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생체인식 연령 예측 모델 생성 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019009477
  • 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 생체인식 연령 예측 모델 생성 방법에 관한 것이며, 생체인식 연령 예측 모델 생성 방법은 복수의 사용자의 성별, 연령 및 복수의 생체인식 지표를 수신하는 단계, 복수의 사용자의 성별 또는 연령과 관련된 복수의 생체인식 지표 변수를 구분하여 상기 사용자의 생체인식 나이 예측에 사용되는 예측 변수로 선정하는 단계, 선정된 상기 예측 변수를 입력으로 하고 생체인식 나이 예측 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 생체인식 연령 예측 모델을 구축하는 단계, 상기 생체인식 연령 예측 모델을 이용하여 제1사용자의 생체인식 연령을 예측하는 단계 및 예측된 제1사용자의 생체인식 연령을 기반으로 상기 제1사용자의 만성질환 위험 확률을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G16H 50/30 (2018.01.01) G16H 50/50 (2018.01.01) G06N 99/00 (2019.01.01)
CPC G16H 50/30(2013.01) G16H 50/30(2013.01) G16H 50/30(2013.01)
출원번호/일자 1020180156873 (2018.12.07)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0067727 (2019.06.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020170167582   |   2017.12.07
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.12.07)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박수경 서울특별시 강남구
2 안서경 경기도 고양시 일산서구
3 안충현 서울특별시 성북구
4 김종효 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유민규 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 *** , *층 ***호 (역삼동, 여산빌딩)(온유특허법률사무소)

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
2018.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2018-1228091-73
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.02.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.04.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0119033-51
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.08.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0582653-18
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.10.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1126597-52
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.10.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-1126583-13
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2020-5265458-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
복수의 사용자의 성별, 연령 및 복수의 생체인식 지표를 수신하는 단계; 복수의 사용자의 성별 또는 연령과 관련된 복수의 생체인식 지표 변수를 구분하여 상기 사용자의 생체인식 나이 예측에 사용되는 예측 변수로 선정하는 단계;선정된 상기 예측 변수를 입력으로 하고 생체인식 나이 예측 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 생체인식 연령 예측 모델을 구축하는 단계; 상기 생체인식 연령 예측 모델을 이용하여 제1사용자의 생체인식 연령을 예측하는 단계; 및예측된 제1사용자의 생체인식 연령을 기반으로 상기 제1사용자의 만성질환 위험 확률을 예측하는 단계; 를 포함하는, 생체인식 연령 예측 모델 생성 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 예측 변수로 선정하는 단계는상기 복수의 생체인식 지표 변수 중 연속변수에 한해 상기 생체인식 지표 변수의 표준화를 진행하여 표준화된 변수를 추출하는 단계를 포함하되, 상기 생체인식 연령 예측 모델의 입력 변수인 예측 변수는 상기 표준화된 변수를 포함하는 것인, 생체인식 연령 예측 모델 생성 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 만성질환 위험 확률을 예측하는 단계는예측된 제1사용자의 생체인식 연령을 제1 알고리즘을 이용하여 만성질환 유병 위험확률을 예측하고, 예측된 제1사용자의 생체인식 연령을 제2알고리즘을 이용하여 만성질환 발생 위험확률을 예측하되, 예측된 만성질환 유병 위험 확률 값 및 만성질환 발생 위험 확률 값 각각을 미리 설정된 기준 수준과 연계하여 각각 4단계로 구분하는 것인, 생체인식 연령 예측 모델 생성 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 제1사용자가 현재 만성질환이 없는 대상자인 경우, 제1사용자의 생체인식 연령과 실제 연령을 비교하여 만성질환 발생 위험 확률을 예측하되, 상기 생체인식 연령과 실제 연령의 차가 0 미만일 경우, 상기 제1사용자는 실제 연령보다 건강한 것으로 예측하고, 상기 생체인식 연령과 실제 연령의 차가 0이상일 경우, 건강위험을 갖고 있는 것으로 예측하는 것인, 생체인식 연령 예측 모델 생성 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 제1사용자의 실제 연령과 예측된 상기 제1사용자의 생체인식 연령을 비교하는 단계; 및비교 결과에 기반하여 제1사용자가 개선해야 할 복수의 생체인식 지표의 우선순위에 따른 개선안을 제공하는 단계를 더 포함하되, 상기 비교하는 단계는, 상기 제1사용자의 생체인식 연령을 복수의 생체인식 평가 단계 중 적어도 어느 하나로 구분하고, 상기 개선안을 제공하는 단계는, 상기 구분된 생체인식 평가 단계에 대응하여 상기 제1사용자가 개선해야 할 복수의 생체인식 지표 중 적어도 어느 하나에 대응하는 개선안을 제공하는 것인, 생체인식 연령 예측 모델 생성 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 제1사용자의 복수의 생체인식 지표가 개선될 시 변화된 상기 제1사용자의 생체인식 연령의 추정값을 제공하는 단계를 더 포함하되,상기 추정값을 제공하는 단계는, 제1사용자의 기존 복수의 생체인식 지표와 개선 이후 제1사용자의 복수의 생체인식 지표를 비교하여 제공하는 것인, 생체인식 연령 예측 모델 생성 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 성별과 관련된 복수의 생체인식 지표 변수에 포함된 남성 예측 변수는 조사 당시 년도, 현재 연령, 소득수준, 교육수준, 결혼상태, 몸무게, 키, 허리둘레, 엉덩이 둘레, 고혈압 과거력, 이상지질혈증 과거력, 알레르기 과거력, 갑상선질환 과거력, 천식 과거력, 흡연 여부, 흡연 기간, 하루 흡연량, 간접 흡연 여부, 음주 여부, 규칙적 운동 여부를 포함하는 것인, 생체인식 연령 예측 모델 생성 방법
8 8
제1항에 있어서,상기 성별과 관련된 복수의 생체인식 지표 변수에 포함된 여성 예측 변수는 조사 당시 년도, 현재 연령, 소득수준, 교육수준, 결혼상태, 몸무게, 키, 허리둘레, 엉덩이 둘레, 고혈압 과거력, 이상지질혈증 과거력, 알레르기 과거력, 갑상선질환 과거력, 천식 과거력, 흡연 여부, 흡연 기간, 하루 흡연량, 간접 흡연 여부, 음주 여부, 규칙적 운동 여부, 초경 연령, 피임약 복용 여부, 임신 여부를 포함하는 것인, 생체인식 연령 예측 모델 생성 방법
9 9
복수의 사용자의 성별, 연령 및 복수의 생체인식 지표를 수신하는 수신부;복수의 사용자의 성별 또는 연령과 관련된 복수의 생체인식 지표 변수를 구분하여 상기 사용자의 생체인식 나이 예측에 사용되는 예측 변수로 선정하고, 상기 예측 변수를 입력으로 하고 생체인식 나이 예측 결과에 관한 항목을 출력으로 하는 생체인식 연령 예측 모델을 구축하는 예측 모델 구축부;상기 생체인식 연령 예측 모델을 이용하여 제1사용자의 생체인식 연령을 예측하는 생체인식 연령 예측부; 및예측된 제1사용자의 생체인식 연령을 기반으로 상기 제1사용자의 만성질환 위험 확률을 예측하는 만성질환 예측부를 포함하는, 생체인식 연령 예측 모델 생성 장치
10 10
제 1항 내지 제 8 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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1 보건복지부 서울대학교 산학협력단 임상연구인프라조성 한국인 호발만성질환 위험예측과 질병위험 아틀라스 구현을 통한 개인 맞춤형 예방관리서비스모형 개발