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신체 성장 예측 모델링 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019010150
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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 신체 성장 예측 모델링 장치 및 그 방법이 제공된다. 이 방법은, 임의의 사용자에 대한 신체 성장 데이터를 입력받고, 사용자의 신체 성장 데이터와 기저장된 복수의 비교 대상자 별 신체 성장 데이터에 기초하여 사용자의 신체 성장 데이터와의 유사도 또는 사용자의 신체 성장 데이터에 대한 조건부 확률 중 어느 하나에 따른 성장 예측 모델을 모델링하되, 신체 성장 데이터에 포함된 복수의 종류의 파라미터 중 적어도 하나에 기준하여 성장 예측 모델을 모델링하며, 성장 예측 모델을 통해 사용자에 대응하는 신체 성장 값을 예측하여 출력한다. 이때, 기저장된 복수의 비교 대상자 별 신체 성장 데이터는 각 비교 대상자 별로 임의의 기간 동안 시계열적으로 기록된 것이고, 복수의 비교 대상자 중 둘 이상의 비교 대상자에 대응된 상기 임의의 기간은 범위 및 구간 중 적어도 하나가 서로 상이하거나 또는 구간이 일부 중복되는 것이다.
Int. CL A61B 5/00 (2021.01.01)
CPC A61B 5/7275(2013.01)
출원번호/일자 1020170173539 (2017.12.15)
출원인 주식회사 지피
등록번호/일자 10-2075743-0000 (2020.02.04)
공개번호/일자 10-2019-0072292 (2019.06.25) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.15)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 지피바이오 대한민국 경기도 안산시 상록구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장윤 서울특별시 동대문구
2 연한별 경기도 용인시 수지구
3 피민규 서울특별시 광진구
4 서성범 전라북도 익산시 학곤로**길

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인엠에이피에스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 지피바이오 경기도 안산시 상록구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.12.15 수리 (Accepted) 1-1-2017-1254342-58
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2018.12.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.03.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0044140-88
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.05.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0344765-83
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.07.01 수리 (Accepted) 1-1-2019-0670381-10
6 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
 2019.07.01 수리 (Accepted) 1-1-2019-0670301-89
7 [출원서 등 보완]보정서
 2019.07.01 수리 (Accepted) 1-1-2019-0670300-33
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.07.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0670382-66
9 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status		 2019.08.20 수리 (Accepted) 1-1-2019-0855228-82
10 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.10.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0763168-07
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.10.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1113140-94
12 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.10.30 수리 (Accepted) 1-1-2019-1113139-47
13 등록결정서
Decision to grant		 2020.01.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0036357-91
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.09.07 수리 (Accepted) 4-1-2020-5202020-55
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
신체 성장 예측 모델링 장치에 있어서,복수의 비교 대상자 별 신체 성장 데이터가 저장된 데이터베이스;임의의 사용자에 대한 신체 성장 데이터를 입력받는 입력 모듈;성장 예측 모델링 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며,상기 프로세서는 상기 성장 예측 모델링 프로그램의 실행에 따라, 입력된 사용자의 신체 성장 데이터 및 기저장된 복수의 비교 대상자의 신체 성장 데이터에 기초하여, 상기 사용자의 신체 성장 데이터와의 유사도 또는 상기 사용자의 신체 성장 데이터에 대한 조건부 확률 중 어느 하나에 따른 성장 예측 모델을 모델링하되, 상기 신체 성장 데이터에 포함된 복수의 종류의 파라미터 중 적어도 하나에 기준하여 상기 신체 성장 모델을 모델링하며, 상기 성장 예측 모델을 통해 상기 사용자에 대응하는 신체 성장 값을 예측하여 출력하고, 상기 데이터베이스에는 각 비교 대상자 별로 임의의 기간 동안 시계열적으로 기록된 신체 성장 데이터가 저장되어 있으며, 상기 복수의 비교 대상자 중 둘 이상의 비교 대상자에 대응된 상기 임의의 기간은, 범위 및 구간 중 적어도 하나가 서로 상이하거나 또는 구간이 일부 중복되는 것인, 신체 성장 예측 모델링 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 성장 예측 모델의 모델링을 지원하는 시각적 분석(visual analytics) 사용자 인터페이스를 제공하되,상기 시각적 분석 사용자 인터페이스를 통해, 상기 신체 성장 데이터에 포함된 복수의 종류의 파라미터 중 적어도 하나를 선택할 수 있도록 하는 파라미터 셀렉터, 상기 신체 성장 데이터 별로 분포를 출력하는 히스토그램 셀렉터, 상기 신체 성장 데이터의 파라미터 간 상호 관계를 좌표 형태로 출력하는 평행좌표(parallel coordinates) 뷰 및 산포도(scatter plot) 뷰와, 선택된 조건이 적용된 상기 성장 예측 모델을 모델링하는 알고리즘 모델링 모듈을 제공하는, 신체 성장 예측 모델링 장치
3 3
제 1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 사용자의 신체 성장 데이터와의 유사도를 사용할 경우, 분포 모델(distribution model)에 기반하여 상기 성장 예측 모델을 모델링하되,상기 분포 모델로서 유클리드 거리(Euclidean distance) 기법, 맨하탄 거리(Manhattan distance) 기법, 및 코사인 유사도(cosine similarity) 기법 중 어느 하나의 기법을 사용하고, 상기 유클리드 거리 또는 맨하탄 거리가 가장 가깝거나 상기 코사인 유사도가 가장 큰 비교 대상자를 선택하고, 상기 선택된 비교 대상자의 신체 성장 데이터에 기초하여 상기 사용자의 신체 성장 값을 예측하는, 신체 성장 예측 모델링 장치
4 4
제 1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 사용자의 신체 성장 데이터에 대한 조건부 확률을 사용할 경우, 베이즈 추론 모델(Bayesian inference model)에 기반하여 상기 성장 예측 모델을 모델링하되,상기 복수의 비교 대상자들의 신체 성장 데이터를 나이에 기준하여 복수의 그룹으로 분류하고, 상기 사용자의 신체 성장 데이터가 임의의 그룹에 포함될 확률인 사전 확률을 산출하고, 상기 산출된 사전 확률과 현재 시점의 우도(likelihood) 값에 기초하여 사후 확률을 산출하여 신체 성장 상태 경로를 추정하며, 상기 추정된 신체 성장 상태 경로에 포함된 적어도 하나의 그룹의 신체 성장 데이터에 기초하여 상기 사용자의 신체 성장 값을 예측하는, 신체 성장 예측 모델링 장치
5 5
제 1 항에 있어서,상기 신체 성장 데이터는,키, 신체질량지수(Body Mass Index, BMI), 기초대사율(Basal Metabolic Rate, BMR), 몸무게, 골격근량, 체지방량, 체수분량, 근육량, 제지방량, 단백질 수치, 미네랄 수치, 무기질 수치, 체지방률, 복부지방률, 목 둘레 치수, 가슴 둘레 치수, 복부 둘레 치수, 오른팔 둘레 치수, 왼팔 둘레 치수, 엉덩이 둘레 치수, 오른 허벅지 둘레 치수, 왼 허벅지 둘레 치수 중 적어도 하나를 포함하는 신체 구성 요소 데이터와,사용자 식별 정보, 성별, 나이 및 데이터 측정 시점을 포함하는 사용자 정보로 구성된 것인, 신체 성장 예측 모델링 장치
6 6
제 1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 신체 성장 데이터에 포함된 복수의 파라미터 중 정규 분포 특성을 갖는 하나 이상의 파라미터를 상기 성장 예측 모델의 모델링 기준으로서 선택하는, 신체 성장 예측 모델링 장치
7 7
제 1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 성장 예측 모델을 통해 예측된 신체 성장 예측 값의 분석을 지원하는 시각적 분석(visual analytics) 사용자 인터페이스를 제공하되,상기 시각적 분석 사용자 인터페이스를 통해,상기 사용자의 신체 현황 정보를 확인할 수 있는 신체 상태 뷰(Body state view), 상기 사용자 및 상기 복수의 비교 대상자에 대해 신체 성장 패턴의 유사도가 기설정된 값보다 높은 객체들을 식별할 수 있는 클러스터 뷰(Cluster view), 신체 균형을 분석할 수 있는 방사형 차트(Radar chart), 과거 성장 기록을 분석할 수 있는 히스토리 트랙커(History tracker), 및 상기 사용자의 성장 예측 결과를 분석할 수 있는 예측 뷰(Prediction view)를 제공하는, 신체 성장 예측 모델링 장치
8 8
신체 성장 예측 모델링 장치에 의해 수행되는 신체 성장 예측 모델링 방법에 있어서,임의의 사용자에 대한 신체 성장 데이터를 입력받는 단계;상기 사용자의 신체 성장 데이터와 기저장된 복수의 비교 대상자 별 신체 성장 데이터에 기초하여, 상기 사용자의 신체 성장 데이터와의 유사도 또는 상기 사용자의 신체 성장 데이터에 대한 조건부 확률 중 어느 하나에 따른 성장 예측 모델을 모델링하는 단계; 및상기 성장 예측 모델을 통해 상기 사용자에 대응하는 신체 성장 값을 예측하여 출력하는 단계를 포함하며,상기 성장 예측 모델을 모델링하는 단계는,상기 신체 성장 데이터에 포함된 복수의 종류의 파라미터 중 적어도 하나에 기준하여 상기 성장 예측 모델을 모델링하며,상기 기저장된 복수의 비교 대상자 별 신체 성장 데이터는 각 비교 대상자 별로 임의의 기간 동안 시계열적으로 기록된 것이고, 상기 복수의 비교 대상자 중 둘 이상의 비교 대상자에 대응된 상기 임의의 기간은, 범위 및 구간 중 적어도 하나가 서로 상이하거나 또는 구간이 일부 중복되는 것인, 신체 성장 예측 모델링 방법
9 9
제 8 항에 있어서,상기 성장 예측 모델을 모델링하는 단계는,상기 성장 예측 모델의 모델링을 지원하는 시각적 분석(visual analytics) 사용자 인터페이스를 제공하되,상기 시각적 분석 사용자 인터페이스를 통해, 상기 신체 성장 데이터에 포함된 복수의 종류의 파라미터 중 적어도 하나를 선택할 수 있도록 하는 파라미터 셀렉터, 상기 신체 성장 데이터 별로 분포를 출력하는 히스토그램 셀렉터, 상기 신체 성장 데이터의 파라미터 간 상호 관계를 좌표 형태로 출력하는 평행좌표(parallel coordinates) 뷰 및 산포도(scatter plot) 뷰와, 선택된 조건이 적용된 상기 성장 예측 모델을 모델링하는 알고리즘 모델링 모듈을 제공하는, 신체 성장 예측 모델링 방법
10 10
제 8 항에 있어서,상기 성장 예측 모델을 모델링하는 단계는,상기 사용자의 신체 성장 데이터와의 유사도를 사용할 경우, 분포 모델(distribution model)에 기반하여 상기 성장 예측 모델을 모델링하되,상기 분포 모델로서 유클리드 거리(Euclidean distance) 기법, 맨하탄 거리(Manhattan distance) 기법, 및 코사인 유사도(cosine similarity) 기법 중 어느 하나의 기법을 사용하고, 상기 유클리드 거리 또는 맨하탄 거리가 가장 가깝거나 상기 코사인 유사도가 가장 큰 비교 대상자를 선택하고, 상기 선택된 비교 대상자의 신체 성장 데이터에 기초하여 상기 사용자의 신체 성장 값을 예측하는, 신체 성장 예측 모델링 방법
11 11
제 8 항에 있어서,상기 성장 예측 모델을 모델링하는 단계는,상기 사용자의 신체 성장 데이터에 대한 조건부 확률을 사용할 경우, 베이즈 추론 모델(Bayesian inference model)에 기반하여 상기 성장 예측 모델을 모델링하되,상기 복수의 비교 대상자들의 신체 성장 데이터를 나이에 기준하여 복수의 그룹으로 하고, 상기 사용자의 신체 성장 데이터가 임의의 그룹에 포함될 확률인 사전 확률을 산출하고, 상기 산출된 사전 확률과 현재 시점의 우도(likelihood) 값에 기초하여 사후 확률을 산출하여 신체 성장 상태 경로를 추정하며, 상기 추정된 신체 성장 상태 경로에 포함된 적어도 하나의 그룹의 신체 성장 데이터에 기초하여 상기 사용자의 신체 성장 값을 예측하는, 신체 성장 예측 모델링 방법
12 12
제 8 항에 있어서,상기 신체 성장 데이터는,키, 신체질량지수(Body Mass Index, BMI), 기초대사율(Basal Metabolic Rate, BMR), 몸무게, 골격근량, 체지방량, 체수분량, 근육량, 제지방량, 단백질 수치, 미네랄 수치, 무기질 수치, 체지방률, 복부지방률, 목 둘레 치수, 가슴 둘레 치수, 복부 둘레 치수, 오른팔 둘레 치수, 왼팔 둘레 치수, 엉덩이 둘레 치수, 오른 허벅지 둘레 치수, 왼 허벅지 둘레 치수 중 적어도 하나를 포함하는 신체 구성 요소 데이터와,사용자 식별 정보, 성별, 나이 및 데이터 측정 시점을 포함하는 사용자 정보로 구성된 것인, 신체 성장 예측 모델링 방법
13 13
제 8 항에 있어서,상기 사용자에 대응하는 신체 성장 값을 예측하여 출력하는 단계는,상기 성장 예측 모델을 통해 예측된 신체 성장 예측 값의 분석을 지원하는 시각적 분석(visual analytics) 사용자 인터페이스를 제공하되,상기 시각적 분석 사용자 인터페이스를 통해,상기 사용자의 신체 현황 정보를 확인할 수 있는 신체 상태 뷰(Body state view), 상기 사용자 및 상기 복수의 비교 대상자에 대해 신체 성장 패턴의 유사도가 기설정된 값보다 높은 객체들을 식별할 수 있는 클러스터 뷰(Cluster view), 신체 균형을 분석할 수 있는 방사형 차트(Radar chart), 과거 성장 기록을 분석할 수 있는 히스토리 트랙커(History tracker), 및 상기 사용자의 성장 예측 결과를 분석할 수 있는 예측 뷰(Prediction view)를 제공하는, 신체 성장 예측 모델링 방법
14 14
제 8 항 내지 제13 항 중 어느 하나에 포함된 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
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