원자력 발전은 그 개념이 정립된 이래 인류가 가진 가장 효율적인 에너지 공급 수단이었으나, 안전성 및 폐기물 처리 등의 문제로 인해 태양광 에너지 등의 신재생 에너지에 밀려나는 추세였고, 한국 역시 전세계적인 탈원전 흐름에 편승하고 있었습니다. 

그러나, 최근 인공지능(AI) 산업의 급속한 발전은 전력 사용량의 급증을 초래하며 에너지 수급 문제를 다시금 부각시키고 있습니다. 각광받던 신재생 에너지원들의 효율성이 전력 수요를 만족시키지 못한다는 사실이 알려지고 있고, 환경 보존 측면에서도 기대했던 것 만큼 효과를 보이지 못하고 있는 상황으로 인해 한때 하락세를 겪었던 원자력 발전이 재조명되고 있습니다. AI 기술의 확산은 데이터 센터와 컴퓨팅 인프라의 전력 소비를 극대화시키며, 안정적이고 지속 가능한 에너지원에 대한 필요성을 더욱 절실하게 만들고 있습니다.

원자력 발전은 탄소 배출을 줄이는 동시에 대규모 전력 공급을 안정적으로 제공할 수 있는 장점이 있어, 전력 수요 증가에 대응할 수 있는 중요한 해결책으로 부상하고 있습니다. 이러한 맥락에서 원자력 발전의 부활은 미래 에너지 정책의 중요한 전환점을 맞이하고 있으며, 이는 AI 산업의 성장과 에너지 지속 가능성 사이의 균형을 맞추는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.

이 글에서는 한국 특허의 관점에서 기술 및 기업, 연구자의 현황을 확인하고 분석해보도록 하겠습니다.

원자력 발전소 분야의 한국 주요 특허 기술 동향을 i) 특허 출원-공개, ii) 특허권 획득, iii) 특허 거래, iv) 특허 소송이나 심판 등의 특허 분쟁, v) 심사관 피인용과 같은 기술 영향력과 같이 다양한 측면에서 분석합니다.

원자력 발전소 분야에 대한, 한국 특허 출원-공개 동향입니다. 특허 출원-공개가 많을수록 특허권화를 목적으로 하는 R&D도 많다고 볼 수 있습니다.

이 분야의 전체 공개 특허수는 1,397건입니다. 이 분야의 전체 공개 특허수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2022년에 150건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 139건, 2년 전인 2022년에는 150건을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 7.56%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 57.14%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 52.96%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 48.21%입니다.

원자력 발전소 분야에 대한, 한국에서의 특허 거래 동향입니다. 원자력 발전소 분야의 특허 거래(patent transaction, M&A를 통한 특허 이전 포함)는 이 분야의 시장성을 반영합니다. Buy R&D는 주로 i) 주요 기업들의 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.

이 분야의 거래된 전체 특허수는 89건입니다. 이 분야의 거래된 전체 특허수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2021년에 5건, 2022년에 6건, 지난 해인 2023년에 15건의 최고값을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 10.71%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 63.16%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 44.44%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 110.00%입니다.
다만, 이 값은 2018년부터 3년간 단기간 감소하다가, 2021년부터 최근까지 재상승 추세에 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.

원자력 발전소 분야의 한국 특허를 보유한 마켓 리더별 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 주요 핵심 기업에는 1위 한국수력원자력, 2위 두산에너빌리티, 3위 한국전력기술 등이 있습니다.
또한 한국수력원자력은 공개 특허수(394건), 등록 특허수(295건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(28.2%), 매입 특허수(13건), 심판 특허수(1건), 심사관 피인용수(240회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(39.0%), 수산이앤에스는 집중률(39.2%), 프라마 톰은 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(222개)에서 1위 입니다. 두산에너빌리티는 공개 특허수(47건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(3.36%), 심사관 피인용수(30회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(4.88%), 한국전력기술은 등록 특허수(38건), 스탠더드시험연구소는 집중률(17.8%), 웨스팅하우스 일렉트릭 컴퍼니 엘엘씨는 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(152개)에서 2위 입니다. 테라파워, 엘엘씨는 집중률(15.8%), 아레바 엔피는 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(149개)에서 3위 입니다. 한전케이피에스는 등록 특허수(25건)에서 4위 입니다.

원자력 발전소 분야에 대한 개별 기업별 분석 데이터는 i) 링크를 클릭하면 제공되는 웹 페이지에서, ii) 개별 기업의 이름을 클릭하여 확인할 수 있습니다.

원자력 발전소 분야의 한국 특허 보유 마켓 리더별로, 이 분야의 보유 특허의 기술 영향력을 분석합니다. 기술 영향력은 보유 특허가 후속-후행 특허를 심사하는 심사관으로부터 얼마나 많은 인용을 받고 있는지(심사관 피인용)로 측정됩니다. 분석 지표에는 i) 심사관 피인용수, ii) 심사관 피인용 점유율, iii) 특허당 심사관 피인용수 등이 있습니다.

이 분야 보유 특허의 심사관 피인용수가 많은 핵심 기업에는 1위 한국수력원자력(240회), 2위 두산에너빌리티(30회), 3위 한국전력기술(28회) 등이 있습니다.

이 분야 한국수력원자력의 심사관 피인용수는 240회입니다. 이 분야 한국수력원자력의 심사관 피인용수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2014년에 30회의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0회, 1년 전인 2023년에는 26회, 2년 전인 2022년에는 9회를 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 -44.09%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 20.93%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 200.00%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 105.88%입니다.

이 분야 두산에너빌리티의 심사관 피인용수는 30회입니다. 이 분야 두산에너빌리티의 심사관 피인용수는 최근 11년 이전에 14회, 최근 11년 동안에는 16회로 총 30회를 보이며, 2021년에 4회의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0회, 1년 전인 2023년에는 3회, 2년 전인 2022년에는 2회를 보입니다.

다양한 피인용 분석을 원하는 경우, i) 링크 클릭하여 웹 페이지로 이동 -> ii) 피인용과 관련된 메뉴(예, '특허당 심사관 피인용')을 선택하시면 됩니다.

원자력 발전소 분야의 한국 특허 보유 마켓 리더별로, 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.

원자력 발전소 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') 선택하시면 됩니다.

원자력 발전소 분야의 한국 특허 발명 핵심 연구자별로, 이 분야 특허 발명의 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 등이 있습니다. 이 분야의 연구자별 분석 데이터는 리크루팅/헤드헌팅, 핵심 인재의 발굴과 보호 등과 같은 HR 업무나 비즈니스에 사용될 수 있습니다.

이 분야의 주요 핵심 연구자에는 1위 김천우, 2위 황영환, 3위 황석주 등이 있습니다.
또한 김천우는 발명 특허수(공개 특허수)(31건), 등록 특허수(28건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(2.22%), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(69개), 정연섭은 집중률(85.7%), 김명수는 거래 특허수(3건), 심사관 피인용수(20회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(3.25%)에서 1위 입니다. 황영환은 발명 특허수(공개 특허수)(26건), 등록 특허수(23건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(1.86%), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(57개), 최선미는 집중률(75.0%)에서 2위 입니다. 황석주는 발명 특허수(공개 특허수)(23건), 등록 특허수(20건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(1.65%), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(55개)에서 3위 입니다. 이재호는 등록 특허수(15건), 이미현은 집중률(57.1%), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(40개)에서 4위 입니다. 현동준은 심사관 피인용수(6회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(0.98%), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(4개)에서 5위 입니다.

원자력 발전소 분야에 대한 개별 연구별 분석 데이터는 링크를 클릭하면 제공되는 웹 페이지에서 개별 연구자 이름을 클릭하여 확인할 수 있습니다.

여러가지 이유로 한국의 원자력 발전 기술은 한동한 침체를 겪었던 것이 사실입니다. 신규 원전의 건설 중지 및 계획 취소, 관련 학과 축소 등으로 원자력 발전 관련 R&D 활동이 줄기도 했습니다.

이제 전 세계적으로 원자력 발전이 재조명받는 가운데 한국수력원자력과 두산에너빌리티 등 기존의 원자력 발전 관련 기업 및 단체, 연구기관 등에서 다시금 연구 동력을 얻어 새로운 기술 개발을 위해 노력하는 가운데, 투자 또는 협업을 기획하는 기업의 담당자 또는 투자자 입장에서는 핵심 기업의 특허 동향과 주요 연구자의 연구 이력 등을 확인하고 이러한 정보를 더 나은 비즈니스 기회를 잡는데 활용해야 할 것입니다.

원자력 발전소 분야의 특허 보유 마켓 리더 또는 이 기업의 이해 관계 기업의 내부 기능 조직용 질문
1) [기술 전략 조직]/[IP 조직] 기술 분야의 동향과 및 경쟁사의 기술 경쟁력을 i) 객관적으로 분석하고, ii) 의사 결정자와 관련된 내부 기능 조직에게 전달하여, iii) 우리회사를 위해 전략적으로 활용해야 하지 않을까요?
2) [홍보 조직] 객관적 데이터에 기반한 우리 회사의 기술 경쟁력과 우위 요소를 다양하게 발굴하여, IR 및 이해 관계자들에게 어떻게 어필해야 할까요?
3) [IP 조직]/[기술 전략 조직] 마켓 리더 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] 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?

기업의 내부 기능 조직의 관점에서 특허 분석 데이터를 어떻게 활용해야 할 지에 대해서는 위의 링크를 클릭해 주세요.

원자력 발전소 분야의 핵심 기술 인재에 관심있는 사내 인사 조직 또는 HR 컨설팅 기업용 질문
1. 객관적 기술 데이터에 기반한, 원자력 발전소 분야의 특허를 발명한 핵심 연구자에 대한 i) 식별(identification) 및 ii) 비교 평가한 데이터를 헤드헌팅/리크루팅이나 핵심 인재의 보호와 발굴 등과 같은 여러분의 HR 프로세스에 활용할 수 있지 않을까요?
2. 객관적 데이터로 여러분의 HR 프로세스를 차별화할 수 있지 않을까요?
3. 차별화된 데이터를 활용하면, 경쟁자들보다 빨리 핵심 인재를 인지하고, 그 사람과 연결될 수 있지 않을까요?
4. 데이터를 지능적으로 활용하면, 고객 기업이 원하는 핵심 인력을 체계적으로 스크리닝 할 수 있지 않을까요?
5. 데이터를 잘 활용하면 신규 고객 기업을 더 잘 발굴할 수 있지 않을까요?
6. 보유하고 있거나 접근 가능한 HR 데이터와 이 분야의 핵심 연구자 데이터를 연계-결합해 보세요.

발명자/연구자/개발자 데이터 체계, 분석 및 활용에 대한 상세한 것은 위의 링크를 클릭해 주세요.

원자력 발전소 분야의 특허 보유 마켓 리더의 (잠재적) 투자자
1) 마켓 리더의 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?

원자력 발전소 분야의 특허를 보유하고 있는 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?

원자력 발전소 분야에 관심 있는 미디어
1) 원자력 발전소 분야의 객관성 높은 특허 기술 동향을 활용하여, 자신의 콘텐츠를 고급화, 전문화, 세분화할 필요가 있지 않을까요?
2) 원자력 발전소 분야의 특허와 관련된 M&A/투자, 특허 매입, 라이센싱, 소송/심판 등의 이벤트 데이터를 활용하여, 경쟁자들의 콘텐츠와 차별화를 해야 하지 않을까요?

이러한 제안들에 관심 있는 기업 및 담당자/투자자/미디어 종사자는 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

원자력 발전소 분야는 전세계 특허청이 표준으로 사용하는 선진 특허 분류(CPC, cooperative patent classification) 체계에서 잘 정의되어 있습니다. 원자력 발전소 및 구성 하위 기술에 대한 전세계 특허청의 공식 CPC 특허 분류는 G21D를 참고하세요.

한편, 미국 특허청은 공식적으로 차량 외부 이미지 인식 분야에 대해, i) 정의, ii) 참고(reference), iii) glossary 정보를 제공하고 있습니다. 원하시는 분은 G21D를 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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