동작-제스처 인식 분야의 핵심 연구자는 어디 소속의 누구일까?

작성일시 2024. 9. 1.

동작-제스처 인식 분야의 핵심 연구자는 어디 소속의 누구일까?

동작-제스처 인식 분야의 핵심 연구자별 특허 기술 경쟁력

AI와 VR/AR 기술에 대한 수요가 늘어나고 이와 관련된 상품들이 빠른 속도로 개발되는 가운데 동작-제스처 인식 분야의 주목도가 갈수록 높아지고 있습니다. 이러한 분야의 핵심 연구자는 HR(human resource)/인재 영입(recruit)이나 협업의 주요 타겟이 될 수 있습니다.

동작-제스처 인식 분야의 기업 소속 핵심 연구자별 특허 기술 경쟁력 분석

동작-제스처 인식 분야의 기업 소속 핵심 연구자별 특허 기술 경쟁력 요약 [링크]

동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 기업 소속 핵심 연구자별 특허 기술 경쟁력을 요약합니다.

[그림]동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 기업 소속 핵심 연구자별 발명 특허수 vs. 발명 특허가 받은 심사관 피인용수(기술 경쟁력). 데이터 기준일 2024.01.01

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[표]동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 기업 소속 핵심 연구자별 주요 특허 기술 경쟁력 지표. 데이터 기준일 2024.01.01

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이 분야의 주요 핵심 연구자에는 1위 Ricci Christopher P., 2위 Wexler Yonatan, 3위 Holz David S. 등이 있습니다.

또한 1위 Ricci Christopher P.은(는) 발명 특허수(공개 특허수)(80건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(0.68%), 거래 특허수(66건), 심사관 피인용수(796회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(2.28%), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(212개)에서도 1위를 하고 있습니다. 그리고 2위 Wexler Yonatan은 등록 특허수(54건)에서 1위를 하고 있습니다.

동작-제스처 인식 분야의 기업 소속 핵심 연구자별 특허 출원-공개 동향 [링크]

동작-제스처 인식 분야의 기업 소속 핵심 연구자별 특허 출원-공개 동향을 분석합니다.

[그림]동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 기업 소속 핵심 연구자별 발명 특허수 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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[표]동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 기업 소속 핵심 연구자별 발명 특허수 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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공개된 발명 특허를 기준으로 할 때, 최근 10년 기준 연평균 성장률이 가장 높은 연구자는 Wexler Yonatan(14.9%)이며, 5년 기준으로는 Wexler Yonatan(32.0%)입니다. 최근 2년 기준으로는 Holz David S.(12.5%)이(가), 최근 2분기 기준으로는 Holz David S.(200.0%)이(가) 가장 성장률이 높습니다.

Ricci Christopher P.의 공개된 발명 특허는 80건입니다. 최근 10년 이전에 5건, 최근 10년 동안에는 75건으로 총 80건을 보이며, 2016년에 32건의 최고값을 보입니다. 2014년에는 15건, 1년 전인 2023년에는 0건, 2년 전인 2022년에는 2건을 보입니다.

Wexler Yonatan의 공개된 발명 특허는 75건입니다. 최근 10년 이전에 1건, 최근 10년 동안에는 74건으로 총 75건을 보이며, 2017년에 23건의 최고값을 보입니다.

동작-제스처 인식 분야의 대학/연구 기관 소속 핵심 연구자별 특허 기술 경쟁력 분석

동작-제스처 인식 분야의 대학/연구 기관 소속 핵심 연구자별 특허 기술 경쟁력 요약 [링크]

동작-제스처 인식 분야의 대학/연구 기관 소속 핵심 연구자별 특허 경쟁력 지표입니다.

[그림]동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 대학/연구 기관 소속 핵심 연구자별 발명 특허수 vs. 발명 특허가 받은 심사관 피인용수(기술 경쟁력). 데이터 기준일 2024.01.01

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[표]동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 대학/연구 기관 소속 핵심 연구자별 주요 특허 기술 경쟁력 지표. 데이터 기준일 2024.01.01

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이 분야의 주요 대학/연구 기관 소속 연구자에는 1위 Datta Sandeep Robert, 2위 El-Alfy El-Sayed M., 3위 Binsaadoon Amer Ghazi Abdullah 등이 있습니다.

동작-제스처 인식 분야의 대학/연구 기관 소속 핵심 연구자별 특허 출원-공개 동향 [링크]

동작-제스처 인식 분야 기업 소속 핵심 연구자별 특허 출원-공개 동향을 분석합니다. 다수의 연구 개발 이력을 가진 대학/연구 기관 소속 연구자의 경우 주요한 HR(human resource)/인재 영입(recruit) 및 협업의 대상이 될 수 있습니다.

[그림]동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 대학/연구 기관 소속 핵심 연구자별 발명 특허수. 데이터 기준일 2024.01.01

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[표]동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 대학/연구 기관 소속 핵심 연구자별 발명 특허수 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

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동작-제스처 인식 분야의 ethincity별 핵심 연구자의 특허 기술 경쟁력 분석

동작-제스처 인식 분야의 중국계 핵심 연구자별 특허 기술 경쟁력 요약 [링크]

동작-제스처 인식 분야의 중국계 핵심 연구자별 특허 기술 경쟁력을 요약합니다.

[그림]동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 중국계 핵심 연구자별 발명 특허수 vs. 발명 특허가 받은 심사관 피인용수(기술 경쟁력). 데이터 기준일 2024.01.01

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[표]동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 중국계 핵심 연구자별 주요 특허 기술 경쟁력 지표. 데이터 기준일 2024.01.01

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주요 핵심 연구자에는 1위 Tong, Xiaofeng, 2위 Li, Wenlong, 3위 Chan Wing Hung 등이 있습니다.

동작-제스처 인식 분야의 인도계 핵심 연구자별 특허 기술 경쟁력 요약 [링크]

동작-제스처 인식 분야의 인도계 핵심 연구자별 특허 기술 경쟁력을 요약합니다.

[그림]동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 인도계 핵심 연구자별 발명 특허수 vs. 발명 특허가 받은 심사관 피인용수(기술 경쟁력). 데이터 기준일 2024.01.01

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[표]동작-제스처 인식 분야의 특허 발명 인도계 핵심 연구자별 주요 특허 기술 경쟁력 지표. 데이터 기준일 2024.01.01

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주요 핵심 연구자에는 1위 Bhaskar Bose, 2위 Rakshit Sarbajit K., 3위 Subba Rajen 등이 있습니다.

또한 1위 Bhaskar Bose는 발명 특허수(공개 특허수)(44건), 등록 특허수(41건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(0.37%), 거래 특허수(41건), 소송 특허수(4건), 심판 특허수(2건), 심사관 피인용수(517회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(1.48%), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(65개)에서도 1위를 하고 있습니다.

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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데이터 계열

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데이터 출처

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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

PatentPia는 본 콘텐츠 및 콘텐츠의 제작에 사용된 데이터의 정확성, 무결성, 완전성을 보증하지 않으며, 내용의 오류나 누락에 대한 일체의 법률적 책임을 지지 않습니다. 그리고, PatentPia는 본 보고서를 활용한 어떠한 의사 결정에 대해서도 일체의 법률적 책임을 지지 않습니다. 또한, PatentPia는 현재 또는 미래에 존재하는 어떠한 종류의 명시적, 묵시적인 법적 보증도 제공하지 않습니다.

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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