다중모드 생체 인식 분야의 US 주요 특허 기술 동향을 i) 특허 출원-공개, ii) 특허권 획득, iii) 특허 거래, iv) 특허 소송이나 심판 등의 특허 분쟁, v) 심사관 피인용과 같은 기술 영향력과 같이 다양한 측면에서 분석합니다.

다중모드 생체 인식 분야에 대한, US 특허 출원-공개 동향입니다. 특허 출원-공개가 많을수록 특허권화를 목적으로 하는 R&D도 많다고 볼 수 있습니다.

이 분야의 전체 공개 특허수는 1,643건입니다. 이 분야의 전체 공개 특허수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2020년에 222건의 최고값을 보입니다. 그리고, 이 값은 이번 연도인 2024년에는 74건, 1년 전인 2023년에는 147건, 2년 전인 2022년에는 187건을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 11.73%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 20.40%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 -10.64%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 -14.80%입니다.
다만, 이 값은 2020년부터 1년간 단기간 감소하다가, 2021년부터 최근까지 재상승 추세에 있습니다.

다중모드 생체 인식 분야에 대한, US에서의 특허 거래 동향입니다. 다중모드 생체 인식 분야의 특허 거래(patent transaction, M&A를 통한 특허 이전 포함)는 이 분야의 시장성을 반영합니다. Buy R&D는 주로 i) 주요 기업들의 중요한 특허-기술 획득 전략이라는 점, ii) 많은 투자/금액/비용이 동반된다는 점, iii) 시장 진입에 매입 대상이 되는 특허가 필요하다는 판단 하에 이루어 진다는 점 등에서 특허 거래는 시장성의 중요 지표가 됩니다.

이 분야의 거래된 전체 특허수는 198건입니다. 이 분야의 거래된 전체 특허수는 11년 이전부터 발생하기 시작하여 2021년에 27건, 2022년에 34건, 지난 해인 2023년에 48건의 최고값을 보입니다.
참고로 지난 10년 동안의 5년 단위 변화율은 175.41%, 지난 8년 동안의 4년 단위 변화율은 218.37%, 지난 6년 동안의 3년 단위 변화율은 41.56%, 지난 4년 동안의 2년 단위 변화율은 10.81%입니다.
다만, 이 값은 2020년부터 1년간 단기간 감소하다가, 2021년부터 최근까지 재상승 추세에 있습니다.

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.

다중모드 생체 인식 분야의 US 특허를 보유하고 있는 주요 기업을 분석합니다. 분석에는 i) 다양한 특허 지표, ii) 특허-출원 공개 동향, iii) 심사관 피인용 동향, iv) 거절시키는 후행 특허 동향 등이 있습니다.

다중모드 생체 인식 분야의 US 특허를 보유하고 있는 핵심 권리자(기업/기관)에 대한 주요 특허 지표 분석입니다. 주요 특허 지표에는 특허 출원이나 등록과 같은 i) 특허 포트폴리오, 피인용과 같은 ii) 특허 영향력, 거절시킨 후속-후행 특허수와 같은 iii) 기술 리더십, iv) 특허 매입, 소송, 심판 등과 같은 이벤트 등과 같은 다양한 계열이 있습니다.

이 분야의 주요 핵심 기업에는 1위 NEC, 2위 Samsung Electronics, 3위 IBM 등이 있습니다.
또한 NEC은 공개 특허수(79건), 등록 특허수(49건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(4.81%), Facetec는 집중률(61.3%), 소송 특허수(2건), Jumio는 매입 특허수(14건), Samsung Electronics는 심사관 피인용수(284회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(5.05%), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(157개)에서 1위 입니다. Winkk는 집중률(32.5%), Eyelock는 매입 특허수(3건)에서 2위 입니다. IBM은(는) 공개 특허수(35건), 등록 특허수(28건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(2.13%), 매입 특허수(1건), 심사관 피인용수(144회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(2.56%), Fujitsu는 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(49개)에서 3위 입니다. Aware은 집중률(11.5%), LG Electronics는 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(32개)에서 5위 입니다.

다중모드 생체 인식 분야의 US 특허를 발명한 핵심 연구자(발명자)를 분석합니다. 분석에는 i) 다양한 특허 지표, ii) 특허-출원 공개 동향, iii) 심사관 피인용 동향, iv) 거절시키는 후행 특허 동향 등이 있습니다.

다중모드 생체 인식 분야의 US 특허를 발명한 핵심 연구자(발명자)에 대한 주요 특허 지표 분석입니다. 주요 특허 지표에는 특허 출원이나 등록과 같은 i) 특허 포트폴리오, 피인용과 같은 ii) 특허 영향력, 거절시킨 후속-후행 특허수와 같은 iii) 기술 리더십 등과 같은 다양한 계열이 있습니다.

이 분야의 주요 핵심 연구자에는 1위 Keith, Jr. Robert O., 2위 Tussy Kevin Alan, 3위 Mori Yusuke 등이 있습니다.
또한 Keith, Jr. Robert O.은(는) 발명 특허수(공개 특허수)(25건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(1.52%), Ogino Yuka는 등록 특허수(14건), Tussy Kevin Alan은 집중률(70.4%), 소송 특허수(2건), 심사관 피인용수(220회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(3.91%), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(26개)에서 1위 입니다. Chono, Keiichi는 등록 특허수(14건), Benini David는 집중률(46.9%), 심사관 피인용수(29회), 심사관 피인용수 점유율(점유율_FC-E)(0.52%), 해외 특허 패밀리수(해외 Fam.)(5개)에서 2위 입니다. Mori Yusuke는 발명 특허수(공개 특허수)(16건), 공개 특허수 점유율(점유율_공개)(0.97%), Yoshida Yasuhiko는 집중률(40.5%)에서 3위 입니다.

다중모드 생체 인식 분야의 주요 US 특허를 분석합니다. 주요 특허에는 i) 분쟁에 사용된 특허, ii) 인용을 많이 받은 특허, iii) 최신 공개 특허 등이 있습니다.

다중모드 생체 인식 분야에서 최근에 공개된 US 특허입니다.

주요 특허를 다양한 방법으로 소팅하기를 원하는 경우, i) 링크 클릭하여 웹 페이지로 이동 -> ii) 웹 페이지의 특허 리스트에서, 원하는 칼럼으로 소팅합니다. 웹 페이지의 특허 리스트에 대해서 다양한 필터를 적용하여, 원하는 특허만으로 구성된 특허 리스트를 생성할 수 있습니다.

다중모드 생체 인식 분야에 이해 관계가 있는 기업의 내부 기능 조직용 질문
1) [기술 전략 조직]/[IP 조직] 다중모드 생체 인식 분야의 동향을 i) 객관적으로 분석하고, ii) 의사 결정자와 관련된 내부 기능 조직에게 전달하여, iii) 우리회사를 위해 전략적으로 활용해야 하지 않을까요?
2) [IP 조직]/[기술 전략 조직] 다중모드 생체 인식 분야의 특별한 행위(특허 매입, 라이센싱 인 등의 전략적 투자 행위나 소송/심판 등의 분쟁 행위)를 인지-분석해야 하지 않을까요?

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.

다중모드 생체 인식 분야에 관심 있는 (잠재적) 투자자
1) 다중모드 생체 인식 분야의 특허 매입, M&A를 통한 특허 이전, 라이센싱 등의 기술 투자 동향 등으로 이 분야 및 이 분야 관련 기업에 대한 투자 기회적 요소를 early stage에서 발굴하세요. 참고로, 이러한 기술 투자는 주요 기업을 중심으로 이루어지는 경향이 큽니다.
2) 다중모드 생체 인식 분야의 특허 소송이나 심판 등의 분쟁, NPE의 특허 매입 등과 같은 기술 리스크 요소를 early stage에서 인지하세요.

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

다중모드 생체 인식 분야의 특허를 보유하고 있는 기업을 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.

다중모드 생체 인식 분야에 관심 있는 미디어
1) 다중모드 생체 인식 분야의 객관성 높은 특허 기술 동향을 활용하여, 자신의 콘텐츠를 고급화, 전문화, 세분화할 필요가 있지 않을까요?
2) 다중모드 생체 인식 분야의 특허와 관련된 M&A/투자, 특허 매입, 라이센싱, 소송/심판 등의 이벤트 데이터를 활용하여, 경쟁자들의 콘텐츠와 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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