会员体验
专利管家(专利管理)
工作空间(专利管理)
风险监控(情报监控)
数据分析(专利分析)
侵权分析(诉讼无效)
联系我们
交流群
官方交流:
QQ群: 891211   
微信请扫码    >>>
现在联系顾问~
热词
    • 3. 发明授权
    • 인공지능 기반 자기개선 게놈 시퀀싱을 통한 유전자 진단 시스템
    • KR102476603B1
    • 2022-12-13
    • KR1020200163857
    • 2020-11-30
    • G16H50/50G16B40/20G16H10/20G16H10/60G16H50/70G16H50/30G16H50/20
    • 인공지능기반의유전자분석모델을이용하여, 사용자정보에대응되는질병유전자를포함한유전자를진단하기위한방법에있어서, 사용자단말로부터사용자의인종, 민족, 성별을포함하는프로필정보를포함하는사용자정보가수신되는단계, 상기사용자정보를항목별 정보로세분화하고, 세분화된항목들중 미리정해진항목을기준으로하여, 상기유전자분석모델과매칭시켜정보를비교하는단계, 상기사용자정보로부터일차적으로의심되는질병유전자를포함한유전자의정보를추출하고, 상기유전자분석모델에기반하여상기의심되는질병유전자를포함한유전자의항목과상관도가일정값 이상인항목에대한매칭여부를확인하기위한피드백설문을구성하는단계, 상기사용자단말로부터상기피드백설문에대한피드백정보가수신되면, 상기피드백정보로부터의심되는질병유전자를포함한유전자의정보를업데이트하고, 피드백설문구성및 업데이트를반복하여의심되는질병유전자를포함한유전자를확정하는단계, 및상기확정된의심되는질병유전자를포함한유전자에대한보고서를사용자단말로전송하는단계를포함하고, 상기유전자분석모델은불특정다수의피검자정보, 질병정보, 및유전자정보각각을세분화하여분류한항목별빅데이터로부터항목간에상관도가있는지여부를인공지능에기반하여학습한모델인것을특징으로한다.
    • 5. 发明授权
    • 비침습 혈당 측정을 이용한 비만예방 및 체중조절 장치 및 방법
    • KR102472900B1
    • 2022-11-30
    • KR1020220037938
    • 2022-03-28
    • G16H50/30G16H50/20G16H50/50G16H10/60G16H20/60A61B5/145A61B5/01A61B5/024A61B5/1455
    • 본발명은비침습혈당측정을통해측정된혈당값을이용하여섭취중인음식물의조절및 활동량조절등으로본인의상황에적합한혈당레벨을유지하여살을찌우거나빼는것을효율적으로조절및 관리할수 있도록한 비만예방및 체중조절장치및 방법을제공하기위한것으로서, 비침습혈당측정을이용한비만예방및 체중조절장치의특징은움직임센싱정보및 신체정보를감지하여생활패턴생체정보를생성하는감지부와, 상기감지부에서생성된움직임센싱정보및 신체정보를포함하는생활패턴생체정보를저장하며, 상기움직임센싱정보와비교하여사용자의상태를판단할수 있도록비교대상이되는움직임표준모델정보가저장되고, 획득된혈당량측정치가포함된혈당량측정정보와, 상기혈당량측정정보와비교하여사용자별로살을찌우거나빼는것에대응한혈당레벨을판단할수 있도록비교대상이되는혈당량종합정보가저장되는저장부와, 비침습혈당측정을통해실시간으로사용자의혈당량을측정하여혈당량측정정보를획득하는혈당측정부와, 외부에서입력되거나미리설정된혈당레벨의범위및 증감정보를기준으로상기혈당측정부에서측정된혈당량을상기저장부에저장된혈당량종합정보와서로비교하는개인별매칭부와, 상기개인별매칭부의비교결과를이용하여실시간으로개인별매칭결과를출력하는혈당레벨처리부와, 상기혈당레벨처리부에서출력되는개인별매칭결과를외부에서인식할수 있도록외부로출력하는출력부를포함할수 있다.
    • 6. 发明公开
    • 3차원 멀티채널 데이터를 이용한 질환 발병 예측 시스템 및 방법
    • KR1020220156681A
    • 2022-11-28
    • KR1020210063753
    • 2021-05-18
    • G16H50/50G16H50/70G16H50/20G06N20/00G06N3/08
    • 본발명은 3차원멀티채널데이터를이용한질환발병예측시스템및 방법에관한것이다. 본발명에따른 3차원멀티채널데이터를이용한질환발병예측방법은, 2차원데이터변환부에의해미리준비된시계열의데이터를 M×N 매트릭스형태의 2차원데이터로변환하는단계와; 3차원멀티채널데이터생성부가변환된 2차원데이터의각각의데이터에대하여 n개의채널로구성하여 3차원멀티채널데이터를생성하는단계와; 데이터학습부가생성된 3차원멀티채널데이터를 CNN 알고리즘을이용하여질환발병예측모델에학습시키는단계와; 질환발병예측부에의해외부로부터입력되는시계열데이터를상기학습된질환발병예측모델을이용하여분석하여멀티-클래스로분류하고, 분류된각 클래스를질환발병의여부또는심각도의단계로구성하여질환발병을예측하는단계를포함한다. 이와같은본 발명에의하면, CNN을이용한질환발병예측모델을도입하여시계열성향의데이터를 L×M×N 매트릭스형태의 3차원멀티채널데이터로변환하고, 시간길이를 2차원행렬이미지로표현함에따라모든시간을동시에계산할수 있게되어질환발병예측모델의학습시간을대폭단축할수 있다.