네이버랩스는 네이버의 자회사로 인공지능(AI), 자율주행, 로봇 공학, 증강현실(AR) 등의 첨단 기술 연구 개발을 담당하는 연구소입니다. 2017년에 네이버의 기술 연구 조직이 분사되면서 네이버랩스라는 독립적인 법인으로 출범하였으며, 네이버의 다양한 서비스와 기술 혁신을 주도하고 있습니다.

주요 연구 분야로는 자연어 처리/음성 인식/이미지 인식 등의 AI 기술, 실내 및 실외 환경에서 이동할 수 있는 로봇과 관련된 자율 주행 및 로봇 공학 기술, 공간 데이터를 수집하고 이를 기반으로 증강현실을 활용하는 공간 데이터 및 AR 기술이 있습니다. 이와 같은 연구 활동을 통해 네이버랩스는 쇼핑용 자율주행카트인 'AIRCRAFT', 로보틱스 및 실내 자율주행 로봇 'Around', 네이버 지도 앱과 연동된 AR 기반 실외 네비게이션 등을 개발 및 개선하고 있습니다.

일반적으로 로봇 공학관련 기술은 하드웨어(HW)적인 부분이 강조되고 있지만, 산업 분야와 달리 인간과의 공존이 우선시되는 일상생활 분야 로봇의 경우 섬세한 경로 설정 및 안전강도 설정의 필요서 등 소프트웨어(SW)적인 부분이 강조되고 있고, 네이버랩스는 이러한 부분에 주목하고 있습니다. [참고기사]

그렇다면 네이버랩스가 실질적으로 거둔 연구 성과에 대한 동향은 어떻게 확인할 수 있을까요? 답은 특허에 있습니다. 네이버랩스가 출원-공개한 특허 동향을 통해 기업의 최근 기술적 역량을 가늠해볼 수 있습니다. 지금부터 네이버랩스의 한국 특허 기준 특허 관련 동향 정보를 알아보도록 하죠.

네이버랩스 보유 KR 특허에 대한 출원-공개 동향을 분석합니다.

이 기업의 전체 공개 특허수는 107건입니다. 이 기업의 전체 공개 특허수는 2018년에 4건으로 최초 발생하여, 2024년에 36건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 36건, 1년 전인 2023년에는 28건, 2년 전인 2022년에는 13건을 보입니다.

네이버랩스 및 특허적 경쟁 기업별로 얼마나 많은 KR 특허를 출원-공개하고 있는지를 분석합니다.

한국로봇융합연구원이 612개로 로봇 관련 특허 보유 조직 중 가장 많은 특허를 보유하고 있습니다. 그 뒤를 유진로봇, 로보티즈 등이 잇고 있으며 독일 기업인 쿠카 도이칠란트 게엠베하가 133건으로 많은 한국 특허를 보유하고 있습니다.

네이버랩스 보유 KR 특허에서 출현 회수가 최근 급성장하고 있는 키워드를 급성장 랭킹을 기준으로 분석합니다. 이러한 키워드는 이 기업에 대한 기술 센싱 등의 업무에 활용될 수 있습니다.

주요 급성장 키워드에는 로봇의 제어(robot control), 클라우드 서버(cloud server), 로봇 제어 시스템(robot control system) 등이 있습니다. 서두에서 언급하였듯이 네이버랩스는 로봇 SW 분야에 집중하고 있으며 등장하는 키워드들이 이를 반증하고 있습니다.

네이버랩스 소속 핵심 연구자별로, 얼마나 많은 발명 KR 특허가 출원-공개되어 있는지를 분석합니다.

공개된 발명 특허가 많은 핵심 연구자에는 1위 박경식, 2위 김민수, 3위 김가현 등이 있습니다.

특히 박경식과 김민수의 경우 24년도에도 현재까지 각각 6건, 8건의 특허를 출원함으로서 활발한 연구 활동을 이뤄나가고 있음을 확인 가능합니다.

네이버랩스의 보유 KR 특허 중 최신 특허의 명단입니다.

상기 급성장 키워드에서 확인하였듯, 최신 특허 대부분이 로봇 SW와 관련되어 있는 것을 알 수 있습니다. 개별 특허에 대한 추가적인 정보를 알고 싶으시다면, 목록의 특허 명칭을 클릭하여 링크의 내용을 확인하시면 됩니다.

네이버랩스에 이해 관계가 있는 기업의 내부 기능 조직용 질문
1) [기술 전략 조직]/[IP 조직] 네이버랩스의 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] 네이버랩스의 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 네이버랩스에 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.

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

네이버랩스에 관심 있는 (잠재적) 투자자
1) 네이버랩스에 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) 네이버랩스가 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) 네이버랩스 보유 특허의 i) 특허당 심사관 피인용수, ii) 특허당 거절시키는 후행 특허수 등으로, 이 기업의 특허 포트폴리오가 강력한 지를 확인해 보세요.

네이버랩스가 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?

네이버랩스에 관심 있는 미디어
1) 네이버랩스에 대한 객관성 높은 특허 기술 동향 데이터를 활용하여, 자신의 콘텐츠를 고급화, 전문화, 세분화할 필요가 있지 않을까요?
2) 네이버랩스의 특허와 관련된 M&A/투자, 특허 매입, 라이센싱, 소송/심판 등의 이벤트 데이터를 활용하여, 경쟁자들의 콘텐츠와 차별화를 해야 하지 않을까요?
3) 네이버랩스 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 기술 기업/투자 관련 기업/서비스 기업/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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