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건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 방법 및 그 장치(THE METHOD FOR PREDICTION HEALTH DATA VALUE THROUGH GENERATION OF HEALTH DATA PATTERN AND THE APPARATUS THEREOF)

  • 기술번호 : KST2017009235
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 발명은 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 복수의 시계열 건강정보에 대한 빅데이터에서 건강수치 및 상기 건강수치와 연관된 중요한 건강 특징들을 선택하여, 이를 기반으로 상기 건강수치의 패턴을 생성하고, 상기 패턴을 반복적으로 학습한 건강수치 예측모델을 구축하며, 상기 예측모델을 통해 사용자의 건강수치를 정확하게 예측할 수 있는 건강수치 예측 방법 및 그 장치를 제공하고자 하는 것이다.
Int. CL G16H 50/30 (2018.01.01) G16H 10/00 (2018.01.01) G06Q 50/22 (2018.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G16H 50/30(2013.01) G16H 50/30(2013.01) G16H 50/30(2013.01) G16H 50/30(2013.01) G16H 50/30(2013.01)
출원번호/일자 1020150165486 (2015.11.25)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0061222 (2017.06.05) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.08.18)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김영원 대한민국 대전시 유성구
2 김민호 대한민국 대전광역시 유성구
3 최재훈 대한민국 대전광역시 유성구
4 임명은 대한민국 대전시 유성구
5 정호열 대한민국 대전광역시 유성구
6 한영웅 대한민국 대전광역시 유성구
7 김대희 대한민국 대전시 유성구
8 김승환 대한민국 대전시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 고려 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *길 ** *층(역삼동)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2015.11.25 수리 (Accepted) 1-1-2015-1150866-85
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2016.08.18 수리 (Accepted) 1-1-2016-0800566-17
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2016.10.19 수리 (Accepted) 1-1-2016-1012602-81
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.06.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.08.09 수리 (Accepted) 9-1-2017-0026417-77
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.08.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0574290-12
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2017.10.18 수리 (Accepted) 1-1-2017-1027077-95
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.11.17 수리 (Accepted) 1-1-2017-1147192-18
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.11.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-1147193-64
10 [출원에 대한 정보(특허)]정보제출서
[Information about Application (Patent)]Submission of Information		 2017.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2017-1222305-85
11 안내문(정보제출서)
Notification (Written Submission of Information)		 2017.12.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2017-0178808-20
12 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2018.03.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0218082-06
13 정보제공에대한처리결과통지서
Notice of Processing Result for Information Provision		 2018.03.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0218081-50
14 정보제공에대한처리결과통지서
Notice of Processing Result for Information Provision		 2018.04.17 재발송완료 (Re-dispatched) 9-5-2018-0262777-95
15 [법정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
 2018.04.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-0424882-90
16 법정기간연장승인서
 2018.05.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0070541-71
17 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.05.29 수리 (Accepted) 1-1-2018-0526723-19
18 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2018.05.29 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2018-0526724-54
19 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2018.07.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0447614-01
20 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.07.13 수리 (Accepted) 4-1-2018-5134124-17
21 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.08.31 수리 (Accepted) 4-1-2020-5195500-04
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
복수의 건강데이터에 대한 패턴을 이용해서 건강수치에 대한 예측모델의 학습을 수행하는 단계; 및상기 예측모델의 성능을 검증하여 예측모델을 결정함으로써 예측모델을 생성하는 단계;를 포함하며,상기 예측모델은 건강데이터의 일반화된 예측결과를 출력하도록 학습되는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 건강수치 예측 방법은,상기 건강데이터로부터 특정 질환에 관련된 건강수치와 건강특징을 선택하고, 상기 선택한 건강수치와 건강특징을 정규화하는 전처리 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 정규화한 건강데이터에 대해서 훈련데이터그룹과 검증데이터그룹으로 구분하여 분리하는 단계; 및상기 분리된 훈련데이터그룹 및 검증데이터그룹의 건강데이터에서 패턴을 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 방법
4 4
청구항 3에 있어서,상기 예측모델의 학습을 수행하는 단계는,상기 훈련데이터그룹을 이용하여 상기 생성한 예측모델을 학습시키는 단계; 및상기 학습한 예측모델의 성능을 상기 검증데이터그룹을 이용하여 검증하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 방법
5 5
청구항 1에 있어서,사용자의 개인건강데이터로부터 특정 질환에 관련된 건강수치와 건강특징을 선택하고, 상기 선택한 건강수치와 건강특징을 정규화하는 전처리 단계;상기 정규화한 개인건강데이터에서 패턴을 생성하는 단계; 및상기 생성한 패턴에 예측모델을 적용하여 상기 사용자의 건강수치에 대한 예측결과를 추출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 방법
6 6
청구항 1에 있어서,상기 예측모델은 딥 네트워크 러닝(deep network learning), 머신 러닝(Machine Learning), SVM(Support Vector Machine), 신경망(Neural Network) 등을 포함한 기계학습을 포함한 기계학습 기법을 적용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 방법
7 7
청구항 1에 있어서,상기 예측모델은,과거의 시계열적인 개인건강데이터로부터 미래의 건강수치를 예측하되, 상기 미래의 건강수치는 과거의 시계열적인 건강데이터 중에서 일부가 훼손된 것을 복원하는 방식으로 예측되는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 방법
8 8
복수의 건강데이터에 대한 패턴을 이용해서 건강수치에 대한 예측모델의 학습을 수행하는 예측모델 학습부; 및상기 예측모델의 성능을 검증하여 예측모델을 결정함으로써 예측모델을 생성하는 예측모델 생성부;를 포함하며,상기 예측모델은 건강데이터의 일반화된 예측결과를 출력하도록 학습되는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 장치
9 9
청구항 8에 있어서,상기 건강수치 예측 장치는,상기 건강데이터로부터 특정 질환에 관련된 건강수치와 건강특징을 선택하고, 상기 선택한 건강수치와 건강특징을 정규화하는 제1 전처리부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 장치
10 10
청구항 9에 있어서,상기 건강수치 예측 장치는,상기 정규화한 건강데이터에 대해서 훈련데이터그룹과 검증데이터그룹으로 구분하여 분리하는 훈련/검증 데이터 선별부; 및상기 분리된 훈련데이터그룹 및 검증데이터그룹의 건강데이터에서 패턴을 생성하는 제1 패턴 생성부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 장치
11 11
청구항 10에 있어서,상기 예측모델 학습부는,상기 훈련데이터그룹을 이용하여 상기 생성한 예측모델을 학습하는 기능을 수행하며,상기 예측모델 생성부는,상기 학습한 예측모델의 성능을 상기 검증데이터그룹을 이용하여 검증하는 기능을 수행하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 장치
12 12
청구항 8에 있어서,상기 건강수치 예측 장치는,사용자의 개인건강데이터로부터 특정 질환에 관련된 건강수치와 건강특징을 선택하고, 상기 선택한 건강수치와 건강특징을 정규화하는 제2 전처리부;상기 정규화한 개인건강데이터에서 패턴을 생성하는 제2 패턴 생성부; 및상기 생성한 패턴에 예측모델을 적용하여 상기 사용자의 건강수치에 대한 예측결과를 추출하는 건강수치 예측부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 장치
13 13
청구항 8에 있어서,상기 예측모델은 딥 네트워크 러닝(deep network learning), 머신 러닝(Machine Learning), SVM(Support Vector Machine), 신경망(Neural Network) 등을 포함한 기계학습을 포함한 기계학습 기법을 적용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 장치
14 14
청구항 8에 있어서,상기 예측모델은,과거의 시계열적인 개인건강데이터로부터 미래의 건강수치를 예측하되, 상기 미래의 건강수치는 과거의 시계열적인 건강데이터 중에서 일부가 훼손된 것을 복원하는 방식으로 예측되는 것을 특징으로 하는 건강데이터 패턴의 일반화를 통한 건강수치 예측 장치
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1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 정보통신방송연구개발사업 개인 건강정보 기반 개방형 ICT 힐링 플랫폼 기술 개발