차량 외부 이미지 인식 기술은 최근 몇 년간 급속히 발전해 왔으며, 관련 특허를 다수 보유한 기업들이 기술 혁신을 주도하고 있습니다. 특히 포드(Ford)와 제너럴 모터스(General Motors) 같은 전통적인 자동차 제조업체들은 자율 주행차와 안전 시스템에 필요한 고도의 이미지 인식 기술을 개발하고 특허를 확보하면서 시장의 선두주자로 자리매김하고 있습니다.  이와 동시에 여러 신생 기업들은 AI와 딥러닝 기술을 활용한 차량 상태 검사 및 번호판 인식 솔루션을 통해 빠르게 성장하고 있습니다. 이러한 기업들은 차량 외부 이미지 인식 기술을 통해 차량 안전성을 높이고, 효율적인 관리 시스템을 구축하며, 궁극적으로 자율 주행차의 상용화를 앞당기고 있습니다.

이 글에서는 차량 외부 이미지 인식 기술 관련 한국 특허 보유수가 최근 급상승한, 유망한 기업들의 특허 동향을 알아보도록 하겠습니다.

차량 외부 이미지 인식 분야의 한국 특허를 보유한 급성장 기술 기업별 기술 경쟁력을 주요 특허 지표를 기준으로 비교합니다. 특허 지표에는 특허 출원-공개나 등록과 같은 i) 양적 지표, 심사관 피인용과 같은 ii) 기술 영향력 지표, 거절시킨 후행-후속 특허수와 같은 iii) 기술 리더십 지표, 특허 매입 등과 같은 iv) 기술 투자 지표, 소송이나 심판 등과 같은 v) 기술 분쟁 지표 등이 있습니다. 이 분야의 급성장 기술 기업에 대한 분석 정보는 마켓 센싱이나 기술(테크) 센싱에 활용될 수 있습니다.

이 분야의 주요 급성장 기업에는 1위 모셔널 에이디 엘엘씨, 2위 아폴로 인텔리전트 커넥티비티 (베이징) 테크놀로지 씨오., 엘티디., 3위 베이징 바이두 넷컴 사이언스 테크놀로지 컴퍼니 리미티드 등이 있습니다.  차량 외부 이미지 인식 분야 한국 특허의 출원-공개가 급증한 외국 기업이 많은 점을 주목할 만 합니다.

차량 외부 이미지 인식 분야에 대한 개별 기업별 분석 데이터는 i) 링크를 클릭하면 제공되는 웹 페이지에서, ii) 개별 기업의 이름을 클릭하여 확인할 수 있습니다.

차량 외부 이미지 인식 분야의 KR 특허 보유 급성장 기술 기업별로 이 분야에 대한 특허 기술 투자를 분석합니다. 특허 투자는 이 분야 특허를 대상으로 하는 i) 특허 매입, M&A를 통한 특허 이전, iii) 특허 라이센싱을 포함합니다. 그리고, 이 분야 특허 보유 기술 기업을 대상으로 하는 iv) M&A, v) 투자도 특허 투자의 중요한 부분입니다.

차량 외부 이미지 인식 분야의 KR 특허 보유 급성장 기업별로 이 분야 특허를 대상으로 하는 특허 매입을 분석합니다.

매입한 특허수가 많은 급성장 기업에는 에이치엘클레무브, 현대오토에버, 현대자동차 등이 있습니다.

특허 매입뿐만 아니라, M&A를 통한 특허 이전이나, 특허 라이센싱 동향(coming soon)을 분석하기를 원하는 경우, i) 링크 클릭하여 웹 페이지로 이동 -> ii) 원하는 메뉴(예, 'M&A를 통한 특허 이전') 선택하면 됩니다.

차량 외부 이미지 인식 분야의 KR 특허 보유 급성장 기술 기업별로, 이 분야의 보유 특허의 기술 리더십을 분석합니다. 기술 리더십은 보유 특허가 후속-후행 특허의 심사 시, 그 특허의 특허성(신규성 또는 진보성)을 부정하고, 그 특허를 거절하는데 얼마나 많이 사용되었는 지로 측정됩니다. 기술 리더십에 대한 지표에는 i) 거절시킨 후행 특허수, ii) 심사관 피인용 점유율, iii) 특허당 거절시킨 후행 특허수 등이 있습니다.

차량 외부 이미지 인식 분야의 KR 특허 보유 급성장 기업별로, 이 분야의 보유 특허가 사용되어 거절시킨 후행 특허수를 분석합니다.

특허 기술 리더십을 나타내는 거절 후행 특허수 지표에서는 기존의 국내 대기업들이 높은 지분을 차지하고 있는 가운데, 에이치엘클레무브브가 103건으로 상당히 높은 수치를 나타내고 있습니다.

차량 외부 이미지 인식 또는 개별 기업에 대한 다양한 특허 거절 분석을 원하는 경우, i) 링크 클릭하여 웹 페이지로 이동 -> ii) 거절과 관련된 메뉴(예, '특허당 거절시킨 후행 특허수') 를 선택하시면 됩니다.

차량 외부 이미지 인식 분야의 특허 보유 급성장 기술 기업 또는 이 기업의 이해 관계 기업의 내부 기능 조직용 질문
1) [기술 전략 조직]/[IP 조직] 기술 분야에 대한 마켓 센싱 및 기술 센싱을 위해, 이 분야의 급성장 기술 기업의 기술 경쟁력을 i) 객관적으로 분석하고, ii) 의사 결정자와 관련된 내부 기능 조직에게 전달하여, iii) 우리회사를 위해 전략적으로 활용해야 하지 않을까요?
2) [홍보 조직] 우리 회사가 이 분야의 급성장 기술 기업이라면 객관적 데이터에 기반한 우리 회사의 기술 경쟁력과 우위 요소를 다양하게 발굴하여, IR 및 이해 관계자들에게 어떻게 어필해야 할까요?
3) [IP 조직]/[기술 전략 조직] 급성장 기술 기업 또는 이 기업과 이해 관계가 있는 다른 기업의, 경쟁사, 밸류 체인이나 공급망 구성 기업의 특별한 행위(특허 매입, 라이센싱 인 등의 전략적 투자 행위나 소송/심판 등의 분쟁 행위)를 인지-분석해야 하지 않을까요?
4) [마케팅 조직] 우리 회사가 급성장 기술 기업이라면, 객관적 데이터로 분석되는 우리 회사의 기술 경쟁력을 i) 신규 고객 확보, ii) 기존 고객 관계 강화, 및 iii) 우리 회사 제품-서비스의 우월성을 보여 주는데 어떻게 활용할 수 있을까요?

차량 외부 이미지 인식 분야의 특허 보유 급성장 기업의 (잠재적) 투자자
1) 급성장 기업의 최근 기술 투자 영역(특허 매입/M&A를 통한 특허 이전, 신규 분야 R&D 급증 등)과 관련성 높은 국내외의 수혜 기업을 early stage에서(뉴스보다 빨리) 어떻게 발굴할 수 있을까요?
2) 미래 유망 기술 분야에서 i) 전문성 높은 강소 기술 기업, ii) 비상장 기업, iii) small cap 기업을 어떻게 체계적으로 발굴할 수 있을까요?
3) 특허 기술 경쟁력이 높으면서도, 상대적으로 저평가된 기술 기업을 어떻게 발굴할 수 있을까요? 나아가, 자신의 투자 포트폴리오를 최적화하는데, 객관적 기술 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까요?
4) 투자한 기업이나 그 기업이 속한 업계에서, 소송/심판 등의 리스크를 early stage에서 인지하고, 투자 포트폴리오 최적화에 어떻게 활용할 수 있을까요?

차량 외부 이미지 인식 분야의 특허를 보유하고 있는 급성장 기업을 고객으로 가지고 있는 서비스 기업은,
1) 고객을 위하여, 심도 있는 맞춤형 데이터 분석을 제공해 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) 고객별 맞춤화된 콘텐츠를 극히 저렴하게 생성하여, 주기적/비주기적으로 고객에게 전달하여, 고객과의 커뮤니케이션을 확대해야 하지 않을까요?

차량 외부 이미지 인식 분야의 특허 보유 급성장 기업에 관심 있은 미디어
1) 객관성 높은 특허 기술 콘텐츠를 활용하여, 자신의 콘텐츠를 고급화, 전문화, 세분화할 필요가 있지 않을까요?
2) M&A/투자/소송 등의 이벤트가 발생하거나, 급성장 기업과 관련된 이슈가 있을 때, 경쟁자들보다 심도 있는 콘텐츠나 데이터로 차별화를 해야 하지 않을까요?

본 제안들에 관심 있는 실무자/미디어 관련 종사자는 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

한편, 미국 특허청은 공식적으로 차량 외부 이미지 인식 분야에 대해, i) 정의, ii) 참고(reference), iii) glossary 정보를 제공하고 있습니다. 원하시는 분은 G06V20/56을 참고하세요.

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 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 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 것은 [링크]를 참조하세요. 링크에 연결되는 페이지에서는 데이터 계열, 데이터 내용 및 기타 분속 콘텐츠에 사용되는 데이터에 대한 상세한 설명이 있습니다.

*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.

PatentPia가 제공하는 상세한 데이터에 대해서는 [링크]를 클릭해 보세요. 이곳에서는 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 대한 상세한 설명이 있습니다.

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