쿠팡이 상품 추천 알고리즘을 조작하고 임직원 리뷰를 통해 자사 상품을 부당하게 상위 노출한 사실이 공정거래위원회 조사로 밝혀졌습니다. 이번 사건으로 쿠팡은 1400억 원의 과징금을 부과받고 검찰에 고발되었습니다. 이 사건은 소비자들에게 큰 충격을 주었으며, 공정한 시장 경쟁을 저해하는 행위로 비판받고 있습니다.

공정위에 따르면, 쿠팡은 2019년부터 2023년까지 약 6만 건 이상의 자사 상품을 검색 순위 상단에 노출시켰으며, 임직원 2천여 명을 동원해 긍정적인 리뷰를 작성하게 했습니다. 이는 자사 상품이 경쟁사 제품보다 우수하다는 착각을 일으키게 했습니다. 이러한 조작 행위로 인해 쿠팡의 매출액은 크게 증가했으나, 중소기업 입점 업체들은 심각한 피해를 입었습니다.

이번 사건은 온라인 플랫폼의 공정성 문제를 다시 한번 조명하게 되었습니다. 소비자들은 검색 결과에 의존해 상품을 선택하는 경향이 강한데, 쿠팡의 이러한 행위는 소비자의 합리적인 선택을 방해했습니다. 또한, 다른 입점 업체들은 불리한 위치에 놓이게 되어 경쟁에서 밀려날 수밖에 없었습니다.

상품 추천 분야의 한국과 미국의 특허 보유 마켓 리더별로 이 분야에 대한 특허 포트폴리오를 비교합니다.

특허 포트폴리오 분석에는 얼마나 많은 i) 특허를 출원하고, ii) 특허권 점유율은 얼마인지가 포함됩니다.

상품 추천 분야의 한국 특허 보유 마켓 리더별로 이 분야에 얼마나 많은 특허를 출원-공개하고 있는지를 분석합니다.

이 분야에서 보유 공개 특허가 많은 핵심 기업에는 1위 쿠팡, 2위 eBay, 3위 네이버 등이 있습니다.

이 분야에서 쿠팡의 보유 공개 특허는 27건입니다. 이 분야에서 쿠팡의 보유 공개 특허는 2016년에 1건으로 최초 발생하여, 2023년에 21건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 21건, 2년 전인 2022년에는 4건을 보입니다.

이 분야에서 eBay의 보유 공개 특허는 15건입니다. 이 분야에서 eBay의 보유 공개 특허는 2014년에 2건으로 최초 발생하여, 2018년에 3건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 0건, 2년 전인 2022년에는 0건을 보입니다. 한편, 이 값은 2022년 이래로 발생하지 않고 있습니다.

상품 추천 분야의 미국 특허 보유 마켓 리더별로 이 분야에 얼마나 많은 특허를 출원-공개하고 있는지를 분석합니다.

이 분야에서 보유 공개 특허가 많은 핵심 기업에는 1위 IBM, 2위 구글, 3위 eBay 등이 있습니다.

이 분야에서 IBM의 보유 공개 특허는 188건입니다. 이 분야에서 IBM의 보유 공개 특허는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2017년에 23건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 7건, 2년 전인 2022년에는 20건을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 -38.04%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 -27.85%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 -15.69%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 -10.00%입니다.
다만, 이 값은 2017년부터 3년간 단기간 감소하다가, 2020년부터 최근까지 재상승 추세에 있습니다.

이 분야에서 구글의 보유 공개 특허는 107건입니다. 이 분야에서 구글의 보유 공개 특허는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2014년에 16건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 5건, 2년 전인 2022년에는 8건을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 -72.31%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 -48.57%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 6.67%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 160.00%입니다.
다만, 이 값은 2017년부터 3년간 단기간 감소하다가, 2020년부터 최근까지 재상승 추세에 있습니다.

상품 추천 분야의 미국 특허 보유 마켓 리더별로 이 분야에 대한 기술 투자를 분석합니다.

기술 투자는 이 분야 특허를 대상으로 발생한 하는 특허 거래 데이터를 기반으로 파악합니다.

이 분야에서 매입한 특허수가 많은 핵심 기업에는 1위 IBM(1건), 2위 구글(3건), 3위 eBay(2건) 등이 있습니다.

이 분야에서 IBM의 매입한 특허수는 1건입니다. 이 분야에서 IBM의 매입한 특허수는 2020년에 1건으로 최초 발생하여, 2020년에 1건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 0건, 2년 전인 2022년에는 0건을 보입니다.

이 분야에서 구글의 매입한 특허수는 3건입니다. 이 분야에서 구글의 매입한 특허수는 2014년에 1건으로 최초 발생하여, 2015년에 2건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 0건, 2년 전인 2022년에는 0건을 보입니다.

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.

이 분야에서 공개 특허수가 많은 급성장 키워드에는 1위 인공지능(artificial intelligence), 2위 신경망(neural network), 3위 인공 신경망(artificial neural network) 등이 있습니다.

이 분야에서 인공지능(artificial intelligence)의 공개 특허수는 89건입니다. 이 분야에서 인공지능(artificial intelligence)의 공개 특허수는 2016년에 1건으로 최초 발생하여, 2023년에 66건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 66건, 2년 전인 2022년에는 16건을 보입니다.

이 분야에서 신경망(neural network)의 공개 특허수는 68건입니다. 이 분야에서 신경망(neural network)의 공개 특허수는 2018년에 1건으로 최초 발생하여, 2023년에 44건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 44건, 2년 전인 2022년에는 18건을 보입니다.

이 분야에서 공개 특허수가 많은 급성장 키워드에는 1위 model trained, 2위 loss function, 3위 using artificial 등이 있습니다.

이 분야에서 model trained의 공개 특허수는 57건입니다. 이 분야에서 model trained의 공개 특허수는 2018년에 1건으로 최초 발생하여, 2023년에 23건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 23건, 2년 전인 2022년에는 11건을 보입니다.

이 분야에서 loss function의 공개 특허수는 23건입니다. 이 분야에서 loss function의 공개 특허수는 2020년에 1건으로 최초 발생하여, 2022년에 9건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 6건, 2년 전인 2022년에는 9건을 보입니다.

쿠팡의 검색 순위 조작과 임직원 리뷰 작성 행위는 단순한 비즈니스 전략이 아니라, 소비자의 신뢰를 저버리는 심각한 위법 행위로 평가됩니다. 공정위의 이번 결정은 이러한 불공정 행위를 근절하고, 시장의 공정성을 확보하기 위한 중요한 조치로 볼 수 있습니다. 앞으로도 공정위는 유사한 사례에 대해 엄격한 조치를 취할 것으로 예상됩니다.

이번 사건을 통해 소비자들은 플랫폼의 정보가 항상 신뢰할 만한 것은 아니라는 점을 인식하게 되었습니다. 이는 소비자들이 더욱 비판적으로 상품 정보를 분석하고, 다양한 채널을 통해 정보를 확인하는 습관을 기르는 계기가 될 것입니다.

상품 추천 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?

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.

상품 추천 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?

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

상품 추천 분야의 특허를 보유하고 있는 마켓 리더를 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.

상품 추천 분야의 특허 보유 마켓 리더에 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, 마켓 리더와 관련된 이슈가 있을 때, 경쟁자들보다 심도 있는 콘텐츠나 데이터로 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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