맞춤기술찾기

이전대상기술

심층 신경망 기반 집단 감염의 경제 영향 예측 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2023008276
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 집단 감염의 경제 영향 예측 장치는 관심 영역의 업종별 경제 활동 데이터와 집단 감염 데이터를 기초로, 상기 관심 영역 내 타겟 지역과 집단 감염 사례들이 발병한 발병 지역들 각각에 대한 특징들을 추출하는 특징 추출기, 그리고 경제 관점 특징 그리고 전염 관점 특징을 포함하는 상기 특징들로부터 각 집단 감염 사례가 상기 타겟 지역에 미치는 경제 영향을 나타내는 미시적 표현을 추출하고, 상기 집단 감염 사례들에 대해 획득된 미시적 표현들을 결합한 거시적 표현을 기초로 상기 타겟 지역의 업종별 경제 영향 추세를 예측하는 심층 신경망을 포함한다.
Int. CL G06Q 50/26 (2012.01.01) G06Q 10/04 (2023.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC G06Q 50/26(2013.01) G06Q 10/04(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020220169718 (2022.12.07)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-2583776-0000 (2023.09.22)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20230927) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020220134903   |   2022.10.19
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2023.02.06)
심사청구항수 19

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 이재길 대전광역시 유성구
2 김도영 대전광역시 유성구
3 민향숙 대전광역시 유성구
4 남영은 대전광역시 유성구
5 송환준 대전광역시 유성구
6 윤수식 대전광역시 유성구
7 김민석 대전광역시 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 유미특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 서림빌딩 **층 (역삼동)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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
2022.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2022-1315796-99
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.01.31 수리 (Accepted) 4-1-2023-5023571-05
3 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
2023.02.06 수리 (Accepted) 1-1-2023-0135045-63
4 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2023.02.06 수리 (Accepted) 1-1-2023-0135044-17
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2023.03.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0295278-48
6 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.05.04 수리 (Accepted) 4-1-2023-5110236-33
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2023.05.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2023-0581852-86
8 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination
2023.07.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2023-0135820-56
9 등록결정서
Decision to grant
2023.08.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2023-0708998-79
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
관심 영역의 업종별 경제 활동 데이터와 집단 감염 데이터를 기초로, 상기 관심 영역 내 타겟 지역과 집단 감염 사례들이 발병한 발병 지역들 각각에 대한 특징들을 추출하는 특징 추출기, 그리고경제 관점 특징 그리고 전염 관점 특징을 포함하는 상기 특징들로부터 각 집단 감염 사례가 상기 타겟 지역에 미치는 경제 영향을 나타내는 미시적 표현을 추출하고, 상기 집단 감염 사례들에 대해 획득된 미시적 표현들을 결합한 거시적 표현을 기초로 상기 타겟 지역의 업종별 경제 영향 추세를 예측하는 심층 신경망을 포함하며,상기 심층 신경망은상기 타겟 지역과 각 집단 감염 사례의 쌍에 대응되고, 각 집단 감염 사례가 상기 타겟 지역에 미치는 경제 영향을 나타내는 미시적 표현을 추출하는 복수의 개별 미시적 인코더들, 그리고상기 복수의 개별 미시적 인코더들에서 추출된 상기 미시적 표현들을 결합하여 거시적 표현을 추출하고, 상기 거시적 표현으로부터 예측된 상기 타겟 지역의 업종별 경제 영향 추세를 출력하는 거시적 결합기를 포함하는, 집단 감염의 경제 영향 예측 장치
2 2
제1항에서,상기 특징 추출기는각 지역의 업종별 매출 정보를 포함하는 상기 경제 활동 데이터에서, 각 지역의 업종마다의 소비자의 경제 활동을 나타내는 상기 경제 관점 특징을 추출하는, 경제 영향 예측 장치
3 3
제1항에서,상기 특징 추출기는상기 집단 감염 데이터에서 각 집단 감염 사례의 지속 기간 동안의 전염 심각도 추세를 나타내는 상기 전염 관점 특징을 추출하는, 경제 영향 예측 장치
4 4
제1항에서,상기 특징 추출기는상기 타겟 지역과 상기 발병 지역들 각각의 지리 관점 특징들을 더 추출하는, 경제 영향 예측 장치
5 5
삭제
6 6
제1항에서,각 개별 미시적 인코더는상기 타겟 지역과 대응된 집단 감염 사례의 경제 관점 특징들로부터 상기 타겟 지역과 해당 발병 지역의 경제적 유사성을 나타내는 경제 관점 표현을 추출하는 경제 관점 서브 인코더, 상기 대응된 집단 감염 사례의 전염 관점 특징을 기초로, 해당 발병 지역의 전염 심각도 추세 따른 미래 경제 심각도 추세를 나타내는 전염 관점 표현을 추출하는 전염 관점 서브 인코더, 그리고상기 경제 관점 표현과 상기 전염 관점 표현을 포함하는 표현들을 결합하여, 상기 대응된 집단 감염 사례가 상기 타겟 지역에 미치는 경제 영향에 해당하는 미시적 표현을 출력하는 관점 결합기를 포함하는, 경제 영향 예측 장치
7 7
제6항에서,각 경제 관점 특징은 해당 지역의 비즈니스 구조 벡터와 소비자 구조 벡터 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 경제적 유사성은 상기 타겟 지역과 상기 해당 발병 지역의 비즈니스 구조 벡터를 기초로 추출되는 비즈니스 구조 유사성, 또는 상기 타겟 지역과 상기 해당 발병 지역의 소비자 구조 벡터를 기초로 추출되는 소비자 구조 유사성 중 적어도 하나를 포함하는, 경제 영향 예측 장치
8 8
제7항에서,상기 비즈니스 구조 벡터는각 지역의 업종별 매출 비중을 나타내는 벡터이고,상기 소비자 구조 벡터는지역과 업종 쌍에 대한 소비자 그룹별 매출 비중을 나타내는 벡터인, 경제 영향 예측 장치
9 9
제1항에서,상기 타겟 지역의 업종별 경제 영향 추세는다가올 일정 기간 동안의 업종별 매출 추세를 포함하는, 경제 영향 예측 장치
10 10
집단 감염의 경제 영향을 예측하는 장치의 동작 방법으로서,관심 영역의 업종별 경제 활동 데이터를 기초로, 상기 관심 영역 내 타겟 지역과 집단 감염 사례들이 발병한 발병 지역들 각각에 대한 경제 관점 특징을 추출하는 단계,상기 관심 영역의 집단 감염 데이터를 기초로, 각 집단 감염 사례의 전염 관점 특징을 추출하는 단계, 훈련된 심층 신경망을 이용하여, 상기 타겟 지역과 각 집단 감염 사례의 경제 관점 특징들과 상기 전염 관점 특징을 포함하는 특징들을 기초로, 각 집단 감염 사례가 상기 타겟 지역에 미치는 경제 영향을 나타내는 미시적 표현을 개별적으로 추출하는 단계, 그리고상기 심층 신경망을 이용하여, 상기 집단 감염 사례들에 대해 획득된 미시적 표현들을 결합한 거시적 표현을 기초로 상기 타겟 지역의 업종별 경제 영향 추세를 예측하는 단계를 포함하며,상기 심층 신경망은상기 타겟 지역과 각 집단 감염 사례의 쌍에 대응되고, 각 집단 감염 사례가 상기 타겟 지역에 미치는 경제 영향을 나타내는 미시적 표현을 추출하는 복수의 개별 미시적 인코더들, 그리고상기 복수의 개별 미시적 인코더들에서 추출된 상기 미시적 표현들을 결합하여 거시적 표현을 추출하고, 상기 거시적 표현으로부터 예측된 상기 타겟 지역의 업종별 경제 영향 추세를 출력하는 거시적 결합기를 포함하는, 동작 방법
11 11
제10항에서,상기 경제 관점 특징은 각 지역의 업종별 매출 정보를 포함하는 상기 경제 활동 데이터에서, 각 지역의 업종마다의 소비자의 경제 활동을 나타내는 특징인, 동작 방법
12 12
제10항에서,상기 전염 관점 특징은 상기 집단 감염 데이터에서 각 집단 감염 사례의 지속 기간 동안의 전염 심각도 추세를 나타내는 특징인, 동작 방법
13 13
제10항에서,상기 미시적 표현을 추출하는 단계는상기 타겟 지역과 대응된 집단 감염 사례의 경제 관점 특징들로부터 상기 타겟 지역과 해당 발병 지역의 경제적 유사성을 추출하고,상기 대응된 집단 감염 사례의 전염 관점 특징을 기초로, 해당 발병 지역의 전염 심각도 추세 따른 미래 경제 심각도 추세를 추출하며,상기 타겟 지역과 해당 발병 지역의 경제적 유사성과 상기 경제 심각도 추세를 결합하여 상기 대응된 집단 감염 사례가 상기 타겟 지역에 미치는 경제 영향에 해당하는 미시적 표현을 획득하는, 동작 방법
14 14
제13항에서,상기 경제적 유사성은상기 타겟 지역과 대응된 집단 감염 사례의 경제 관점 특징들로부터 추출된 두 지역의 비즈니스 구조 유사성, 또는 두 지역의 소비자 구조 유사성 중 적어도 하나를 포함하는, 동작 방법
15 15
제10항에서,상기 타겟 지역과 상기 발병 지역들 각각의 지리 관점 특징들을 더 추출하는 단계를 더 포함하고,상기 미시적 표현을 추출하는 단계는상기 타겟 지역과 각 집단 감염 사례의 경제 관점 특징들과 지리 관점 특징들, 그리고 상기 전염 관점 특징을 기초로, 각 집단 감염 사례에 관련된 개별적 미시적 표현을 추출하는, 동작 방법
16 16
집단 감염의 경제 영향을 예측하는 장치의 동작 방법으로서,지역의 업종별 경제 활동 데이터를 기초로, 타겟 지역과 집단 감염이 발병한 발병 지역의 경제적 유사성을 추출하는 단계,상기 타겟 지역과 상기 발병 지역의 물리적 거리 및/또는 사회적 거리를 기초로 두 지역의 지리적 근접도를 추출하는 단계,상기 발병 지역의 전염 심각도 추세를 기초로, 미래 경제 심각도 추세를 추출하는 단계, 그리고상기 타겟 지역과 상기 발병 지역의 상기 경제적 유사성, 상기 지리적 근접도 그리고 상기 미래 경제 심각도 추세를 결합하여, 상기 발병 지역의 집단 감염이 상기 타겟 지역에 미치는 경제 영향을 나타내는 미시적 표현을 추출하는 단계를 포함하는, 동작 방법
17 17
제16항에서,상기 경제적 유사성을 추출하는 단계는지역의 업종별 경제 활동 데이터에서 각 지역의 비즈니스 구조 및/또는 소비자 구조를 추출하고, 상기 타겟 지역과 상기 발병 지역 사이의 비즈니스 구조 유사성 및/또는 소비자 구조 유사성을 상기 경제적 유사성으로 추출하는, 동작 방법
18 18
제17항에서,상기 비즈니스 구조는 해당 지역의 업종별 매출 비중을 나타내는 벡터로 표현되고, 상기 소비자 구조는 해당 지역의 업종 쌍에 대한 소비자 그룹별 매출 비중을 나타내는 벡터로 표현되는, 동작 방법
19 19
제17항에서,상기 경제적 유사성을 추출하는 단계는상기 경제 활동 데이터를 기초로 상기 타겟 지역의 업종들과 상기 발병 지역의 발병 업종들 사이의 발병 업종 유사성을 추출하고, 상기 비즈니스 구조 유사성, 상기 소비자 구조 유사성, 그리고 상기 발병 업종 유사성을 결합하여 상기 경제적 유사성을 추출하는, 동작 방법
20 20
제16항에서,상기 타겟 지역 주변의 발병 지역들에서 추출된 전체 미시적 표현들을 거시적 표현으로 결합하는 단계, 그리고상기 거시적 표현을 기초로 예측된 상기 타겟 지역의 업종별 경제 영향 추세를 출력하는 단계를 더 포함하는 동작 방법
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 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보통신.방송 기술개발사업 (N01220131)(통합EZ)DB4DL: 딥러닝 지원 고사용성 및 고성능 분산 인메모리 DBMS 개발(2022년)(2022년도)