강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 NYSE 및 Nasdaq 상장 기업 중 기술 리더는?

작성일시 2024. 9. 1.

Wiki를 작성해주세요.

강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 NYSE 및 Nasdaq 상장 기업 기술 동향

AI 학습에 대한 수요가 점점 커지면서 강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 주목도가 갈수록 높아지고 있고, 세계 증권시장의 핵인 미국 증시에도 그 영향력이 크게 미치고 있습니다.

미국 특허의 관점에서 강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 동향을 분석합니다. 본 분석은 NYSE 및 Nasdaq 상장 기업 중 미국 특허청(USPTO)에 출원되어 공개된 특허를 보유한 기업을 대상으로 이루어졌습니다.

강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허를 보유한 NYSE 상장 기업 기술 동향 분석

강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허 보유 NYSE 기업별 특허 기술 경쟁력 요약 [링크]

주목받는 기술 분야 중 하나인 강화 학습(Reinforcement learning) 분야에 해당하는, 전세계의 특허 기술이 치열하게 경쟁하는 미국 특허청에 출원되어 공개된 특허를 기준으로 NYSE 상장 기업별 특허 기술 경쟁력을 요약합니다.

[그림]강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허 보유 NYSE 상장 기업별 보유 특허수 vs. 보유 특허가 받은 심사관 피인용수(기술 경쟁력). 데이터 기준일 2024.01.01

Select an Image

[표]강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허 보유 NYSE 상장 기업별 주요 특허 지표. 데이터 기준일 2024.01.01

Select an Image

NYSE 상장 기업 중 선두에 있는 기업은 IBM입니다. 그 뒤를 이어 Royal Bank of Canada (RBC), Bank of America (BoFA)가 있습니다. 은행 두곳이 상위권에 위치하여 있는 것이 주목할 만 합니다.

강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허 보유 NYSE 기업별 특허 출원-공개 동향 [링크]

강화 학습(Reinforcement learning) 분야 NYSE 상장 기업의 미국 특허 출원-공개 동향 정보입니다.

[표]강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허 보유 NYSE 상장 기업별 주요 특허 지표. 데이터 기준일 2024.01.01

Select an Image

[표]강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허 보유 NYSE 상장 기업별 출원-공개 특허수. 데이터 기준일 2024.01.01

Select an Image

IBM과 나머지 상장 기업과의 격차는 크며, 이러한 특허 출원-공개 대부분은 2022년~23년 사이에 발생하였습니다.

강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허 보유 NYSE 기업별 기술 영향력 [링크]

NYSE 상장 기업 중 강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 보유 미국 특허가 후속-후행 특허를 심사하는 심사관으로부터 인용된 횟수에 관한 동향 정보입니다.

[그림]강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허 보유 NYSE 상장 기업별 보유 특허가 받은 심사관 피인용수(기술 영향력). 데이터 기준일 2024.01.01

Select an Image

[표]강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허 보유 NYSE 상장 기업별 보유 특허가 받은 심사관 피인용수(기술 영향력). 데이터 기준일 2024.01.01

Select an Image

NYSE 상장 기업들의 기술 영향력 측면에서는 크게 주목할만한 부분이 없는 것으로 보입니다.

강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허를 보유한 Nasdaq 상장 기업 기술 동향 분석

강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허 보유 Nasdaq 기업별 특허 기술 경쟁력 요약 [링크]

주목받는 기술 분야 중 하나인 강화 학습(Reinforcement learning) 분야에 해당하는, 전세계의 특허 기술이 치열하게 경쟁하는 미국 특허청에 출원되어 공개된 특허를 기준으로 Nasdaq 상장 기업별 특허 기술 경쟁력을 요약합니다.

[그림]강화 학습(Reinforcement learning) 인식 분야의 특허 보유 Nasdaq 상장 기업별 보유 특허수 vs. 보유 특허가 받은 심사관 피인용수(기술 경쟁력). 데이터 기준일 2024.01.01

Select an Image

[표]강화 학습(Reinforcement learning) 인식 분야의 특허 보유 Nasdaq 상장 기업별 주요 특허 지표. 데이터 기준일 2024.01.01

Select an Image

Nasdaq 상장 주요 핵심 기업에는 1위 Google, 2위 Microsoft Technology Licensing, 3위 Intel 등이 있습니다. 그 아래로 AI 관련 급상승 강자인 Nvidia가 있으며, 각종 편집 프로그램으로 유명한 Adobe도 다수의 특허를 보유하고 있습니다.

강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허 보유 Nasdaq 기업별 특허 출원-공개 동향 [링크]

강화 학습(Reinforcement learning) 분야 Nasdaq 상장 기업의 미국 특허 출원-공개 동향 정보입니다.

[그림]강화 학습(Reinforcement learning) 인식 분야의 특허 보유 Nasdaq 상장 기업별 특허 출원-공개 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

Select an Image

기술 분야 전체의 흐름과 유사하게 최근 2년간의 특허 출원-공개 수치가 높으나, Google의 경우 2017년 전부터 꾸준한 연구개발 활동을 이어온 것을 확인할 수 있습니다.

[표]강화 학습(Reinforcement learning) 인식 분야의 특허 보유 Nasdaq 상장 기업별 특허 출원-공개 동향. 데이터 기준일 2024.01.01

Select an Image

이 분야에서 Google의 보유 공개 특허는 30건입니다. 2017년에 3건으로 최초 발생하여, 2023년에 9건의 최고값을 보입니다.

Microsoft Technology Licensing의 보유 공개 특허는 12건입니다. 2017년에 1건으로 최초 발생하여, 2023년에 10건의 최고값을 보입니다.

Nvidia와 Adobe의 경우 각각 2022년에 3건, 2023년에 5건의 특허를 출원 공개하였습니다.

강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 특허 보유 Nasdaq 기업별 기술 영향력 [링크]

Nasdaq 상장 기업 중 강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 보유 미국 특허가 후속-후행 특허를 심사하는 심사관으로부터 인용된 횟수에 관한 동향 정보입니다.

[그림]강화 학습(Reinforcement learning) 인식 분야의 특허 보유 Nasdaq 상장 기업별 보유 특허가 받은 심사관 피인용수(기술 경쟁력). 데이터 기준일 2024.01.01

Select an Image

타 기업 대비 Google의 기술 영향력이 매우 큰 것을 확인 가능합니다. 기술 분야가 본격적으로 주목받기 이전부터 연구개발을 지속하여 온 영향도 큰 것으로 보입니다.

[표]강화 학습(Reinforcement learning) 인식 분야의 특허 보유 Nasdaq 상장 기업별 보유 특허가 받은 심사관 피인용수(기술 경쟁력). 데이터 기준일 2024.01.01

Select an Image

심사관 피인용수를 기준으로 할 때, 최근 2년 성장률이 가장 높은 기업은 Amazon Technologies(75.0%)입니다.

이 분야 Google의 심사관 피인용수는 71회입니다. 2019년에 1회로 최초 발생하여, 2022년에 24회의 최고값을 보입니다.

2위인 Microsoft Technology Licensing의 심사관 피인용수는 10회입니다. 2019년부터 꾸준히 심사관 피인용이 발생하였습니다.

참고 사항

강화 학습(Reinforcement learning) 분야에 대한 특허적 정의

강화 학습(Reinforcement learning) 분야는 전세계 특허청이 표준으로 사용하는 선진 특허 분류(CPC, cooperative patent classification) 체계에서 잘 정의되어 있습니다.

강화 학습(Reinforcement learning) 및 구성 하위 기술에 대한 전세계 특허청의 공식 CPC 특허 분류는 G06N3/092를 참고하세요.

한편, 미국 특허청은 공식적으로 강화 학습(Reinforcement learning) 분야에 대해 i) 정의, ii) 참고(reference), iii) glossary 정보를 제공하고 있습니다.

자세한 내용은 G06N3/092에 대한 기술적 정의를 참고하세요.

분석 방법론

분석 지표

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 기준

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 작성에 사용되는 데이터의 범위

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.

기본 배경

회색 배경

갈색 배경

주황색 배경

노란색 배경

초록색 배경

파란색 배경

보라색 배경

분홍색 배경

빨간색 배경

기본 배경

회색 배경

갈색 배경

주황색 배경

노란색 배경

초록색 배경

파란색 배경

보라색 배경

분홍색 배경

빨간색 배경

기본 배경

회색 배경

갈색 배경

주황색 배경

노란색 배경

초록색 배경

파란색 배경

보라색 배경

분홍색 배경

빨간색 배경

국가

데이터 계열

데이터 내용

데이터 출처

콘텐츠 시간 범위

시계열 분석 시, 기준 시간

특허 포트폴리오

출원-공개, 등록, 청구항 등

특허 공보 XML

~2024.01.01

최초 공개일

인용-피인용

피인용, 레퍼런스

특허 공보 XML

~2024.01.01

최근 공개일

거절

USPTO OA rejection

~2024.01.01

최초 거절 OA 발생일

특허 패밀리

국내 특허 패밀리, 해외 특허 패밀리

특허 공보 XML + DocDB

최초 공개일

이벤트

거래, M&A를 통한 특허 이전, 라이센싱(in/out)

Patent Assignment

~2024.01.01

assignment 실행일

이벤트

소송

US PACER

~2024.01.01

소송 제기일

이벤트

심판

USPTO PTAB

~2024.01.01

심판 제기일

기술

표준 특허 분류(CPC)

특허 공보 XML특허 분류 체계

~2024.01.01

기술

기술 카테고리

표준 특허 분류, 키워드, 특허셋(patent set)

~2024.01.01

키워드

특허 공보의 다음 필드 i) 발명의 명칭 ii) 초록 iii) 특허 청구 범위

~2024.01.01

*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.

면책

PatentPia는 본 콘텐츠 및 콘텐츠의 제작에 사용된 데이터의 정확성, 무결성, 완전성을 보증하지 않으며, 내용의 오류나 누락에 대한 일체의 법률적 책임을 지지 않습니다. 그리고, PatentPia는 본 보고서를 활용한 어떠한 의사 결정에 대해서도 일체의 법률적 책임을 지지 않습니다. 또한, PatentPia는 현재 또는 미래에 존재하는 어떠한 종류의 명시적, 묵시적인 법적 보증도 제공하지 않습니다.

저작권

본 콘텐츠 및 콘텐츠에 사용된 데이터에 대한 저작권은 CC(creative commons) 라이센스로 제공됩니다. 이에 따라, 본 콘텐츠나 사용된 데이터를 여러분의 의사에 따라 어떠한 형태나 방식으로 사용하거나, 제3자와 공유하거나, 유료 또는 무료의 활용도 허용됩니다. 그리고, 본 콘텐츠를 여러분의 목적에 따라 어떠한 형태 또는 방식으로 2차적 저작물을 만드는데 사용할 수 있으며, 그 2차적 저작물은 여러분의 소유입니다.

본 콘텐츠 또는 데이터에 대한 출처 표시에 대한 의무는 없습니다. 이에 따라, 출처 표시를 위해 PatentPia에 동의를 구할 필요는 없습니다. 다만, 출처 표시를 해 주시면, PatentPia는 여러분의 배려를 고맙게 생각하겠습니다.

Big question

전세계적으로 기술 및 기술 기업에 대한 시장 가치가 급등하고 있습니다. 글로벌 특허 데이터는 기술 집단 지성(technology collective intelligence)의 신뢰할 수 있는 결집체입니다. 기술 분야의 i) 객관적, ii) 포괄적, ii) 표준화된 데이터인 특허 데이터에 기반한 PatentPia의 i) 기술, ii) 기술 보유 기업, iii) 기술 발명 연구자, iv) 특허 거래/라이센싱/소송/심판과 같은 기술 이벤트 등에 대한 다양한 관점의 분석 콘텐츠를 만나십시오. 나아가, 분석 콘텐츠에 여러분의 이해 관계를 결합해서 행동해 보십시오.

1. 강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 참여 기업은,

1) 기술 전략 조직이나 IP 조직은 업계 및 경쟁사의 기술 경쟁력을 어떻게 객관적으로 분석하여, 필요 조직과 의사 결정자에게 전달할 수 있을까요?

2) 홍보 조직은, 객관적 데이터에 기반한 자사의 기술 경쟁력과 우위 요소를 발굴하여, IR 및 이해 관계자들에게 어필할 수 있을까요?

3) 마켓 리더나 경쟁사의 특별한 행위(특허 매입, 라이센싱 인 등의 전략적 투자 행위)를 인지-분석해야 하지 않을까요?

4) 마켓 리더나 경쟁사의 최신 특허에 포함된 핵심 키워드나 급성장하고 있는 키워드(제품/부품/소재/물질/기능/컨셉 등)를 파악하여, 필요 조직에 전파해야 하지 않을까요?

5) 마켓팅 조직은 객관적 데이터로 분석되는 자사의 기술 경쟁력을 i) 신규 고객 확보, ii) 기존 고객 관계 강화, 및 iii) 자사 제품-서비스의 우월성 전달에 어떻게 활용할 수 있을까요?

2. 강화 학습(Reinforcement learning) 분야의 참여 기업의 (잠재적) 투자자는,

1) 자신의 투자 포트폴리오를 최적화하는데, 객관적 기술 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까요?

2) 비상장 기업을 포함하여, 투자 대상의 기업을 발굴하는데, 객관적 기술 데이터를 어떻게 지혜롭게 활용할 수 있을까요?

3) 투자 기업이나 그 기업이 속한 업계에서, 소송/심판 등의 리스크를 어떻게 분석할 수 있을까요?

3. 강화 학습(Reinforcement learning) 분야에 종사하는 고객을 보유하고 있는 서비스 기업은,

1) 고객을 위하여, 심도 있는 맞춤형 데이터 분석을 제공헤 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. 강화 학습(Reinforcement learning) 분야에 관심있는 미디어는,

1) 객관성 높은 특허 기술 콘텐츠를 활용하여, 자신의 콘텐츠를 고급화, 전문화, 세분화할 필요가 있지 않을까요?

5. 강화 학습(Reinforcement learning) 분야에 관심 있는 HR 조직 및 HR 서비스 기업

1) 기업 내 HR 조직은 자사 연구자의 기술 경쟁력 역량을 객관적 데이터로 확인하고, 핵심 연구자와 관련된 국내외 기업과의 특허적 연관 관계를 파악하고, 연구 인력 자산에 대한 보호 활동을 해야 하지 않을까요? 나아가 외부 기술 인재에 대한 식별, 평가 및 영입과 네트워킹에 객관적 특허 기술 분석 데이터를 활용할 필요가 있지 않을까요?

2) HR 서비스 기업은 미래 유망 기술이나, 고객사의 관심 분야의 기술 인재를 객관적인 데이터에 기반하여 식별, 비교 분석/평가 및 선별하여, 기존의 HR 프로세스에 통합하는 등, 고객의 의사 결정을 돕고, 좀 더 높은 가치의 HR 서비스를 제공해야 하지 않을까요?

contact us

파트너십 요청

PatentPia(www.patentpia.com)는 파트너십 요청을 수락합니다.

1) PatentPia 데이터/DB를 활용하여, 국내 또는 해외에서 비즈니스를 하려는 경우

2) PatentPia 데이터/DB를 활용하여, 콘텐츠나 AI를 개발하려는 경우

3) 기타 PatentPia와 제휴나 협력의 필요성이 있는 경우

(참고 링크)

1) PatentPia 보유 데이터/DB/AI 소개

2) PatentPia 솔루션에 대한 목적-조직 유형별 활용 체계

3) PatentPia 대표 솔루션 매뉴얼

(1) 분석 : GoldenCompass

(2) 개인화/관리 : My platform

(3) 특허셋(patent set) 실시간 분석 : Analytics

(4) 검색 : Search

연락처

무료 평가판 ID가 필요하시거나, PatentPia의 서비스 및 데이터베이스에 대해 궁금한 점이 있으면 아래의 이메일로 문의하십시오.

Email : contact@patentpia.com

#강화 학습#Reinforcement learning#NYSE#Nasdaq#상장 기업

이전 음성 인식 분야의 기술 경쟁력 높은 마켓 리더는?

재래식 또는 전자전용 UAV 분야에서 투자할 만한 급성장 기업 및 특화된 전문 기업은?다음

총 0개의 댓글

등록된 댓글이 없습니다.