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1. 发明授权

KR101987740B1 불휘발성 메모리 장치의 채널 특성을 추정하기 위한 방법 有权
公开(公告)号：KR101987740B1
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：KR1020120074470
申请日：2012-07-09
申请人： 에스케이하이닉스 주식회사 , 한국과학기술원
发明人： 최석환 , 양중섭 , 장승호 , 김상식 , 이상철 , 이호연 , 문재균 , 노재형
IPC分类号： G11C16/34

2. 发明公开

KR1020140007538A 불휘발성 메모리 장치의 채널 특성을 추정하기 위한 방법 审中-实审
标题翻译：非易失性存储器件通道特性的估计方法
公开(公告)号：KR1020140007538A
公开(公告)日：2014-01-20
申请号：KR1020120074470
申请日：2012-07-09
申请人： 에스케이하이닉스 주식회사 , 한국과학기술원
发明人： 최석환 , 양중섭 , 장승호 , 김상식 , 이상철 , 이호연 , 문재균 , 노재형
IPC分类号： G11C16/34
CPC分类号： G11C29/04 , G11C11/16 , G11C11/22 , G11C13/00 , G11C16/00 , G11C29/50004 , G11C2029/5002
摘要： The present technology relates to a method for estimating the channel characteristic of a nonvolatile memory device. According to an aspect of the present invention, the input data of the nonvolatile memory device, on which a user wants to analyze, is reconstituted by considering the physical structure, the nonvolatile memory device. A mask including cells neighboring with a damaged cell is established based on the reconstituted data. The output data is grouped through the established mask. A lookup table is constructed using an arithmetical mean method or a RAM training technology. Interference is analyzed by the neighboring cells, and the output distribution of the damaged cell is constructed based on the lookup table. In addition, The distribution based on the interference of the neighboring cells can be estimated respectively by executing an algorithm by converting the shape of the mask into the various shapes. Meanwhile, Noise is analyzed by shifting the output data as the average value.
摘要翻译：本技术涉及一种用于估计非易失性存储器件的通道特性的方法。根据本发明的一个方面，通过考虑物理结构，非易失性存储器件来重构用户想要分析的非易失性存储器件的输入数据。基于重构的数据建立包括与损坏小区相邻的小区的掩码。输出数据通过已建立的掩码分组。使用算术平均法或RAM训练技术构建查找表。干扰由相邻小区分析，损坏小区的输出分布基于查找表构建。此外，可以通过将掩模的形状转换为各种形状来执行算法来分别估计基于相邻小区的干扰的分布。同时，通过将输出数据作为平均值进行分析来分析噪声。

3. 发明公开

KR1020180101672A 영상 정합을 이용한 영상 처리 장치 및 방법 有权
公开(公告)号：KR1020180101672A
公开(公告)日：2018-09-13
申请号：KR1020170027585
申请日：2017-03-03
申请人： 한국과학기술원
发明人： 조승룡 , 이호연
IPC分类号： G06T17/20 , G06T7/30
摘要： 본발명은생분자의부분또는전체가포함된 3차원영상을구성하는정점의벡터를산출하는연산부; 연산부가산출한 3차원영상중 부분영상에포함된평면에포함되어전체영상의평면에대응시키기위한특징자를추출하는추출부; 및특징자와연산부가산출한 3차원영상중 전체영상에포함된평면을영상정합시켜 3차원모델을결정하는영상정합부를포함하여, 특징자를 3차원전체영상에포함된접평면에대응시켜유사성을비교하여 3차원모델을재구성하는것을특징으로한다. 본발명은 3차원부분영상의접평면중 추출된희소특징자를 ICP 알고리즘의초기조건으로설정하여, 특징자와 3차원전체영상의특징이일치하도록정합하여영상정합의결과가지역최소해가아닌전역최소해를획득할수 있는이점이있다.

4. 发明授权

KR101931564B1 영상 정합을 이용한 영상 처리 장치 및 방법 有权
公开(公告)号：KR101931564B1
公开(公告)日：2018-12-24
申请号：KR1020170027585
申请日：2017-03-03
申请人： 한국과학기술원
发明人： 조승룡 , 이호연
IPC分类号： G06T17/20 , G06T7/30
摘要： 본 발명은 생분자의 부분 또는 전체가 포함된 3차원 영상을 구성하는 정점의 벡터를 산출하는 연산부; 연산부가 산출한 3차원 영상 중 부분 영상에 포함된 평면에 포함되어 전체 영상의 평면에 대응시키기 위한 특징자를 추출하는 추출부; 및 특징자와 연산부가 산출한 3차원 영상 중 전체 영상에 포함된 평면을 영상 정합시켜 3차원 모델을 결정하는 영상 정합부를 포함하여, 특징자를 3차원 전체 영상에 포함된 접평면에 대응시켜 유사성을 비교하여 3차원 모델을 재구성 하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 3차원 부분 영상의 접평면 중 추출된 희소 특징자를 ICP 알고리즘의 초기조건으로 설정하여, 특징자와 3차원 전체 영상의 특징이 일치하도록 정합하여 영상 정합의 결과가 지역 최소해가 아닌 전역 최소해를 획득할 수 있는 이점이 있다.

5. 发明公开

KR1020170084573A 생분자의 영상정합을 이용한 영상 처리 장치 및 방법 审中-实审
标题翻译：使用生物分子的图像匹配的图像处理设备和方法
公开(公告)号：KR1020170084573A
公开(公告)日：2017-07-20
申请号：KR1020160003766
申请日：2016-01-12
申请人： 한국과학기술원
发明人： 조승룡 , 이호연
IPC分类号： G01N33/68 , G01Q30/04 , G01Q60/24
摘要： 본기술은생분자의영상정합을이용한영상처리장치및 방법이개시되어있다. 본발명의구체화에따르면, 원자력간현미경에서획득한생분자의위상영상의정합을위해서사용할수 있는희박특징자를찾아서정합결과가전역최소해에수렴함으로서, 생분자의영상정합의정확도를높일수 있게된다.
摘要翻译：本技术公开了一种使用生物分子的图像匹配的图像处理设备和方法。根据本发明的实施例中，搜索的，可以通过在整个匹配结果收敛到一个最小可以用来匹配从微观肝核所获取HS分子的相位图像字符贫特征中，所述nopilsu生物分子的图像配准的准确性。

6. 发明公开

KR1020160052400A 표적 유전자 검출용 미세 유동 장치, 이의 제조방법 및 이를 이용한 검출 방법 有权
标题翻译：用于检测目标基因的微流体装置，其制备方法和使用其的检测方法
公开(公告)号：KR1020160052400A
公开(公告)日：2016-05-12
申请号：KR1020150151941
申请日：2015-10-30
申请人： 이화여자대학교 산학협력단 , 한국과학기술원
发明人： 이혁진 , 이해신 , 이호연 , 정일영
IPC分类号： C12Q1/68 , C12Q1/70 , B01L3/00 , B01L7/00
CPC分类号： C12Q1/6853 , B01L3/00 , B01L3/502707 , B01L3/502715 , B01L3/502761 , B01L7/00 , B01L2200/12 , B01L2300/0816 , B01L2300/0864 , B01L2300/16 , C12M1/38 , C12Q1/68 , Y02A50/451 , Y02A50/54 , Y02A50/58
摘要： 본발명은표적유전자를증폭시켜유로를선택적으로막음으로써육안으로식별이가능한표적유전자, 특히병원균유전자를검출하는미세유동장치및 이를이용한검출방법을제공한다. 따라서본 발명은복잡한기계장치없이도단일표적유전자, 예컨대단일병원균또는동시에여러표적유전자, 예컨대여러병원균을간편하게검출할 수있다.
摘要翻译：本发明提供了一种用于检测病原体基因，特别是靶基因的微流体装置，其能够扩增靶基因并选择性阻断流动路径，从而允许使用者用肉眼区分基因。本发明还提供一种使用该检测方法的检测方法。因此，微流体装置可以方便地同时检测单个靶基因，例如单个病原体以及多个目标基因如病原体，而不需要复杂的机械装置。

7. 发明授权

KR101764585B1 표적 유전자 검출용 미세 유동 장치, 이의 제조방법 및 이를 이용한 검출 방법 有权
公开(公告)号：KR101764585B1
公开(公告)日：2017-08-10
申请号：KR1020150151941
申请日：2015-10-30
申请人： 이화여자대학교 산학협력단 , 한국과학기술원
发明人： 이혁진 , 이해신 , 이호연 , 정일영
IPC分类号： C12Q1/68 , C12Q1/70 , B01L3/00 , B01L7/00
CPC分类号： C12Q1/6853 , B01L3/00 , B01L3/502707 , B01L3/502715 , B01L3/502761 , B01L7/00 , B01L2200/12 , B01L2300/0816 , B01L2300/0864 , B01L2300/16 , C12M1/38 , C12Q1/68 , Y02A50/451 , Y02A50/54 , Y02A50/58
摘要： 본발명은표적유전자를증폭시켜유로를선택적으로막음으로써육안으로식별이가능한표적유전자, 특히병원균유전자를검출하는미세유동장치및 이를이용한검출방법을제공한다. 따라서본 발명은복잡한기계장치없이도단일표적유전자, 예컨대단일병원균또는동시에여러표적유전자, 예컨대여러병원균을간편하게검출할 수있다.

8. 发明公开

KR1020170084572A 생분자 영상 분석 방법 审中-实审
标题翻译：生物分子图像分析方法
公开(公告)号：KR1020170084572A
公开(公告)日：2017-07-20
申请号：KR1020160003764
申请日：2016-01-12
申请人： 한국과학기술원
发明人： 조승룡 , 이호연
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 본기술은생분자영상분석방법이개시되어있다. 본발명의구체화에따르면, 원자력간현미경에서획득한생분자영상이어떤생분자의부분영상인지확인하는과정에서현미경시편에는획득하고자하는생분자의영상이외에도다른분자가존재할수 있고이 영상을분석하는것은불필요한과정을생략하여획득한영상을실시간으로분석하여불필요한분석과정을줄일수 있게된다.
摘要翻译：该技术公开了生物分子图像分析方法。根据本发明的实施方案中，它是分析所获取的HS分子成像是你是否希望获得除了是其他分子在确认图像的过程中生物分子的存在itgoyi的视频图像，在核不必要之间的显微镜的任何生物分子的显微镜样品的一部分可以省略该过程并实时分析获取的图像以减少不必要的分析过程。

9. 发明授权

KR101890281B1 볼 그리드 어레이형 반도체 칩 패키지의 검사 방법 有权
公开(公告)号：KR101890281B1
公开(公告)日：2018-08-22
申请号：KR1020160104830
申请日：2016-08-18
申请人： 한국과학기술원
发明人： 조승룡 , 박미란 , 이호연
IPC分类号： G01R31/311 , G01N21/88 , G06T7/00 , G06T11/00
CPC分类号： G01N21/88 , G01R31/311 , G06T7/00 , G06T11/00
摘要： 본발명은, 볼그리드어레이형반도체칩 패키지의검사방법으로서, 레퍼런스가되는반도체칩의 3차원영상을획득하는 (a)단계; 상기 (a)단계에서획득된 3차원영상에서볼 그리드어레이영역을제거한레퍼런스영상을획득하는 (b)단계; 피검체인반도체칩의 2차원이미지를획득하는 (c)단계; 및상기레퍼런스영상과상기 (c)단계에서획득된 2차원이미지의차이로부터피검체인반도체칩의볼 그리드어레이영역에해당하는 2차원이미지를획득하는 (d)단계를포함한다. 본발명에따르면, 3D 구조의볼 그리드어레이형반도체패키지를신속하게검사할수 있다.

10. 发明公开

KR1020170084761A 생분자 라이브러리 구축 및 기계학습을 이용한 생분자 재구성 방법 审中-实审
标题翻译：使用生物分子文库构建和机器学习的生物分子重建方法
公开(公告)号：KR1020170084761A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：KR1020160003926
申请日：2016-01-12
申请人： 한국과학기술원
发明人： 조승룡 , 이호연
IPC分类号： G06F19/16 , G06F19/24 , G01N33/68
摘要： 본발명은생분자라이브러리와기계학습을이용한생분자재구성의방법에관한것으로서, 더욱상세하게는생분자부분영상을바탕으로생분자의전체구조를확인하고이미알고있는있는아미노산, 단백질등의생분자구조를라이브러리로저장하여비교하는것이다. 상기와같은본 발명에따르면, 부분영상을구축된라이브러리와기계학습을통하여원하고자하는생분자를재구성함으로써, 기존의발견되지않은단백질혹은생분자의구조를파악하고생분자의반응위치를파악할수 있다.
摘要翻译：本发明的生物分子库和使用机器学习，并且基于部分图像上的氨基酸以已知的，生物分子如蛋白质的生物分子的完整结构，更具体的生物分子涉及生物分子重建的方法结构被存储为一个库并进行比较。根据如通过重新配置生物分子通过库和机器学习来构建部分图像来赢得如上所述，数本发明中，确定现有的蛋白质，或者未在发现生物分子的结构，把握该生物分子的反应位置有。

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