Uber는 전 세계적으로 광범위한 네트워크를 가진 기술 기반 교통 서비스 회사입니다. 본사는 샌프란시스코에 위치해 있으며, 2009년 설립 이후 글로벌 시장에서 신속하게 확장해 왔습니다. Uber의 주요 사업은 승객과 운전자를 연결해 주는 모바일 앱 기반의 플랫폼을 통해 이루어지며, 이 플랫폼은 이용자에게 편리함과 접근성을 제공하고, 운전자에게는 유연한 근무 환경을 보장합니다.

Uber의 비즈니스 모델은 전통적인 택시 서비스와는 달리, 기술을 중심으로 구축되어 있습니다. 이 회사는 데이터 분석, 인공 지능 및 기계 학습을 활용하여 수요 예측, 경로 최적화 및 가격 책정 등을 자동화함으로써 서비스의 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 기술적 접근 방식은 Uber가 세계 각국의 시장에서 경쟁력을 가질 수 있는 기반이 되어 주었습니다.

대한민국 시장에 진입할 때 Uber는 여러 도전에 직면했습니다. 특히 규제 환경과 기존 택시 업계의 강한 반발이 큰 장애물이었습니다. 국내 법률과 규정은 외국 기업의 운송 서비스 진입을 제한적으로 허용하고 있으며, 이는 Uber가 초기 시장 침투 과정에서 많은 어려움을 겪게 했습니다. 또한, 기존 택시 서비스 제공자들과의 경쟁은 Uber에게 추가적인 시장 적응 전략을 요구하게 만들었습니다.

최근 뉴스에 따르면, Uber는 '우버 블랙'이라는 프리미엄 서비스를 재출시하며 한국 시장에서의 입지를 다시 확립하려는 시도를 하고 있습니다 (머니투데이). 이번에 출시되는 우버 블랙은 고급 세단을 이용한 서비스로, 특히 기업 고객과 외국인 대상의 프리미엄 서비스를 제공합니다. 이는 Uber가 한국 시장에서 겪었던 초기 어려움을 극복하고, 다시 시장에 적극적으로 도전하고자 하는 의지를 보여주는 것입니다.

이제 본 보고서에서는 Uber의 기술적 측면을 깊이 분석해 보겠습니다. 특히, 이 기업이 어떻게 최첨단 기술을 도입하여 서비스를 최적화하고, 글로벌 경쟁에서 우위를 확보할 수 있었는지를 살펴보는 것이 중요할 것입니다. 이 분석을 통해 Uber의 현재 기술력과 미래 전략에 대한 이해를 돕고자 합니다.

Uber의 US 특허 포트폴리오 구축 동향을 분석합니다. 포트폴리오에는 i) 특허 출원 및 ii) 특허권 점유율 등이 있습니다.

Uber 보유 US 특허에 대한 출원-공개 동향을 분석합니다.

이 기업의 전체 공개 특허수는 1,453건입니다. 이 기업의 전체 공개 특허수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2019년에 209건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 90건, 2년 전인 2022년에는 97건을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 -22.80%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 -8.74%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 -45.87%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 -40.45%입니다.
2019년에 209건으로 정점을 찍은 다음, 4년간 전체적으로 감소 추세에 있습니다.

Uber 보유 US 특허에 포함된 주요 키워드 중, 출현 빈도가 최근에 급성장하고 있는 급성장 키워드를 분석합니다. 이러한 키워드는 이 기업에 대한 기술 센싱 등의 업무에 활용될 수 있습니다.

Uber 보유 US 특허에서 출현 회수가 최근 급성장하고 있는 키워드 중, 제품-부품 관련 급성장 키워드 동향을 분석합니다.

공개 특허수가 많은 급성장 키워드에는 1위 electric vehicle, 2위 light electric vehicle, 3위 selected autonomous vehicle 등이 있습니다.

electric vehicle의 공개 특허수는 13건입니다. electric vehicle의 공개 특허수는 2020년에 1건으로 최초 발생하여, 2021년에 8건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 2건, 2년 전인 2022년에는 2건을 보입니다.

light electric vehicle의 공개 특허수는 12건입니다. light electric vehicle의 공개 특허수는 2020년에 1건으로 최초 발생하여, 2021년에 8건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 1건, 2년 전인 2022년에는 2건을 보입니다.

링크를 클릭하면 나타나는 키워드 분석 웹 화면에서, '키워드 분류'에 대한 2 depth 필터를 사용하여 더욱 더 세분화된 제품-부품 관련 급성장 키워드 동향을 확인할 수 있습니다.

Uber 및 특허적 경쟁 기업별로, 그 기업의 US 특허 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.

개별 기업별 분석 데이터는 링크를 클릭하면 제공되는 웹 페이지에서 개별 기업의 이름을 클릭하여 확인할 수 있습니다.

Uber의 보유 US 특허 중 주요 특허를 분석합니다. 주요 특허에는 i) 분쟁에 사용된 특허, ii) 인용을 많이 받은 특허, iii) 최신 공개 특허 등이 있습니다.

Uber 보유 US 특허 중 최신 특허를 분석합니다.

본 보고서에서는 Uber의 기술 및 특허 동향에 대한 심도 깊은 분석을 수행했습니다. 우선적으로 Uber의 특허 포트폴리오와 출원-공개 통계를 살펴보았으며, 이를 통해 회사의 현재 기술적 초점과 연구 개발 동향을 파악할 수 있었습니다. Uber가 2019년에 209건의 특허를 출원하며 정점을 찍은 후, 점차 감소하는 출원 건수는 기술 전략의 변화와 시장 요구의 변동을 반영합니다.

보고서에 따르면, Uber의 특허 활동에서 급성장 키워드로 나타난 'electric vehicle'과 'light electric vehicle'은 각각 13건과 12건의 공개 특허를 보유하고 있으며, 이는 Uber가 전기차 및 경량 전기차 기술에 대한 연구를 집중적으로 확대하고 있음을 시사합니다. 이러한 급성장하는 키워드는 Uber가 미래 모빌리티 시장에서 경쟁 우위를 점하기 위해 어떤 기술 분야에 투자하고 있는지를 명확하게 보여줍니다. 또한, 2023년과 2022년의 특허 출원 수는 각각 90건과 97건으로 이는 연구 개발의 지속적인 활동을 나타냅니다.

최신 특허 분석에서도 Uber는 'location-spoofing detection system' 및 'methods and systems for providing alerts to drivers' 등과 같이 사용자 경험과 안전을 강화하는 기술에 집중하고 있습니다. 이러한 기술은 운송 서비스의 효율성과 안전성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이를 통해 Uber는 기술 혁신을 통한 서비스 개선에 주력하고 있으며, 이는 사용자 만족도 향상과 시장 점유율 확대로 이어질 수 있습니다.

이러한 데이터를 바탕으로, 우리 컨설팅 회사는 Uber가 기술 주도적인 접근 방식을 통해 지속적으로 시장 내 경쟁력을 강화하고 있다고 평가합니다. 특허 데이터를 활용한 이러한 분석은 향후 기술 전략과 비즈니스 모델의 최적화를 위한 중요한 기초 자료가 될 것입니다. Uber의 사례를 통해 다른 기업들도 기술 혁신의 중요성을 인식하고, 이를 자신들의 전략적 결정에 적극 반영하는 계기가 될 수 있습니다.

Uber에 이해 관계가 있는 기업의 내부 기능 조직용 질문
1) [기술 전략 조직]/[IP 조직] Uber의 각종 특허 동향을 i) 객관적으로 분석하고, ii) 의사 결정자와 관련된 내부 기능 조직에게 전달하여, iii) 우리 회사를 위해 전략적으로 활용해야 하지 않을까요?
2) [IP 조직]/[기술 전략 조직] Uber의 특별한 행위(특허 매입, 라이센싱 인 등의 전략적 투자 행위나 소송/심판 등의 분쟁 행위)와 관련된 동향을 인지-분석해야 하지 않을까요? 특허 매입 등은 Uber에 전략적으로 아주 중요한 기술 투자 행위입니다. 그리고, 매입된 특허에 포함된 기술, 부품, 소재/물질, 기능/작용, 컨셉 등은 이 기업의 미래 제품/서비스에 반영될 가능성이 아주 높습니다.

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.

Uber에 관심 있는 (잠재적) 투자자
1) Uber에 대한 여러분의 투자에, 이 기업의 최근 특허 매입, M&A를 통한 특허 이전, 라이센싱 등과 객관적인 기술 투자 데이터를 참조해야 하지 않을까요? 특허 매입 등은 전략적으로 아주 중요한 기술 투자 행위입니다. 그리고, 매입된 특허에 포함된 기술, 부품, 소재/물질, 기능/작용, 컨셉 등은 그 기업의 미래 제품/서비스에 반영될 가능성이 아주 높습니다.
2) Uber가 보유하고 있는 특허가, i) 후속 특허에 의해 많이 인용되고 있는지(기술 영향력), ii) 후속 특허를 거절하는데 다수 사용되고 있는 지(기술 리더십)를 통해서, 이 기업의 기술 역량을 분석해 보세요. 특히, 이러한 동향이 최근에 빠르게 증가하고 있는지도 확인하세요.
3) Uber 보유 특허의 i) 특허당 심사관 피인용수, ii) 특허당 거절시키는 후행 특허수 등으로, 이 기업의 특허 포트폴리오가 강력한 지를 확인해 보세요.

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

Uber가 고객이거나 고객의 경쟁 기업인 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.

Uber에 관심 있는 미디어
1) Uber에 대한 객관성 높은 특허 기술 동향 데이터를 활용하여, 자신의 콘텐츠를 고급화, 전문화, 세분화할 필요가 있지 않을까요?
2) Uber의 특허와 관련된 M&A/투자, 특허 매입, 라이센싱, 소송/심판 등의 이벤트 데이터를 활용하여, 경쟁자들의 콘텐츠와 차별화를 해야 하지 않을까요?
3) Uber 보유 특허 포트폴리오의 i) 심사관 피인용수, ii) 거절시킨 후행 특허수 등과 같은 계량 지표를 통하여, 이 기업에 대한 여러분의 콘텐츠를 차별화해 보세요.

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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