자연어 데이터 이해 기술은 현대 디지털 혁신의 핵심 동력으로 자리잡고 있습니다. 인공지능과 기계학습의 발전에 힘입어, 이 기술은 단순한 텍스트 처리를 넘어 인간의 언어를 이해하고 생성하는 수준으로 진화하고 있습니다. 특히 최근 대규모 언어 모델의 등장으로 자연어 처리 기술의 활용 범위가 급격히 확대되면서, 이 분야의 특허 기술 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다.

글로벌 기술 기업들은 자연어 데이터 이해 분야에서 독자적인 경쟁력을 확보하기 위해 다각적인 노력을 기울이고 있습니다. 특허 포트폴리오 구축, 전략적 기술 투자, 지식재산권 보호 등 다양한 측면에서 치열한 경쟁이 전개되고 있으며, 이는 특허 지표를 통해 명확히 드러나고 있습니다. 특히 Microsoft, IBM, Google 등 주요 기업들의 특허 활동은 이 분야의 기술 발전 방향과 시장 동향을 가늠할 수 있는 중요한 지표가 되고 있습니다.

본 분석에서는 자연어 데이터 이해 분야의 특허 기술 경쟁력을 다각도로 살펴보고자 합니다. 특허 출원-공개 동향, 기술 투자 패턴, 인용 분석, 기술 영향력 등 다양한 지표를 통해 각 기업의 경쟁력을 객관적으로 평가하고, 이를 통해 이 분야의 기술 발전 동향과 미래 전망을 제시하고자 합니다. 이러한 분석은 관련 기업들의 전략 수립과 투자자들의 의사결정에 유용한 인사이트를 제공할 것입니다.

자연어 데이터 이해 분야의 US 특허를 보유한 마켓 리더별 기술 경쟁력을 주요 특허 지표를 기준으로 비교합니다. 특허 지표에는 특허 출원-공개나 등록과 같은 i) 양적 지표, 심사관 피인용과 같은 ii) 기술 영향력 지표, 거절시킨 후행-후속 특허수와 같은 iii) 기술 리더십 지표, 특허 매입 등과 같은 iv) 기술 투자 지표, 소송이나 심판 등과 같은 v) 기술 분쟁 지표 등이 있습니다.

자연어 데이터 이해 분야의 기술 경쟁력 지표를 살펴보면, Microsoft가 주목할 만한 전략적 우위를 보이고 있습니다. Microsoft는 심사관 피인용수에서 28,310회를 기록하며 19.7%의 점유율로 선두를 차지하고 있으며, 특허 매입에서도 591건으로 가장 활발한 움직임을 보여줍니다.

이러한 수치는 Microsoft가 단순한 기술 개발을 넘어 전략적인 특허 포트폴리오 구축에 집중하고 있음을 시사합니다. 특히 해외 특허 패밀리 수가 7,783개로 압도적인 수준을 보이는 점은 글로벌 시장에서의 기술 보호와 활용을 중요시하는 전략적 접근을 반영합니다.

한편, IBM은 6,726건의 공개 특허와 5,427건의 등록 특허를 보유하며 양적 측면에서 우위를 보이고 있으나, 특허 매입이나 해외 진출 면에서는 상대적으로 보수적인 접근을 보이고 있습니다. 이는 자체 기술 개발에 집중하는 IBM의 전통적인 R&D 중심 전략이 지속되고 있음을 보여줍니다.

자연어 데이터 이해 분야에 대한 개별 기업별 분석 데이터는 i) 링크를 클릭하면 제공되는 웹 페이지에서, ii) 개별 기업의 이름을 클릭하여 확인할 수 있습니다.

자연어 데이터 이해 분야의 US 특허 보유 마켓 리더별로 이 분야에 대한 특허 포트폴리오를 비교 분석합니다. 특허 포트폴리오 분석에는 얼마나 많은 i) 특허를 출원하고, ii) 특허권 점유율은 얼마인지가 포함됩니다.

자연어 데이터 이해 분야의 US 특허 보유 마켓 리더별로 이 분야에 얼마나 많은 특허를 출원-공개하고 있는지를 분석합니다.

특허 출원-공개 동향 분석 결과, 주요 기업들의 출원 패턴에서 흥미로운 변화가 감지됩니다. IBM의 경우 2020년 658건으로 최고치를 기록한 이후 지속적인 감소세를 보이며, 2023년에는 257건으로 축소되었습니다. 이는 코로나19 이후 기업의 R&D 전략 변화를 반영하는 것으로 해석됩니다.

반면 Samsung Electronics와 Amazon Technologies는 최근 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 특히 Samsung Electronics는 2022년 104건, Amazon Technologies는 2021년 113건으로 각각 최근 몇 년간 가장 높은 출원 수치를 기록했습니다. 이는 두 기업이 자연어 처리 기술을 자사의 주요 성장 동력으로 인식하고 있음을 시사합니다.

더불어 주목할 만한 점은 Adobe의 경우 규모는 상대적으로 작지만 14.1%라는 높은 집중률을 보이고 있다는 것입니다. 이는 Adobe가 자사의 핵심 역량과 직접적으로 연관된 영역에 집중적으로 투자하는 전문화 전략을 구사하고 있음을 나타냅니다.

자연어 데이터 이해 분야의 US 특허 보유 마켓 리더별로 이 분야에 대한 특허 기술 투자를 분석합니다. 특허 투자는 이 분야 특허를 대상으로 하는 i) 특허 매입, M&A를 통한 특허 이전, iii) 특허 라이센싱을 포함합니다. 그리고, 이 분야 특허 보유 기업을 대상으로 하는 iv) M&A, v) 투자도 특허 투자의 중요한 부분입니다.

자연어 데이터 이해 분야의 US 특허 보유 마켓 리더별로 이 분야 특허를 대상으로 하는 특허 매입을 분석합니다.

특허 매입 동향을 살펴보면, Microsoft Technology Licensing의 공격적인 특허 확보 전략이 두드러집니다. 특히 2023년에 303건의 특허를 매입하며 역대 최고치를 기록한 것은 주목할 만한 변화입니다. 이는 AI 시대에 진입하면서 자연어 처리 기술의 전략적 중요성이 급격히 증가했음을 반영합니다.

Meta Platforms(Facebook)는 누적 146건의 특허를 매입하며 기업 규모 대비 높은 매입 활동을 보여주고 있습니다. 이는 메타버스와 소셜 미디어 플랫폼에서 자연어 처리 기술의 활용도가 증가함에 따른 선제적 대응으로 해석됩니다.

한편, 대부분의 기업들이 2021-2023년 기간 동안 특허 매입을 활발히 진행한 것은, 팬데믹 이후 디지털 전환이 가속화되면서 자연어 처리 기술의 산업적 가치가 재평가되었음을 시사합니다.

특허 매입뿐만 아니라, M&A를 통한 특허 이전이나, 특허 라이센싱 동향(coming soon)을 분석하기를 원하는 경우, i) 링크 클릭하여 웹 페이지로 이동 -> ii) 원하는 메뉴(예, 'M&A를 통한 특허 이전') 선택하면 됩니다.

자연어 데이터 이해 분야의 US 특허 보유 마켓 리더별로, 이 분야의 보유 특허의 기술 영향력을 분석합니다. 기술 영향력은 보유 특허가 후속-후행 특허를 심사하는 심사관으로부터 얼마나 많은 인용을 받고 있는지(심사관 피인용)로 측정됩니다. 분석 지표에는 i) 심사관 피인용수, ii) 심사관 피인용 점유율, iii) 특허당 심사관 피인용수 등이 있습니다.

자연어 데이터 이해 분야의 US 특허 보유 마켓 리더별로, 이 분야의 보유 특허가 받은 심사관 피인용수를 분석합니다.

심사관 피인용수 분석 결과는 각 기업의 기술적 영향력을 명확히 보여줍니다. Microsoft Technology Licensing이 28,310회의 피인용수를 기록하며 가장 높은 기술적 영향력을 과시하고 있으며, 특히 최근 3년간 연평균 2,000회 이상의 높은 피인용 빈도를 유지하고 있습니다.

주목할 만한 점은 Amazon Technologies와 Samsung Electronics의 급격한 성장세입니다. Amazon Technologies는 2023년 559회, Samsung Electronics는 371회의 피인용수를 기록하며, 전통적인 기술 강자들을 추격하고 있습니다. 이는 두 기업의 자연어 처리 기술이 질적으로 성장하고 있음을 입증합니다.

또한 Adobe는 상대적으로 적은 특허 수에도 불구하고 특허당 피인용수가 높은 것으로 나타났습니다. 2023년 457회의 피인용수를 기록하며, 이는 Adobe의 특허들이 높은 기술적 가치를 인정받고 있음을 시사합니다.

다양한 피인용 분석을 원하는 경우, i) 링크 클릭하여 웹 페이지로 이동 -> ii) 피인용과 관련된 메뉴(예, '특허당 심사관 피인용') 선택하시면 됩니다.

자연어 데이터 이해 분야의 US 특허 보유 마켓 리더별로, 이 분야의 보유 특허의 기술 리더십을 분석합니다. 기술 리더십은 보유 특허가 후속-후행 특허의 심사 시, 그 특허의 특허성(신규성 또는 진보성)을 부정하고, 그 특허를 거절하는데 얼마나 많이 사용되었는 지로 측정됩니다. 기술 리더십에 대한 지표에는 i) 거절시킨 후행 특허수, ii) 심사관 피인용 점유율, iii) 특허당 거절시킨 후행 특허수 등이 있습니다.

자연어 데이터 이해 분야의 US 특허 보유 마켓 리더별로, 이 분야의 보유 특허가 사용되어 거절시킨 후행 특허수를 분석합니다.

거절시킨 후행 특허수 분석을 통해 각 기업의 기술 선도성을 파악할 수 있습니다. Microsoft Technology Licensing은 13,936건의 후행 특허를 거절시키며 압도적인 기술 장벽을 구축하고 있습니다. 특히 최근까지도 매년 1,500건 이상의 높은 수준을 유지하고 있다는 점이 주목됩니다.

Amazon Technologies의 경우, 거절시킨 후행 특허수가 2016년 137건에서 2023년 384건으로 꾸준히 증가하는 추세를 보입니다. 이는 Amazon이 자연어 처리 분야에서 점차 핵심 기술을 확보해가고 있음을 시사합니다.

한편, Meta Platforms는 최근 3년간 평균 228건의 안정적인 수치를 유지하고 있으며, Samsung Electronics도 2023년 206건을 기록하며 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 이는 두 기업이 이 분야에서 견고한 기술적 위치를 구축해가고 있음을 반영합니다.

자연어 데이터 이해 또는 개별 기업에 대한 다양한 특허 거절 분석을 원하는 경우, i) 링크 클릭하여 웹 페이지로 이동 -> ii) 거절과 관련된 메뉴(예, '특허당 거절시킨 후행 특허수') 선택하시면 됩니다.

자연어 데이터 이해 분야의 특허 기술 경쟁력 분석을 통해, 우리는 이 분야의 현재 위치와 미래 방향성에 대한 중요한 통찰을 얻을 수 있었습니다. 특히 주목할 만한 것은 Microsoft의 압도적인 기술 영향력과 전략적 투자 패턴입니다. Microsoft가 보여준 28,310회의 심사관 피인용수와 591건의 특허 매입 실적은 단순한 수치 이상의 의미를 지닙니다. 이는 자연어 처리 기술이 클라우드 서비스와 기업용 소프트웨어 시장에서 핵심 경쟁력으로 부상하고 있음을 시사합니다.

더불어 주목할 만한 점은 기업들의 차별화된 접근 방식입니다. IBM이 6,726건의 공개 특허를 통해 양적 성장에 주력하는 반면, Adobe는 14.1%라는 높은 집중률을 보이며 질적 성장에 중점을 두고 있습니다. 이러한 차이는 각 기업의 비즈니스 모델과 시장 포지셔닝을 반영하는 것으로, 향후 기술 발전 방향을 예측하는 중요한 지표가 됩니다.

특히 주목할 만한 것은 Amazon Technologies와 Samsung Electronics의 성장세입니다. 두 기업은 최근 특허 출원과 피인용수에서 꾸준한 상승세를 보이고 있으며, 이는 자연어 처리 기술이 전자상거래와 소비자 가전 분야로 확대되고 있음을 시사합니다. 이러한 트렌드는 향후 기술 개발의 방향성을 제시하는 동시에, 새로운 비즈니스 기회의 출현을 예고합니다.

현 시점에서 이 분야의 지속적인 성장을 위해서는 몇 가지 전략적 방향성이 필요해 보입니다. 첫째, 기존의 자연어 처리 기술을 고도화하는 동시에, 산업별 특화된 솔루션 개발에 주력해야 합니다. 예를 들어, 금융 분야에서는 감성 분석과 리스크 평가를, 의료 분야에서는 임상 문서 분석과 진단 지원을 위한 특화된 자연어 처리 기술을 개발하는 것이 필요합니다. 둘째, 오픈소스 커뮤니티와의 전략적 협력을 강화하면서도 핵심 기술에 대한 특허 포트폴리오를 확대해야 합니다. 이는 기술 혁신의 속도를 높이는 동시에 지속가능한 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적입니다.

마지막으로, 국제 표준화 활동에 적극적으로 참여하면서 글로벌 기술 생태계에서의 영향력을 확대해야 합니다. Microsoft가 보여준 높은 해외 특허 패밀리 수는 이러한 전략의 중요성을 잘 보여줍니다. 동시에, 신흥 기술 영역인 멀티모달 자연어 처리와 초거대 언어 모델 분야에서의 선제적 특허 확보가 필요합니다. 이는 향후 메타버스, 확장현실(XR) 등 새로운 플랫폼에서의 경쟁력 확보에 핵심이 될 것입니다.

자연어 데이터 이해 분야의 특허 보유 마켓 리더 또는 이 기업의 이해 관계 기업의 내부 기능 조직용 질문
1) [기술 전략 조직]/[IP 조직] 기술 분야의 동향과 및 경쟁사의 기술 경쟁력을 i) 객관적으로 분석하고, ii) 의사 결정자와 관련된 내부 기능 조직에게 전달하여, iii) 우리회사를 위해 전략적으로 활용해야 하지 않을까요?
2) [홍보 조직] 객관적 데이터에 기반한 우리 회사의 기술 경쟁력과 우위 요소를 다양하게 발굴하여, IR 및 이해 관계자들에게 어떻게 어필해야 할까요?
3) [IP 조직]/[기술 전략 조직] 마켓 리더 또는 이 기업과 이해 관계가 있는 다른 기업의, 경쟁사, 밸류 체인이나 공급망 구성 기업의 특별한 행위(특허 매입, 라이센싱 인 등의 전략적 투자 행위나 소송/심판 등의 분쟁 행위)를 인지-분석해야 하지 않을까요?
4) [마케팅 조직] 객관적 데이터로 분석되는 우리 회사의 기술 경쟁력을 i) 신규 고객 확보, ii) 기존 고객 관계 강화, 및 iii) 우리 회사 제품-서비스의 우월성을 보여 주는데 어떻게 활용할 수 있을까요?

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

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

자연어 데이터 이해 분야의 특허 보유 마켓 리더의 (잠재적) 투자자
1) 마켓 리더의 최근 기술 투자 영역(특허 매입/M&A를 통한 특허 이전, 신규 분야 R&D 급증 등)과 관련성 높은 국내외의 수혜 기업을 early stage에서(뉴스보다 빨리) 어떻게 발굴할 수 있을까요?
2) 미래 유망 기술 분야에서 i) 전문성 높은 강소 기술 기업, ii) 비상장 기업, iii) small cap 기업을 어떻게 체계적으로 발굴할 수 있을까요?
3) 특허 기술 경쟁력이 높으면서도, 상대적으로 저평가된 기술 기업을 어떻게 발굴할 수 있을까요? 나아가, 자신의 투자 포트폴리오를 최적화하는데, 객관적 기술 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까요?
4) 투자한 기업이나 그 기업이 속한 업계에서, 소송/심판 등의 리스크를 early stage에서 인지하고, 투자 포트폴리오 최적화에 어떻게 활용할 수 있을까요?

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

자연어 데이터 이해 분야의 특허를 보유하고 있는 마켓 리더를 고객으로 가지고 있는 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.

자연어 데이터 이해 분야의 특허 보유 마켓 리더에 관심 있은 미디어
1) 객관성 높은 특허 기술 콘텐츠를 활용하여, 자신의 콘텐츠를 고급화, 전문화, 세분화할 필요가 있지 않을까요?
2) M&A/투자/소송 등의 이벤트가 발생하거나, 마켓 리더와 관련된 이슈가 있을 때, 경쟁자들보다 심도 있는 콘텐츠나 데이터로 차별화를 해야 하지 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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