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기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치 및 그 동작 방법

  • 기술번호 : KST2019031938
  • 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 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치 및 그 동작 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치 및 그 동작 방법은 각 지역에서의 특정 기간 동안의 질병 발생 횟수와 기후 변화 데이터 간의 상관 관계에 기초한 질병 발생 예측 값을 연산하여 디스플레이를 통해 출력함으로써, 관리자가 상기 특정 기간 동안의 기후와 유사한 기후를 갖는 다른 기간이 되었을 때, 해당 다른 기간에서의 각 지역 별로 질병이 발생할 가능성을 미리 예측할 수 있도록 지원할 수 있다.
Int. CL G16H 50/80 (2018.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01) G16H 50/70 (2018.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01) G06Q 50/26 (2012.01.01)
CPC G16H 50/80(2013.01) G16H 50/80(2013.01) G16H 50/80(2013.01) G16H 50/80(2013.01) G16H 50/80(2013.01)
출원번호/일자 1020180064619 (2018.06.05)
출원인 동국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2168159-0000 (2020.10.14)
공개번호/일자 10-2019-0138716 (2019.12.16) 문서열기
공고번호/일자 (20201021) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.06.05)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이용규 서울특별시 서초구
2 오수빈 서울특별시 마포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김효성 대한민국 서울특별시 영등포구 **로 **, *층 ***호(여의도동, 콤비빌딩)(효성국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 서울특별시 중구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.06.05 수리 (Accepted) 1-1-2018-0551170-46
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2018.10.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2018.12.06 수리 (Accepted) 9-1-2018-0065861-18
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.16 수리 (Accepted) 4-1-2019-5163486-33
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.02.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0123695-26
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.03.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0306499-29
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)
2020.03.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-0306501-34
8 등록결정서
Decision to grant
2020.10.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0696958-12
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번호 청구항
1 1
선정된(predetermined) 제1 기간 동안 수집된 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 횟수와 선정된 제1 기간보다 과거의 기간인 선정된 제2 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 전체의 질병 발생 총 횟수를 기초로 상기 선정된 제1 기간 동안의 상기 복수의 지역들 각각의 질병 발생에 대한 상대분율을 연산하는 상대분율 연산부;상기 복수의 지역들 각각에 대해, 상기 선정된 제1 기간 동안 상기 복수의 지역들 각각에 대해서 수집된 복수의 서로 다른 기후 변화 데이터들 각각과 각 지역에 대해서 연산된 상대분율 간의 상관도를 연산하는 상관도 연산부;상기 복수의 지역들 각각에 대해, 상기 복수의 서로 다른 기후 변화 데이터들 각각에 대해서 연산된 상관도에 대한 절대 값의 평균 값에 각 지역에 대해서 연산된 상대분율을 합산하여 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 가중치를 연산하는 질병 발생 가중치 연산부;상기 선정된 제1 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 각각에 대한 바람의 발생 빈도와 각 바람의 풍향 및 풍속에 대한 정보, 및 상기 복수의 지역들 각각에 대해 연산된 상대분율에 기초하여 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 인접 지역에 의한 질병 확산 유발 정도를 나타내는 질병 확산 가중치를 연산하는 질병 확산 가중치 연산부; 및상기 복수의 지역들 각각에 대해 연산된 상기 질병 발생 가중치와 상기 질병 확산 가중치를 기초로 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 예측 값을 연산한 후 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 예측 값을 디스플레이를 통해 출력하는 질병 발생 예측 값 출력부를 포함하는 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 상대분율 연산부는상기 선정된 제1 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 횟수에 대해 선정된 결측치 처리 상수를 합산하여 상기 선정된 제1 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 각각의 질병 발생 횟수에 대한 데이터 전처리를 수행하는 전처리 수행부를 포함하는 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 상관도 연산부는상기 선정된 제1 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 횟수를 1일 간격으로 구분한 후 1일 간격으로 구분된 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 횟수와 상기 선정된 제2 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 전체의 질병 발생 총 횟수를 기초로 상기 선정된 제1 기간 동안의 상기 복수의 지역들 각각의 질병 발생에 대한 상대분율을 1일 간격으로 구분해서 연산하는 부분 상대분율 연산부; 및상기 선정된 제1 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 각각에 대한 상기 복수의 서로 다른 기후 변화 데이터들을 1일 간격으로 구분한 후 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 1일 간격으로 구분된 상기 복수의 서로 다른 기후 변화 데이터들 각각과 각 지역에 대해서 1일 간격으로 구분해서 연산된 상대분율 간의 상관 계수를 연산함으로써, 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 상기 복수의 서로 다른 기후 변화 데이터들 각각과 각 지역에 대해서 연산된 상대분율 간의 상관도를 연산하는 상관 계수 연산부를 포함하는 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 질병 발생 가중치 연산부는상기 복수의 지역들 각각에 대해, 상기 복수의 서로 다른 기후 변화 데이터들 각각에 대해서 연산된 상관도에 대한 절대 값의 평균 값에 각 지역에 대해서 연산된 상대분율을 합산한 합산 값을 연산하고, 상기 복수의 지역들 각각에 대해 연산된 합산 값을 '0'과 '1' 사이의 값으로 정규화하여 상기 복수의 지역들 각각에 대한 정규화 값을 상기 복수의 지역들 각각에 대한 상기 질병 발생 가중치로 연산하는 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 질병 확산 가중치 연산부는상기 복수의 지역들 각각에 대해, 상기 선정된 제1 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 각각에 대한 바람의 발생 빈도와 각 바람의 풍향 및 풍속에 대한 정보 중 질병이 발생한 인접 지역들의 방향에 기초한 풍향을 갖는 바람의 발생 빈도, 풍향 및 풍속에 대한 정보를 확인하여 질병이 발생한 인접 지역들 각각에 대한 바람의 영향 값을 연산하는 영향 값 연산부; 및상기 복수의 지역들 각각에 대해 질병이 발생한 인접 지역들 각각에 대한 바람의 영향 값이 연산되면, 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 질병이 발생한 인접 지역들 각각에 대한 바람의 영향 값의 평균 값에 각 지역에 대해서 연산된 상대분율을 합산하여 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 확산 가중치의 연산을 처리하는 질병 확산 가중치 연산 처리부를 포함하는 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 질병 발생 예측 값 출력부는상기 복수의 지역들 각각에 대해, 각 지역에 대해서 연산된 상기 질병 발생 가중치와 상기 질병 확산 가중치의 합계를 상기 복수의 지역들에 대한 상기 질병 발생 가중치와 상기 질병 확산 가중치의 전체 합계로 나누어 상기 복수의 지역들 각각에 대한 상기 질병 발생 예측 값을 연산하는 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치
7 7
상대분율 연산부가, 선정된(predetermined) 제1 기간 동안 수집된 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 횟수와 선정된 제1 기간보다 과거의 기간인 선정된 제2 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 전체의 질병 발생 총 횟수를 기초로 상기 선정된 제1 기간 동안의 상기 복수의 지역들 각각의 질병 발생에 대한 상대분율을 연산하는 단계;상관도 연산부가, 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 상기 선정된 제1 기간 동안 상기 복수의 지역들 각각에 대해서 수집된 복수의 서로 다른 기후 변화 데이터들 각각과 각 지역에 대해서 연산된 상대분율 간의 상관도를 연산하는 단계;질병 발생 가중치 연산부가, 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 상기 복수의 서로 다른 기후 변화 데이터들 각각에 대해서 연산된 상관도에 대한 절대 값의 평균 값에 각 지역에 대해서 연산된 상대분율을 합산하여 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 가중치를 연산하는 단계;질병 확산 가중치 연산부가, 상기 선정된 제1 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 각각에 대한 바람의 발생 빈도와 각 바람의 풍향 및 풍속에 대한 정보, 및 상기 복수의 지역들 각각에 대해 연산된 상대분율에 기초하여 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 인접 지역에 의한 질병 확산 유발 정도를 나타내는 질병 확산 가중치를 연산하는 단계; 및질병 발생 예측 값 출력부가, 상기 복수의 지역들 각각에 대해 연산된 상기 질병 발생 가중치와 상기 질병 확산 가중치를 기초로 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 예측 값을 연산한 후 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 예측 값을 디스플레이를 통해 출력하는 단계를 포함하는 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치의 동작 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 상대분율을 연산하는 단계는전처리 수행부가, 상기 선정된 제1 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 횟수에 대해 선정된 결측치 처리 상수를 합산하여 상기 선정된 제1 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 각각의 질병 발생 횟수에 대한 데이터 전처리를 수행하는 단계를 포함하는 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치의 동작 방법
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제7항에 있어서,상기 상관도를 연산하는 단계는부분 상대분율 연산부가, 상기 선정된 제1 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 횟수를 1일 간격으로 구분한 후 1일 간격으로 구분된 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 발생 횟수와 상기 선정된 제2 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 전체의 질병 발생 총 횟수를 기초로 상기 선정된 제1 기간 동안의 상기 복수의 지역들 각각의 질병 발생에 대한 상대분율을 1일 간격으로 구분해서 연산하는 단계; 및상관 계수 연산부가, 상기 선정된 제1 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 각각에 대한 상기 복수의 서로 다른 기후 변화 데이터들을 1일 간격으로 구분한 후 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 1일 간격으로 구분된 상기 복수의 서로 다른 기후 변화 데이터들 각각과 각 지역에 대해서 1일 간격으로 구분해서 연산된 상대분율 간의 상관 계수를 연산함으로써, 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 상기 복수의 서로 다른 기후 변화 데이터들 각각과 각 지역에 대해서 연산된 상대분율 간의 상관도를 연산하는 단계를 포함하는 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치의 동작 방법
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제7항에 있어서,상기 질병 발생 가중치를 연산하는 단계는상기 질병 발생 가중치 연산부가, 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 상기 복수의 서로 다른 기후 변화 데이터들 각각에 대해서 연산된 상관도에 대한 절대 값의 평균 값에 각 지역에 대해서 연산된 상대분율을 합산한 합산 값을 연산하고, 상기 복수의 지역들 각각에 대해 연산된 합산 값을 '0'과 '1' 사이의 값으로 정규화하여 상기 복수의 지역들 각각에 대한 정규화 값을 상기 복수의 지역들 각각에 대한 상기 질병 발생 가중치로 연산하는 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치의 동작 방법
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제7항에 있어서,상기 질병 확산 가중치를 연산하는 단계는영향 값 연산부가, 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 상기 선정된 제1 기간 동안 수집된 상기 복수의 지역들 각각에 대한 바람의 발생 빈도와 각 바람의 풍향 및 풍속에 대한 정보 중 질병이 발생한 인접 지역들의 방향에 기초한 풍향을 갖는 바람의 발생 빈도, 풍향 및 풍속에 대한 정보를 확인하여 질병이 발생한 인접 지역들 각각에 대한 바람의 영향 값을 연산하는 단계; 및질병 확산 가중치 연산 처리부가, 상기 복수의 지역들 각각에 대해 질병이 발생한 인접 지역들 각각에 대한 바람의 영향 값이 연산되면, 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 질병이 발생한 인접 지역들 각각에 대한 바람의 영향 값의 평균 값에 각 지역에 대해서 연산된 상대분율을 합산하여 상기 복수의 지역들 각각에 대한 질병 확산 가중치의 연산을 처리하는 단계를 포함하는 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치의 동작 방법
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제7항에 있어서,상기 출력하는 단계는상기 질병 발생 예측 값 출력부가, 상기 복수의 지역들 각각에 대해, 각 지역에 대해서 연산된 상기 질병 발생 가중치와 상기 질병 확산 가중치의 합계를 상기 복수의 지역들에 대한 상기 질병 발생 가중치와 상기 질병 확산 가중치의 전체 합계로 나누어 상기 복수의 지역들 각각에 대한 상기 질병 발생 예측 값을 연산하는 기후 변화 데이터를 활용한 질병 발생 예측 장치의 동작 방법
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제7항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
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제7항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.