기술 동향, 경쟁사, M&A/투자, HR, 및 특허 비즈니스에 최적화된

검색, 분석 및 데이터 서비스 보유

혁신 자산의 글로벌 최적 재배분 가속화 지원

지구 상에는 300만 개 이상의 기업/대학/연구 기관, 9,000만 명 이상의 기술 인력, 1,000만 개 이상의 기술, 수억 개 이상의 특허/논문/SW, 50만 이상의 전문가 및 전문가 조직이 있음. 이들 중, 가치 있는 혁신 자산을 발굴, 분석, 평가하여 최적 기업으로의 이동과 자산 재배분에 기여함.

기술 빅데이터의 필요성

혁신 자산에 대한 M&A/투자, 리크루팅, 특허/기술 이전/라이센싱, 기술 융합 등을 위한, 선발굴, 선매칭, 선중개나 선투자를 위해서는, 전세계의 기업/대학/연구 기관, 인재, 기술, 특허 및 전문가 조직 자체의 활동 뿐만 아니라, 이들 간의 연결 관계에 대한 광범위하고 세세한 측정, 분석 및 평가 데이터가 필요.

자본주의 가치 창출의 본질

자본주의의 가치 창출의 핵심 프로세스 중의 하나는 자산의 이동임과 자산의 재배분임. 기술 혁신 자산은 M&A/투자, 리크루팅, 특허 거래/라이센싱 등을 통해서 이동됨. 기술 빅데이터와 AI를 통해서, 혁신 자산의 발굴과 이동을 촉진하고 가속화해야 함.

기술 데이터의 숨은 가치

기술 데이터는 가장 미개척된(underdeveloped) 데이터 중 하나임. 기술 데이터의 쓰임은 R&D에 머무르지 않음. 세상의 가치 있는 혁신의 적어도 50%는 기술 영역에서 일어남. 기술 혁신은 특허, 논문, SW로 공개됨. 전세계 top 10 기업과 부자 중 80% 이상은 기술과 관련이 있음.

기술 빅데이터의 활용성

빅데이터 자체 또는 AI와의 결합을 통해, 다양한 혁신 서비스가 창출. 금융, HR, 상거래/마켓팅, 제품 개발, R&D, 특허 시장에 널리 활용될 수 있음.

기술 빅데이터 활용 예시

기술 빅데이터는 기술 동향과 경쟁사 분석 및 테크 센싱 뿐만 아니라,
M&A/투자 대상 기술 기업 발굴, 리크루팅 대상 연구 인력 발굴, 리스크와 비즈니스 기회 발굴 등
광범위하게 활용됨

기술 분야의 기업 분석

기술 분야의 목적별 특허 보유자 분석

* 특정 기술 분야(예, AI 반도체)의 목적별 특허 보유자 분석
* 목적 : 기술 동향, 경쟁사, M&A/투자(전문 기업), 협업, 리스크(NPEs) 등
* 분석 지표 : 보유 특허수, 피인용수, 거절시킨 후행 특허수, 품질 등

(기업)기술 분야의 기술 인재 분석

(기업)기술 분야의 목적별 특허 발명자 분석

* 특정 대상의 목적별 특허 발명자 분석
* 대상 : 삼성전자 등 기업, AI 반도체 등 기술 분야, 또는 삼성전자의 AI 반도체 등 기업의 기술 분야
* 목적 : 리크푸팅, 사내 핵심 연구 인력 보호, 협업-공동 연구 대상 발굴 등
* 인종(ethnicity) : 한국계, 중국계, 인도계, 일본계 등(not 주소)

데이터 기반 기술 혁신 자산 추천

기업과 관련성 높은 기술 인재, 기업 및 특허의 발굴과 분석

* 범위 : 기업 전체 또는 기업의 특정 기술 분야(예, AI 반도체)
* 관련성 : 기업 보유 특허가 인용하는 선행 특허 관련, 기업 보유 특허를 거절시키는 선행 특허 관련 등
* 혁신 자산 : 선행 특허, 선행 특허 보유 기업, 선행 특허 발명자
* 활용 : M&A/투자, 리크루팅, 특허 매입/라이센싱, 리스크 헤징 등

기술 동향과 테크 센싱

기업, 기술 분야 및 기업의 기술 분야에 대한 센싱

* 특정 대상(예, Apple 등 기업, XR 등 기술 분야, 또는 Apple의 XR 분야 등)의 특허에 포함된 키워드/컨셉 표현을 분류와 함께 탐색/센싱하는 분석
* 키워드/컨셉 표현 분류(2 depth)를 통한 탐색/센싱 효율 극대화

보유 자산

기술 혁신 자산의 글로벌 최적 재배분이라는 핵심 컨셉 하에,
다양한 데이터, 기술, 활용 분야를 축적해 옴

Base data

- 전세계 각 국가의 특허 full text, 거래/M&A를 통한 이전, 소송/심판, 인용/거절, 정부 R&D 성과 특허 데이터 및 논문, GitHub SW 등 혁신 자산에 대한 문서 데이터

- 문서 데이터에서 가공되는 기업/대학/연구기관/NPEs 등의 조직 데이터

- 발명자/논문저자/SW 개발자 등 사람 데이터

- 키워드 및 기술 표현에 대한 정비 및 2 depth 분류 데이터

Big data

- US/KR/JP/CN/EU 등 국가별
- 300만 이상의 기업/대학/연구기관/NPEs 등 조직별,
- 9,000만 이상의 발명자/연구자/개발자 등 사람별,
- 500만 이상의 기술 키워드, 표준 특허 분류와 같은 기술 분야별,
- 조직/사람의 기술 분야별
수십 종의 지표별 측정 데이터 및 상호 간의 연관 관계 분석 데이터

Some AIs

- 기술의 미래 유망성에 대한 예측 평가 모델

- 개별 특허에 대한 평가 모델

- 빅데이터의 활용을 증가시키는 ethnicity 분류 등의 분류 모델

- 500만+ 이상의 기술 분야의 핵심/전문성 높은 기업이나 사람에 대해, 비교 분석 가능한 계량화된 정보를 제공하는 ChatGPT 방식의 AI 질의-응답 모델 등

Web services to understand

- 혁신 자산에 대한 다양한 활용은 goldencompass.patentpia.com에 상당 부분 구현되어 있음

- 특허+논문+SW를 통합한 기술 전략 지원 체계는 strategy.patentpia.com에 구현되어 있음

Early adopter customers

- Samsung Electronics, LG Energy solution, LG Electronics 등 early adopter 고객이 PatentPia 데이터를 활용하고 있음.

Several biz models if ...

- 전통적인 특허/기술 정보 마켓을 지향하는 BM

- 니치 마켓을 지향하는 BM

- 기타 발상의 전환에 기반한 BM 등 (다만, 중요한 전제 조건이 충족될 필요성이 있음. Suggestion 메뉴 참조)

기술 빅데이터 활용 예시

(기업)기술 분야의 기술 인재 분석

(기업)기술 분야의 목적별 특허 발명자 분석