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자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2023002863
  • 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 본 출원은 지역별 감염병을 예측할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 출원의 실시 예에 따른 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 장치는 서로 다른 복수의 지역들의 감염병 데이터를 수집하는 데이터 수집부; 상기 데이터 수집부로부터 상기 서로 다른 복수의 지역들의 감염병 데이터를 수신하며, 상기 서로 다른 복수의 지역들의 감염병 데이터에 대한 전처리 동작을 수행하여 입력 데이터를 생성하는 데이터 전처리부; 상기 데이터 전처리부로부터 입력 데이터를 수신하며, 상기 입력 데이터에 기초하여 각 지역에 대응하는 쿼리, 키, 밸류를 생성하는 모델 구성부; 및 상기 모델 구성부로부터 각 지역에 대응하는 쿼리, 키, 밸류를 수신하며, 상기 각 지역에 대응하는 쿼리, 키, 밸류에 기초하여 지역들 사이의 상관관계를 학습하는 감염병 예측부를 포함한다. 본 출원의 실시 예에 따른 지역별 감염병 예측 장치 및 방법은 자기 주의 집중 모델을 이용하여 지역들 사이의 데이터 상관관계를 학습함으로써, 미래의 지역별 감염병 발생량을 정확하게 예측할 수 있다.
Int. CL G16H 50/80 (2018.01.01) G16H 50/50 (2018.01.01) G16H 50/20 (2018.01.01) G16H 50/70 (2018.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC G16H 50/80(2013.01) G16H 50/50(2013.01) G16H 50/20(2013.01) G16H 50/70(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020210185040 (2021.12.22)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0095496 (2023.06.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.12.22)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황인준 서울특별시 성동구
2 문재욱 서울특별시 광진구
3 정승원 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인주연케이알피 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길**, *층(역삼동, 엘에스빌딩)

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
2021.12.22 수리 (Accepted) 1-1-2021-1487056-20
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2022.06.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
서로 다른 복수의 지역들의 감염병 데이터를 수집하는 데이터 수집부;상기 데이터 수집부로부터 상기 서로 다른 복수의 지역들의 감염병 데이터를 수신하며, 상기 서로 다른 복수의 지역들의 감염병 데이터에 대한 전처리 동작을 수행하여 입력 데이터를 생성하는 데이터 전처리부;상기 데이터 전처리부로부터 입력 데이터를 수신하며, 상기 입력 데이터에 기초하여 각 지역에 대응하는 쿼리, 키, 밸류를 생성하는 모델 구성부; 및상기 모델 구성부로부터 각 지역에 대응하는 쿼리, 키, 밸류를 수신하며, 상기 각 지역에 대응하는 쿼리, 키, 밸류에 기초하여 지역들 사이의 상관관계를 학습하는 감염병 예측부를 포함하는, 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 장치
2 2
제1 항에 있어서,상기 데이터 전처리부는 상기 서로 다른 복수의 지역들의 감염병 데이터 중 결측 데이터는 0으로 대체하는, 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 장치
3 3
제1 항에 있어서, 상기 모델 구성부는상기 입력 데이터에 기초하여, 자기 주의 집중 모델의 쿼리를 생성하는 쿼리 레이어;상기 입력 데이터에 기초하여, 자기 주의 집중 모델의 키를 생성하는 키 레이어; 및상기 입력 데이터에 기초하여, 자기 주의 집중 모델의 밸류를 생성하는 밸류 레이어를 포함하는, 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 장치
4 4
제3 항에 있어서,상기 쿼리 레이어 및 상기 키 레이어는 LSTM을 통하여 구현되는, 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 장치
5 5
제4 항에 있어서,상기 밸류 레이어는 FC 레이어를 통하여 구현되는, 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 장치
6 6
제1 항에 있어서, 상기 감염병 예측부는상기 쿼리, 키, 밸류에 기초하여 지역들 사이의 상관관계를 학습하는 어텐션 레이어; 및상기 지역들 사이의 상관관계에 대한 학습 결과에 기초하여, 미래의 각 지역에서의 감염병 발생량을 예측하는 예측 레이어를 포함하는, 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 장치
7 7
제6 항에 있어서,상기 어텐션 레이어는상기 쿼리 및 키에 대한 내적 연산을 통하여, 상기 지역들 사이의 유사도를 출력하는 내적 모듈;상기 지역들 사이의 유사도를 확률 값으로 변환하여 확률 유사도를 출력하는 소프트맥스 모듈; 및상기 확률 유사도 및 상기 밸류 사이의 곱셈 연산을 통하여, 상기 지역들 각각에 대한 주의 집중 값을 출력하는 곱셈 모듈을 포함하는, 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 장치
8 8
제6 항에 있어서,상기 예측 레이어는 FC 레이어를 통하여 구현되는, 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 장치
9 9
제1 항에 있어서,상기 감염병 예측부로부터 상기 지역들 사이의 유사도 행렬을 수신하고, 수신된 유사도 행렬을 시각화하여 디스플레이하는 유사도 시각화부를 더 포함하는, 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 장치
10 10
지역별 감염병 발생량에 대한 시계열 데이터를 수집하는 단계;상기 시계열 데이터에 대한 전처리 동작을 수행하여 입력 데이터를 생성하는 단계;상기 입력 데이터에 기초하여, 자기 주의 집중 모델의 쿼리, 키, 밸류를 지역별로 정의하는 단계; 및상기 쿼리, 키 및 밸류를 사용하여 지역들 사이의 상관관계를 학습하고, 미래의 감염병 발생량을 예측하는 단계를 포함하는, 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 방법
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제10 항에 있어서,상기 자기 주의 집중 모델의 쿼리 및 키는 각각 LSTM을 통하여 정의되고, 상기 자기 주의 집주 모델의 밸류는 FC 레이어를 통하여 정의되는, 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 방법
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제10 항에 있어서, 상기 쿼리, 키 및 밸류를 사용하여 지역들 사이의 상관관계를 학습하는 단계는상기 쿼리 및 키를 사용하여 상기 지역들 사이의 유사도를 계산하는 단계;상기 지역들 사이의 유사도를 확률 유사도로 변환하는 단계; 및상기 확률 유사도 및 상기 밸류에 기초하여, 주의 집중 값을 연산하는 단계를 포함하는, 자기 주의 집중 모델 기반의 지역별 감염병 예측 방법
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하드웨어와 결합되어 제10항 내지 제13항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 보건복지부 고려대학교 산학협력단 감염병위기대응기술개발(R&D) 감염병 예측 정확도 향상을 위한 딥러닝 모델 고도화 연구