IBM 보유 US 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.

IBM 보유 US 특허에서 출현 회수가 최근 급성장하고 있는 키워드를 급성장 랭킹을 기준으로 분석합니다.

주요 급성장 키워드에는 1위 collectively stored program instruction, 2위 artificial intelligence model, 3위 digital twin 등이 있습니다.
또한 artificial intelligence model은 공개 특허수(173건), 집중률(0.12%), Generative Adversarial Network는 등록 특허수(84건), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(76개), program instruction associated with request는 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(95.1%), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(82.4%), node in blockchain은 심사관 피인용수(206회)에서 1위 입니다. digital twin은 공개 특허수(161건), 집중률(0.11%), collectively stored program instruction은 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(91.2%), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(80.0%), node in blockchain network는 심사관 피인용수(200회)에서 2위 입니다. processor storing program은 등록 특허수(75건), 심사관 피인용수(178회), processor storing program instruction은 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(34.1%)에서 3위 입니다. federated learning은 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(13.7%)에서 5위 입니다.

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

공개 특허수가 많은 급성장 키워드에는 1위 buried power rail, 2위 backside power rail, 3위 stacked FET 등이 있습니다.

buried power rail의 공개 특허수는 62건입니다. buried power rail의 공개 특허수는 2020년에 1건으로 최초 발생하여, 2023년에 41건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 12건, 1년 전인 2023년에는 41건, 2년 전인 2022년에는 5건을 보입니다.

backside power rail의 공개 특허수는 75건입니다. backside power rail의 공개 특허수는 2022년에 1건으로 최초 발생하여, 2024년에 50건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 50건, 1년 전인 2023년에는 24건, 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.

IBM 보유 US 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.

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

공개 특허수가 많은 신규 등장 키워드에는 1위 backside power rail, 2위 backside power delivery network, 3위 backside power delivery 등이 있습니다.

backside power rail의 공개 특허수는 75건입니다. backside power rail의 공개 특허수는 2022년에 1건으로 최초 발생하여, 2024년에 50건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 50건, 1년 전인 2023년에는 24건, 2년 전인 2022년에는 1건을 보입니다.

backside power delivery network의 공개 특허수는 44건입니다. backside power delivery network의 공개 특허수는 2022년에 1건으로 최초 발생하여, 2024년에 33건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 33건, 1년 전인 2023년에는 10건, 2년 전인 2022년에는 1건을 보입니다.

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

공개 특허수가 많은 신규 등장 키워드에는 1위 backside power rail, 2위 semiconductor device including magnetic tunnel junction stack, 3위 semiconductor device including magnetic tunnel junction 등이 있습니다.

backside power rail의 공개 특허수는 75건입니다. backside power rail의 공개 특허수는 2022년에 1건으로 최초 발생하여, 2024년에 50건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 50건, 1년 전인 2023년에는 24건, 2년 전인 2022년에는 1건을 보입니다.

semiconductor device including magnetic tunnel junction stack의 공개 특허수는 5건입니다. semiconductor device including magnetic tunnel junction stack의 공개 특허수는 2022년에 2건으로 최초 발생하여, 2022년에 2건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 2건, 1년 전인 2023년에는 1건, 2년 전인 2022년에는 2건을 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.

IBM 보유 US 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.

IBM 보유 US 특허에 특화되어 다수 출현하는 특화성 높은 키워드를 특화성 랭킹을 기준으로 분석합니다.

공개 특허수가 많은 특화성 높은 키워드에는 1위 machine learning, 2위 computer-usable program code, 3위 field effect transistor 등이 있습니다.

machine learning의 공개 특허수는 4,223건입니다. machine learning의 공개 특허수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2020년에 711건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 289건, 1년 전인 2023년에는 516건, 2년 전인 2022년에는 707건을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 138.75%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 131.77%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 25.86%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 -12.39%입니다.
다만, 이 값은 2020년부터 1년간 단기간 감소하다가, 2021년부터 최근까지 재상승 추세에 있습니다.

computer-usable program code의 공개 특허수는 3,902건입니다. computer-usable program code의 공개 특허수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2014년에 143건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 17건, 1년 전인 2023년에는 4건, 2년 전인 2022년에는 6건을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 -75.22%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 -62.46%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 -80.82%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 -91.07%입니다.
다만, 이 값은 2016년부터 3년간 단기간 감소하다가, 2019년부터 최근까지 재상승 추세에 있습니다.

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

공개 특허수가 많은 특화성 높은 키워드에는 1위 field effect transistor, 2위 random access memory, 3위 printed circuit board 등이 있습니다.

field effect transistor의 공개 특허수는 3,551건입니다. field effect transistor의 공개 특허수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2020년에 381건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 128건, 1년 전인 2023년에는 184건, 2년 전인 2022년에는 73건을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 -31.65%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 -31.79%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 -60.48%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 -50.77%입니다.
다만, 이 값은 2020년부터 2년간 단기간 감소하다가, 2022년부터 최근까지 재상승 추세에 있습니다.

random access memory의 공개 특허수는 2,339건입니다. random access memory의 공개 특허수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2020년에 159건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 51건, 1년 전인 2023년에는 89건, 2년 전인 2022년에는 60건을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 -16.75%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 -1.34%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 -23.58%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 -48.97%입니다.
다만, 이 값은 2020년부터 2년간 단기간 감소하다가, 2022년부터 최근까지 재상승 추세에 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.

IBM에 이해 관계가 있는 기업의 내부 기능 조직용 질문
1) [기술 기획 조직]/[IP 조직] IBM의 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 IBM라면 이러한 활동이 더욱 더 중요하지 않을까요?
2) [R&D 조직]/[마케팅 조직] IBM의 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] IBM의 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.

IBM에 관심 있는 (잠재적) 투자자
1) IBM의 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 IBM의 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.

IBM가 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.

IBM의 기술 동향에 관심 있는 미디어
1) IBM의 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.

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