2017-01-18

ECM 특허법률사무소에서 SBA 서울지식센터의 2017년 창출지원 국내 출원 비용 지원 사업을 안내드립니다.

본 사업은 서울 소재 스타트업/개인 사업자라면 한번 어렵지 않게 도전해볼만한 사업입니다.

https://www.ipseoul.kr/board/detailView.do?boardCode=B00001&articleSeq=374&currentPage=1&searchType=선택&searchKeyword=

위의 사이트 참조 부탁드립니다.

지원 대상은 서울 소재 기업/개인사업자입니다.

○ 지원대상

- 서울시민(주민등록등본/초본 주소 기준)

- 서울소재 중소기업(사업자등록증 주소(본점) 기준)

 

본 사업은 스타트업들을 위해 지식재산권(특허, 디자인 상표) 출원 비용을 지원해주는 사업입니다.

1년 동안 주기적으로 수행되는 사업으로 작년 같은 경우에는 9차까지 지원되었네요,

이번 사업은 2017년도 국내 출원 비용 지원 사업 1차로 앞으로도 n차까지 주기적으로 있을 것 같습니다.

본 사업은 기업 부담금도 없고 지원 서류 작성도 그리 복잡하지는 않은 사업으로 1인 기업, 작은 규모의 스타트업들도 쉽게 도전해볼 수 있는 사업입니다.

국내 출원 비용 지원 사업 1차에서는 선착순 250건을 받고 250건 중 선정된 건에 한해 지원됩니다.

기업별 지원되는 건수 및 비용은 아래와 같습니다.

2017년도 국내 출원 비용 지원 사업 1차의 접수일시는 2017.01.16(월) 09:00 ~ 2017.01.26(목) 18:00 입니다.

선착순이니 빨리 지원하실수록 좋을 것 같습니다.

지원서를 보니 특허/상표/디자인의 발명설명서/활용계획서를 적는 것이 있는데요,

작성하기 어려우신 경우, ECM 특허법률사무소에서 함께 도와 최대한 선정될 수 있도록 도와드리겠습니다~!

연락주세요

M: 010 9690 7709

E: swkim@ecmpatent.com

2017-01-17

대부분이 잘 아시겠지만, 간단하게 지원 방법에 대해 설명드리겠습니다.

 

1. 지역지식센터 접속

https://www2.ripc.org/portal/main.do


2. 상단에 지원 사업 신청 시스템 클릭

  

3. RIPC 회원 가입


사업 지원을 위해서는 회원 가입이 필요합니다.

지원 사업 신청 길라잡이를 클릭하시어 회원 가입하는 방법을 안내한 pdf 파일을 다운로드 하신 후,

로그인 버튼을 눌러 회원 가입 진행하시면 됩니다.

혹시 몰라 회원 가입 방법을 안내한 pdf 도 첨부드립니다.

기업의 소재지를 기준으로 소속 지식 센터를 결정하시면 됩니다.


4. 사업공고확인


더보기를 클릭하신 후


기업 소재시에 해당하는 지역 센터를 선택하고 검색을 누르시면 됩니다.


서울로 가정하면, 아래와 같은 화면이 나오게 되죠


사업명 '서울 글로벌 IP 기업 신청 사업' 클릭하시면, 아래와 같은 화면이 나오고,

쭉 내려보시면, 첨부파일로

2017년 글로벌 IP 기업 사업 추진(활용) 계획서

2017년 글로벌 IP 기업 육성 통합신청서

가 있습니다.


본 페이지에서도 별도의 첨부 파일로 해당 계획서 및 신청서 업로드해놓았습니다.


해당 서류를 작성하시고, 아래의 화면에서 지원 사업 신청 버튼을 눌러 서류를 업로드하시면 됩니다.

작성하시다 모르시면 각 센터로 문의주시면 됩니다.


추가로 서류 작성시 도움이 필요하시다면, ECM특허법률사무소로 연락주세요~!

2017-01-17

RIPC(지역지식센터)에서 진행되는 2017년 글로벌 IP 기업 육성 사업 지원에 대해 안내드립니다~!

지역 지식 센터에서 진행되는 사업으로 해외 수출 실적이 있거나, 수출 예정인 중소기업이 그 대상입니다.

접수기한은 2017년 1월 2일(월) 9:00~2017년 2월 3일(금) 18:00 입니다.

아래 페이지를 참조해주세요~

https://www2.ripc.org/portal/main.do

다양한 평가를 기준으로 해외 권리화 및 지식재산권 컨설팅을 위해 아래와 같은 금액에 대한 지원이 이루어집니다.

  • 1)     지식재산의 출원/등록수,
  • 2)     지식재산과 관련된 양도, 라이센싱, 심판 경험,
  • 3)     별도의 지식재산 전담 인력 보유 여부
  • 4)     직무발명보상제도 여부 등

이뿐만 아니라, 기업부설 연구소, 인증, R&D 실적 등을 요구하고, 지식재산경영을 통해 달성하고자 하는 기업의 경영 비전, 세부계획, 전략 등에 대해서도 구체적으로 기술하라고 되어 있네요~

위와 같은 항목들을 보니 준비하기가 까다롭기는 할 것 같습니다 ^^;

요즘 정부에서 진행되는 지재권 관련 사업의 추세를 보니 직무 발명 보상 제도나 별도의 지식 재산 전담 인력 보유 등은 기업들에게 필수적으로 많이 요구를 하네요,

많은 중소기업들에서 직무 발명 보상 제도를 도입하지 않고, 특허/실용신안 출원시 발명자를 진정한 발명자(직원)이 아닌 대표자의 이름으로 하는 경우가 많습니다. 이러한 경우, 특허가 무효가 될 가능성이 있습니다. 직무 발명 제도를 통해 적법한 절차에 의한 발명의 양도/양수가 있어야, 추후 등록된 특허가 무효될 가능성이 없습니다.

해외 진출을 하시고자 하는 기업 중 1) 기존에 출원/등록한 지식재산권이 있으시고, 2) 해외에 지식 재산권 확보가 필요하신 기업이 있으시다면, 위와 같은 지식재산권과 관련된 구체적인 서류의 준비 사항/세부 항목들에 대해서는 연락주시면 저희 ECM 특허법률사무소가 함께 도와 진행드리겠습니다.

 

보다 자세한 사업 지원 방법은 블로그의 RIPC(지역지식센터) 2017 글로벌 IP 육성사업 지원안내-Part3에서 안내드리겠습니다.

2016-11-17

우버가 자율주행 비행기를 직접 개발해 운영하겠다는 계획을 발표하였습니다. 우버는 온-디맨드(on-demand) 비행 사업과 관련된 내용을 기재한 ‘Fast-Forwarding to a Future of On-Demand Urban Air Transportation’을 통해 자율주행 비행기 개발 및 자율주행 비행기 네트워크 배치 계획을 발표하였습니다. 우버가 개발 중인 자율주행 비행기는 사람 대신 인공지능 컴퓨터가 조정하게 되며 속도는 시속 150마일(약 241km) 수준이라고 합니다. 또한, 수직 이착륙이 가능한 VTOL(Vertical Take-off and landing) 방식의 항공기로서 활주없이 제자리에서 이륙하고 공중에 정지한 지점에서 바로 착륙할 수 있다고 합니다. 우버는 하늘을 나는 자동차를 현실화하려고 하는 것 같습니다.

교통 환경은 삶의 질과 밀접한 연관성을 가집니다. 우리가 깨어있는 시간이 16시간이고, 출근/퇴근을 위해 2시간을 사용한다면, 하루의 1/8이 이동을 위해 사용되고 있는 셈입니다. 자율 주행 비행기가 교통 수단으로 자리잡는다면, 단순히 삶의 질이 증가할 뿐만 아니라, 다른 산업 분야/생활 분야에서도 나비 효과처럼 다양한 변화가 발생할 것입니다.

자율 주행에서 중요한 부분 중 하나는 지도입니다. 정밀한 지도 없이는 자율 주행을 통해 목적지까지 가기 어렵기 때문입니다.

우버는 구글과의 결별 후 구글맵이 아닌 자체적인 지도 개발을 통해 구글에 대한 의존도를 낮추려고 하고 있습니다. 우버는 세계 주요 도시에 사진 촬영 차량을 배치해 자율 주행차를 위한 초정밀 지도 데이터를 확보하고 있다고 니다. 초정밀 지도 데이터는 실제 거리의 모습을 360도 방향에서 촬영한 3차원 사진과 같은 형태라고 합니다.

본 칼럼에서는 우버의 초정밀 데이터 지도 데이터 획득 방법과 관련된 특허에 대해 다루어 보려 합니다.

4. 거리 뷰(Street view) 특허(Pub. No.:US2016/0217611)


우버는 라이다(LiDAR: Light Detection and Ranging)뿐만 아니라 파노라마 이미지(panorama image)를 사용하여 빠르게 거리 뷰(street view) 정보를 생성할 수 있습니다. 구체적으로 파노라마 이미지와 라이다 스캔 데이터가 거리 뷰를 생성하기 위해 활용될 수 있습니다. 우버는 엄청난 크기의 데이터를 가지는 파노라마 이미지와 라이다 스캔 데이터를 렌더링하여 요약된 거리 뷰를 생성하기 위한 방법을 제안합니다.


FIG 2를 참조하면, 라이다를 통해 거리 데이터(distance data)(102)가 획득되고, 영상 촬상 장치를 통해 파노라마 이미지(106)가 획득될 수 있습니다. 거리 데이터(102)와 파노라마 이미지(106)는 맵 리듀스(map-reduce)와 같은 분산 컴퓨팅 시스템(distributed computing system)에 의해 이미지 타일(image tile) 및 이미지 타일에 관련된 깊이 맵(depth map)으로 생성됩니다.


분산 컴퓨팅 시스템의 복수의 프로세싱 노드는 이미지 타일 및 이미지 타일에 관련된 깊이 맵을 생성합니다. 이미지 타일은 요약된 거리 뷰를 구성하는 하위 이미지라고 생각하면 될 것 같습니다. 이미지 타일은 정사도법(orthographic map projection)(118)에 의해 평면 형태의 요약된 거리 뷰로 생성될 수 있습니다.


우버에 의해 제안된 분산 컴퓨팅 시스템에서 특징적인 부분을 살펴보면 폴리곤 생성부(polygon generation component)(202)는 아래의 FIG3과 같이 라이다의 스캐닝 결과를 다각형(polygon)화 할 수 있습니다. 304~306은 레이저이고, 레이저가 시간(t~t+4)에 따라 이동을 하면서 주변을 스캐닝하고, 스캐닝된 면적들이 TS1, TS2와 같이 다각형(예를 들어, 삼각형)으로 처리될 수 있습니다. 투사부(projection component)(204)는 파노라마 이미지를 폴리곤 생성부에 의해 결정된 다각형에 투사할 수 있습니다. 이러한 폴리곤 생성부의 다각형화는 깊이 정보의 생성시 발생하는 노이즈(noise)를 감소시킬 수 있습니다.

또한, 분산 컴퓨팅 시스템에서 머지부(merge component)는 이미지 타일을 합칩니다. 분산 컴퓨팅을 수행하는 분산 컴퓨팅을 수행하는 복수의 프로세싱 노드는 동일한 영역에 대한 이미지 타일을 생성할 수 있습니다. 아래의 FIG 5와 같이 동일한 영역에 대한 이미지 타일은 깊이 맵 정보를 기반으로 하나의 이미지 타일로 합쳐질 수 있습니다.


우버는 구글맵을 대체할 별도의 거리 뷰가 가능한 지도 시스템을 구현하려는 것 같습니다. 자율 주행 분야의 경쟁업체의 지도 정보에 기대어 자율 주행 시스템을 개발/운영하는 것은 위험한 전략이라고 판단한 것 같습니다. 지도 정보는 많은 산업에 근간이 되는 정보입니다. 우버가 우버만의 정밀 지도를 완성하여 우버 맵이라는 이름으로 구글 맵 이상의 서비스를 제공할지 향후가 주목되는 부분입니다.

본 컨텐츠의 저작권은 ECM특허법률사무소에 있습니다. 퍼가시는 것은 허용되나, 출처에 대해 명확히 기재 부탁드립니다.

2016-10-26

많은 분들이 이제 자율 주행이라는 용어에 대해 많이 익숙할 것 같습니다공상과학영화에서나 보던 운전자 없이 운전하는 자동차들이 이제 현실화되고 있습니다아마 몇십년 후에는 자율 주행이 주된 운전 방법이고 사람은 급박한 상황에서만 직접 운전을 하게 될지도 모르겠습니다얼마 전 테슬라모터스(Tesla motors)의 모델자율 주행 중 운전자(정확히는 탑승자)가 사망하는 사고가 발생했습니다이런 사고가 자율 주행에 대한 회의적인 시각을 불러오기도 합니다하지만자율 주행이라는 대세는 거스르기는 어려울 것 같습니다.

우버는 자율 주행 기술 개발을 위해 트럭 자동운전 소프트웨어를 개발하는 벤처기업 오토 (Otto)를 인수했습니다오토는 구글 장거리 자율주행차 프로젝트에서 일했던 구글 직원들이 차린 회사입니다우버가 오토를 인수한 후 자율 주행 트럭으로 상업 배송에 이미 성공했다는 기사도 나왔습니다우버는 카네기 멜론 대학 연구진과 연계해 무인 자동차 연구에 박차를 가하고 있을 뿐만 아니라볼보(Volvo) 사와 제휴해 자율 주행차를 함께 개발하고 있습니다이러한 사실들만 보아도 우버가 자율 주행에 공격적인 투자를 하고 있음을 알 수 있습니다.

현재 우버 매출 중 상당 비율이 운전자에게 돌아가고 있습니다만약자율 주행 기술을 통해 운전자에게 지출하는 비용을 줄인다면 우버 순이익은 수직 상승할 겁니다.

우버는 자율 주행자율 주행을 기반으로 한 물류 배송뿐만 아니라직접 자율 주행차를 개발하려고 합니다우버의 확장이 어디까지 가능할지 어떠한 기업과 전쟁을 벌일지 흥미롭습니다.

본 칼럼에서는 우버의 자율 주행 기술 중 도로 상의 객체(Object) 움직임을 판단하는 방법을 다루어 보려 합니다이번 칼럼에서는 조금 생소한 단어들이 나올 텐데요 천천히 읽어보시면 될 것 같습니다.

4. 라이다(Lidar) 특허(Pub. No.:US2016/0162742)


우버는 라이다(LiDAR: Light Detection and Ranging)를 사용해 도로 상 객체(예를 들어움직이는 자동차와 정지한 자동차)를 식별해 판단하는 방법을 특허로 출원했습니다라이다는 빛을 기반으로 거리를 측정하는 장치입니다 2(FIG2) 및 도 3(FIG 3)에서 202번이 라이다 이미터(LiDAR emitter), 208번이 라이다 디텍터(LiDAR detector)입니다라이다 이미터(202)가 빛을 쏘고 라이다 디텍터(208)가 반사된 빛을 탐지합니다라이다는 자율 주행하는 자동차에 설치해 주변 자동차를 탐지하는데 활용합니다.
우버 라이다 특허에서 라이다는 라이다 포인트 클라우드(LiDAR point cloud)를 생성하고라이다 포인트 클라우드는 3차원 복셀 공간(3 dimension voxel space) 상에 매칭됩니다 2, 3 214번이 라이다 포인트 클라우드이고 3 304번이 3차원 복셀 공간입니다라이다 포인트 클라우드는 쉽게 라이다를 사용하여 센싱된 결과 값 정도로 이해하시면 될 것 같습니다.
 
복셀이라는 용어가 생소하실 수 있을 것 같습니다복셀이라는 용어는 부피 (volume)와 픽셀 (pixel)을 조합한 단어입니다쉽게 3차원 공간 상에서 동일한 복수의 레고 조각으로 만들어진 레고 중 하나의 레고 조각(또는 하나의 큐브)라고 이해하시면 될 것 같습니다아래는 위키 백과에서 찾은 복셀의 이미지입니다검은 부분이 하나의 복셀입니다.

주변 자동차를 탐지하기 위해 1) 라이다를 통해 빛을 쏘고, 2) 빛을 쏜 결과를 수집하고, 3) 수집한 결과를 3차원 복셀 평면에 표현한다.’ 고 이해하면 쉽습니다.
3차원 복셀 평면에 표현한 결과물 상에서 복셀 간 인접도를 기반으로 복셀 클러스터를 형성하고복셀 클러스터 간 관계를 기반으로 주변 자동차 존재 여부가 판단하는 겁니다예를 들어라이다를 통해 수집된 결과가 3차원 복셀 평면 상에서 자동차 형태와 비슷하다면 현재 내 앞에 자동차가 존재한다고 판단하는 겁니다.
이후탐지된 자동차에 대응하는 라이다 포인트와 복셀 움직임을 기반으로 자동차 속도정차 여부와 같은 정보를 획득합니다 3의 아래를 보시면 움직이는 자동차에 대한 라이다 포인트정지한 자동차에 대한 라이다 포인트를 확인하실 수 있을 것 입니다.
우버는 자율 주행 기술 연구를 계속할 겁니다누가 더 완성도 있는 기술을 내놓느냐가 자율 주행 시장을 장악할 수 있는 관건일 것 같습니다간혹 차량 사고로 인해 목숨을 잃거나 다치는 사람 소식을 듣곤 합니다대형 사고가 아닌 한 차량 사고 소식은 너무나 일상적이어서 많은 사람들이 관심조차 가지지 않습니다자율 주행 기술의 발전으로 차량 사고 소식이 비일상적인 소식이 되었으면 합니다.

**본 컨텐츠의 저작권은 ECM 특허법률사무소에 있습니다 ^^  퍼가시는 것은 좋지만출처는 명확히 밝혀주시면 감사하겠습니다~!


2016-10-25

많은 분들이 택시 합승을 경험하셨을 것입니다택시기사는 합승이 합리적인지 여부를 판단하기 위해 직관적으로 택시에 탑승한 손님과 택시에 합승할 손님 간의 이동 경로가 비슷한지 따집니다

합승이 합리적이라고 판단되는 경우택시기사는 택시에 탑승한 손님에게 합승에 양해를 구했을 것입니다승객마다 택시 서비스 제공자의 합승 요청에 반응은 다를 겁니다

어떤 승객은 거리는 조금 멀어질지 모르지만약간의 택시비 할인을 기대하며 택시 서비스 제공자의 요청을 수락할 것입니다또 어떤 승객은 목적지까지 멀리 돌아가는 느낌을 가지게 되어 택시 서비스 제공자의 요청을 허락하지 않을 겁니다.

차량 공유 서비스를 제공하는 우버에게도 합승은 서비스를 합리적으로 제공하기 위해서 풀어야 할 문제입니다.

본 칼럼에서는 우버가 출원한 차량 공유 서비스와 관련된 특허를 살펴보고 우버가 생각하는 차량 공유 서비스에 대해 간략히 알아보려 합니다.

3. 합승(Ridesharing) 특허(Pub. No.: US2016/0034845)

우버는 복수의 승객에게 합승 서비스를 제공하는 방법에 대한 합승 특허(Ridesharing)를 출원했습니다위의 그림을 참조하면승객1의 차량 탑승 지점은 Pick1 지점이고승객1의 차량 하차 지점은 Dest1 지점입니다또한승객2의 차량 탑승 지점은 Pick2 지점이고승객2의 차량 하차 지점은 Dest2 지점입니다
승객1과 승객2로부터 차량 운행이 요청된 경우우버는 승객1과 승객2가 하나의 차량으로 서비스를 받을 수 있는지를 거리 점수(Distance Score), 불편 점수(Inconvenience Score)를 기준으로 결정합니다.
거리 점수(Distance Score)
합승으로 인해 오히려 차량의 전체 운행 거리가 증가한다면 합승은 큰 의미가 없습니다합승은 목적지가 동일/유사한 경우 개별적으로 가는 것 보다 같이 타고가는 것이 경제적이고 합리적이라는 전제를 바탕으로 하기 때문입니다
거리 점수는 복수의 승객 간의 합승이 합리적인지 여부를 판단하기 위한 점수입니다우버에서 제시한 거리 점수를 산출하는 방법은 좀 복잡하게 보이지만 알고보면 아무것도 아닙니다.
거리 점수는 DoT/(D1+D2)로 결정됩니다. DoT(Distance of Travel)는 합승으로 인한 전체 운행 거리입니다. D1은 합승을 하지 않을 경우 승객차량 탑승 지점(Pick1)부터 차량 하차 지점(Dest1)까지 운행 거리입니다
D2는 합승을 하지 않을 경우 승객차량 탑승 지점(PICK2)부터 차량 하차 지점(Dest2)까지 운행 거리입니다.
우버는 거리 점수(DoT/(D1+D2)) 1을 넘어갈 경우승객1과 승객2의 합승은 불가한 것으로 결정합니다
합승으로 인한 전체 경로가 승객개별 경로와 승객개별 경로의 합보다 크면 승객1과 승객2의 합승은 불가한 것으로 판단한다는 말입니다
불편 점수(Inconvenience Score)
우버는 합승으로 인한 불편 정도를 점수화해 일정 점수 이상인 경우탑승객에게 합승 서비스를 제공하지 않습니다우버 에서 제시한 불편 점수를 산출하는 방법은 아래와 같습니다
승객1의 불편 점수는 DS1/D1으로 결정합니다. DS1은 합승할 경우승객1의 차량 탑승 지점(Pick1)부터 차량 하차 지점(Dest1)까지 운행 거리입니다. D1은 합승을 하지 않을 경우 승객차량 탑승 지점(Pick1)부터 차량 하차 지점(Dest1)까지 운행 거리입니다.
합승 경로(DS1)와 직접 경로(D1)의 비율이 임계값 이상이라는 의미는 합승으로 인해 늘어난 거리 증가가 임계값 이상이라는 겁닙다합승 경로(DS1)와 직접 경로(D1)의 비율이 클수록 사용자는 불편함을 느낄 겁니다.
승객불편 점수도 동일한 방식으로 결정됩니다.
우버는 거리 점수불편 점수를 사용하여 승객 간의 합승이 합리적이고 경제적인가를 판단합니다거리 점수와 불편 점수는 합승 서비스를 이용하는 승객이 합승할 경우 얼마의 돈을 디스카운트받을 것인가를 결정하기 위해서 활용될 수도 있을 것입니다
우버는 구체적인 데이터를 기반으로 한 합승 서비스로 변화시키려 합니다
데이터를 근거로 차량 운행 서비스 비용을 디스카운트해주거나합승으로 인해 발생되는 지연을 예상하면 합승 서비스를 이용하는 사용자들이 보다 합승으로 인해 발생되는 불이익(시간 지연)에 대해 보다 납득할 수 있을 것 같습니다.

<ECM특허법률사무소 김시우 변리사>

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본 컨텐츠의 저작권은 ECM 특허법률사무소에 있습니다 ^^  퍼가시는 것은 좋지만출처는 명확히 밝혀주시면 감사하겠습니다~!


2016-10-25

차량 공유 서비스는 기존 대중 교통 시스템에 점차 변화를 가지고 오고 있습니다차량 공유 서비스는 전혀 새로운 개념이 아닙니다이전에도 택시 합승이라는 차량 공유 서비스가 존재하고 있었습니다이전과 다른 점이라면 차량 공유 서비스의 한 형태인 택시 합승이 운전기사님의 직관적인 감각에 의해 수행되었다면현재는 데이터를 기반으로 스마트한 방식으로 차량 공유 서비스가 수행된다는 점입니다스마트한 방식이라는 표현은 옳지 않은 것 같습니다몇 십년 또는 몇 년 후에는 현재의 우리가 스마트하다고 느끼는 차량 공유 서비스 방식이 불편하고 원시적인 방식이라고 생각될 가능성도 크기 때문입니다.

현재 다양한 형태 차량 공유 서비스가 버스지하철과 같은 대중 교통 역할을 대신합니다국내외 스타트업뿐만 아니라 구글과 같은 대기업에서도 차량 공유 서비스에 관심을 보이고 있습니다

구글은 2013년에 네비게이션 서비스 제공 업체인 웨이즈(Waze)를 인수했고, 2016년 가을 웨이즈 라이더(Waze Rider)라는 차량 공유 서비스를 미국 샌프란시스코에서 시작했습니다.

구글 차량 공유 서비스 시장 진입으로 인해 우버가 어떠한 영향을 받을지 아직은 미지수입니다

본 칼럼과 다음 칼럼에서는 우버가 출원한 차량 공유 서비스 특허를 살펴보고 우버가 생각하는 차량 공유 서비스에 대해 간략히 알아보려 합니다.

2. 경로 정보(Root information) 특허(Pub. No.: US2016/0069694)


경로 정보(Root information) 특허는 복수의 탑승객을 하나의 차량으로 서비스하기 위해 운전자(Driver), 탑승객1(User1), 탑승객2(User2) 각각의 스마트 폰에 개별적인 경로 정보(root information)를 제공하는 방법에 관한 것입니다
차량 운전자에게 탑승객1과 탑승객2를 태우기 위한 경로 정보가 제공돼야 합니다하지만차량 공유 서비스를 이용하는 탑승객은 자신의 경로만을 제공받으면 됩니다개인 정보 문제가 민감하니 다른 탑승객 경로 정보까지 제공할 필요는 없습니다우버는 이러한 문제를 해결하기 위해 전체 경로를 분할하고개별 탑승객에게 필요한 경로 정보만을 탑승객 스마트폰을 통해 제공합니다.
도면 2A~2C를 보시면전체 경로(Total Route Model)는 탑승객픽업 장소(Pickup1), 탑승객픽업 장소(Pickup2), 탑승객도착 장소(Dest1), 탑승객도착 장소(Dest2)를 기반으로 결정됩니다
탑승객1과 탑승객2에게 개별 경로를 제공하기 위해 전체 경로는 루트1(Route1) 혹은 루트 6(Route6)으로 분할됩니다.
탑승객스마트폰(User1 UI)에는 시간별로 탑승객픽업 장소(Pickup1)와 탑승객도착 장소(Dest1)에 대한 정보와 분할된 루트 중 탑승객1에게 필요한 루트에 대한 정보만 제공합니다
마찬가지로 탑승객2의 스마트폰(User2 UI)에는 시간별로 탑승객픽업 장소(Pickup2)와 탑승객1의 도착 장소(Dest2)에 대한 정보와 분할된 루트 중 탑승객2에게 필요한 루트에 대한 정보만 제공합니다.
이러한 방식으로 탑승객은 자신의 경로 정보를 제공받을 수 있고차량 공유 서비스를 이용하는 탑승객 개인 정보를 보호할 수 있습니다
이러한 차량 공유 서비스를 이용하는 경우각 탑승객이 개별적인 교통 수단을 이용하는 경우보다 서비스 비용은 저렴하나 상대적으로 개별 탑승객의 이동 경로가 길어지고개별 탑승객의 도착 시간이 늦어질 수도 있습니다
따라서차량 공유 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 동일한 차량으로 동시에 차량 공유 서비스를 제공받을 탑승객을 적절하게 선택하는 것이 중요합니다.  
다음 칼럼에서는 우버에 의해 출원된 동일한 차량으로 동시에 차량 공유 서비스를 제공받을 탑승객을 선택하는 방법을 알아보겠습니다
 
<ECM특허법률사무소 김시우 변리사>

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본 컨텐츠의 저작권은 ECM 특허법률사무소에 있습니다 ^^  퍼가시는 것은 좋지만출처는 명확히 밝혀주시면 감사하겠습니다~!


2016-10-25

2009년에 창업한 차량 운행 서비스를 제공하는 우버(UBER)2016년 현재 약 70조의 기업가치를 인정받으며 지속적으로 성장하고 있다우버는 2013년에 서울에서도 정식 서비스를 공식적으로 런칭하였고서울시 및 국토부의 단속검찰의 기소택시 노조의 반발에도 불구하고여전히 서울에서 우버 서비스를 제공하고 있다.

2013년도 구글의 우버에 대한 2 6천만 달러의 투자 이후우버는 구글 지도를 사용하며 구글과 협력 관계를 유지하였다하지만최근 구글의 차량 운행 서비스로의 진출에 따라 구글과 우버의 협력 관계는 청산되고구글과 우버는 차량 운행 서비스에서 경쟁 관계에 놓이게 되었다우버는 IT(information technology) 공룡인 구글과의 경쟁을 위해 어떠한 전력을 가지고 있는 것일까?

본 칼럼에서는 연재를 통해 우버에 의해 출원된 특허에 대한 분석을 기반으로 우버가 꿈꾸는 미래에 대해 알아보려고 한다우버는 차량 운행 서비스와 관련된 출원뿐만 아니라여행 서비스와 관련된 출원자율 주행 기술과 관련된 출원까지 차량과 연관된 다양한 분야에서 회사의 청사진을 그리고 있다.

이제 우버에 의해 출원된 특허에 대한 분석을 통해 우버가 꿈꾸는 미래에 대해 알아보자.

Price adjustment 기술(Pub No.: US2016/017515A1) ‘차량 운행 서비스에 대한 적응적인 서비스 가격의 결정


우버는 실시간으로 차량 운행 서비스에 대한 가격 결정을 통해 사용자에게 보다 합리적인 가격으로 차량 운행 서비스를 제공하고자 한다우버는 차량 운행 서비스에 대한 가격을 차량 운행 서비스의 수요에 따라 실시간으로 조정하려고 하는 것이다예를 들어우버 서비스에 대한 수요가 상대적으로 많은 날에는 상대적으로 높은 운행 서비스 가격이 차량 운행 서비스에 대해 청구될 수 있고우버 서비스에 대한 수요가 상대적으로 적은 날에는 상대적으로 낮은 운행 서비스 가격이 차량 운행 서비스에 대해 청구될 수 있다상단의 도 3A,  3B를 참조하면우버 서비스 이용자는 차량 운행 서비스를 이용 전 사용자 인터페이스를 통해 실시간으로 결정된 현재 차량 운행 서비스의 가격이 기준 가격보다 몇배 비싼 가격인지를 확인할 수 있다.
또한우버는 이코노미 서비스인 uberX, 프리미엄 서비스인 uber BLACK과 같은 다양한 서비스를 제공하는데 도 4B에서와 같이 우버 서비스 이용자는 서비스 종류별로 실시간 차량 운행 서비스 가격을 확인하고 차량 운행 서비스의 이용 여부를 결정할 수 있다이뿐만 아니라우버는 실시간 차량 운행 서비스 가격이 사용자에 의해 설정된 임계 가격 이상 이상인 경우 4C에서와 같이 우버 서비스 이용자에게 실시간 차량 운행 서비스 가격을 기반으로 차량 운행 서비스를 제공받을 것인지에 대해 추가적인 확인 절차를 제공할 수 있다
이러한 우버의 가격 조정(price adjustment) 기술이 서비스 수요자/서비스 제공자에게 어떠한 이득을 가지고 올지실제 우버 서비스에 활용될지는 아직 미지수이다하지만데이터 분석 기술의 발전에 따라 실시간 수요/공급 데이터 분석을 기반으로 한 차량 운행 서비스 가격의 실시간 변동은 차량 운행 서비스뿐만 아니라 다양한 서비스 영역에서 향후 적용될 수 있는 부분이라 예측된다.

<ECM특허법률사무소 김시우 변리사>

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