R&D 연구원이라면 이 상황, 낯설지 않을 겁니다.
새로운 소재 기술이 어디까지 왔는지 파악해야 합니다. IP팀에 특허 분석을 요청하면 돌아오는 데 수일에서 수주. 급할 땐 직접 특허를 뒤지지만, 수천 건을 하나하나 읽을 수는 없습니다.
키워트 인사이트 기술트렌드는 이 과정을 뒤집습니다
키워드 하나로 기술 전체의 큰 그림을 먼저 보여줍니다. 누가, 어떤 기술을, 얼마나 출원하고 있는지. 개별 특허를 다 뒤지지 않아도 기술의 성장세, 경쟁 구도, 핵심 플레이어를 한눈에 파악할 수 있습니다. 이번 업데이트는 여기서 한 발 더 나아갑니다. 한 번 만든 기술트리를 저장하고, 매달 꺼내 재사용할 수 있습니다.
실제로 어떻게 쓸까요?
1단계 | 기술트리 생성 - 기술 전체의 큰 그림부터
리튬인산철 배터리 전극 제조 기술 동향 알려줘를 입력합니다. AI가 1억 7천만 건의 특허 원문을 직접 분석해 기술트리를 자동 생성합니다. 기사나 리포트를 재조합한 결과물이 아닙니다. 글로벌 특허 DB 원천 데이터에서 엔진이 직접 읽어낸 기술 분류입니다.
전구체 표면 개질·건식 전극 제조·압착 및 캘린더링 공정이 각각 어떤 비중으로 출원되고 있는지, LG Energy Solution·LG Chem·Samsung SDI가 어느 기술 영역에 집중하고 있는지 수천 건을 직접 열어보지 않아도 전체 구도가 보입니다. 실제로 이 보고서에서 확인된 것처럼, 최근 5년 CAGR 30.7%로 가속 성장 중인 시장에서 상위 3개 기업의 집중도가 76.1%에 달한다는 사실도 키워드 입력 하나로 10분 안에 파악됩니다.
2단계 | 기술트리 편집 - 내 전문 언어로 정교화
편집하기를 눌러 분류 이름과 설명을 수정합니다. 여기서 각 분류의 기술 설명(description)이 핵심입니다. 이 설명은 단순 메모가 아니라 해당 분류의 특허 검색 정의와 직결됩니다. NCM계 양극재 분류에 "니켈 함량 80% 이상의 고니켈 양극재, 코발트 저감 기술, 단결정 입자 합성"을 명시하면, 그 범위의 특허만 정확히 검색해 보고서에 반영합니다. 연구원의 전공 지식이 검색 엔진의 필터가 되는 구조입니다.
3단계 | 저장 - 일회성 산출물을 재사용 자산으로
편집을 마친 기술트리를 저장하기로 보관합니다. LFP배터리, 전극제조, 월간추적 태그를 붙여두면 다음 달에 검색 한 번으로 꺼낼 수 있습니다.
4단계 | 필터만 바꿔 매달 보고서
저장된 트리에 기간 필터를 최근 1년으로 설정하면, 다음 달에는 같은 기술트리로 기간만 밀어 보고서를 다시 생성합니다. 트리를 새로 만들 필요가 없습니다.
분류 기준이 동일하기 때문에 지난달 보고서와 이번 달 보고서를 나란히 놓고 흐름을 읽을 수 있습니다. "이달에 압착·캘린더링 출원이 갑자기 늘어난 이유가 뭘까" 이런 질문을 데이터로 추적하는 것이 가능해집니다. 보고서는 docx로 다운로드해 사내 월간 기술동향 보고서에 바로 삽입할 수 있습니다.
이 데이터, 경영진 앞에 바로 사용 가능합니다.
키워트 인사이트는 기사나 리포트를 재조합하지 않습니다. 글로벌 특허 DB 원천 데이터에서 AI 엔진이 직접 텍스트를 읽고 기술의 맥락을 추출합니다. 1억 7천만 건의 특허 원문이 근거입니다. 여기에 연구원의 전공 지식으로 기술 설명을 정교화하면, 산출물은 단순 참고 자료가 아니라 경영진 보고용 결재 서류 수준의 근거를 갖추게 됩니다.