엔에이치엔 보유 KR 특허에 포함된 주요 키워드 중, 출현 빈도가 최근에 급성장하고 있는 급성장 키워드를 분석합니다. 이러한 키워드는 이 기업에 대한 기술 센싱 등의 업무에 활용될 수 있습니다.

엔에이치엔 보유 KR 특허에서 출현 회수가 최근 급성장하고 있는 키워드를 급성장 랭킹을 기준으로 분석합니다.

주요 급성장 키워드에는 1위 딥러닝(deep learning), 2위 신경망(neural network), 3위 딥러닝 신경망(deep learning neural network) 등이 있습니다.
또한 딥러닝(deep learning)은 공개 특허수(45건), 등록 특허수(41건), 집중률(7.8%), 매입 특허수(39건), 심사관 피인용수(23회), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(21개), 바둑판 상태(checkerboard state)는 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(100.0%), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(100.0%)에서 1위 입니다. 신경망(neural network)은 공개 특허수(35건), 등록 특허수(33건), 집중률(6.07%), 매입 특허수(28건), 심사관 피인용수(23회), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(20개), 딥러닝 신경망(deep learning neural network)은 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(8.84%), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(16.7%)에서 2위 입니다. 이미지 딥러닝(image deep learning)은 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(8.11%), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(11.8%)에서 3위 입니다. 러닝 뉴럴 네트워크(learning neural network)는 공개 특허수(22건), 등록 특허수(21건), 집중률(3.81%), 매입 특허수(19건), 심사관 피인용수(18회), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(15개), 모델 서버(model server)는 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(3.64%), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(4.03%)에서 4위 입니다. 특징추출(feature extraction)은 심사관 피인용수(17회)에서 5위 입니다.

엔에이치엔 보유 KR 특허에서 출현 회수가 최근 급성장하고 있는 키워드 중, 제품-부품 관련 급성장 키워드 동향을 분석합니다.

공개 특허수가 많은 급성장 키워드에는 1위 네트워크에 연결된 커뮤니케이터(communicator connected to network), 2위 이미지 센서(image sensor), 3위 대상상품이 포함된 이미지(image containing target product) 등이 있습니다.

네트워크에 연결된 커뮤니케이터(communicator connected to network)의 공개 특허수는 6건입니다. 네트워크에 연결된 커뮤니케이터(communicator connected to network)의 공개 특허수는 2020년에 1건으로 최초 발생하여, 2021년에 3건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 1건, 2년 전인 2022년에는 1건을 보입니다.

이미지 센서(image sensor)의 공개 특허수는 4건입니다. 이미지 센서(image sensor)의 공개 특허수는 2022년에 1건으로 최초 발생하여, 2023년에 3건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 3건, 2년 전인 2022년에는 1건을 보입니다.

링크를 클릭하면 나타나는 키워드 분석 웹 화면에서, '키워드 분류'에 대한 2 depth 필터를 사용하여 더욱 더 세분화된 제품-부품 관련 급성장 키워드 동향을 확인할 수 있습니다.

엔에이치엔 보유 KR 특허에 포함된 주요 키워드 중, 이 분야에서 최근 2년 내에 처음으로 등장하기 시작한 신규 등장 키워드를 분석합니다. 이러한 키워드는 이 기업에 대한 기술 센싱 등의 업무에 활용될 수 있습니다.

엔에이치엔 보유 KR 특허에서 최근 2년 내에 새롭게 출현하고 있는 키워드 중, 빈도수가 높은 키워드를 기준으로 분석합니다.

공개 특허수가 많은 신규 등장 키워드에는 1위 딥러닝 기반 광학 문자 인식(deep learning based optical character recognition), 2위 딥러닝 모델 학습(learning deep learning model), 3위 프로세서를 포함한 네트워크 서버(network server including processor) 등이 있습니다.

딥러닝 기반 광학 문자 인식(deep learning based optical character recognition)의 공개 특허수는 1건입니다. 딥러닝 기반 광학 문자 인식(deep learning based optical character recognition)의 공개 특허수는 2022년에 1건으로 최초 발생하여, 2022년에 1건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 0건, 2년 전인 2022년에는 1건을 보입니다.

딥러닝 모델 학습(learning deep learning model)의 공개 특허수는 3건입니다. 딥러닝 모델 학습(learning deep learning model)의 공개 특허수는 2022년에 3건으로 최초 발생하여, 2022년에 3건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 0건, 2년 전인 2022년에는 3건을 보입니다.

엔에이치엔 보유 KR 특허에서 최근 2년 내에 새롭게 출현하고 있는 키워드 중, 제품-부품 관련 신규 등장 키워드 동향을 분석합니다.

공개 특허수가 많은 신규 등장 키워드에는 1위 딥러닝 기반 제품(deep learning based product), 2위 정보가 불완전한 게임(game with incomplete information), 3위 광학 문자 인식 장치(optical character recognition device) 등이 있습니다.

딥러닝 기반 제품(deep learning based product)의 공개 특허수는 1건입니다. 딥러닝 기반 제품(deep learning based product)의 공개 특허수는 2022년에 1건으로 최초 발생하여, 2022년에 1건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 0건, 2년 전인 2022년에는 1건을 보입니다.

정보가 불완전한 게임(game with incomplete information)의 공개 특허수는 1건입니다. 정보가 불완전한 게임(game with incomplete information)의 공개 특허수는 2022년에 1건으로 최초 발생하여, 2022년에 1건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 0건, 2년 전인 2022년에는 1건을 보입니다.

링크를 클릭하면 나타나는 키워드 분석 웹 화면에서, '키워드 분류'에 대한 2 depth 필터를 사용하여 더욱 더 세분화된 제품-부품 관련 신규 등장 키워드 동향을 확인할 수 있습니다.

엔에이치엔 보유 KR 특허에 포함된 주요 키워드 중, 이 분야에서는 빈번하게 등장하지만, 이 분야가 아닌 곳에서는 많이 등장하지 않는, 특화성 높은 키워드를 분석합니다. 이러한 키워드는 이 기업에 대한 기술 센싱 등의 업무에 활용될 수 있습니다.

엔에이치엔 보유 KR 특허에 특화되어 다수 출현하는 특화성 높은 키워드를 특화성 랭킹을 기준으로 분석합니다.

공개 특허수가 많은 특화성 높은 키워드에는 1위 게임 서버(game server), 2위 온라인 게임(online game), 3위 게임 진행(game progress) 등이 있습니다.

게임 서버(game server)의 공개 특허수는 130건입니다. 게임 서버(game server)의 공개 특허수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2015년에 8건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 0건, 1년 전인 2023년에는 1건, 2년 전인 2022년에는 2건을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 -65.22%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 -42.86%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 -61.54%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 -40.00%입니다.
다만, 이 값은 2015년부터 2년간 단기간 감소하다가, 2017년부터 최근까지 재상승 추세에 있습니다.

온라인 게임(online game)의 공개 특허수는 65건입니다. 온라인 게임(online game)의 공개 특허수는 최근 11년 이전에 54건, 최근 11년 동안에는 11건으로 총 65건을 보이며, 2020년에 5건의 최고값을 보입니다. 한편, 이 값은 2022년 이래로 발생하지 않고 있습니다.

엔에이치엔 보유 KR 특허에 특화되어 다수 출현하는 특화성 높은 키워드 키워드 중, 제품-부품 관련 특화성 높은 키워드 동향을 분석합니다.

공개 특허수가 많은 특화성 높은 키워드에는 1위 온라인 게임(online game), 2위 사용자 게임(user game), 3위 플레잉 게임(playing game) 등이 있습니다.

온라인 게임(online game)의 공개 특허수는 65건입니다. 온라인 게임(online game)의 공개 특허수는 최근 11년 이전에 54건, 최근 11년 동안에는 11건으로 총 65건을 보이며, 2020년에 5건의 최고값을 보입니다. 한편, 이 값은 2022년 이래로 발생하지 않고 있습니다.

사용자 게임(user game)의 공개 특허수는 42건입니다. 사용자 게임(user game)의 공개 특허수는 최근 11년 이전에 29건, 최근 11년 동안에는 13건으로 총 42건을 보이며, 2015년에 5건의 최고값을 보입니다. 한편, 이 값은 2022년 이래로 발생하지 않고 있습니다.

링크를 클릭하면 나타나는 키워드 분석 웹 화면에서, '키워드 분류'에 대한 2 depth 필터를 사용하여 더욱 더 세분화된 제품-부품 관련 특화성 높은 키워드 동향을 확인할 수 있습니다.

엔에이치엔에 이해 관계가 있는 기업의 내부 기능 조직용 질문
1) [기술 기획 조직]/[IP 조직] 엔에이치엔의 특허에 포함된 신규 등장 키워드나 급성장하고 있는 키워드(제품-부품, 소재-물질, 기능-작용, 컨셉 등)를 i) 파악하고, ii) 체계적으로 테크 센싱을 수행하며, iii) 그 결과를 필요 조직에 전파해야 하지 않을까요? 특히, 고객, 주요 기업, 경쟁사, 밸류 체인이나 공급망 구성 기업인 엔에이치엔라면 이러한 활동이 더욱 더 중요하지 않을까요?
2) [R&D 조직]/[마케팅 조직] 엔에이치엔의 특허에 포함된 신규 등장 키워드나 컨셉 표현 빅데이터를 활용하여, 여러분의 i) R&D의 기획, ii) 융합-복합-응용-활용 분야에 대한 ideation, 발굴, 스크리닝, iii) 특허 포트폴리오의 체계적인 확장을 시도해야 하지 않을까요? 거인의 어깨 위에 있으면 거인보다 멀리 볼 수 있습니다.
3) [제품 기획 조직]/[마케팅 조직] 엔에이치엔의 최신 특허를 분석하여, 그 기업의 근 미래 제품/서비스에 반영될 포함된 부품, 소재-물질, 기능-작용, 컨셉 표현 키워드를 early stage에서 i) 센싱하고, ii) 조직적으로 전파하고, iii) 전략적인 대응을 수행해야 하지 않을까요?

본 제안에 관심 있는 기술 기업은 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

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

엔에이치엔에 관심 있는 (잠재적) 투자자
1) 엔에이치엔의 최신 특허에 포함된 급성장 키워드나 신규 등장 키워드를 통해서 이 분야의 기술 동향에 대한 인사이트를 획득하세요. 그리고, 관심 키워드에 대해 특허를 보유하고 있는 전문성 높은 기업이나 급성장 기업을 발굴하여 투자에 참조하세요. 나아가 엔에이치엔의 특허에 떠오르는 기술이나 주요 기업의 신규 투자 분야와 관련된 핵심 키워드가 포함되어 있는지 확인하세요.
2) 세부적인 기술 변화를 early stage에서(뉴스보다 빨리) 빨리 인지하고, 기술 기업에 대한 투자 전략을 수립하는데 활용하세요.

본 제안에 관심 있는 투자 관련 기업이나 기관은 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

엔에이치엔가 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?

본 제안에 관심 있는 서비스 기업은 contact@patentpia.com으로 연락 주십시오.

엔에이치엔의 기술 동향에 관심 있는 미디어
1) 엔에이치엔의 최신 특허에 포함된 급성장 키워드나 신규 등장 키워드로 자신의 콘텐츠를 고급화, 전문화, 세분화할 필요가 있지 않을까요?

본 제안에 관심 있는 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.

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.

본 콘텐츠 및 콘텐츠에 사용된 데이터에 대한 저작권은 CC(creative commons) 라이센스로 제공됩니다. 이에 따라, 본 콘텐츠 전체나 콘텐츠를 구성하는 표, 차트, 글이나, 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.

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

1) PatentPia 보유 데이터/DB/AI 소개

2) PatentPia 솔루션에 대한 목적-조직 유형별 활용 체계

3) PatentPia 대표 솔루션에 대한 매뉴얼

(1) 분석 : GoldenCompass

(2) 개인화/관리 : My platform

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

(4) 검색 : Search

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

e-mail : contact@patentpia.com