확인 가능합니다.

참고 사항

분석 대상인 동작-제스처 인식 분야의 정의

동작-제스처 인식 분야는 전세계 특허청이 표준으로 사용하는 선진 특허 분류(CPC,cooperative patent classification) 체계에서 잘 정의되어 있습니다.

동작-제스처 인식 및 구성 하위 기술에 대한 전세계 특허청의 공식 CPC 특허 분류는 G06V40/20를 참고하세요.

한편, 미국 특허청은 공식적으로 동작-제스처 인식 분야에 대해 i) 정의, ii) 참고(reference), iii) glossary 정보를 제공하고 있습니다.

자세한 내용은 G06V40/20에 대한 기술적 정의를 참고하세요.

분석 방법론

분석 지표에 대한 상세한 설명을 원하시는 분은 [링크]를 클릭하세요. 분석 지표 계열에는 특허 출원-공개 및 등록을 중심으로 하는 i) 특허 포트폴리오 지표 계열, 피인용(forward citations)을 중심으로 하는 ii) 기술 영향력 계열, 거절(rejection)을 중심으로 하는 iii) 기술 리더쉽 계열, iv) 품질 계열, v) 점유율, 집중률 등과 같은 비율 계열, vi) 특허당 등과 같은 밀도 계열 등이 있습니다.

분석 기준

분석 기준에 대한 상세한 설명을 원하시는 분은 [링크]를 클릭하세요. 분석 기준에는 i) 분석 방법론, ii) 분석 기준 체계, iii) 분석 집계값의 종류, iv) 분석 시간 기준 등이 있습니다. 중요 분석 기준에는 i) 현재 권리자의 확정, ii) 기술 분야에 대한 인식(기술 분야 vs. 특허셋(patent set) 맵핑 등), iii) 기술 분야나 키워드 표현에 대한 기준, iii) 특허 매입/거래, 소송/심판 등에 대한 기준과 범위, iv) 인용-피인용에 대한 기준과 범위 등이 있습니다.

분석 콘텐츠 작성에 사용되는 데이터의 범위

분석 콘텐츠 제작에 사용된 데이터의 i) 공간(국가의 특허청), ii) 시간 범위 및, iii) 주요 데이터에 대한 원천 소스(original source)는 다음과 같습니다. 분석 콘텐츠를 구성하는 2차적인 데이터(예, 특허 거래 네트워크 등)는 원천 데이터 소스로부터 가공되어 생성됩니다.

개별적인 데이터에 대한 상세한 설명은 [링크]를 참조하세요. 링크에 연결되는 페이지에서는 i) 기반 특허 데이터, ii) 특허 이벤트 데이터, iii) 가공 특허 데이터, iv) Entity(권리자, 발명자, 대리인 등) 데이터, v) 키워드 데이터, vi) 계층형 카테고리 데이터, vii) 특별한 특허 데이터 등 다양한 데이터에 및 기타 분속 콘텐츠에 사용되는 데이터에 대한 상세한 설명이 있습니다.

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시계열 분석 시, 기준 시간

특허 포트폴리오

출원-공개, 등록, 청구항 등

특허 공보 XML

~2024.01.01

최초 공개일

인용-피인용

피인용, 레퍼런스

특허 공보 XML

~2024.01.01

최근 공개일

거절

USPTO OA rejection

~2024.01.01

최초 거절 OA 발생일

특허 패밀리

국내 특허 패밀리, 해외 특허 패밀리

특허 공보 XML + DocDB

최초 공개일

이벤트

거래, M&A를 통한 특허 이전, 라이센싱(in/out)

Patent Assignment

~2024.01.01

assignment 실행일

이벤트

소송

US PACER

~2024.01.01

소송 제기일

이벤트

심판

USPTO PTAB

~2024.01.01

심판 제기일

기술

표준 특허 분류(CPC)

특허 공보 XML특허 분류 체계

~2024.01.01

기술

기술 카테고리

표준 특허 분류, 키워드, 특허셋(patent set)

~2024.01.01

키워드

특허 공보의 다음 필드 i) 발명의 명칭 ii) 초록 iii) 특허 청구 범위

~2024.01.01

*최초 공개일 : 특허 공보가 최초로 발행된 날짜. 공개 공보가 발행되면 공개 공보 발행일, 공개 공보 발행 없이 등록된 경우에는 등록 공보 발행일.

*최근 공개일 : 선행 특허를 인용하는 후행 특허 공보의 최근 발행 날짜. 공개 공보 발행일과 등록 공보 발행일 중 늦은 날짜(인용 관계는 주로 등록 공보에 references cited로 기재되기 때문)

* 최초 거절 OA 발생일 : 특정 특허를 심사하는 심사관이, 특정 선행 특허를 인용하며, 특허 거절에 대한 office action(OA)를 통지하는 경우, 최초로 거절 OA 통지가 발생한 날짜. 심사관은 특정 선행 특허를 인요하며, 1차례 이상의 non-final rejection 또는 final rejection을 통지할 수 있음.

* Assignment 실행일 : 미국에서의 assignment는 실행일(execution date)과 기록일(record date)이 있음. 실행을 통해서 assignment의 법률적 효력이 발생하므로, 실행일을 기준으로 함. (참고)미국을 제외한 다른 나라는 실행일의 개념이 없어, 특허청에 기록된 날을 기준으로 함.

면책

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저작권

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Big question

전세계적으로 기술 및 기술 기업에 대한 시장 가치가 급등하고 있습니다. 글로벌 특허 데이터는 기술 집단 지성(technology collective intelligence)의 신뢰할 수 있는 결집체입니다. 기술 분야의 i) 객관적, ii) 포괄적, ii) 표준화된 데이터인 특허 데이터에 기반한 PatentPia의 i) 기술, ii) 기술 보유 기업, iii) 기술 발명 연구자, iv) 특허 거래/라이센싱/소송/심판과 같은 기술 이벤트 등에 대한 다양한 관점의 분석 콘텐츠를 만나십시오. 나아가, 분석 콘텐츠에 여러분의 이해 관계를 결합해서 행동해 보십시오.

1. 동작-제스처 인식 분야의 참여 기업은,

1) 기술 전략 조직이나 IP 조직은 업계 및 경쟁사의 기술 경쟁력을 어떻게 객관적으로 분석하여, 필요 조직과 의사 결정자에게 전달할 수 있을까요?

2) 홍보 조직은, 객관적 데이터에 기반한 자사의 기술 경쟁력과 우위 요소를 발굴하여, IR 및 이해 관계자들에게 어필할 수 있을까요?

3) 마켓 리더나 경쟁사의 특별한 행위(특허 매입, 라이센싱 인 등의 전략적 투자 행위)를 인지-분석해야 하지 않을까요?

4) 마켓 리더나 경쟁사의 최신 특허에 포함된 핵심 키워드나 급성장하고 있는 키워드(제품/부품/소재/물질/기능/컨셉 등)를 파악하여, 필요 조직에 전파해야 하지 않을까요?

5) 마켓팅 조직은 객관적 데이터로 분석되는 자사의 기술 경쟁력을 i) 신규 고객 확보, ii) 기존 고객 관계 강화, 및 iii) 자사 제품-서비스의 우월성 전달에 어떻게 활용할 수 있을까요?

2. 동작-제스처 인식 분야의 참여 기업의 (잠재적) 투자자는,

1) 자신의 투자 포트폴리오를 최적화하는데, 객관적 기술 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까요?

2) 비상장 기업을 포함하여, 투자 대상의 기업을 발굴하는데, 객관적 기술 데이터를 어떻게 지혜롭게 활용할 수 있을까요?

3) 투자 기업이나 그 기업이 속한 업계에서, 소송/심판 등의 리스크를 어떻게 분석할 수 있을까요?

3. 동작-제스처 인식 분야에 종사하는 고객을 보유하고 있는 서비스 기업은,

1) 고객을 위하여, 심도 있는 맞춤형 데이터 분석을 제공헤 주고, 추가적인 매출을 일으켜야 하지 않을까요?

2) 고급 분석 콘텐츠를 저렴한 총비용으로 제작하여, 신규 고객을 발굴하는데 활용해야 하지 않을까요?

3) IP 서비스 기업은 차별화된 IP 콘텐츠로, 추가적인 수익원의 발굴이나, 고객 제안을 해야 하지 않을까요?

4. 동작-제스처 인식 분야에 관심있는 미디어는,

1) 객관성 높은 특허 기술 콘텐츠를 활용하여, 자신의 콘텐츠를 고급화, 전문화, 세분화할 필요가 있지 않을까요?

5. 동작-제스처 인식 분야에 관심 있는 HR 조직 및 HR 서비스 기업

1) 기업 내 HR 조직은 자사 연구자의 기술 경쟁력 역량을 객관적 데이터로 확인하고, 핵심 연구자와 관련된 국내외 기업과의 특허적 연관 관계를 파악하고, 연구 인력 자산에 대한 보호 활동을 해야 하지 않을까요? 나아가 외부 기술 인재에 대한 식별, 평가 및 영입과 네트워킹에 객관적 특허 기술 분석 데이터를 활용할 필요가 있지 않을까요?

2) HR 서비스 기업은 미래 유망 기술이나, 고객사의 관심 분야의 기술 인재를 객관적인 데이터에 기반하여 식별, 비교 분석/평가 및 선별하여, 기존의 HR 프로세스에 통합하는 등, 고객의 의사 결정을 돕고, 좀 더 높은 가치의 HR 서비스를 제공해야 하지 않을까요?

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2) PatentPia 데이터/DB를 활용하여, 콘텐츠나 AI를 개발하려는 경우

3) 기타 PatentPia와 제휴나 협력의 필요성이 있는 경우

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1) PatentPia 보유 데이터/DB/AI 소개

2) PatentPia 솔루션에 대한 목적-조직 유형별 활용 체계

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