맞춤기술찾기

이전대상기술

감염병의 확산을 예측하는 방법 및 상기 방법을 수행하는 감염병 확산 예측 장치

  • 기술번호 : KST2022023049
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 본 발명의 일 실시예에 따른 감염병 확산 예측 장치에 의해 수행되는 감염병의 확산을 예측하는 방법은, 확산 예측 데이터를 수집하는 단계; 상기 확산 예측 데이터의 표준화 및 군집화 중에서 적어도 하나를 수행하여, 상기 확산 예측 데이터 중에서 상기 감염병 확산을 예측하는데 이용할 예측 이용 데이터를 결정하는 단계; 상기 예측 이용 데이터를 이용하여, 각 사람 별로 상기 감염병의 감염 여부를 예측하는 확산 예측 모델을 생성하는 단계; 및 상기 확산 예측 모델을 이용하여, 상기 감염병의 확산 경로를 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G16H 50/80 (2018.01.01) G16H 50/50 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G06Q 50/26 (2012.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G16H 50/80(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G06Q 50/26(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/0427(2013.01)
출원번호/일자 1020210071143 (2021.06.01)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0162560 (2022.12.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.06.01)
심사청구항수 18

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 이동엽 경기도 성남시 분당구
2 김선종 경기도 수원시 장안구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.06.01 수리 (Accepted) 1-1-2021-0634957-23
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.01.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
감염병 확산 예측 장치에 의해 수행되는 감염병의 확산을 예측하는 방법에 있어서,확산 예측 데이터를 수집하는 단계;상기 확산 예측 데이터의 표준화 및 군집화 중에서 적어도 하나를 수행하여, 상기 확산 예측 데이터 중에서 상기 감염병 확산을 예측하는데 이용할 예측 이용 데이터를 결정하는 단계;상기 예측 이용 데이터를 이용하여, 각 사람 별로 상기 감염병의 감염 여부를 예측하는 확산 예측 모델을 생성하는 단계; 및상기 확산 예측 모델을 이용하여, 상기 감염병의 확산 경로를 예측하는 단계를 포함하는감염병의 확산을 예측하는 방법
2 2
제1 항에 있어서,상기 확산 예측 데이터는 인터넷 검색어와 검색량, 카드 사용량 및 버스 이용량을 포함하는 빅데이터와, 일일 확진자 수 및 확진자 추적 조사를 포함하는 감염병 확산 데이터와, 정부의 방역 정책을 포함하는감염병의 확산을 예측하는 방법
3 3
제1 항에 있어서,상기 예측 이용 데이터를 결정하는 단계는,군집화 알고리즘에 상기 확산 예측 데이터를 입력하여, 상기 확산 예측 데이터에 포함된 적어도 일부의 데이터를 복수의 클러스터들로 군집화하는 단계를 포함하는감염병의 확산을 예측하는 방법
4 4
제3 항에 있어서, 상기 예측 이용 데이터를 결정하는 단계는,상기 확산 예측 데이터 중에서, 상기 감염병과 연관이 있는 데이터와 동일한 클러스터에 포함된 데이터를 상기 예측 이용 데이터를 결정하는 단계를 더 포함하는감염병의 확산을 예측하는 방법
5 5
제1 항에 있어서,상기 확산 예측 모델을 생성하는 단계는,사람의 현재 주기에서의 상태로부터 이후 주기에서의 상태를 예측하는데 이용되는 확산 파라미터를 실시간으로 계산하는 단계; 및상기 실시간으로 계산된 확산 파라미터를 이용하여, 상기 확산 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는감염병의 확산을 예측하는 방법
6 6
제5 항에 있어서,상기 확산 파라미터는,사람의 상태 별로 이전 주기에서의 상태와 현재 주기에서의 상태를 비교하여 결정되는감염병의 확산을 예측하는 방법
7 7
제5 항에 있어서,상기 확산 파라미터는,사람의 상태 별로 현재 주기에서의 학습용 상태를 입력 받으면, 이후 주기에서의 예측 상태를 출력하도록 기 학습된 확산 파라미터 결정 신경망을 이용하여 결정되는감염병의 확산을 예측하는 방법
8 8
제1 항에 있어서, 상기 감염병의 확산 경로를 예측하는 단계는,정부의 방역 정책 및 각 사람의 접촉 네트워크를 더 이용하여 상기 감염병의 상기 확산 경로를 예측하는감염병의 확산을 예측하는 방법
9 9
감염병의 확산을 예측하는 감염병 확산 예측 장치에 있어서,확산 예측 데이터를 수집하는 송수신기; 및상기 송수신기를 제어하는 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는,상기 확산 예측 데이터의 표준화 및 군집화 중에서 적어도 하나를 수행하여, 상기 확산 예측 데이터 중에서 상기 감염병 확산을 예측하는데 이용할 예측 이용 데이터를 결정하고,상기 예측 이용 데이터를 이용하여, 각 사람 별로 상기 감염병의 감염 여부를 예측하는 확산 예측 모델을 생성하고,상기 확산 예측 모델을 이용하여, 상기 감염병의 확산 경로를 예측하는 감염 경로 네트워크를 생성하는감염병 확산 예측 장치
10 10
제9 항에 있어서,상기 확산 예측 데이터는 인터넷 검색어의 검색량 및 카드 사용량을 포함하는 빅데이터와, 일일 확진자 수 및 확진자 추적 조사를 포함하는 감염병 확산 데이터와, 정부의 방역 정책을 포함하는감염병 확산 예측 장치
11 11
제9 항에 있어서,상기 프로세서는,기 학습된 군집화 신경망에 상기 확산 예측 데이터를 입력하여, 상기 확산 예측 데이터에 포함된 적어도 일부의 데이터를 클러스터들로 군집화하는감염병 확산 예측 장치
12 12
제11 항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 확산 예측 데이터 중에서, 상기 감염병과 연관이 있는 데이터와 동일한 클러스터에 포함된 데이터를 상기 예측 이용 데이터를 결정하는감염병 확산 예측 장치
13 13
제9 항에 있어서,상기 프로세서는,사람의 현재 주기에서의 상태로부터 이후 주기에서의 상태를 예측하는데 이용되는 확산 파라미터를 이용하여, 상기 확산 예측 모델을 생성하는감염병 확산 예측 장치
14 14
제13 항에 있어서,상기 확산 파라미터는,사람의 상태 별로 이전 주기에서의 상태와 현재 주기에서의 상태를 비교하여 결정되는감염병 확산 예측 장치
15 15
제13 항에 있어서,상기 확산 파라미터는,사람의 상태 별로 현재 주기에서의 학습용 상태를 입력 받으면, 이후 주기에서의 예측 상태를 출력하도록 기 학습된 기 학습된 확산 파라미터 결정 신경망을 이용하여 결정되는감염병 확산 예측 장치
16 16
제9 항에 있어서, 상기 프로세서는,정부의 방역 정책 및 각 사람의 인적 네트워크 특성을 더 이용하여 상기 감염 경로 네트워크를 생성하는감염병 확산 예측 장치
17 17
컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은,제1 항 내지 제8 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 판독 가능한 기록매체
18 18
컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은,제1 항 내지 제8 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.