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1.发明专利
公开(公告)号：KR102234007B1
公开(公告)日：2021-03-31
申请号：KR1020200086957A
申请日：2020-07-14
Applicant: 고려대학교 산학협력단 , 서울대학교산학협력단
CPC classification number: A61M5/1723 , A61B5/4821 , A61M5/16877 , G16H20/17 , A61M2005/14208 , A61M2005/14292 , A61M2005/14296 , A61M2202/048
Abstract: 환자의 마취상태 정보가 목표 마취상태 정보를 추종하도록 설정되는 약물 주입 속도에 의한 마취상태 정보의 변화를 학습하여, 정책 모델을 생성하고, 약물 주입 속도의 변화에 따른 마취상태 정보의 변화를 학습하여, 예측 모델을 생성하며, 정책 모델에 기초하여, 마취상태 정보로부터 약물 주입 속도를 설정하고, 예측 모델에 기초하여, 설정된 약물 주입 속도와 이전에 설정된 약물 주입 속도로부터 예상 마취상태 정보를 예측하는, 약물 주입 조절 장치를 제공한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2022164001A1
公开(公告)日：2022-08-04
申请号：PCT/KR2021/017974
申请日：2021-12-01
Applicant: 고려대학교 산학협력단 , 제주대학교 산학협력단
Abstract: 딥러닝(deep learning) 기반의 초해상화(super-resolution) 이미지 처리 시스템은, 무인 비행체에 의해 촬영된 이미지를 입력받고, 이미지 데이터를 송신 큐(queue)에 할당하여 송신하도록 구성된 무인 비행체 시스템; 및 각각 수신 큐를 갖는 하나 이상의 송수신기를 포함하며, 상기 하나 이상의 송수신기를 통하여 상기 무인 비행체 시스템으로부터 상기 이미지 데이터를 수신하고, 초해상화 모델에 기초한 딥러닝 연산을 통하여 상기 이미지 데이터에 상응하는 초해상화 이미지를 생성하도록 구성된 모바일 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing; MEC) 센터를 포함할 수 있다. [대표도] 도 1
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公开(公告)号：WO2022092953A1
公开(公告)日：2022-05-05
申请号：PCT/KR2021/015541
申请日：2021-11-01
Applicant: 고려대학교 산학협력단 , 연세대학교 산학협력단 , 제주대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 무인기 기반 네트워크 통신서비스 시스템 및 통신서비스 확장방법에 관한 것으로, 본 발명에 따르면, 드론 기반의 네트워크 통신서비스를 제공하기 위한 적어도 하나 이상의 MBS(Mobile Base Station)드론; MBS드론에게 전력을 제공하는 적어도 하나 이상의 충전드론; 충전드론이 MBS드론에게 전력을 제공할 수 있도록 충전드론을 충전시켜주는 적어도 하나 이상의 충전스테이션; 및 MBS드론, 충전드론 및 충전스테이션을 관리하는 관리서버;를 포함하므로, 드론기반 네트워크 통신서비스의 제공시간과 제공범위를 확장 시킬 수 있는 기술이 개시된다. [대표도] 도 2
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公开(公告)号：WO2022014861A1
公开(公告)日：2022-01-20
申请号：PCT/KR2021/006850
申请日：2021-06-02
Applicant: 고려대학교 산학협력단 , 서울대학교 산학협력단
Abstract: 환자의 마취상태 정보가 목표 마취상태 정보를 추종하도록 설정되는 약물 주입 속도에 의한 마취상태 정보의 변화를 학습하여, 정책 모델을 생성하고, 약물 주입 속도의 변화에 따른 마취상태 정보의 변화를 학습하여, 예측 모델을 생성하며, 정책 모델에 기초하여, 마취상태 정보로부터 약물 주입 속도를 설정하고, 예측 모델에 기초하여, 설정된 약물 주입 속도와 이전에 설정된 약물 주입 속도로부터 예상 마취상태 정보를 예측하는, 약물 주입 조절 장치를 제공한다. [대표도] 도 1
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公开(公告)号：KR102234007B1
公开(公告)日：2021-03-31
申请号：KR1020200086957
申请日：2020-07-14
Applicant: 고려대학교 산학협력단 , 서울대학교산학협력단
Abstract: 환자의마취상태정보가목표마취상태정보를추종하도록설정되는약물주입속도에의한마취상태정보의변화를학습하여, 정책모델을생성하고, 약물주입속도의변화에따른마취상태정보의변화를학습하여, 예측모델을생성하며, 정책모델에기초하여, 마취상태정보로부터약물주입속도를설정하고, 예측모델에기초하여, 설정된약물주입속도와이전에설정된약물주입속도로부터예상마취상태정보를예측하는, 약물주입조절장치를제공한다.
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公开(公告)号：KR102244380B1
公开(公告)日：2021-04-26
申请号：KR1020200094506
申请日：2020-07-29
Applicant: 고려대학교 산학협력단
Abstract: 자율주행환경에서큐잉기반모델선택과광학흐름을이용한사물인식방법은, 자율주행차량용센서에서시간적으로연속촬영되는이미지의광학흐름(Optical Flow)을계산하여매트릭스형태의덴스플로우(dense flow)를통해데이터를전처리하는단계; 전처리된매트릭스의각 셀(cell)에대해움직이는물체가존재하는확률을나타내는벡터화된컨피던스(confidence) 임계값을생성하여컨피던스마스크를생성하는단계; 상기시간적으로연속촬영되는이미지를상기컨피던스마스크로맵핑하여이미지상에움직이는사물의유무를판단하는단계; 및각 시간단위마다사물인식의정확도와큐(Queue)의안정성간의트레이드오프(Tradeoff) 상수를이용하여사물인식모델을선택하는단계;를포함한다. 이에따라, 광학흐름을사물인식시스템의컨피던스(confidence) 임계에적용하여자율주행환경의사물인식에적용하여성능을높일수 있다.
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