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나노 물질의 독성을 예측하는 방법 및 장치(METHOD AND APPARATUS FOR PREDICTING TOXICITY OF NANO MATERIAL)

  • 기술번호 : KST2018006736
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 적어도 하나의 나노 물질에 관한 물리화학속성 정보 및 독성 실험 정보를 획득하고, 획득된 정보 및 뉴럴 네트워크를 이용한 학습 결과에 기초하여, 나노 물질에 관한 독성 예측 모델을 생성하며, 생성된 독성 예측 모델에 따라, 입력된 타겟 나노 물질의 정보를 분석하여, 타겟 나노 물질의 독성을 예측하는 나노 물질의 독성을 예측하는 방법이 개시된다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020160153684 (2016.11.18)
출원인 강원대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0056013 (2018.05.28) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.11.15)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 강원대학교산학협력단 대한민국 강원도 춘천시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 변형기 대한민국 서울특별시 서초구
2 신정숙 대한민국 강원
3 전진영 대한민국 강원도 평창군
4 최장식 대한민국 강원
5 윤태현 대한민국 서울특별시 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 위병갑 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 * *층(대영빌딩)(위특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2016.11.18 수리 (Accepted) 1-1-2016-1125172-66
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2017.11.15 수리 (Accepted) 1-1-2017-1133800-19
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2019.06.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0445059-58
4 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2019.08.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-0852271-10
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2019.09.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-0964644-96
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.10.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1074794-73
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2019.10.21 수리 (Accepted) 1-1-2019-1074793-27
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.11.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5230938-29
9 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2020.02.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0132363-95
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번호 청구항
1 1
나노 물질의 독성을 예측하는 방법에 있어서, 적어도 하나의 나노 물질에 관한 물리화학속성 정보 및 독성 실험 정보를 획득하는 단계;상기 획득된 정보 및 뉴럴 네트워크를 이용한 학습 결과에 기초하여, 나노 물질에 관한 독성 예측 모델을 생성하는 단계; 및상기 생성된 독성 예측 모델에 따라, 입력된 타겟 나노 물질의 정보를 분석하여, 상기 타겟 나노 물질의 독성을 예측하는 단계를 포함하는, 방법
2 2
제 1항에 있어서, 상기 획득하는 단계는,상기 적어도 하나의 나노 물질에 관한 데이터에 전처리를 수행하여, 상기 물리화학속성 정보 및 상기 독성 실험 정보를 획득하고, 상기 물리화학속성 정보 및 상기 독성 실험 정보에 관한 파라미터를 상기 뉴럴 네트워크의 입력 식별자로 설정하는 단계를 더 포함하는, 방법
3 3
제 2항에 있어서, 상기 입력 식별자는,상기 적어도 하나의 나노 물질의 코어 크기, 수력학적(hydrodynamic) 크기, 용량, 셀 라인(cell line) 및 정량 또는 정성 분석값 중 적어도 하나를 포함하는, 방법
4 4
제 1항에 있어서, 상기 물리화학속성 정보 및 상기 독성 실험 정보를 학습용 정보 셋과 검증용 정보 셋으로 분류하는 단계; 및상기 뉴럴 네트워크의 적어도 하나의 은닉층에 포함된 적어도 하나의 은닉 노드에 상기 학습용 정보 셋을 적용하여, 최적화된 은닉층의 개수 및 최적화된 은닉 노드의 개수를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법
5 5
제 4항에 있어서, 상기 뉴럴 네트워크에 상기 학습용 정보 셋을 적용한 결과 산출된 독성 예측 정보와 실제 독성 정보 간의 차이가 최소가 되도록 상기 은닉 노드 각각에 할당되는 가중치를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법
6 6
제 4항에 있어서, 상기 검증용 정보 셋을 상기 생성된 독성 예측 모델에 적용한 결과 산출된 독성 예측 정보의 정확도가 기 설정된 값 미만인 경우, 상기 산출된 독성 예측 정보를 기초로 상기 독성 예측 모델을 갱신하는 단계를 더 포함하는, 방법
7 7
나노 물질의 독성을 예측하는 장치에 있어서, 적어도 하나의 나노 물질에 관한 물리화학속성 정보 및 독성 실험 정보를 획득하는 데이터 획득부;상기 획득된 정보 및 뉴럴 네트워크를 이용한 학습 결과에 기초하여, 나노 물질에 관한 독성 예측 모델을 생성하고, 상기 생성된 독성 예측 모델에 따라, 입력된 타겟 나노 물질의 정보를 분석하여, 상기 타겟 나노 물질의 독성을 예측하는 프로세서; 및상기 타겟 나노 물질의 독성 예측 정보를 출력하는 출력부를 포함하는, 장치
8 8
제 7항에 있어서, 상기 데이터 획득부는,상기 적어도 하나의 나노 물질에 관한 데이터에 전처리를 수행하여, 상기 물리화학속성 정보 및 상기 독성 실험 정보를 획득하고,상기 프로세서는, 상기 물리화학속성 정보 및 상기 독성 실험 정보에 관한 파라미터를 상기 뉴럴 네트워크의 입력 식별자로 설정하는, 장치
9 9
제 7항에 있어서, 상기 입력 식별자는,상기 적어도 하나의 나노 물질의 코어 크기, 수력학적(hydrodynamic) 크기, 용량, 셀 라인(cell line) 및 정량 또는 정성 분석값 중 적어도 하나를 포함하는, 장치
10 10
제 7항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 물리화학속성 정보 및 상기 독성 실험 정보를 학습용 정보 셋과 검증용 정보 셋으로 분류하고, 상기 뉴럴 네트워크의 적어도 하나의 은닉층에 포함된 적어도 하나의 은닉 노드에 상기 학습용 정보 셋을 적용하여, 최적화된 은닉층의 개수 및 최적화된 은닉 노드의 개수를 결정하는, 장치
11 11
제 10항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 뉴럴 네트워크에 상기 학습용 정보 셋을 적용한 결과 산출된 독성 예측 정보와 실제 독성 정보 간의 차이가 최소가 되도록 상기 은닉 노드 각각에 할당되는 가중치를 결정하는 장치
12 12
제 10항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 검증용 정보 셋을 상기 생성된 독성 예측 모델에 적용한 결과 산출된 독성 예측 정보의 정확도가 기 설정된 값 미만인 경우, 상기 산출된 독성 예측 정보를 기초로 상기 독성 예측 모델을 갱신하는, 장치
13 13
제 1항 내지 제 6항 중 어느 하나의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 한양대학교 산학협력단 산업융합기술산업핵심기술개발사업(나노융합) 제품개발 단계에서 활용 가능한 "사용자 친화적 나노안전성 예측 시스템" 개발