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학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 및 방법
- 기술번호 : KST2020014586
- 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
- 전화번호 : 02-2155-3662
| 요약 | 본 발명은 강화 학습 알고리즘을 이용하여 사용자의 정보 및 상태를 분석하여 근골격계 증상을 개선시킬 수 있는 적절한 액션 정보를 도출한 뒤 이를 사용자에게 제공하도록 구성되며, 이와 같은 일련의 과정이 반복되는 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일예와 관련된 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치는, 사용자의 상태에 관련된 복수의 상태값으로 구성된 제 1 입력을 수신하는 입력부, 복수의 액션 정보가 저장된 데이터베이스, 입력된 상기 제 1 입력에 따라 상기 복수의 액션 정보로부터 제 1 세트의 액션 정보를 선정하고, 상기 제 1 입력에 대하여 소정의 모델을 이용하여 상기 제 1 세트의 액션 정보의 각각에 대응하는 복수의 평가값을 산출하며, 산출된 상기 복수의 평가값에 기초하여 상기 제 1 세트의 액션 정보 중 적어도 하나인 제 1 추천 액션 정보를 선택하는 처리부 및 선택된 상기 제 1 추천 액션 정보를 상기 사용자에게 제공하기 위한 출력부를 포함할 수 있다. |
|---|---|
| Int. CL | G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 50/30 (2018.01.01) G16H 10/20 (2018.01.01) G16H 10/60 (2018.01.01) G16H 40/67 (2018.01.01) |
| CPC | G16H 50/20(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 50/20(2013.01) |
| 출원번호/일자 | 1020190046587 (2019.04.22) |
| 출원인 | 서울대학교병원, 서울대학교산학협력단 |
| 등록번호/일자 | |
| 공개번호/일자 | 10-2020-0123574 (2020.10.30) 문서열기 |
| 공고번호/일자 | |
| 국제출원번호/일자 | |
| 국제공개번호/일자 | |
| 우선권정보 | |
| 법적상태 | 등록 |
| 심사진행상태 | 수리 |
| 심판사항 | |
| 구분 | 신규 |
| 원출원번호/일자 | |
| 관련 출원번호 | |
| 심사청구여부/일자 | Y (2019.04.22) |
| 심사청구항수 | 45 |
출원인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 서울대학교병원 | 대한민국 | 서울특별시 종로구 |
| 2 | 서울대학교산학협력단 | 대한민국 | 서울특별시 관악구 |
발명자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 임민혁 | 대한민국 | 서울특별시 중구 |
| 2 | 이우형 | 대한민국 | 서울특별시 서초구 |
대리인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 특허법인코리아나 | 대한민국 | 서울특별시 강남구 강남대로 **길 **(역삼동, 케이피빌딩) |
최종권리자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 최종권리자 정보가 없습니다 | |||
| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [특허출원]특허출원서 [Patent Application] Patent Application |
2019.04.22 | 수리 (Accepted) | 1-1-2019-0410253-54 |
| 2 | 선행기술조사의뢰서 Request for Prior Art Search |
2020.02.14 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 3 | 선행기술조사보고서 Report of Prior Art Search |
2020.04.17 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-6-2020-0119896-25 |
| 4 | [출원인변경]권리관계변경신고서 [Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status |
2020.05.06 | 1-1-2020-0455906-72 | |
| 5 | [출원인변경]권리관계변경신고서 [Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status |
2020.05.06 | 1-1-2020-0455908-63 | |
| 6 | [반환신청]서류 반려요청서·반환신청서 |
2020.05.12 | 수리 (Accepted) | 1-1-2020-0479838-16 |
| 7 | [반환신청]서류 반려요청서·반환신청서 |
2020.05.12 | 수리 (Accepted) | 1-1-2020-0479839-62 |
| 8 | [출원인변경]권리관계변경신고서 [Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status |
2020.05.13 | 수리 (Accepted) | 1-1-2020-0481344-77 |
| 9 | 수수료 반환 안내서 Notification of Return of Official Fee |
2020.05.13 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 1-5-2020-0068687-83 |
| 10 | 수수료 반환 안내서 Notification of Return of Official Fee |
2020.05.14 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 1-5-2020-0069126-60 |
| 11 | 의견제출통지서 Notification of reason for refusal |
2020.08.27 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2020-0589655-17 |
| 12 | [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서 |
2020.10.23 | 수리 (Accepted) | 1-1-2020-1126050-01 |
| 번호 | 청구항 |
|---|---|
| 1 |
1 사용자의 상태에 관련된 복수의 상태값으로 구성된 제 1 입력을 수신하는 입력부;복수의 액션 정보가 저장된 데이터베이스;입력된 상기 제 1 입력에 따라 상기 복수의 액션 정보로부터 제 1 세트의 액션 정보를 선정하고, 상기 제 1 입력에 대하여 소정의 모델을 이용하여 상기 제 1 세트의 액션 정보의 각각에 대응하는 복수의 평가값을 산출하며, 산출된 상기 복수의 평가값에 기초하여 상기 제 1 세트의 액션 정보 중 적어도 하나인 제 1 추천 액션 정보를 선택하는 처리부; 및선택된 상기 제 1 추천 액션 정보를 상기 사용자에게 제공하기 위한 출력부를 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 2 |
2 제 1 항에 있어서,상기 입력부에 수신된 상기 제 1 입력 및 상기 처리부에서 상기 제 1 입력에 대하여 선택된 상기 제 1 추천 액션 정보는 상기 데이터베이스에 저장되도록 구성되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 3 |
3 제 2 항에 있어서,상기 처리부는, 업데이트 정보를 기반으로 하여 상기 모델이 업데이트되도록 하는, 강화 학습 알고리즘을 적용하는 학습 모듈을 포함하고,상기 업데이트 정보는 상기 데이터베이스에 저장된 상기 제 1 입력의 상태값 및 상기 제 1 입력에 대하여 선택된 상기 제 1 추천 액션 정보를 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 4 |
4 제 3 항에 있어서,상기 업데이트 정보는 상기 입력부에 수신되는 제 2 입력의 상태값을 더 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 5 |
5 제 3 항에 있어서,상기 처리부는 상기 학습 모듈에 의하여 업데이트된 상기 모델을 이용하여 제 2 입력에 대한 복수의 평가값을 산출하도록 구성되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 6 |
6 제 5 항에 있어서,상기 제 2 입력에 대한 상기 복수의 평가값은 상기 제 2 입력에 대한 제 2 추천 액션 정보를 선택하는 데에 이용되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 7 |
7 제 5 항에 있어서,상기 제 1 입력은 제 1 시간에 수신되고, 상기 제 2 입력은 상기 제 1 시간 이후의 제 2 시간에 수신되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 8 |
8 제 5 항에 있어서,상기 모델의 업데이트는, 상기 사용자의 상태가 개선되도록 유도하기 위하여, 상기 제 2 입력에 대하여 상기 복수의 평가값이 산출되는 방식을 조절하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 9 |
9 제 1 항에 있어서,상기 처리부는 상기 제 1 세트의 액션 정보의 각각을 적용하는 것이 상기 사용자의 상태에 미치는 영향을 나타내는 복수의 보상을 계산하고, 계산된 상기 복수의 보상은 상기 복수의 평가값을 산출하는 데에 반영되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 10 |
10 제 9 항에 있어서, 상기 처리부는, 상기 제 1 세트의 액션 정보 중 보다 높은 보상이 예상되는 액션 정보에 대하여, 보다 높은 가중치를 부여하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 11 |
11 제 9 항에 있어서,상기 처리부는 산출된 상기 복수의 평가값 중 임계치보다 큰 평가값을 식별하고, 식별된 상기 평가값에 대응되는 액션 정보를 상기 제 1 추천 액션 정보로 선택하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 12 |
12 제 9 항에 있어서,상기 복수의 보상은 상기 입력부를 통하여 입력된 임상 정보 또는 상기 데이터베이스에 저장된 임상 정보에 의하여 적어도 부분적으로 제한되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 13 |
13 제 12 항에 있어서,상기 처리부는 상기 복수의 보상 중 적어도 일부가 상기 임상 정보와 매칭되지 않는다고 판단할 경우 상기 보상을 상기 임상 정보에 기초하여 계산하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 14 |
14 제 1 항에 있어서,상기 제 1 세트의 액션 정보를 선정하는 것은 상기 입력부를 통하여 입력된 임상 정보 또는 상기 데이터베이스에 저장된 임상 정보에 의하여 적어도 부분적으로 제한되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 15 |
15 제 14 항에 있어서,선정된 상기 제 1 세트의 액션 정보 중 적어도 일부가 상기 임상 정보와 매칭되지 않는다고 판단될 경우 상기 제 1 세트의 액션 정보를 상기 임상 정보에 기초하여 재선정하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 16 |
16 제 1 항에 있어서,상기 처리부는 상기 제 1 입력을 이용하여 상기 사용자의 근골격계 증상을 분석하고, 분석된 상기 사용자의 상기 근골격계 증상은 상기 제 1 입력에 대한 상기 복수의 평가값을 산출하는 데에 이용되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 17 |
17 제 16 항에 있어서,상기 사용자의 상기 근골격계 증상을 분석하는 것은, 상기 제 1 입력의 상기 복수의 상태값에서 상기 근골격계 증상을 악화시키는 요인 또는 상기 근골격계 증상을 개선시키는 요인을 탐색하는 것을 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 18 |
18 제 17 항에 있어서, 상기 사용자의 상기 근골격계 증상을 분석하는 것은, 탐색된 상기 근골격계 증상을 악화시키는 요인 또는 상기 근골격계 증상을 개선시키는 요인에 기초하여 상기 근골격계 증상의 진단, 진행 상태 또는 예후를 예측하는 것을 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 19 |
19 제 17 항에 있어서,상기 출력부는 상기 근골격계 증상을 악화시키는 요인 또는 상기 근골격계 증상을 개선시키는 요인을 사용자에게 제공하도록 구성된, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 20 |
20 제 1 항에 있어서,상기 복수의 상태값은 상기 사용자의 일상 생활 행위에 대한 정보, 상기 사용자의 자세에 대한 정보, 상기 사용자의 동작에 대한 정보, 상기 사용자 주변의 환경에 대한 정보, 상기 사용자의 생체 정보 및 상기 사용자의 근골격 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 21 |
21 제 20 항에 있어서,상기 사용자의 일상 생활 행위에 대한 정보는, 일상 생활 행위에서의 상기 사용자의 신체 부위의 위치, 길이, 각도 및 이들의 시간에 따른 변화와 상기 사용자의 활동의 종류, 시간, 강도, 방식 및 이들의 패턴 중 적어도 하나를 포함하고,상기 사용자의 자세에 대한 정보는, 정적인 상태에서의 상기 사용자의 신체 부위의 위치, 길이, 각도 및 이들의 시간에 따른 변화 중 적어도 하나를 포함하고,상기 사용자의 동작에 대한 정보는, 동적인 상태에서의 상기 사용자의 상기 신체 부위의 위치, 길이, 각도 및 이들의 시간에 따른 변화 중 적어도 하나를 포함하고,상기 사용자 주변의 환경에 대한 정보는, 상기 사용자로부터 기 설정된 반경 내에 있는 임의의 객체의 위치, 크기, 높이, 거리, 강도 및 이들의 패턴 중 적어도 하나를 포함하고,상기 사용자의 생체 정보는, 상기 사용자의 나이, 성별, 가족력, 과거력, 현재의 치료 여부, 과거의 치료 여부, 골격근량, 체중, 키 및 유전자 정보 중 적어도 하나를 포함하고,상기 사용자의 근골격 건강 정보는, 통증의 증상, 통증의 위치, 통증의 빈도, 통증의 지속 시간, 통증의 양상 및 이들의 패턴 중 적어도 하나를 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 22 |
22 제 20 항에 있어서,상기 제 1 입력은 상기 사용자의 입력에 의하여 발생되거나 상기 사용자 이외의 타인의 입력에 의하여 발생되거나 센서의 감지에 의하여 발생되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 장치 |
| 23 |
23 사용자의 상태에 관련된 복수의 상태값으로 구성된 제 1 입력을 수신하는 단계;입력된 상기 제 1 입력에 따라 데이터베이스에 저장된 복수의 액션 정보로부터 제 1 세트의 액션 정보를 선정하는 단계;상기 제 1 입력에 대하여 소정의 모델을 이용하여 상기 제 1 세트의 액션 정보의 각각에 대응하는 복수의 평가값을 산출하는 단계;산출된 상기 복수의 평가값에 기초하여 상기 제 1 세트의 액션 정보 중 적어도 하나인 제 1 추천 액션 정보를 선택하는 단계; 및선택된 상기 제 1 추천 액션 정보를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 24 |
24 제 23 항에 있어서,수신된 상기 제 1 입력 및 상기 제 1 입력에 대하여 선택된 상기 제 1 추천 액션 정보는 상기 데이터베이스에 저장되도록 구성되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 25 |
25 제 24 항에 있어서,상기 산출하는 단계는, 업데이트 정보를 기반으로 하여 상기 모델이 업데이트되도록 하는, 강화 학습 알고리즘을 적용하는 단계를 포함하고,상기 업데이트 정보는 상기 데이터베이스에 저장된 상기 제 1 입력의 상태값 및 상기 제 1 입력에 대하여 선택된 상기 제 1 추천 액션 정보를 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 26 |
26 제 25 항에 있어서,상기 업데이트 정보는 상기 입력부에 수신되는 제 2 입력의 상태값을 더 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 27 |
27 제 25 항에 있어서,상기 강화 학습 알고리즘을 적용하는 단계에 의하여 업데이트된 상기 모델을 이용하여 제 2 입력에 대한 복수의 평가값을 산출하도록 구성되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 28 |
28 제 27 항에 있어서,상기 제 2 입력에 대한 상기 복수의 평가값은 상기 제 2 입력에 대한 제 2 추천 액션 정보를 선택하는 데에 이용되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 29 |
29 제 27 항에 있어서,상기 제 1 입력은 제 1 시간에 수신되고, 상기 제 2 입력은 상기 제 1 시간 이후의 제 2 시간에 수신되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 30 |
30 제 27 항에 있어서,상기 모델의 업데이트는, 상기 사용자의 상태가 개선되도록 유도하기 위하여, 상기 제 2 입력에 대하여 상기 복수의 평가값이 산출되는 방식을 조절하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 31 |
31 제 23 항에 있어서, 상기 산출하는 단계는 상기 제 1 세트의 액션 정보의 각각을 적용하는 것이 상기 사용자의 상태에 미치는 영향을 나타내는 복수의 보상을 계산하는 단계를 포함하고, 상기 계산하는 단계에서 계산된 상기 복수의 보상은 상기 복수의 평가값을 산출하는 데에 반영되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 32 |
32 제 31 항에 있어서, 상기 계산하는 단계는, 상기 제 1 세트의 액션 정보 중 보다 높은 보상이 예상되는 액션 정보에 대하여, 보다 높은 가중치를 부여하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 33 |
33 제 31 항에 있어서, 상기 산출하는 단계는 산출된 상기 복수의 평가값 중 임계치보다 큰 평가값을 식별하는 단계를 포함하고, 상기 선택하는 단계는 상기 식별하는 단계에서 식별된 상기 평가값에 대응되는 액션 정보를 상기 제 1 추천 액션 정보로 선택하는 단계를 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 34 |
34 제 31 항에 있어서, 상기 복수의 보상은 상기 입력부를 통하여 입력된 임상 정보 또는 상기 데이터베이스에 저장된 임상 정보에 의하여 적어도 부분적으로 제한되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 35 |
35 제 34 항에 있어서, 상기 계산하는 단계에서 상기 복수의 보상 중 적어도 일부가 상기 임상 정보와 매칭되지 않는다고 판단될 경우 상기 보상을 상기 임상 정보에 기초하여 계산하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 36 |
36 제 23 항에 있어서, 상기 선정하는 단계에서 상기 제 1 세트의 액션 정보를 선정하는 것은 상기 입력부를 통하여 입력된 임상 정보 또는 상기 데이터베이스에 저장된 임상 정보에 의하여 적어도 부분적으로 제한되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 37 |
37 제 36 항에 있어서, 상기 선정하는 단계에서 선정된 상기 제 1 세트의 액션 정보 중 적어도 일부가 상기 임상 정보와 매칭되지 않는다고 판단될 경우 상기 제 1 세트의 액션 정보는 상기 임상 정보에 기초하여 재선정되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 38 |
38 제 23 항에 있어서, 상기 산출하는 단계는 상기 제 1 입력을 이용하여 상기 사용자의 근골격계 증상을 분석하는 단계를 포함하고, 상기 분석하는 단계에서 분석된 상기 사용자의 상기 근골격계 증상은 상기 제 1 입력에 대한 상기 복수의 평가값을 산출하는 데에 이용되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 39 |
39 제 38 항에 있어서, 상기 사용자의 상기 근골격계 증상을 분석하는 단계는, 상기 제 1 입력의 상기 복수의 상태값에서 상기 근골격계 증상을 악화시키는 요인 또는 상기 근골격계 증상을 개선시키는 요인을 탐색하는 단계를 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 40 |
40 제 39 항에 있어서, 상기 사용자의 상기 근골격계 증상을 분석하는 단계는, 상기 탐색하는 단계에서 탐색된 상기 근골격계 증상을 악화시키는 요인 또는 상기 근골격계 증상을 개선시키는 요인에 기초하여 상기 근골격계 증상의 진단, 진행 상태 또는 예후를 예측하는 단계를 더 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 41 |
41 제 39 항에 있어서,상기 출력하는 단계는 상기 근골격계 증상을 악화시키는 요인 또는 상기 근골격계 증상을 개선시키는 요인을 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 42 |
42 제 23 항에 있어서,상기 복수의 상태값은 상기 사용자의 일상 생활 행위에 대한 정보, 상기 사용자의 자세에 대한 정보, 상기 사용자의 동작에 대한 정보, 상기 사용자 주변의 환경에 대한 정보, 상기 사용자의 생체 정보 및 상기 사용자의 근골격 건강 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 43 |
43 제 42 항에 있어서,상기 사용자의 일상 생활 행위에 대한 정보는, 일상 생활 행위에서의 상기 사용자의 신체 부위의 위치, 길이, 각도 및 이들의 시간에 따른 변화와 상기 사용자의 활동의 종류, 시간, 강도, 방식 및 이들의 패턴 중 적어도 하나를 포함하고,상기 사용자의 자세에 대한 정보는, 정적인 상태에서의 상기 사용자의 신체 부위의 위치, 길이, 각도 및 이들의 시간에 따른 변화 중 적어도 하나를 포함하고,상기 사용자의 동작에 대한 정보는, 동적인 상태에서의 상기 사용자의 상기 신체 부위의 위치, 길이, 각도 및 이들의 시간에 따른 변화 중 적어도 하나를 포함하고,상기 사용자 주변의 환경에 대한 정보는, 상기 사용자로부터 기 설정된 반경 내에 있는 임의의 객체의 위치, 크기, 높이, 거리, 강도 및 이들의 패턴 중 적어도 하나를 포함하고,상기 사용자의 생체 정보는, 상기 사용자의 나이, 성별, 가족력, 과거력, 현재의 치료 여부, 과거의 치료 여부, 골격근량, 체중, 키 및 유전자 정보 중 적어도 하나를 포함하고,상기 사용자의 근골격 건강 정보는, 통증의 증상, 통증의 위치, 통증의 빈도, 통증의 지속 시간, 통증의 양상 및 이들의 패턴 중 적어도 하나를 포함하는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 44 |
44 제 42 항에 있어서,상기 제 1 입력은 상기 사용자의 입력에 의하여 발생되거나 상기 사용자 이외의 타인의 입력에 의하여 발생되거나 센서의 감지에 의하여 발생되는, 학습 기반의 증상 및 질환 관리 방법 |
| 45 |
45 명령들을 포함하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 명령들은, 실행될 때, 하나 이상의 프로세서들로 하여금: 사용자의 상태에 관련된 복수의 상태값으로 구성된 제 1 입력을 수신하게 하고,입력된 상기 제 1 입력에 따라 데이터베이스에 저장된 복수의 액션 정보로부터 제 1 세트의 액션 정보를 선정하게 하고,상기 제 1 입력에 대하여 소정의 모델을 이용하여 상기 제 1 세트의 액션 정보의 각각에 대응하는 복수의 평가값을 산출하게 하고,산출된 상기 복수의 평가값에 기초하여 상기 제 1 세트의 액션 정보 중 적어도 하나인 제 1 추천 액션 정보를 선택하게 하고, 그리고선택된 상기 제 1 추천 액션 정보를 상기 사용자에게 제공하게 하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체 |
| 지정국 정보가 없습니다 |
|---|
| 패밀리정보가 없습니다 |
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| 국가 R&D 정보가 없습니다. |
|---|
| 등록사항 정보가 없습니다 |
|---|
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| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [특허출원]특허출원서 | 2019.04.22 | 수리 (Accepted) | 1-1-2019-0410253-54 |
| 2 | 선행기술조사의뢰서 | 2020.02.14 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 3 | 선행기술조사보고서 | 2020.04.17 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-6-2020-0119896-25 |
| 4 | [출원인변경]권리관계변경신고서 | 2020.05.06 | 1-1-2020-0455906-72 | |
| 5 | [출원인변경]권리관계변경신고서 | 2020.05.06 | 1-1-2020-0455908-63 | |
| 6 | [반환신청]서류 반려요청서·반환신청서 | 2020.05.12 | 수리 (Accepted) | 1-1-2020-0479838-16 |
| 7 | [반환신청]서류 반려요청서·반환신청서 | 2020.05.12 | 수리 (Accepted) | 1-1-2020-0479839-62 |
| 8 | [출원인변경]권리관계변경신고서 | 2020.05.13 | 수리 (Accepted) | 1-1-2020-0481344-77 |
| 9 | 수수료 반환 안내서 | 2020.05.13 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 1-5-2020-0068687-83 |
| 10 | 수수료 반환 안내서 | 2020.05.14 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 1-5-2020-0069126-60 |
| 11 | 의견제출통지서 | 2020.08.27 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2020-0589655-17 |
| 12 | [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서 | 2020.10.23 | 수리 (Accepted) | 1-1-2020-1126050-01 |
| 기술정보가 없습니다 |
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| 과제정보가 없습니다 |
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