드론, 즉 무인항공기는 조종사가 탑승하지 않고 원격으로 조종되는 항공기를 의미합니다. 주로 군사 목적으로 개발되었으나, 현재는 상업, 민간, 과학, 농업 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 드론은 고도와 속도, 방향을 조절할 수 있는 복잡한 항공 기술이 적용된 기기로, GPS, 자이로스코프, 가속도계 등의 센서를 사용해 정밀한 비행이 가능합니다. 소형 카메라를 탑재해 항공 촬영 및 감시, 탐사 등에 유용하게 쓰입니다. 드론은 배터리로 작동하며, 충전 후 일정 시간 동안 비행이 가능합니다. 최근에는 인공지능 기술을 접목해 자율 비행이 가능한 드론도 개발되고 있습니다. 드론은 응급 상황에서 구조 활동을 지원하거나 재난 지역의 정보를 수집하는 데에도 활용됩니다. 다양한 형태와 크기의 드론이 있으며, 목적에 따라 드론의 설계와 기능이 달라집니다. 드론의 상용화와 함께 드론을 규제하는 법과 제도도 점차 정비되고 있습니다. 드론의 발전은 미래의 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

최근 3년간 한국의 드론 산업은 급격한 발전과 함께 다양한 분야에서의 활용이 증가하고 있습니다. 정부는 드론 산업을 국가 전략 산업으로 지정하고, 다양한 지원 정책을 추진하고 있습니다. 2021년에는 드론산업협의체에서 드론 상용화 지원을 위한 계획을 발표했으며, 2025년까지 드론 시장 규모를 1조 원으로 확대하고 상용화 성공모델 20개를 발굴할 계획입니다​ (대한민국 정책브리핑)​.

2023년에는 드론택시의 상용화를 목표로 하는 다양한 시범 프로젝트가 진행되었습니다. 서울 여의도에서는 드론택시 시범 비행이 성공적으로 이루어졌으며, 이는 도심 내 단거리 이동을 혁신할 것으로 기대되고 있습니다​ (뉴시스)​. 또한, 드론을 이용한 물류 배송 서비스가 활발히 연구되고 있으며, CJ대한통운과 같은 물류 대기업이 이 분야에 적극 투자하고 있습니다​ (뉴시스)​. 

정부는 드론 안전 운용을 위해 '국가안티드론훈련장'을 의성과 고성에 지정하고, 드론 관련 규제 완화 및 인프라 구축을 추진하고 있습니다. 이를 통해 드론 활용 분야를 농업, 물류, 재난 관리 등 다양한 영역으로 확대하고 있습니다​ (뉴시스)​.

드론 기술의 발전도 눈에 띄게 이루어지고 있습니다. 특히 자율비행 기술과 배터리 성능 향상이 주요 과제로 부각되고 있으며, 이를 해결하기 위한 연구개발이 활발히 진행되고 있습니다. 한국의 드론 기술 수준은 선진국 대비 80% 수준으로 평가받고 있으며, 앞으로의 발전 가능성이 높습니다​ (뉴시스)​.

또한, 부산에서 열린 '2024 드론쇼코리아'에서는 다양한 드론 신기술과 제품들이 공개되어 큰 주목을 받았습니다. 이 행사에서는 드론을 활용한 농업, 물류, 항공 촬영 등 여러 분야의 응용 사례가 소개되었으며, 국내외 드론 업체들이 참여하여 기술력을 선보였습니다​ (인터넷뉴스 한경닷컴)​.

드론 산업의 성장은 다양한 일자리 창출과 경제적 부가가치 창출로 이어지고 있습니다. 정부의 지속적인 지원과 규제 완화, 기술 개발이 맞물려 한국의 드론 산업은 앞으로도 꾸준히 성장할 것으로 전망됩니다.

드론 (무인 항공기) 분야의 KR 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.

드론 (무인 항공기) 분야에 대한, KR 특허 출원-공개 동향입니다. 특허 출원-공개가 많을수록 특허권화를 목적으로 하는 R&D도 많다고 볼 수 있습니다.

이 분야의 전체 공개 특허수는 6,351건입니다. 이 분야의 전체 공개 특허수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2021년에 914건, 2022년에 872건, 지난 해인 2023년에 927건의 최고값을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 42.53%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 50.91%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 20.74%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 1.81%입니다.

드론 (무인 항공기) 분야의 KR 특허를 보유하고 있는 주요 기업을 분석합니다. 분석에는 i) 다양한 특허 지표, ii) 특허-출원 공개 동향, iii) 심사관 피인용 동향, iv) 거절시키는 후행 특허 동향 등이 있습니다.

드론 (무인 항공기) 분야의 KR 특허를 보유하고 있는 핵심 권리자(기업/기관)에 대한 주요 특허 지표 분석입니다. 주요 특허 지표에는 특허 출원이나 등록과 같은 i) 특허 포트폴리오, 피인용과 같은 ii) 특허 영향력, 거절시킨 후속-후행 특허수와 같은 iii) 기술 리더십, iv) 특허 매입, 소송, 심판 등과 같은 이벤트 등과 같은 다양한 계열이 있습니다.

이 분야의 주요 핵심 기업에는 1위 한국전력공사, 2위 엘아이지넥스원, 3위 엘지전자 등이 있습니다.
또한 한국전력공사는 공개 특허수(84건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(1.32%), 엘아이지넥스원은 등록 특허수(58건), 한국산업기술원은 집중률(13.5%), 한화에어로스페이스는 매입 특허수(15건), 엘지전자는 심사관 피인용수(55회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(2.07%), 삼성전자는 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(116개)에서 1위 입니다. 현대자동차는 매입 특허수(1건)에서 2위 입니다. 한화시스템은 등록 특허수(40건), 집중률(1.44%), 기아는 매입 특허수(1건)에서 3위 입니다. 한화오션은 심사관 피인용수(35회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(1.32%)에서 4위 입니다.

드론 (무인 항공기) 분야의 KR 특허에서 추출된 키워드 중, 주목할만한 키워드를 분석합니다. 이러한 키워드에는 i) 출현 빈도가 최근에 급성장하고 있는 키워드, ii) 최근에서야 비로소 등장하는 신규 등장 키워드 등이 있습니다.

드론 (무인 항공기) 분야의 KR 특허의 발명의 명칭, 초록, 특허 청구 범위에 포함된 주요 키워드 중, 출현 빈도가 최근에 급성장하고 있는 키워드를 분석합니다.

이 분야에서 공개 특허수가 많은 급성장 키워드에는 1위 딥러닝(deep learning), 2위 인공지능(artificial intelligence), 3위 착륙장(landing site) 등이 있습니다.

이 분야에서 딥러닝(deep learning)의 공개 특허수는 95건입니다. 이 분야에서 딥러닝(deep learning)의 공개 특허수는 2017년에 1건으로 최초 발생하여, 2023년에 33건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 33건, 2년 전인 2022년에는 26건을 보입니다.

이 분야에서 인공지능(artificial intelligence)의 공개 특허수는 163건입니다. 이 분야에서 인공지능(artificial intelligence)의 공개 특허수는 2017년에 1건으로 최초 발생하여, 2022년에 50건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 46건, 2년 전인 2022년에는 50건을 보입니다.

가장 최근에서야 처음으로 등장하는 키워드를 원하는 경우, i) 링크 클릭하여 웹 페이지로 이동 -> ii) 웹 페이지의 키워드 리스트에서, '최초 출현일' 칼럼을 대상으로 내림차순으로 소팅합니다. 그리고, 키워드에 대해서, 제품-부품-소재-물질-질병-기능-가공-제어 등과 같이 특정한 필터링(1~2 depth)을 적용한 결과만을 원하는 경우, i) 링크 클릭하여 웹 페이지로 이동 -> ii) 웹 페이지의 키워드 리스트에서, '키워드 분류 선택'에서 원하는 분류를 선택합니다.

드론 (무인 항공기) 분야의 KR 특허화 관련된 주요 이벤트를 분석합니다. 주요 특허 이벤트에는 i) 특허 거래, ii) 특허 소송, iv) 특허 심판 등이 있습니다.

드론 (무인 항공기) 분야에서 KR 특허 매입에 대한 buyer(주요 기업 또는 주요 기업)와 seller 간의 시계열적 네트워크를 분석합니다. Buyer 기업은 i) 특허를 매입한다는 인식이 있으며 ii) 특허 매입에 대한 비용 지출 경험을 가진 좋은 기술 수요자 pool이 됩니다.

특허 거래뿐만 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.

드론(무인항공기)은 군사 목적으로 개발되었으나, 현재는 상업, 민간, 과학, 농업 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 드론은 고도와 속도, 방향을 조절할 수 있는 복잡한 항공 기술이 적용된 기기로, GPS, 자이로스코프, 가속도계 등의 센서를 사용해 정밀한 비행이 가능합니다. 최근에는 인공지능 기술을 접목해 자율 비행이 가능한 드론도 개발되고 있습니다. 드론은 응급 상황에서 구조 활동을 지원하거나 재난 지역의 정보를 수집하는 데에도 활용됩니다.

최근 3년간 한국의 드론 산업은 급격한 발전과 함께 다양한 분야에서의 활용이 증가하고 있습니다. 정부는 드론 산업을 국가 전략 산업으로 지정하고, 다양한 지원 정책을 추진하고 있습니다. 2023년에는 드론택시의 상용화를 목표로 하는 다양한 시범 프로젝트가 진행되었습니다. 서울 여의도에서는 드론택시 시범 비행이 성공적으로 이루어졌으며, 이는 도심 내 단거리 이동을 혁신할 것으로 기대되고 있습니다. 또한, 드론을 이용한 물류 배송 서비스가 활발히 연구되고 있으며, CJ대한통운과 같은 물류 대기업이 이 분야에 적극 투자하고 있습니다.

드론(무인 항공기) 분야의 KR 주요 특허 기술 동향을 살펴보면, 전체 공개 특허수는 6,351건에 이릅니다. 2021년에 914건, 2022년에 872건, 2023년에 927건으로 최고값을 기록했습니다. 주요 특허 보유 기업으로는 한국전력공사(84건), 엘아이지넥스원(58건), 엘지전자(55건), 삼성전자(552건), 현대자동차(51건), 기아(49건), 한화에어로스페이스(46건) 등이 있습니다.

최근 주목받는 키워드로는 딥러닝(95건), 인공지능(163건), 착륙장(30건), 이동 수단(20건), 드론의 착륙(26건) 등이 있으며, 이는 드론 기술의 발전에 딥러닝과 같은 인공지능 요소가 함께 중요한 요소로 부각되고 있음을 보입니다.

특허 거래 현황을 살펴보면 대학이나 개인이 개발한 드론(무인 항공기) 기술이 민간 기업으로 활발하게 이루어지고 있음을 확인할 수 있으며, 이는 기술 발전에 있어서도 긍정적인 요소로 보입니다.

결론적으로, 한국의 드론 산업은 정부의 지원과 기술 발전에 힘입어 빠르게 성장하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

드론 (무인 항공기) 분야에 이해 관계가 있는 기업의 내부 기능 조직용 질문
1) [기술 전략 조직]/[IP 조직] 드론 (무인 항공기) 분야의 동향을 i) 객관적으로 분석하고, ii) 의사 결정자와 관련된 내부 기능 조직에게 전달하여, iii) 우리회사를 위해 전략적으로 활용해야 하지 않을까요?
2) [IP 조직]/[기술 전략 조직] 드론 (무인 항공기) 분야의 특별한 행위(특허 매입, 라이센싱 인 등의 전략적 투자 행위나 소송/심판 등의 분쟁 행위)를 인지-분석해야 하지 않을까요?

본 제안에 관심 있는 기술 기업은 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

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

드론 (무인 항공기) 분야에 관심 있는 (잠재적) 투자자
1) 드론 (무인 항공기) 분야의 특허 매입, M&A를 통한 특허 이전, 라이센싱 등의 기술 투자 동향 등으로 이 분야 및 이 분야 관련 기업에 대한 투자 기회적 요소를 early stage에서 발굴하세요. 참고로, 이러한 기술 투자는 주요 기업을 중심으로 이루어지는 경향이 큽니다.
2) 드론 (무인 항공기) 분야의 특허 소송이나 심판 등의 분쟁, NPE의 특허 매입 등과 같은 기술 리스크 요소를 early stage에서 인지하세요.

본 제안에 관심 있는 투자 관련 기업이나 기관은 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

드론 (무인 항공기) 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?

본 제안에 관심 있는 서비스 기업은 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

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

본 제안에 관심 있는 미디어 업계 종사자는 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

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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