KRENJP
Software Defined Aircraft

가장 단순한 비행기, 소프트웨어 정의 비행체 Lambda.

더 적은 부품, 더 낮은 비용으로 화물에서 사람까지 실어 나릅니다.

기술

소프트웨어가 비행체를 정의합니다

날개의 움직이는 부품을 줄인 비행체

날개의 움직이는 부품을 제거하면 날개와 동체 제작은 자동화 생산 구조로 바뀌고, 기체 가격은 기존 항공기 대비 1/10 목표로 내려갑니다.

날개의 움직이는 부품이 사라지면 정비 항목도 같이 사라집니다.

비행모드 전환 아키텍처

호버, 전환, 순항 활강등 자세와 비행모드 전환을 소프트웨어가 결정합니다.

멀티콥터, 비행기, 헬리콥터, 자이로콥처로 하나의 Flight OS 안에서 전환됩니다.

동력이 꺼져도 조종은 멈추지 않습니다

무동력 활강은 FAA 21.17-4 카테고리의 제어된 비상착륙 요건을 직접적으로 충족시키는 구조입니다. 동력이 사라져도 로터의 자동회전과 차동항력이 기체의 방향 제어권을 남깁니다.

화물 운항 데이터는 유인 전세기 인증 경로를 여는 실증 자산이 됩니다.
왜 다른가

단순 · 경제성 · 안전 — 하나의 특허 구조에서 나옵니다

SDA Platform

핵심 지표는 운항 비용과 첫 시장에서 설명합니다.

부산–후쿠오카 59분 · 500kg 화물 · 기체 단가 1/10 목표. 첫 시장은 트럭과 운임으로 경쟁하는 지역 간 항공 물류입니다.

단순

움직이는 조종면(날개의 움직이는 부품)을 줄여 부품, 고장 지점, 인증 항목, 제조 공정을 함께 줄입니다.

부품을 줄이면 정비비와 생산 난이도가 동시에 내려갑니다.

경제성

기체 단가 1/10 목표, 500kg급 반복 운항, 부산–후쿠오카 59분 예시는 같은 비용 구조를 설명합니다.

항공 물류가 트럭 운임과 경쟁할 수 있어야 시장이 열립니다.

안전

동력이 꺼져도 자동회전과 차동항력으로 기체의 방향과 궤적을 끝까지 다루는 구조를 설계했습니다.

무동력 활강과 비상하강은 유인 비행으로 확장하기 위한 핵심 안전 구조입니다.
SDA 비동기 틸트로터 비행 이미지
Flight Visual

비동기 틸트로터 전환 비행

이착륙, 전환, 순항, 비상하강 — 네 가지 비행을 하나의 기체가 해냅니다.

기술

운항 조건이 기체 구조를 결정합니다

운항이 먼저입니다

탑재량, 거리, 이착륙 공간, 도착 시간, 실패 거동, 편당 비용이 먼저 정해집니다.

기체 구조는 그 다음입니다.

결정론적 비행

모드 인식 제어는 비행 거동을 경계 안에 두고, 반복 가능하게 만들며, 운항 로그와 시험 데이터로 설명할 수 있게 합니다.

SDA의 핵심은 블랙박스 자율성이 아니라 인증기관에 제출 가능한 결정론입니다.

임무 하드웨어

VTOL 접근성, 장거리 순항, 화물 반복 운항, 저정비는 별개 기능이 아니라 같은 운항 단가를 만드는 하나의 설계 문제입니다.

기체 구조는 노선과 화물의 특징에 의해서 만들어집니다.

보호된 아키텍처

시뮬레이션, 제어, 기체, 안전 거동, IP를 함께 개발해 기체 단가, 정비비, 운항률을 동시에 낮춥니다.

IP는 서류가 아니라 운항 단가를 지키는 방어벽입니다.
기술 전체 보기
IP

25건의 특허망으로 안전운항과 비용을 보호합니다

Lambda의 IP는 호버 이착륙 접근성, 결정론적 비행, 고정피치 저정비 로터, 무조종면(날개의 움직이는 부품 없음) 구조, 무동력 활강과 차동항력 제어를 하나의 아키텍처로 묶어 보호합니다.

  • 안전한 VTOL비동기 틸트로터 아키텍처
  • 더 단순한 기체무조종면(날개의 움직이는 부품 없음) 고정익 구조
  • 낮은 부담가동 부품 감소, 더 명확한 안전 거동
IP 비교 전체 보기

비동기 틸트로터

안전한 VTOL

거점 접근성과 미드마일 순항 효율을 동시에 만족시키는 추진 아키텍처입니다.

결정론적 비행

모드 인식 제어

비행 모드는 경계 안에 있고, 반복 가능하며, 운항 로그로 증명됩니다.

무조종면(날개의 움직이는 부품 없음) 기체

생산 가능한 기체 구조

날개의 움직이는 부품을 제거하여 기계적 복잡도와 정비 항목을 동시에 줄였습니다.

자동회전 인식 안전성

인증 장벽 축소

추진력 상실 상황에서도 자동회전과 활강 모드로 전환하고, 로터별 항력 차이를 이용해 제어하강을 수행하도록 설계되었습니다.

무동력 활강 제어

운항 복원력

추진력이 사라진 상황에서도 기체 자체의 활강 성능과 로터별 차동항력으로 자세와 궤적을 관리합니다.

기체 단가

무조종면(날개의 움직이는 부품 없음) 구조

기체 구조가 단순하여 기체 원가는 획기적으로 낮아집니다.

정비 부담

가동 부품 최소화

날개의 움직이는 부품과 기계 요소를 최소화해 점검, 교체, 서비스 항목을 줄이고 정비 부담을 낮춥니다.

인증 장벽

결정론적·안전 인식 거동

예측 가능하고 반복되는 비행 거동으로 안전성을 증명하는 인증 구조를 만듭니다.

운영 모델

리스, 플릿 운항, SaaS

단순한 기체 판매를 넘어, 반복 운항을 통해 지속적인 수익을 창출하는 항공 물류 자산으로 진화합니다.

Physical AI

비행체에서 시작해 실제 기계를 움직이는 Physical AI로 확장합니다

운항 조건에서 기계를 정의하는 방식은 공중에서 끝나지 않습니다.

Lambda를 움직이는 같은 루프는 휴머노이드와 자율 기계에도 적용됩니다. 임무를 정의하고, 동작을 시뮬레이션하고, 제어 루프를 닫고, 기계를 운항 조건에 맞게 설계합니다.

SDA는 첫 번째 증명입니다. 그 뒤에는 물류, 제조, 정비 현장을 움직이는 Physical AI가 있습니다.

AI 기반 하드웨어

임무, 움직임, 제어, 안전, 배치 조건이 기계를 만듭니다.

기술 페이지

휴머노이드 시스템

실제 운용 환경을 위한 동작, 조작, 균형, 작업 수행입니다.

기술 페이지
협력

창조적인 협력

투자자

자본투자

SDA는 소프트웨어 정의 비행체를 운항 자산으로 확장하는 구조입니다. 기체 1억원, 라이프사이클 매출 50억원, 목표 마진 50%. 플릿·운항권·Flight OS·MRO로 확장되는 반복수익 구조입니다.

IR 보기 →

기술 협력사

기술협력

SDA의 비동기 틸팅 구조와 Flight OS를 기반으로 신기술 비행체/비행로봇의 개발 협력

기술 보기 →

지자체 · 운항 파트너

노선 협력

UAM 도시 시뮬레이션, 기체 실증, 노선 실증

비즈니스 보기 →

IP · 라이선스

아키텍처

비동기 틸트로터 특허를 바탕으로 약 25건의 특허망이 신기술을 보호합니다.

IP 보기 →

기술 협력을 논의하고 싶으시면
연락주세요.

기체 구조, Flight OS, 운항 회랑, IP 라이선스 — 어느 지점에서든 협력을 시작할 수 있습니다.

Lambda는 항공 물류에서 시작합니다. 더 큰 그림은 물리 세계를 위한 임무 정의형 기계입니다.

리시브파워
SDA, Physical AI, 임무 정의형 기계 아키텍처.
회사소개

리시브파워는

지능형 로봇을 2019년부터 개발해 왔습니다. 인간형 Humanoid부터 비행체 Aerial robot까지, Physical AI로 움직이는 기계를 만듭니다.

2020년 기존 항공기 대비 1/10의 비용으로 운항하며 호버 이착륙의 안전성을 확보한 비동기 틸트로터라는 혁신적인 항공기의 특허를 출원하고 특허 등록을 완료했습니다.

Mission

하늘을 나는 자동차를 현실의 비행체로 설계합니다.

Lambda SDA는 자동차 수준의 비용 구조와 소프트웨어 정의 비행을 결합한 VTOL 항공 플랫폼입니다.

개발 내러티브 보기
Development Narrative

하늘을 나는 자동차: 꿈에서 현실로

누구나 어릴 적 하늘을 나는 자동차를 꿈꿉니다. 틸트로터가 그 꿈을 이뤄줄 미래의 비행기라 믿었지만, 1992년 발생한 오스프리 추락 사고는 거대한 의문을 남겼습니다. 도심을 날아다니려면 무엇보다 안전한 틸트로터가 먼저여야 했습니다.

흔한 꿈, 그리고 발견한 장벽

하늘을 나는 자동차는 오래된 꿈입니다. 하지만 그 꿈이 도심의 교통수단이 되려면 호버 이착륙, 장거리 순항, 안전한 전환비행이 동시에 필요했습니다.

람다엔진의 가능성

2006년 독일 월드컵 즈음에, 우리나라가 독자 개발한 람다엔진의 드라이블럭으로 비행기를 설계해 보았더니 만족스러웠습니다. 감마 엔진은 2인승, 람다엔진은 3인승이라는 식의 계산이 이어졌습니다.

비동기 틸트로터기의 발명

호버 이착륙기 형태만 200종류 이상 검토한 끝에, 안전 문제를 해결할 비동기 틸트로터 구조를 찾아내어 2020년 특허를 출원했습니다. 이후 휴머노이드 로봇의 개발 계획(WBS)을 짜고 제품 양산을 준비하던 어느 날, 잊고 있던 특허의 등록 결정서가 날아왔습니다.

2026년, SDA 아키텍처의 완성

2020년 출원했던 초기 특허의 경험을 바탕으로, 2026년에는 운항 전 과정을 아우르는 독점적 특허망으로 새롭게 설계했습니다.

트럭 운임과 경쟁하는 비행체

SDA는 단순한 연구실 속 아이디어가 아닙니다. 어릴 적 꿈꾸던 하늘을 나는 자동차이자, 제조·유지비 절감을 통해 실제 육상 트럭과 가격으로 경쟁하는 비행체를 세상에 구현하는 시작점입니다.

IR 보기 제품 보기
투자자 관계

소프트웨어 정의 비행체가 만드는 반복수익 구조.

단순한 기체 판매가 아니라 플릿 보유, 회랑 운영권, MRO, Flight OS, 감항유지 데이터, 지역 JV로 확장되는 반복수익 구조를 창출합니다.

Company로 돌아가기
VC

인증 스케줄

수년째 끝나지 않는 eVTOL 인증 — 우리는 설계 단계에서 인증 요건을 풀었습니다.

우리가 주목해야 할 것은 인증입니다. 인증이 투명하게 예측되는 것은 불가능하지 않습니다.

조비(Joby) 같은 eVTOL 기업들의 기업가치가 흔들리는 이유는 단순합니다. 인증 일정을 아무도 확정할 수 없기 때문입니다. 시장은 이걸 기술력이 아니라 '자본이 얼마나 더 타들어갈지 모르는 리스크'로 읽습니다.

eVTOL은 다음 2가지 FAA 규제를 반드시 통과해야 합니다.

  • 결정론적 제어: DO-178C
  • 무동력 비상착륙: FAA AC 21.17-4 중 PL.2105(g)

저희는 이 두 규제를 설계 단계에서부터 통과하도록 만들었습니다.

1. 정해진 대로만 반응합니다 (DO-178C)

기존 비행체는 돌풍마다 실시간 연산으로 대응해, 결과를 사전에 100% 예측할 수 없습니다. 저희 기체는 모든 상황의 답을 미리 계산해두고 즉시 전환만 하므로, 결과를 인증 기관에 미리 증명할 수 있습니다.

2. 엔진이 꺼져도 조종하며 착륙합니다 (PL.2105(g))

엔진이 꺼져도, 조종은 멈추지 않습니다. 모든 동력을 잃은 극한의 상황에서도 8개의 로터가 스스로 공기 저항의 차이, 즉 차동항력을 만들어 가상의 조종면(날개의 움직이는 부품 역할)을 형성합니다. 동력 없이도 기체의 방향과 궤적을 끝까지 통제하며 활강 착륙하는 페일세이프를 설계했습니다. SDA는 PL.2105(g)를 정면으로 겨냥해 만든 비행체입니다.

3. 인증 대상 부품이 1/100 수준입니다

일반 비행체는 조종면(날개의 움직이는 부품)과 구동 장치 때문에 고장 지점이 수백 개이고, 이를 하나하나 증명해야 합니다. 저희는 기계식 조종면(날개의 움직이는 부품) 자체를 없애 인증 대상 부품을 극적으로 줄였습니다.

4. 사람보다 화물로 먼저 신뢰를 쌓습니다

유인기 인증에 자본을 먼저 쏟는 대신, 화물 운송으로 실비행 데이터를 대량 축적합니다. 서류보다 확실한 무사고 운항 기록이 이후 유인기 인증을 앞당깁니다.

결론적으로, 계산을 단순화하고, 부품을 줄이고, 비상 대응까지 설계로 해결했습니다. 인증은 이제 예측 불가능한 R&D가 아니라 정해진 순서를 실행하는 절차입니다.

↑ 목차로
개인 딥테크 관심자

하늘을 새롭게 설계하는 기술

Receivepower는 AI와 로보틱스 기술로 소프트웨어 정의 비행체의 확장 경로를 설계하고 있습니다. 기체의 구조부터 제어, 생산, 운항 방식까지 — 항공이 더 효율적이고 접근 가능한 방식으로 작동하도록 근본 구조를 다시 씁니다.

딥테크에 관심 있는 분들이라면, 저희가 그리는 비전과 기술의 확장성에 공감하실 수 있을 것입니다. 개인 투자 참여에 관한 안내는 준비되는 대로 별도로 전해드리겠습니다.

↑ 목차로
1억원

투자자 관점의 초기 자산 단위입니다. 1억원급 기체가 플릿, 회랑 운영권, MRO, Flight OS 매출로 확장되는 구조를 봅니다.

50억원

IR 관점의 핵심은 기체 판매가 아니라 생애 운항 매출입니다. 반복 운항 데이터가 쌓일수록 인증, 보험, 정비, 소프트웨어 매출 기반이 커집니다.

50%

투자 판단에서는 제조 원가보다 운항률과 마진 지속성이 중요합니다. 저정비 구조와 Flight OS가 플릿 수익성을 방어합니다.

초기 진입 시장

배를 놓치면 하루가 날아가고, 도로로 돌아가면 반나절이 사라지는 구간 — 그 시간 손실이 Lambda의 초기 시장입니다.

투자 방식

회랑별 운영권, 현지 조립, MRO, 데이터 축적, Flight OS 구독을 묶은 플릿/JV 구조로 확장합니다.

투자 논리

플릿 인프라와 소프트웨어 반복매출을 함께 설계합니다.

Lambda는 플릿 보유, 리스, 회랑 운영, 물류 SLA, 감항유지 데이터, Flight OS 구독을 결합해 반복수익 구조를 만듭니다.

왜 지금인가

항공 물류의 원가가 트럭 수준으로 낮아지는 순간, 물류지도는 도로를 따라 그려지지 않고 목적지를 향한 직선으로 다시 그려집니다.

직선거리가 물류망 설계의 새로운 기준이 됩니다. 500kg급 payload와 최대 1,000km 항속은 항공 미드마일 물류망을 겨냥합니다.

IR 자료 요청 시장 보기
기술

Robotics Technology

리시브파워는 실제 기계를 움직이는 Physical AI 기술을 다룹니다. 로봇 미들웨어, 산업제어, 좌표계, 센서융합, 가상공간, 비전, 조작, 접촉제어, AI 모델, 워크셀, 공장 데이터, 안전, 엔지니어링 시스템을 하나의 실행 체계로 연결합니다.

Physical AI

물리 세계에서 움직이는 AI

카메라와 센서로 상태를 읽고, 실패 가능성을 예측하며, 실제 기계가 다음 행동을 선택하게 만드는 제어 지능입니다.

Robot Middleware

로봇 미들웨어

센서, 모터, 제어기, 시뮬레이터, AI 모델이 서로 데이터를 주고받게 만드는 로봇의 실행 기반입니다.

Industrial Control

산업제어

PLC, CAN, EtherCAT, 안전 릴레이처럼 공장과 기계 현장에서 검증된 제어 체계를 실제 장비에 연결합니다.

Coordinate System

좌표계

로봇의 몸체, 손, 카메라, 작업물, 공간 기준점을 하나의 수학적 위치 관계로 정렬합니다.

Sensor Fusion

센서융합

카메라, IMU, 엔코더, 전류, 힘 센서의 신호를 합쳐 기계가 지금 어떤 상태인지 안정적으로 판단합니다.

Virtual Space

가상공간

디지털 트윈과 시뮬레이션으로 실제 장비를 만들기 전에 동작, 충돌, 실패 조건을 먼저 검증합니다.

Vision

비전

물체 인식, 분할, 자세 추정, 검사 기술로 로봇이 보고 판단해야 할 대상을 구조화합니다.

Manipulation

조작

집기, 놓기, 끼우기, 정렬, 적재처럼 로봇이 물체를 실제로 다루는 행동을 설계합니다.

Contact Control

접촉제어

힘, 토크, 미끄러짐, 압력을 읽어 로봇이 물체나 환경과 부딪히지 않고 섬세하게 상호작용하게 합니다.

AI Model

AI 모델

비전 모델, 행동 정책, 이상 감지, 모방학습을 이용해 로봇의 판단과 행동 선택을 학습시킵니다.

Workcell

워크셀

로봇팔, 이동로봇, 그리퍼, 카메라, 조명, 지그, 컨베이어가 함께 일하는 실제 작업 단위입니다.

Factory Data

공장 데이터

생산량, 사이클타임, 고장 이력, 검사 결과, 품질 데이터를 모아 운영 판단과 개선에 사용합니다.

Safety

안전

비상정지, 안전영역, 속도 제한, 충돌 감지, 복구 절차를 통해 사람과 장비가 함께 일할 조건을 만듭니다.

Engineering System

엔지니어링 시스템

요구사항, 인터페이스, 상태기계, 테스트, 검증 리포트를 묶어 기계 개발을 반복 가능한 절차로 만듭니다.

Robotics Technology

Robot Middleware

  • ROS
  • ROS 2
  • DDS
  • Node Graph
  • Topic
  • Service
  • Action
  • TF Tree
  • URDF
  • SRDF
  • MoveIt
  • Nav2
  • Gazebo
  • Isaac Sim
  • MAVROS
  • Robot State Publisher
  • Joint State Publisher
  • Controller Manager
  • Hardware Interface
  • Real-Time Control Loop
Robotics Technology

Industrial Control

  • PLC
  • Ladder Logic
  • Structured Text
  • Modbus TCP
  • Modbus RTU
  • EtherCAT
  • Ethernet/IP
  • PROFINET
  • CAN
  • CANopen
  • Digital I/O
  • Analog I/O
  • Relay Output
  • Safety Relay
  • Emergency Stop
  • Interlock
  • Watchdog
  • Heartbeat Signal
  • Machine State
  • Fault Code
  • Reset Sequence
Robotics Technology

Coordinate System

  • World Frame
  • Map Frame
  • Base Frame
  • Tool Frame
  • Camera Frame
  • Gripper Frame
  • Workpiece Frame
  • Fixture Frame
  • Conveyor Frame
  • Calibration Frame
  • Homogeneous Transform
  • Rotation Matrix
  • Quaternion
  • Euler Angle
  • Pose Estimation
  • Hand-Eye Calibration
  • Extrinsic Calibration
  • Intrinsic Calibration
  • Coordinate Registration
  • Frame Alignment
Robotics Technology

Sensor Fusion

  • Camera
  • Depth Camera
  • Stereo Camera
  • IMU
  • Encoder
  • Load Cell
  • Force Torque Sensor
  • Proximity Sensor
  • Limit Switch
  • Motor Current
  • Torque Estimate
  • PLC State
  • Time Synchronization
  • Signal Filtering
  • Kalman Filter
  • Extended Kalman Filter
  • Particle Filter
  • Complementary Filter
  • State Estimation
  • Outlier Rejection
  • Sensor Confidence
  • Multi-Rate Sampling
Robotics Technology

Virtual Space

  • Digital Twin
  • Simulation Scene
  • OpenUSD
  • Physics Engine
  • Renderer
  • Robot Model
  • Factory Layout
  • Workcell Layout
  • Collision Mesh
  • Kinematic Model
  • Dynamic Model
  • Sensor Model
  • Synthetic Data
  • Domain Randomization
  • Scenario Generation
  • Motion Replay
  • Failure Replay
  • Real-to-Sim
  • Sim-to-Real
  • Virtual Commissioning
  • Process Simulation
Robotics Technology

Vision

  • Object Detection
  • Instance Segmentation
  • Semantic Segmentation
  • SAM2
  • YOLO
  • Mask R-CNN
  • Keypoint Detection
  • Edge Detection
  • Pose Estimation
  • Depth Estimation
  • Visual Servoing
  • Marker Tracking
  • AprilTag
  • ArUco
  • OCR
  • Defect Detection
  • Surface Inspection
  • Part Presence
  • Position Verification
  • Orientation Verification
Robotics Technology

Manipulation

  • Grasp Planning
  • Grasp Pose
  • Approach Vector
  • Tool Center Point
  • Inverse Kinematics
  • Motion Planning
  • Trajectory Generation
  • Path Constraint
  • Collision Avoidance
  • Pick and Place
  • Insertion
  • Alignment
  • Sorting
  • Stacking
  • Palletizing
  • Bin Picking
  • Tool Changing
  • Gripper Control
  • End-Effector Design
  • Affordance Map
  • Task Primitive
Robotics Technology

Force / Contact

  • Force Control
  • Impedance Control
  • Admittance Control
  • Compliance Control
  • Contact Detection
  • Slip Detection
  • Pressing Force
  • Insertion Force
  • Load Threshold
  • Overload Detection
  • Current Limit
  • Torque Limit
  • Soft Stop
  • Hard Stop
  • Retraction Motion
  • Recovery Motion
  • Force Feedback
  • Contact State
  • Pressure Profile
  • Z-Axis Control
Robotics Technology

AI Model

  • Vision Model
  • Segmentation Model
  • Detection Model
  • Pose Model
  • Anomaly Detection
  • VAE
  • Diffusion Policy
  • Behavior Cloning
  • Reinforcement Learning
  • Imitation Learning
  • Policy Learning
  • Trajectory Model
  • Latent Space
  • Feature Embedding
  • Few-Shot Adaptation
  • Human-in-the-Loop
  • Active Learning
  • Dataset Curation
  • Annotation Pipeline
  • Model Evaluation
Robotics Technology

Workcell

  • Robot Arm
  • Mobile Robot
  • AMR
  • AGV
  • Humanoid
  • Gripper
  • End-Effector
  • Camera Mount
  • Lighting
  • Fixture
  • Jig
  • Conveyor
  • Feeder
  • Tray
  • Pallet
  • Inspection Station
  • Reject Station
  • HMI
  • Operator Panel
  • Safety Zone
  • Work Envelope
Robotics Technology

Factory Data

  • MQTT
  • OPC UA
  • REST API
  • WebSocket
  • Message Broker
  • Event Log
  • Telemetry
  • Time-Series Data
  • Production Count
  • Cycle Time
  • Takt Time
  • Downtime
  • Fault History
  • Inspection Result
  • Process Parameter
  • Quality Data
  • Traceability
  • Dashboard
  • Alert
  • Report
Robotics Technology

Safety

  • Emergency Stop
  • Safety PLC
  • Safety Zone
  • Light Curtain
  • Area Scanner
  • Door Interlock
  • Torque Limit
  • Speed Limit
  • Workspace Limit
  • Collision Check
  • Fault Detection
  • Safe Stop
  • Protective Stop
  • Manual Mode
  • Auto Mode
  • Teach Mode
  • Recovery Mode
  • Restart Condition
  • Operator Confirmation
  • Audit Log
Robotics Technology

Engineering System

  • Task Definition
  • Requirement Spec
  • Interface Spec
  • I/O Map
  • State Machine
  • Sequence Diagram
  • Failure Mode
  • Acceptance Criteria
  • Test Case
  • Simulation Test
  • Hardware Test
  • Regression Test
  • Version Control
  • Naming Rule
  • Component Registry
  • API Contract
  • RAG Rulebase
  • Agent Workflow
  • Review Protocol
  • Validation Report
특허 포트폴리오

5대 핵심 기술이 비용과 안전 구조를 바꿉니다.

Receivepower의 IP는 기체 구조를 단순화하고, 비상 상황에서도 예측 가능한 안전 거동을 구현하며, 반복 운항의 단가를 낮추는 핵심 방어 자산입니다.

기술로 돌아가기

IP를 보는 기준

Receivepower의 IP는 기술명보다 기체 구조 변화와 운항 효과로 읽어야 합니다. 각 기술 해자는 구성, 변화, 효과의 순서로 기체 가격, 정비비, 운항률, 안전성의 구조를 직접 결정합니다.

  • 경제성기계식 부품, 생산 공정, 정비 항목을 줄이는 방향
  • 안전성전환, 고장, 동력 상실, 상태 인식을 증명 구조로 고정
등록

1. 독립제어 틸팅 추력기관

각 추력기관을 같은 각도로 한 번에 움직이는 방식에서 벗어나, 전환 구간에서 추력과 양력을 나누어 다루는 구조입니다.

  • 구성추력기관별 독립 틸팅과 분산 추진 제어
  • 변화호버 비행에서 고정익 순항으로 넘어가는 전환 구간을 세분화
  • 효과VTOL 전환 안정성, 유인비행 확장성
출원

2. 가상조종면(날개의 움직이는 부품을 소프트웨어로 대체) 기반 비행 제어

물리 조종면(날개의 움직이는 부품), 힌지, 링크, 액추에이터 의존을 줄이고 추진기 배치와 추력 차이를 비행 제어 자원으로 사용하는 구조입니다.

  • 구성분산 추진기의 위치와 위상 차이를 제어 자원으로 사용
  • 변화가동 조종면(날개의 움직이는 부품)과 관련 기계 부품 축소
  • 효과기체 원가, 정비 항목, 생산 복잡도 감소
출원

3. 이산 매트릭스 기반 비행 관리 시스템

비행 상태와 고장 상태를 사전에 나누고, 각 상태에 맞는 제어 모드를 전환하는 결정론적 비행 관리 구조입니다.

  • 구성상태별 제어 매트릭스와 고장 대응 모드
  • 변화블랙박스식 판단을 배제하고 시험 가능한 제어 단위로 고정
  • 효과인증 설명력, 운항 로그, 실패 대응 구조
출원

4. 무동력 고양력 제어

동력 상실 또는 저속 구간에서 기체가 가진 양력과 회전 요소를 활용해 착륙 여유와 방향 제어권을 확보하는 독립 발명입니다.

  • 구성무동력 상태의 양력, 자동회전, 차동항력 활용
  • 변화비상 상황에서 추가 시간과 공간을 확보
  • 효과동력 상실 시나리오, 비상 착륙 안전성
출원

5. SADS 기반 가상피토관

단일 물리 센서에만 의존하지 않고 여러 신호를 융합해 기체의 공기 속 상태를 추정하는 독립 발명입니다.

  • 구성GNSS, IMU, 추진기 데이터, 센서융합 기반 상태 추정
  • 변화기체가 현재 어떤 공기 상태에 놓였는지 판단하는 보조 채널 확보
  • 효과상태 인식, 모드 전환, 제어 안정성

5대 기술 해자가 만드는 SDA 아키텍처

  • 트럭 수준의 경제성가상조종면(날개의 움직이는 부품을 소프트웨어로 대체), 무조종면(날개의 움직이는 부품 없음) 구조, 생산·정비 단순화
  • 유인비행의 안전성틸팅 전환, 이산 제어, 무동력 고양력, 차동항력, SADS 상태 추정이 하나의 인증 논리를 완성
  • SDA운항 조건과 실패 시나리오에서 출발하는 비행체 아키텍처
SDA Visual

비동기틸트로터기의 비행 예시

SDA 호버 이착륙 틸팅 나셀 디테일
VTOL

호버 이착륙 틸팅 나셀

모든 로터는 독립적으로 틸팅됩니다.

SDA 크루즈 틸팅 나셀 디테일
CRUISE

고정익 순항 전환

호버 추력 장치를 순항 추력으로 전환해 장거리 항공 물류의 효율을 확보합니다.

SDA 상면 추진기 배치 이미지
LAYOUT

조종면 없이 나는 구조

추진기 배치와 차동추력 제어가 움직이는 조종면(날개의 움직이는 부품)을 대체합니다. Stagger 기반 가상조종면은 상세 기술 섹션에서 설명합니다.

비동기 틸팅 분산추진 SDA 제어 화면
CONTROL LOGIC

8개 추진기는 각각 다르게 움직입니다.

내측과 외측 추진기를 나누어 단계적으로 틸팅하고, 비행 모드마다 제어권을 이전하는 SDA 전환 구조입니다.

SDA 호버 이륙 모드
01

호버 이륙

8개 추진기가 호버 추력으로 이륙합니다.

SDA 첫 번째 틸팅 단계
02

첫 번째 틸팅

일부 추진기가 먼저 전환을 시작합니다.

SDA 첫 틸팅 완료와 순항 제어권 이전
03

제어권 이전

호버 추력과 순항 제어를 동시에 다룹니다.

SDA 두 번째 틸팅 중
04

두 번째 틸팅

남은 추진기가 순항 방향으로 넘어갑니다.

SDA 순항 제어권 전체 부여
05

순항 제어권

전환 완료 후 전체 순항 제어권을 확보합니다.

SDA 순항 비행
06

순항 비행

고정익 순항으로 거리와 경제성을 확보합니다.

기술 보기 제품 보기
제품 방향

Cargo-first Aerial Robot.

날개의 움직이는 부품을 없애고, 부품을 100분의 1로 줄이고, 인증을 절차로 바꿨습니다. Lambda가 먼저 증명합니다.

제품

Lambda는 화물 회랑에서 시장을 여는 소프트웨어 정의 비행체입니다

노선과 화물이 먼저, 기체는 그 다음입니다.

노선, 탑재량, 도착 시간, 실패 대응, 편당 비용이 먼저입니다. 기체는 그 운항 조건을 만족하기 위해 설계됩니다.

초기 목표는 100~500kg급 화물 운항입니다. 이후 화물 운항 데이터와 안전 구조를 기반으로 유인 powered-lift와 자율 승객 운송까지 확장합니다.

기술 스택

  • 안전한 VTOL비동기 틸트로터 아키텍처
  • 결정론적 비행모드 인식 매트릭스 기반 제어
  • 단순한 기체무조종면(날개의 움직이는 부품 없음) 고정익 구조
  • 안전 여유무동력 활강, 자동회전, 차동항력 제어
Lambda Prototype 25kg급 개념시제기
핵심 비행 전환 검증기
  • 체급25 kg급
  • 기체 구조날개의 움직이는 부품 없는 탠덤윙
  • 날개 / 스파3 m급 카본 스파·윙
  • 로터 / 틸트8개 로터 / 8개 전체 틸팅
  • 동력4.5 kW급 하이브리드 전기 추진

비동기 틸트, 무동력 고양력장치, 가상피토관, 하이브리드 전력 버퍼를 실제 기체에서 검증하는 첫 체급입니다.

Lambda Light Part 103 체급
개인·레저·기술 홍보 파생형
  • 체급Part 103급
  • 역할초기 공개 제품
  • 용도초기 비행 데이터 축적 및 시장 검증
  • 핵심 IP비동기 틸트로터 / 가상조종면(날개의 움직이는 부품을 소프트웨어로 대체)

Lambda 아키텍처의 핵심 기술을 가장 먼저 실제 비행으로 증명하는 경량 체급입니다.

Lambda Mid 무인 화물 패밀리
100kg급 BVLOS 화물 검증 체급
  • 체급무인 BVLOS 화물
  • 페이로드100 kg
  • 역할무인 화물 운항 데이터 축적
  • 위치500kg 화물기로 가는 중간 체급

BVLOS 무인 화물 운항을 위한 중간 체급입니다. 500kg 미드마일 화물기로 가기 전에 실제 회랑에서 인증, 운항, 정비 데이터를 쌓는 라인입니다.

Lambda Heavy 무인 화물 패밀리
1억원급 운항자산 목표
  • 체급무인 미드마일 화물 VTOL
  • 페이로드500 kg
  • 최대 속도240 km/h
  • 최대 항속거리1,000 km
  • 기체 구조고정피치 로터 / 무조종면(날개의 움직이는 부품 없음) / 저정비
  • 사업 모델Lease + Operate + SaaS

무인 미드마일 화물의 주력 체급입니다. 기체를 한 번 판매하고 끝나는 제품이 아니라 500kg급 처리량을 반복 판매하는 플릿 운항자산입니다.

Lambda Shuttle AC 21.17-4 powered-lift
2억원급 자율 승객운송 확장 목표
  • MTOW890 kg
  • 페이로드475 kg = 5명 x 95 kg
  • 좌석5인승
  • 페이로드 비율약 53.4%
  • 순항 속도최대 240 km/h
  • 파워트레인200 kW급 하이브리드

여객형은 AC 21.17-4 powered-lift 규제 트랙의 후속 제품입니다. 무인 화물 플릿 데이터가 안전 케이스를 만들고, Flight OS가 원격감시형 및 무인 자율 승객운송으로 이어집니다.

도시 상공을 비행하는 Lambda Shuttle 개념 이미지
Passenger Extension

화물 데이터가 승객 운송의 안전 케이스가 됩니다

무인 화물 운항에서 축적한 반복 운항 데이터와 안전 구조를 기반으로, powered-lift 여객형과 자율 승객운송으로 확장하는 장면입니다.

Product Logic

Lambda의 제품은 시장, 인증, 제조비, 유지비의 인과관계에 의해 구성됩니다.

Lambda SDA의 가치는 수식어가 아니라 수치로 증명됩니다. 성능, 안전성, 운항 경제성, 정비 구조를 사실 중심으로 정리했습니다.

01

틸트로터여야 하는 이유: 시장 규모의 확장

도심 항공 시장에 진입하려면 호버 이착륙 능력이, 광역 이동 시장으로 확장하려면 멀리 갈 수 있는 날개가 필수적입니다.

비행 중 저항만 유발하는 데드로터(Dead Rotor)가 없어야 운항 효율이 극대화됩니다. 기존 틸트로터 기반 eVTOL 기업들이 높은 기업가치와 동시에 불확실성을 안고 가는 본질적인 이유입니다.

02

독립 틸트로터여야 하는 이유: 인증 기간의 예측 가능성

일반 틸트로터는 복잡한 확률 제어 기반이어서 가혹한 소프트웨어 인증 표준(DO-178C) 통과가 불확실합니다. 기존 틸트로터 기반 eVTOL 기업들이 높은 기업가치와 동시에 불확실성을 안고 가는 본질적인 이유입니다.

독립 제어 방식은 모든 비행 응답의 추적과 재현이 가능합니다. 비행 알고리즘이 결정론적(Deterministic)이므로, 인증 기간과 예산을 예측할 수 있습니다.

03

가상조종면(날개의 움직이는 부품을 소프트웨어로 대체)이어야 하는 이유: 제조 및 유지보수 비용의 하락

물리적인 조종면(날개의 움직이는 부품)과 기계적 구동 장치를 제거하고, 소프트웨어를 통한 로터 제어로 비행을 통제합니다.

기계적 연결 구조가 사라져 날개와 동체의 완전 자동화 생산이 가능해지며, 기체 가격이 기존의 10% 수준으로 낮아집니다.

가동 부품 수가 100분의 1로 감소함에 따라 마모와 고장 요소가 줄어들어, 운영 유지보수 비용과 정비 소요 시간이 단축됩니다.

04

무동력 비행 능력: 법적 제도권 진입 조건

미 연방항공청(FAA) 가이드라인(AC 21.17-4 부록 A, PL.2105(g))은 동력 상실 시에도 활강이나 오토로테이션을 통한 제어된 비상착륙 능력을 필수 조건으로 명시하고 있습니다. SDA는 로터별 자동회전과 차동항력으로 날개의 움직이는 부품 없는 기체의 무동력 제어 논리를 세웁니다.

이 법적 기준을 만족해야만 실제 운항 허가를 취득할 수 있습니다.

05

SDA 통합 가치: 육상 화물운송과의 가격 경쟁

SDA는 결정론적 비행 제어, 자동회전·차동항력 기반 무동력 비상착륙 능력, 그리고 극단적인 부품 단순화를 동시에 달성한 아키텍처입니다.

높은 안전성을 담보하는 동시에 생산 및 유지비용을 낮춤으로써, 항공 분야를 넘어 기존 육상 화물운송 시장과 운임으로 직접 경쟁하는 비행체입니다.

Lambda

화물 운항에서 시장을 여는 Lambda SDA

Lambda는 고정익기처럼 멀리 날고, 드론처럼 정밀하게 제어되며, 글라이더처럼 활강하고, 자이로콥터처럼 무동력 착륙을 준비하는 틸트로터기입니다.

Lambda는 화물 우선 진입과 안전 구조 검증에 집중하고 있습니다. 관측, 유인 이동, 휴머노이드 연동 등은 이 검증을 바탕으로 순차 확장합니다.

왜 화물부터 시작하는가

화물은 운임, 시간 가치, 반복 운항률이 숫자로 드러나는 시장입니다. 먼저 화물 운항에서 기체 가격, 정비비, 반복 운항률, 감항유지 데이터, 실패 대응 구조를 검증합니다.

  • 첫 시장시간 가치가 큰 500kg급 미드마일 화물
  • 운항 데이터무인 화물 운항에서 축적
  • 확장 방향유인비행으로 갈 수 있는 안전 구조
검증기

25kg급 개념시제기

25kg급 개념시제기는 SDA의 핵심 비행 전환 기술을 실제 기체에서 확인하는 단계입니다. 비동기 틸트, 무동력 고양력·차동항력 제어, SADS 기반 상태 추정, 전력 버퍼를 통합해 전환과 안전 여유를 확인합니다.

Prototype 25kg급 개념시제기

SDA 비행 전환과 안전 여유를 확인하는 실물 검증기

 Part 108 300-500kg급 무인 화물

무인 미드마일 화물 운항을 위한 핵심 축

 Part 22 유인비행 확장 축

화물 운항 데이터와 안전 구조 이후의 확장 경로

제품 카테고리는 운항 조건에 따라 확정합니다.

관측, 화물, 유인 이동, 휴머노이드 연동 같은 제품 카테고리는 각 임무 조건과 사업 검증에 맞춰 정리합니다. 현재 제품 페이지는 확정 라인업보다 Lambda의 화물 우선 진입과 안전 구조 검증 순서를 다룹니다.

  • 현재 확정 축Lambda Part 108 / Part 22
  • 확장 대상관측, 화물 세부형, 유인 세부형, 휴머노이드 연동 제품군은 Lambda의 화물 우선 검증 이후 순차 확장 대상입니다.
  • 기준운항 조건, 인증 경로, 시장 진입 순서
IP 보기 시장 보기
시장 진입

첫 시장은 반복 운항하는 지역 간 항공 물류입니다.

Receivepower는 먼저 화물 운항에서 경제성과 운항 데이터를 확보합니다. 지상·해상 운송의 시간 손실이 큰 구간에서 SDA의 반복 운항성을 검증하고, 그 데이터를 기반으로 유인비행 확장 경로를 만듭니다.

시장

시간 손실이 항공 운송비보다 비싼 구간들

▲ 부산항 (Busan Port)
대마도 (Tsushima)
▲ 일본 본토 거점
(후쿠오카/기타큐슈/시모노세키)

도로로는 늦고, 해상으로는 일정이 묶이고, 기존 항공기로는 단가가 맞지 않는 구간이 있습니다.

Lambda는 그 틈을 위한 항공 물류 장비입니다. 도서 물류, 산간 보급, 산업 화물, 긴급 배송처럼 시간 손실이 상품가치와 안전성을 깎는 구간에서 직접 항공 접근을 제공합니다.

  • 도서 물류 항만 의존 없는 화물 접근
  • 산업 화물 부품, 공구, 배터리, 샘플
  • 자율 화물 고정익 순항 + VTOL 접근성
단위 경제성

화물로 번 돈과 데이터가 유인 비행의 길을 엽니다

더 좋은 항공기가 아니라 트럭 운임을 깨는 경제성이 필요합니다.

항공 물류는 기체 단가, 에너지, 정비, 안전, 인증, 가동률이 동시에 맞아야 열립니다. Lambda는 이 비용층을 기체 구조와 운항 소프트웨어로 함께 줄입니다.

설계 혁신을 통해 기체 원가와 운항단가를 획기적으로 낮췄습니다.
기체 단가, 정비 부담, 순항 에너지, 운항률은 하나의 물류 자산 경제성으로 묶입니다.
기체 단가 1/10 목표
무조종면(날개의 움직이는 부품 없음) 기체 자동화 생산 경로
정비 부담 부품 수 감소
기계식 조종면(날개의 움직이는 부품) 감소 점검 항목 감소
에너지 비용 고정익 순항
멀티콥터 에너지 한계 없는 장거리 지역 노선의 실용화
초기 시장 부산-후쿠오카, 한일항만, 산단, 섬, 의료 거점의 시간 민감 화물 회랑 사업화와 협력 지자체, 운항 모델, 리스, MRO
한국 지방자치단체

지역 문제를 항공 물류 노선으로 바꿉니다.

도서 물류, 의료 검체, 산단 긴급 부품, 항만 연결처럼 도로와 해상이 시간을 잃는 구간이 초기 수요입니다.

시장 페이지에서는 수요와 노선 잠재력을 먼저 보여줍니다. 계약 구조, 연구용역, 전용기체 개발 방식은 비즈니스 페이지에서 다룹니다.

협력 구조 보기 → 비즈니스
일본 지방자치단체

섬과 항만을 잇는 지역 항공 물류 수요가 있습니다.

일본의 섬, 항만, 산단, 의료 거점은 항공 미드마일 물류가 지역 산업 기반과 함께 작동할 수 있는 시장입니다.

시장 페이지에서는 노선 잠재력과 지역 수요를 설명합니다. 현지 조립·정비 거점, JV, 운영 구조는 비즈니스 페이지에서 다룹니다.

협력 구조 보기 → 비즈니스

일본 본토 - 부산항

부산에서 후쿠오카까지, 배로 가면 3시간, Lambda면 약 59분입니다. 이 회랑은 지상·해상 운송의 시간 손실이 큰 구간에서 SDA의 경제성을 설명하는 초기 예시입니다.

  • 비행 거리약 200~215km
  • 순항 비행시간약 50-59분
  • 기체 편도 직접 운항원가약 9.6~10.4만원
비즈니스
시장으로 돌아가기
협력 구조

설계와 소프트웨어는 우리가, 자본·생산·수요는 파트너가 — 함께 노선을 소유합니다.

  • 특허 라이선스IP·기술 백서·Flight OS / 자체 제품화
  • 개발 JV설계·제어·특허 아키텍처 / 공동 제품 지분
  • 제조 JV단순 기체 구조·상용 기성품(COTS) 공급망 / 조립·정비 매출
  • 운항 JV기체·Flight OS·감항 데이터 / 노선 운항 수익
Patent Licensing

특허 라이선스

비동기 틸팅, 가상조종면, 이산 제어 매트릭스, 무동력 고양력·차동항력 제어, SADS 기반 가상피토관은 SDA의 핵심 권리 축입니다. 완성 기체만 파는 대신 Flight OS, 기술 백서, IP 라이선스, 경상 로열티로 반복수익 구조를 만듭니다.

Development JV

개발 조인트벤처

리시브파워는 설계·제어·소프트웨어·특허를 표준 아키텍처로 제공하고, 파트너는 자본과 공급망으로 함께 확장합니다.

Manufacturing JV

제조 합작회사

공장, 설비, 현지 인허가, 조립 인력은 지역별 제조 JV가 맡습니다. 리시브파워는 무조종면 구조와 상용 기성품(COTS) 기반 공급망을 통해 제조 파트너가 빠르게 조립하고 교체 가능한 구조를 설계합니다.

Operation JV

운항 조인트벤처

물류기업과는 회랑별 공동 플릿운영, 노선 공동투자, 운항 데이터 축적, MRO, Flight OS 운영을 묶은 Operation JV를 구성할 수 있습니다. 파트너는 물류 수요와 거점 운영을 제공하고, SDA는 기체·운항 소프트웨어·감항유지 데이터를 결합해 반복 운항 구조를 만듭니다.

Revenue Stack

수익은 기체 판매에서 끝나지 않습니다.

SDA의 목표는 하드웨어 제조사가 아니라 항공 물류의 원가 구조와 운항 표준에 있습니다. 기체 판매, 리스, 회랑 운항권, 정비·수리·분해점검(MRO), Flight OS, 감항유지 데이터, 지역 JV가 장기 수익 구조를 만듭니다.

한국 지방자치단체

섬은 배를 기다리고, 산단은 도로에 묶여 있습니다. 연구용역 한 건에서 시작할 수 있습니다.

한국 지자체에는 지역 문제에 맞춘 항공 물류 PoC, 전용기체 개발, 도시 항공교통 기반 개선 연구용역을 제안합니다.

  • 1단계 · 연구용역약 2,000만원 / 지역 지형·산업 조건에 맞는 항공물류 노선 분석
  • 2단계 · 전용기체 개발·제작약 2억원 / Part 108·Part 22급 기준 실증 기체 개발
  • 3단계 · 시범 운항도서 물류, 의료 검체, 산단 긴급 부품, 항만 연결, 관광·재난 대응
우리 지역 노선 문의하기
일본 지방자치단체

하늘길과 함께, 지역에 조립·정비 일자리가 생깁니다.

일본 지자체에는 지역 전용기체 개발과 현지 조립·정비 거점 설립을 함께 제안합니다. 섬, 항만, 산단, 의료 거점이 분산된 지역일수록 항공 미드마일 물류와 현지 산업 기반을 동시에 만들 수 있습니다.

  • 1단계 · 노선 설계섬, 항만, 산단, 의료 거점의 반복 운항 수요 정의
  • 2단계 · 기체 사양 정의지역 임무에 맞춘 페이로드, 거리, 이착륙 조건 설정
  • 3단계 · 조립·정비 거점현지 조립, 정비, 운항 인력 양성 검토
  • 초기 후보부산항–일본 본토 회랑, 약 200~215km / 약 50~59분
일본 지역 협력 문의하기
드론·비행체 기업

특허 걱정 없이, 검증된 아키텍처 위에서 개발하십시오.

귀사의 임무에 맞는 기체를 25건 특허망과 Flight OS 위에서 개발합니다. 기체 사양 정의부터 인증 데이터 축적까지 함께 갑니다.

협력 범위는 특정 임무용 기체 사양 정의, 로터·추진 배치, 제어 소프트웨어, 인증 데이터 축적, 지역 운항 모델 설계까지 확장할 수 있습니다.

기술 파트너 협력 문의하기
로봇·휴머노이드 기업

물류 연동 DX 솔루션 개발

귀사의 로봇에 하늘 구간을 연결합니다. SDA가 거점 사이를 연결하고, 지상 로봇이 하역, 분류, 이동, 정비를 담당하는 구조입니다.

리시브파워의 Physical AI 역량은 센서융합, 상태추정, 제어, 이상상태 대응을 중심으로 합니다. 이 기술은 비행체 제어를 넘어 물류 현장의 로봇 시스템으로 확장됩니다.

로봇 물류 연동 문의하기
물류기업

부산–후쿠오카 편도 직접운항원가 약 10만원. 이 노선을 함께 소유할 파트너를 찾습니다.

물류기업에는 단순 운송 위탁이 아니라 회랑별 공동 플릿운영과 노선 공동투자를 제안합니다. 물류기업은 실제 화물 수요, 거점 운영, 서비스 수준 협약(SLA)을 제공하고, SDA는 기체, 운항 소프트웨어, 감항유지 데이터, 정비·수리·분해점검(MRO) 구조를 결합합니다.

  • 물류기업 제공화물 수요, 거점 운영, 고객 SLA
  • 리시브파워 제공기체, Flight OS, 감항유지 데이터, MRO 구조
  • 초기 회랑 예시부산–후쿠오카 약 200~215km / 직접 운항원가 약 9.6~10.4만원

초기 회랑은 시간 손실이 운송비보다 큰 구간에서 시작합니다. 반복 운항 데이터가 쌓이면 노선별 리스, 운영권, MRO, Flight OS 수익으로 확장할 수 있습니다.

노선 수익성 시뮬레이션 요청
고객 가치

고객이 사는 것은 항공기가 아닙니다. 정해진 시간 안에 화물이 도착하는 능력입니다.

물류 고객은 특정 시간 안에 특정 중량을 특정 거점으로 보내는 능력을 구매합니다. Lambda는 500kg급 미드마일 SLA, 시간 단축 효과, 회랑별 반복 운항률을 중심으로 운영 가치를 만듭니다.

화물 운항자산 1억원

파트너 관점의 도입 자산 단위입니다. 지자체, 운항사, 지역 JV가 리스·운항 계약으로 회수 구조를 설계할 수 있는 기준입니다.

생애 매출 잠재력 50억원

비즈니스 관점에서는 회랑별 반복 운항량이 핵심입니다. 리스료, 운항권, MRO, Flight OS 구독, 감항유지 데이터 서비스가 생애 매출을 구성합니다.

목표 마진 50%

파트너 수익성은 기체 가격보다 가동률, 정비 부담, SLA 유지 능력에서 결정됩니다. 저정비 구조와 Flight OS가 운영 마진을 만듭니다.

운영 모델 Lease + Operate + SaaS

기체 공급, 리스, 직접 운항, 운항 소프트웨어, 감항유지 데이터 서비스를 결합해 장기적인 운영 수익을 만듭니다.

물류장비, 운송 네트워크, 소프트웨어의 결합

Lambda의 사업 구조는 자동화 물류장비, 운송 네트워크, 소프트웨어 구독을 결합한 모델입니다. 고객은 500kg급 항공 미드마일 처리량과 SLA를 구매합니다.

자산 논리

기체는 제품이면서 동시에 장기 운영자산입니다.

1억원급 기체가 생애 50억원 매출 잠재력을 가진다면 반복 운항, 리스, 노선 운영, kg-km 처리량, Flight OS 구독, 감항유지 데이터 서비스가 장기 수익 구조를 만듭니다.

플랫폼 운영

기체는 낮은 가격으로 빠르게 보급하고, 수익은 운항·정비·데이터에서 반복적으로 발생합니다.

비행계획, 이산 매트릭스 기반 Flight OS, 감항유지 로그, 배터리·모터 수명관리, 경로 최적화, 보험 데이터는 통합 운영 계층으로 연결됩니다. 하드웨어는 낮은 가격으로 빠르게 배치하고, 반복수익은 회랑 운항·정비·데이터 서비스에서 발생합니다.

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