Software Defined Aircraft

가장 단순한 비행기, 소프트웨어 정의 비행체 Lambda.

더 적은 부품, 더 낮은 비용으로 화물에서 사람까지 실어 나릅니다.

SDA 8개 로터 상면 배치
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, 활강 등 자세와 비행모드 전환을 소프트웨어가 결정합니다.

멀티콥터, 비행기, 헬리콥터, 자이로콥터로 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

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.

기술 협력을 논의하고 싶으시면
연락주세요.

비행기설계,제작, Flight OS, 물류노선, IP 라이선스

리시브파워
SDA, Physical AI, 임무 정의형 기계 아키텍처.
contact@rcvpower.com

Direct Contact

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협력, 투자자료, 기술 논의, 지역 실증 문의는 이메일로 보내주십시오.

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카카오톡 문의 모바일에서는 QR을 길게 누르거나, 다른 기기에서 스캔해 문의할 수 있습니다.
회사소개

리시브파워는

리시브파워는 2019년부터 지능형 로봇을 만들어 왔습니다. 걷는 휴머노이드부터 나는 비행 로봇까지 — Physical AI로 움직이는 기계를 만듭니다.

Mission

하늘을 나는 자동차를 현실의 비행체로 설계합니다.

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

개발 내러티브 보기
Patent Foundation

비동기 틸트로터 특허를 기반으로 시작했습니다.

2020년, 비동기 틸트로터 구조를 특허로 출원해 등록을 마쳤습니다. 호버 이착륙의 안전성과, 기존 항공기 대비 1/10의 운항 비용을 겨냥해 설계한 구조입니다.

Development Narrative

하늘을 나는 자동차: 꿈에서 현실로

누구나 한 번쯤 하늘을 나는 자동차를 꿈꿉니다. 우리도 그랬습니다. 틸트로터가 그 꿈을 이뤄줄 비행기라 믿었습니다. 그러나 1992년, 오스프리(V-22)의 추락을 지켜보며 질문이 하나 생겼습니다. 사람이 사는 도시 위를 날려면, 지금보다 훨씬 안전한 틸트로터가 필요한 것 아닌가.

오래된 꿈, 세 가지 장벽

그 꿈이 도시의 교통수단이 되려면 세 가지가 동시에 풀려야 했습니다. 제자리에서 뜨고 내릴 것. 멀리 날 것. 그리고 그 두 비행 사이를 안전하게 오갈 것. 지금까지 어떤 기체도 이 셋을 함께 갖지 못했습니다.

람다엔진의 가능성

출발은 계산이었습니다. 2006년, 한국이 독자 개발한 자동차 엔진 '람다'를 보며 물었습니다. 이 엔진을 얹으면 비행기가 될까. 엔진의 무게와 출력으로 좌석 수를 셈해 보니 답이 나왔습니다. 감마 엔진이면 2인승, 람다엔진이면 3인승. 자동차 부품으로 하늘을 나는 일이, 숫자 위에서는 이미 가능했습니다.

비동기 틸트로터의 발명

남은 문제는 안전이었습니다. 호버 이착륙기의 형태만 200가지 넘게 그리고 지우기를 반복했습니다. 그 끝에서 로터를 하나씩 따로 기울이는 구조 — 비동기 틸트로터에 닿았고, 2020년 특허를 출원했습니다.

그 뒤 회사의 시간은 휴머노이드 로봇 개발에 쏟아졌습니다. 비행기는 서랍 속에 접어 두었습니다. 로봇 양산을 준비하던 어느 날, 그 서랍 속 특허의 등록 결정서가 날아왔습니다. 잊고 있던 아이디어가, 권리가 되어 돌아온 것입니다.

2026년, SDA 아키텍처의 완성

등록 결정서는 축하장이 아니라 질문지였습니다. 이 구조로 정말 하늘을 열 수 있는가. 2020년의 첫 특허에서 출발해, 이륙부터 비상착륙까지 운항의 모든 과정을 하나로 묶는 특허망을 다시 설계했습니다. 2026년 완성된 이 체계가 SDA 아키텍처 — 5대 핵심 기술, 약 25건의 특허입니다.

트럭 운임과 경쟁하는 비행체

SDA는 도면 속 아이디어로 남지 않습니다. 어릴 적 꿈꾸던 하늘을 나는 자동차는, 이제 트럭과 운임으로 경쟁하는 비행체가 되어 이륙을 준비합니다. 그 시작은 화물입니다. 그리고 그 끝에는, 사람을 태우고 나는 날이 있습니다.

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.

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.

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.

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.

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.

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
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
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
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.

Strategic Essay

Lambda의 본질적 경쟁력

공학적 난도를 삭제하고 항공기의 효용만 남긴 소프트웨어 정의 비행체. 긴 설명은 접어두고, 필요한 독자만 전문을 열어 읽게 합니다.

공학적 난도를 삭제하고 항공기의 효용만 남긴 소프트웨어 정의 비행체

Lambda의 장점은 수직이착륙이 가능하다는 데 있지 않다. 고정익 순항이 가능하다는 데에도 있지 않다. 틸트로터, 분산전기추진, 탠덤윙 역시 각각은 이미 존재하는 기술이다.

Lambda의 본질적인 경쟁력은 기존 항공기가 어려워지는 원인을 구조적으로 제거한 데 있다.

일반적인 항공기는 더 높은 성능과 더 많은 비행 기능을 얻기 위해 기계구조, 조종면, 링크, 유압장치, 가변피치 장치와 복잡한 제어계통을 계속 추가한다. 기능이 늘어날수록 부품 수가 증가하고 제조와 정비가 어려워지며, 고장모드와 인증항목도 함께 늘어난다.

Lambda는 반대 방향으로 설계되었다.

필요한 비행 기능을 더 많은 기계장치로 구현하지 않는다. 동일한 고정피치 추진기관의 독립 틸팅과 소프트웨어 비행모드로 구현한다.

그 결과 공학적 난도는 극단적으로 낮아지면서도 수직이착륙, 고정익 순항, 전환비행, 자세제어, 고양력 비행, 활강과 비상비행 능력을 하나의 단순한 구조 안에서 확보할 수 있다.


1. 어려운 문제를 해결한 것이 아니라 어려운 문제 자체를 삭제했다

Lambda는 전통적인 항공기의 복잡성을 개선한 기체가 아니다. 복잡성을 발생시키는 구조를 처음부터 사용하지 않는다.

에일러론, 엘리베이터, 러더와 같은 전통적인 조종면이 없기 때문에 다음 항목이 함께 사라진다.

  • 조종면 공력설계
  • 힌지모멘트 계산
  • 조종면 플러터 검증
  • 조종면용 서보와 액추에이터
  • 링크와 케이블
  • 백래시와 유격 관리
  • 조종면 내부 배선
  • 조종면 고착과 파손 고장모드
  • 조종면별 제작 및 조립공정
  • 조종면 변경에 따른 반복 해석과 재시험

헬리콥터식 스와시플레이트와 가변피치 구조도 없다.

각 추진기관은 고정피치 프로펠러와 BLDC 모터를 사용하며, 프로펠러·모터·나셀로 구성된 추진모듈 전체가 단순한 힌지를 중심으로 회전한다.

복잡한 로터허브, 피치링크, 스와시플레이트, 유압계통과 정밀 기계식 조종장치가 필요하지 않다.

Lambda는 항공기에서 가장 비싸고 어려운 부분을 개선한 것이 아니라 제거했다.


2. 조종면 대신 추진기관의 방향과 추력으로 비행을 제어한다

Lambda의 8개 추진기관은 단순한 동력원이 아니다. 각 추진기관이 추력의 크기와 방향을 바꿀 수 있는 독립적인 비행제어 장치다.

기체의 롤, 피치, 요, 상승, 하강, 전진과 감속은 조종면을 움직여 간접적으로 만드는 것이 아니라, 추진기관의 출력과 틸팅 각도를 조합해 직접 만든다.

이 구조에서는 별도의 조종면 없이도 다음 기능을 구현할 수 있다.

  • 수직이착륙
  • 제자리비행
  • 저속 자세제어
  • 순항 자세제어
  • 전환비행
  • 고양력 비행
  • 가상 플랩
  • 차동항력을 이용한 자세제어
  • 윈드밀링과 오토로테이션성 비행
  • 무동력 활강 중 자세제어

기존 항공기에서는 기능마다 별도의 조종면과 기계장치가 필요하다. Lambda에서는 같은 추진기관의 각도와 출력 배정을 바꾸는 것으로 처리한다.

비행 기능이 늘어나도 하드웨어를 계속 추가할 필요가 없다.


3. 비동기 틸팅으로 전환비행의 난도를 구조적으로 낮췄다

기존 틸트로터에서 가장 어려운 구간은 수직비행에서 순항비행으로 넘어가는 전환 과정이다.

전체 추진기관이 동시에 기울어지면 기체의 양력원과 제어방식이 한꺼번에 변한다. 로터양력, 날개양력, 기체자세, 추력방향과 실속여유를 동시에 계산하고 제어해야 한다.

Lambda는 모든 추진기관을 동시에 전환하지 않는다.

일부 추진기관은 수직양력과 자세제어를 계속 담당하고, 다른 추진기관만 먼저 기울여 전진추력을 만든다. 전진속도와 날개양력이 확보된 뒤 남아 있는 추진기관을 순차적으로 전환한다.

전환 과정에서도 항상 기체를 지지하고 제어하는 추진기관 그룹이 남는다.

따라서 Lambda의 전환은 하나의 복잡한 연속 천이 문제가 아니라, 안정된 상태 사이를 단계적으로 이동하는 문제로 바뀐다.

  • 수직비행 상태
  • 일부 추진기관 전환
  • 전진추력 형성
  • 전진속도 증가
  • 날개양력 형성
  • 나머지 추진기관 전환
  • 순항상태 진입

각 단계에서 어떤 추진기관이 양력을 담당하고 어떤 추진기관이 전진추력과 자세제어를 담당하는지가 명확하다.

모든 변수를 동시에 최적화하며 불안정한 전환구간을 통과할 필요가 없다.

비동기 틸팅은 기존 틸트로터의 전환 난제를 더 강력한 제어기로 억제하는 방식이 아니다. 전환구조 자체를 단순하게 만든 방식이다.


4. MMA는 실시간 최적화 대신 검증된 비행구조를 호출한다

Lambda의 제어는 매 순간 수많은 액추에이터 조합을 계산해 최적해를 찾는 방식과 다르다.

비행상태, 속도, 자세, 추진기관 상태와 제약조건에 따라 미리 정의되고 검증된 제어 매트릭스를 선택한다.

각 MMA에는 다음 내용이 명확하게 정의된다.

  • 어떤 추진기관이 양력을 담당하는가
  • 어떤 추진기관이 전진추력을 담당하는가
  • 어떤 추진기관이 롤을 제어하는가
  • 어떤 추진기관이 피치를 제어하는가
  • 어떤 추진기관이 요를 제어하는가
  • 어떤 추진기관이 틸팅되는가
  • 각 추진기관의 출력범위는 어디까지인가
  • 어떤 조건에서 다음 MMA로 전환하는가
  • 추진기관 고장 시 어떤 대체 MMA를 사용하는가

제어계통은 기체의 상태에 따라 정해진 제어구조를 호출한다.

이 방식은 복잡한 실시간 최적화보다 계산량이 적고, 결과가 반복 가능하며, 시험조건과 결과를 추적하기 쉽다.

동일한 상태와 동일한 입력에서는 동일한 MMA와 동일한 제어구조가 사용된다.

Lambda가 지향하는 결정론적 비행의 핵심이다.

인증기관에도 특정 비행상태에서 어떤 추진기관이 어떤 역할을 수행하는지, 어떤 조건에서 다음 비행모드로 넘어가는지, 고장 시 어떤 대체구조를 사용하는지를 사전에 제시할 수 있다.

제어 성능뿐 아니라 개발과 인증 일정의 예측 가능성도 높아진다.


5. 동일한 전후 날개와 동일한 8개 추진모듈을 반복한다

Lambda의 전익과 후익은 서로 다른 전용 날개가 아니다. 동일한 날개 부품을 앞뒤에 반복 사용하는 구조다.

날개 형상, 스팬, 시위, 추진기관 간격과 장착구조를 동일하게 만들면 다음 비용이 줄어든다.

  • 날개 설계비
  • 금형비
  • 치공구비
  • 구조시험비
  • 생산설비비
  • 부품재고
  • 정비교육
  • 교체부품 종류
  • 품질관리 항목

8개의 틸트나셀도 동일한 모터, 프로펠러, 힌지, 마운트와 제어 인터페이스를 사용한다.

한 대의 항공기에 여러 종류의 전용 추진장치가 들어가는 것이 아니라, 검증된 하나의 추진모듈을 8번 반복한다.

추진기관 수가 많아도 기계적 복잡성은 크게 증가하지 않는다. 서로 다른 8개의 장치가 아니라 동일한 단순 모듈 8개이기 때문이다.

고장 시에도 복잡한 구성품을 현장에서 분해·수리하는 대신 모듈 단위로 교체할 수 있다.

Lambda의 생산과 정비는 전통적인 항공기보다 자동차 부품이나 산업용 모듈 시스템에 가깝다.


6. 고정피치 BLDC와 단순 틸트구조로 추진계 난도를 낮췄다

Lambda의 추진계에는 특별하고 복잡한 항공용 기계장치가 거의 없다.

핵심 구성은 다음과 같다.

  • 고정피치 프로펠러
  • BLDC 모터
  • ESC
  • 단순 회전 힌지
  • 틸트 액추에이터
  • 외부 장착식 마운트

가변피치 제어가 없기 때문에 프로펠러 피치기구와 관련된 링크, 베어링, 허브, 액추에이터와 정비항목이 사라진다.

복잡한 기계식 정밀제어 대신 모터 회전수와 나셀 각도로 추력을 조절한다.

BLDC 모터와 ESC는 자동차, 산업용 로봇, 드론과 각종 전동기계에서 이미 대량으로 사용되는 기술이다.

Lambda는 새로운 동력기관을 처음부터 개발하는 기체가 아니다. 성숙한 전동부품을 단순한 추진모듈로 구성하고, 동일한 모듈을 반복 배치한다.


7. 멀티로터의 단순성과 고정익의 순항효율을 함께 사용한다

멀티로터는 수직이착륙과 제자리비행이 단순하지만, 순항 중에도 로터가 기체 중량을 계속 들어야 한다.

속도와 항속거리가 늘어날수록 에너지 효율이 급격히 떨어진다.

Lambda는 이륙과 착륙에서는 분산전기추진을 사용하고, 순항에서는 고정익이 기체 중량을 지지한다.

순항 중 추진기관은 기체를 계속 들어 올리는 것이 아니라, 기체의 항력을 이기는 데 필요한 전진추력을 제공한다.

따라서 비행제어와 추진계는 멀티로터 수준으로 단순하게 유지하면서, 순항에서는 고정익의 양항비를 사용할 수 있다.

Lambda는 헬리콥터를 전기화한 기체도 아니고, 기존 비행기에 수직이착륙 모터를 추가한 기체도 아니다.

수직비행에서는 멀티로터의 물리를 사용하고, 순항에서는 고정익의 물리를 사용한다. 서로 다른 비행상태의 역할을 명확하게 분리했다.


8. 탠덤윙 단차는 구조 자체를 비행제어에 활용한다

Lambda는 동일한 전익과 후익을 서로 다른 높이에 배치한 탠덤윙 구조를 사용한다.

전익과 후익의 단차는 단순한 외형적 특징이 아니다.

기체의 피치 안정성, 양력중심 배분, 추진기관 배치와 차동항력 제어에 활용된다.

별도의 수평꼬리날개와 수직꼬리날개, 엘리베이터와 러더를 추가하지 않고도 기체 형상과 추진기관 제어를 이용해 필요한 안정성과 제어력을 만든다.

구조형상 자체가 비행제어 시스템의 일부가 되는 것이다.

그 결과 꼬리구조, 조종면, 액추에이터와 관련된 부품, 제작공정, 정비항목과 인증대상을 추가하지 않고도 필요한 기능을 확보할 수 있다.


9. 제조와 정비가 전통적인 항공기 생산방식에서 벗어난다

전통적인 항공기는 복잡한 곡면, 많은 전용부품과 수작업 조립 때문에 생산단가가 높다.

Lambda는 단순한 동체, 동일한 전후 날개, 동일한 8개 추진모듈, 외부 장착식 하네스와 반복 가능한 조립구조를 사용한다.

이 구조는 다음 생산방식에 적합하다.

  • 복합재 패널 자동성형
  • 표면실장식 부품 조립
  • 동일 모듈 반복 장착
  • 외부 하네스 조립
  • 공정별 자동검사
  • 모듈 단위 교환
  • 소수 부품 중심의 재고관리

항공기는 일반적으로 생산량이 적기 때문에 단가가 높아진다.

Lambda는 적은 생산량에서도 같은 부품을 반복 사용하고, 생산량이 늘어나면 자동차와 산업용 기계에 가까운 규모의 경제를 적용할 수 있는 구조다.

정비방식도 다르다.

고장이 발생했을 때 복잡한 조종계통을 분해하고 수리하는 것이 아니라 모터, ESC, 틸트유닛, 센서와 제어모듈을 단위별로 교환한다.

정비시간과 운항 중단시간을 줄이고, 정비인력의 숙련도 의존성도 낮출 수 있다.


10. 기체 복잡성과 함께 인증 난도도 줄어든다

항공기 인증비용은 부품 제작비보다 훨씬 크게 발생할 수 있다.

새로운 조종면, 기계장치, 액추에이터와 제어방식이 추가될 때마다 고장모드, 구조시험, 소프트웨어 검증, 비행시험과 정비절차가 늘어난다.

Lambda는 처음부터 인증대상을 줄이는 방향으로 설계되었다.

  • 조종면 삭제
  • 가변피치 장치 삭제
  • 유압계통 삭제
  • 복잡한 기계식 조종계통 삭제
  • 동일 추진모듈 반복
  • 비행모드별 제어구조 명확화
  • 상태 기반 이산 매트릭스 사용
  • 결정론적 제어
  • 고장 시 대체 MMA 사전 정의

인증에서 확인해야 할 구성과 작동논리도 단순해진다.

Lambda의 인증은 복잡한 항공기 전체를 하나의 거대한 시스템으로 설명하는 방식보다, 제한된 비행모드와 명확한 전환조건을 하나씩 검증하는 방식에 가깝다.

비행상태별 추진기관 역할과 제어권이 미리 정해져 있고, 같은 상태에서는 같은 제어구조가 사용된다.

경쟁 기술이 복잡한 기계구조와 실시간 블랙박스형 제어 때문에 장기간 투입하는 소프트웨어 및 시스템 인증을, Lambda는 결정론적 비행과 고정된 MMA 전환구조를 통해 더 짧고 예측 가능한 일정으로 계획할 수 있다.


11. 남아 있는 개발과제는 미지의 물리학이 아니라 시험값을 채우는 작업이다

Lambda에도 시험과 검증은 필요하다.

다만 남아 있는 과제의 성격이 기존 eVTOL과 다르다.

주요 검증항목은 다음과 같다.

  • 로터와 날개 사이의 실제 간섭
  • 전익과 후익의 양력분담
  • 비행모드별 추력값
  • 전환 시점과 속도조건
  • 무게중심 허용범위
  • 자세제어 게인
  • 추진기관 고장 시 대체 MMA
  • 실제 양항비
  • 실항속과 전력소모
  • 반복운항 정비주기
  • 소음과 진동
  • 구조하중과 피로수명

이 항목들은 새로운 물리법칙이나 불확실한 비행개념을 발견해야 하는 문제가 아니다.

기체를 제작하고 계측한 뒤, 시험값을 확보하고 소프트웨어를 보정하면 되는 엔지니어링 과제다.

비행방법론은 이미 정의되어 있고, 비행모드별 추진기관 역할과 전환순서도 정해져 있다.

개발의 중심은 새로운 원리를 찾는 연구가 아니라, 이미 정해진 구조의 수치와 허용범위를 시험으로 확정하는 작업이다.


12. 두 체급과 세 모델로 항공운송의 비용구조를 낮춘다

Lambda는 599kg급과 890kg급의 두 체급으로 구성된다.

599kg급은 경량 무인 화물형이며, 890kg급은 무인 화물형과 유인형으로 나뉜다.

599kg급 무인 화물형

  • 최대이륙중량: 599kg
  • 페이로드: 300kg
  • 기준 기체가격: 약 4,000만원

599kg급은 낮은 기체가격과 높은 운항 빈도를 바탕으로 반복운송에 투입하는 경량형이다.

도서지역, 산업단지, 항만, 의료검체와 긴급부품 운송처럼 일정한 물량을 짧은 주기로 반복 운송하는 노선에 적합하다.

기체가격이 낮기 때문에 초기 노선 구축에 필요한 자본 부담이 작다. 같은 투자금으로 더 많은 기체를 배치하고, 운항 빈도와 노선 밀도를 높일 수 있다.

한 대의 비싼 기체가 많은 화물을 간헐적으로 운송하는 방식이 아니라, 저렴한 기체 여러 대가 짧은 주기로 반복 운항하는 구조다.

300kg의 페이로드는 소형 택배드론의 체급을 벗어난다. 지역 간 미드마일 물류와 산업용 반복운송을 수행할 수 있는 적재량이다.

890kg급 무인 화물형

  • 최대이륙중량: 890kg
  • 페이로드: 475kg
  • 기준 기체가격: 약 1억원

890kg급 무인 화물형은 한 번에 475kg을 운송하는 주력 물류 모델이다.

500kg에 가까운 화물을 적재할 수 있어 소형 드론 배송이 아니라 트럭, 선박과 기존 항공화물이 담당하던 지역 간 운송 일부를 직접 대체할 수 있다.

599kg급보다 기체가격은 높지만, 한 회당 운송량이 커지면서 관제, 이착륙, 충전, 점검과 노선운영 비용을 더 많은 화물에 분산할 수 있다.

노선당 물동량이 충분한 구간에서는 회당 매출과 운항효율이 높아지고, 항공운송 단가를 지상 미드마일 물류와 직접 비교할 수 있는 체급에 들어간다.

890kg급 유인형

  • 최대이륙중량: 890kg급
  • 기준 기체가격: 약 2억원

890kg급 유인형은 같은 상위 플랫폼을 승객 운송으로 확장한 모델이다.

무인 화물형과 비동기 틸트로터, 무조종면 구조, 동일 모듈 반복생산 방식과 소프트웨어 정의 비행체계를 공유한다.

화물 운항은 유인형과 분리된 부수사업이 아니다.

반복 화물운항을 통해 비행시간, 부품수명, 고장률, 정비주기, 기상 대응, 에너지 소비와 노선운영 데이터를 먼저 확보한다. 이 데이터는 유인형의 설계 확정, 신뢰성 입증, 인증과 사업화에 연결된다.

화물형이 현금흐름과 비행 데이터를 만들고, 같은 플랫폼의 유인형이 여객시장으로 확장되는 구조다.

체급별 경제성

599kg급과 890kg급은 단순히 크기만 다른 기체가 아니다. 노선의 물동량과 사업목적에 따라 비용을 낮추는 방식이 다르다.

  • 599kg급 무인형: 4,000만원의 낮은 자산가격과 높은 운항 빈도
  • 890kg급 무인형: 475kg의 적재량과 높은 회당 매출
  • 890kg급 유인형: 화물 운항 데이터를 기반으로 한 여객시장 확장
  • 공통 기반: 단순 제조, 낮은 정비비, 동일 모듈 반복, 무인운항과 고정익 순항효율

599kg급은 적은 초기자본으로 노선을 개설하고 높은 회전율을 만드는 기체다.

890kg급 무인형은 한 회당 운송량을 높여 지상 미드마일 물류와 본격적으로 단가 경쟁을 하는 기체다.

890kg급 유인형은 화물 운항에서 확보한 기술, 운항체계와 비행 데이터를 여객시장으로 확장하는 기체다.

Lambda의 비교대상은 고가의 헬리콥터나 특수 항공화물기에 머물지 않는다.

4,000만원의 기체가 300kg을 반복 운송하고, 1억원의 기체가 475kg을 운송하며, 같은 890kg급 플랫폼이 2억원의 유인형으로 확장된다.

두 체급과 세 모델이 하나의 기술, 생산, 정비와 운항체계를 공유한다.

Lambda는 화물 운송으로 현금흐름과 운항 데이터를 만들고, 그 기반 위에서 유인 항공시장까지 진입하는 플랫폼이다.


13. Lambda의 가장 큰 장점은 개별 성능이 아니라 전체 산업구조다

Lambda의 경쟁력은 최고속도, 최고항속거리와 최대페이로드 가운데 하나의 숫자에만 있지 않다.

진짜 장점은 다음 요소가 하나의 구조로 연결된다는 데 있다.

  • 공학적 난도가 낮다.
  • 부품 수가 적다.
  • 동일 부품을 반복 사용한다.
  • 제조 자동화가 쉽다.
  • 정비가 단순하다.
  • 제어가 결정론적이다.
  • 비행모드와 전환조건이 명확하다.
  • 인증범위를 제한할 수 있다.
  • 기체가격을 낮출 수 있다.
  • 높은 회전율의 반복운항이 가능하다.
  • 고정익의 순항효율을 사용한다.
  • 소프트웨어로 기능을 확장할 수 있다.
  • 화물 운항과 유인 확장이 하나의 플랫폼으로 연결된다.

일반적인 eVTOL은 높은 성능을 얻기 위해 항공기의 복잡성을 감수한다.

Lambda는 복잡성을 제거한 뒤에도 필요한 비행 기능과 항공기의 효용이 남도록 설계했다.

공학적으로 어려운 항공기를 사후적으로 싸게 만드는 것이 아니다. 처음부터 싸고 단순하게 만들 수 있는 비행방법, 기체구조와 생산방식을 선택했다.


결론

Lambda는 기존 틸트로터보다 더 복잡한 항공기가 아니다.

오히려 틸트로터, 헬리콥터, 멀티로터와 고정익이 각각 가지고 있던 어려운 문제를 제거하고, 필요한 기능을 동일한 고정피치 추진기관과 소프트웨어 비행모드에 통합한 기체다.

조종면이 없고, 스와시플레이트가 없고, 가변피치가 없으며, 복잡한 기계식 조종계통이 없다.

전익과 후익은 동일하고, 8개의 추진기관도 동일하다.

전환은 전체 추진기관이 동시에 움직이는 것이 아니라, 기체를 지지하고 제어하는 추진기관 그룹을 남겨둔 채 순차적으로 이루어진다.

제어는 매 순간 블랙박스형 최적해를 찾는 방식이 아니라, 검증된 MMA를 기체 상태에 따라 호출한다.

제작은 항공기 수작업보다 동일 모듈의 반복조립과 자동생산에 가깝다.

정비는 복잡한 기계계통을 분해·수리하는 방식보다 모듈을 교환하는 방식에 가깝다.

인증도 수많은 기계장치와 불확실한 제어논리를 설명하는 과정이 아니라, 제한된 비행모드와 결정론적 전환조건을 하나씩 검증하는 과정으로 바뀐다.

제품은 두 체급과 세 모델로 확장된다.

599kg급 무인형은 300kg을 운송하며 약 4,000만원의 기체가격을 목표로 한다.

890kg급 무인형은 475kg을 운송하며 약 1억원의 기체가격을 목표로 한다.

같은 890kg급 유인형은 약 2억원의 기체가격을 목표로 하며, 화물 운항에서 축적한 기술과 비행 데이터를 바탕으로 여객시장에 진입한다.

Lambda의 본질은 고성능 항공기를 어렵게 만든 기술이 아니다.

공학적 난도를 드론과 산업용 전동기계 수준까지 낮추면서, 결과물의 효용을 고정익 항공기와 지역 운송 인프라 수준으로 확장한 구조다.

Lambda의 가장 강한 경쟁력은 다음 한 문장으로 정리된다.

Lambda는 항공기의 기능을 복잡한 기계장치에서 독립 추진기관과 소프트웨어 비행모드로 이전해 제조·정비·인증·운항의 난도와 비용을 동시에 낮춘 소프트웨어 정의 비행체다.

이 구조가 반복운항에서 검증되면 Lambda는 기존 eVTOL과 경쟁하는 기체에 머물지 않는다.

항공기를 만드는 비용구조와 항공운송을 운영하는 단가구조 자체를 바꾸는 기체가 된다.

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
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드론·비행체 기업

특허 걱정 없이, 검증된 아키텍처 위에서 개발하십시오.

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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.

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  • 물류기업 제공화물 수요, 거점 운영, 고객 SLA
  • 리시브파워 제공기체, Flight OS, 감항유지 데이터, MRO 구조
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초기 회랑은 시간 손실이 운송비보다 큰 구간에서 시작합니다. 반복 운항 데이터가 쌓이면 노선별 리스, 운영권, MRO, Flight OS 수익으로 확장할 수 있습니다.

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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.