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公开(公告)号：WO2021172852A2
公开(公告)日：2021-09-02
申请号：PCT/KR2021/002274
申请日：2021-02-24
Applicant: 서울대학교병원 , 재단법인대구경북과학기술원
Abstract: 본 발명은 복수의 동맥혈압값 및 각 동맥혈압값에 대응되는 일회박출량을 포함하는 제1데이터 및 제2데이터 중 미리 설정된 범위의 동맥혈압값 및 일회박출량을 필터링하는 필터링부; 상기 제1데이터에서 필터링된 제3데이터를 이용하여 상기 동맥혈압값을 기초로 일회박출량을 산출하는 제1 일회박출량 산출 모델을 선행 학습시키는 선행 학습부; 상기 제2데이터에서 필터링된 제4데이터를 이용하여 상기 동맥혈압값을 기초로 일회박출량을 산출하는 제1 일회박출량 산출 모델을 전이 학습시켜 제2 일회박출량 산출 모델을 생성시키는 전이 학습부; 및 상기 제2 일회박출량 산출 모델을 이용하여 입력된 특정 환자의 동맥혈압에 대응하는 일회박출량을 산출하는 일회박출량 산출부를 포함하는 AI를 이용하는 일회박출량 산출 장치를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2018124331A1
公开(公告)日：2018-07-05
申请号：PCT/KR2016/015424
申请日：2016-12-28
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
IPC: G06F12/0831 , G06T1/20
Abstract: 일 실시예에 따른 그래프 처리 시스템은 위상 데이터 및 속성 데이터를 포함하는 그래프 데이터를 저장하는 적어도 하나의 보조 기억 장치, 그래프 데이터의 일부를 저장하는 메인 메모리, 메인 메모리로부터 수신한 그래프 데이터의 처리 및 동기화를 수행하는 코어들 및 장치 메모리들을 포함하는 복수의 그래픽 처리 장치들, 및 복수의 그래픽 처리 장치들에서 수행되는 그래프 데이터에 대한 질의 처리를 관리하고, 질의 처리 결과 중 갱신 가능한 속성 데이터를 적어도 하나의 보조 기억 장치에 저장하는 중앙 처리 장치를 포함한다.
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公开(公告)号：WO2019093814A2
公开(公告)日：2019-05-16
申请号：PCT/KR2018/013613
申请日：2018-11-09
Applicant: 서울대학교병원 , 서울대학교산학협력단 , 고려대학교 산학협력단 , 재단법인 아산사회복지재단 , 울산대학교 산학협력단
Abstract: 차세대 염기서열분석을 이용한 기계학습 기반 유방암 예후 예측 방법은 컴퓨터 장치가 피험자 조직(tissue)의 RNA 시퀀싱 데이터를 이용하여 타겟 유전자의 발현량을 측정하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 타겟 유전자의 발현량을 사전에 마련한 인공신경망(Artificial Neural Network)에 입력하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 인공신경망의 출력값을 기준으로 상기 피험자에 대한 유방암 예후를 추정하는 단계를 포함한다. 상기 인공신경망은 복수의 샘플의 타겟 유전자 발현량을 입력값으로 갖고, 상기 복수의 샘플에 대한 온코타입(Oncotype DX)의 재발 점수(recurrence score)에 따른 결과를 출력하도록 사전에 마련된다.
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公开(公告)号：WO2018074865A2
公开(公告)日：2018-04-26
申请号：PCT/KR2017/011606
申请日：2017-10-19
Applicant: 서울대학교병원 , 서울대학교산학협력단 , 주식회사 셀레믹스
IPC: C12Q1/68
CPC classification number: C12Q1/68
Abstract: 유방암 예후 예측을 위한 유전자의 발현 수준을 측정하기 위한 제제를 포함하는, 유방암의 예후 예측용 조성물, 상기 조성물을 포함하는 유방암의 예후 예측용 키트, 및 상기 유전자의 발현 수준을 측정하여 유방암의 예후 예측을 위한 정보를 제공하는 방법에 관한 것이다.
Abstract translation:
乳腺癌预后，用于乳腺癌的预后预测包括用于测量基因预测的表达水平的制剂的组合物，用于乳腺癌预测的包含所述组合物的预后的试剂盒，且所述基因的表达 并为预测乳腺癌预后提供信息。
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5.发明申请낮은 데이터 중복으로 빠른 쿼리 처리를 지원하는 관계형 데이터베이스 저장 시스템, 저장 방법 및 관계형 데이터베이스 저장 방법에 기초한 쿼리를 처리하는 방법 审中-公开关系数据库存储系统，支持低数据冗余的快速查询处理，如何处理基于存储方法和关系数据库存储方法的查询
公开(公告)号：WO2018043843A1
公开(公告)日：2018-03-08
申请号：PCT/KR2017/000346
申请日：2017-01-11
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/00
Abstract: 일 실시예에 따른 관계형 데이터베이스 저장 방법은 데이터베이스 테이블들 간의 참조 및 제약 조건에 대한 정보를 포함하는 데이터베이스 스키마 및 조인 술어 정보를 포함하는 쿼리 집합를 기초로, 테이블들 및 엣지들을 포함하는 조인 그래프를 생성하고, 조인 그래프에 포함된 테이블들 간의 조인 연산의 비용에 기초하여 테이블들의 타입을 구분하고, 엣지에 의해 서로 연결되는 상기 테이블들의 타입에 기초하여, 조인 그래프 내의 엣지들의 타입을 구분하고, 조인 그래프 내에서 간접 엣지 조건을 만족하는 두 테이블 사이에 가상의 엣지를 추가하며, 가상의 엣지를 포함하는 엣지들의 타입에 기초하여, 조인 그래프에 대한 데이터베이스 분할 계획을 생성한다.
Abstract translation: 根据一个实施例的关系数据库存储方法基于包括数据库模式和连接谓词信息的一组查询，所述连接谓词信息包括关于数据库表之间的引用和约束的信息， 基于通过边缘彼此连接的表格的类型，并且基于由边缘彼此连接的表格的类型来确定连接图形中的边缘的数量 在连接图中的两个表之间添加满足间接边界条件的虚拟边，并根据包括虚拟边的边的类型为连接图创建数据库分区计划。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2019093814A3
公开(公告)日：2019-05-16
申请号：PCT/KR2018/013613
申请日：2018-11-09
Applicant: 서울대학교병원 , 서울대학교산학협력단 , 고려대학교 산학협력단 , 재단법인 아산사회복지재단 , 울산대학교 산학협력단
Abstract: 차세대 염기서열분석을 이용한 기계학습 기반 유방암 예후 예측 방법은 컴퓨터 장치가 피험자 조직(tissue)의 RNA 시퀀싱 데이터를 이용하여 타겟 유전자의 발현량을 측정하는 단계, 상기 컴퓨터 장치가 상기 타겟 유전자의 발현량을 사전에 마련한 인공신경망(Artificial Neural Network)에 입력하는 단계 및 상기 컴퓨터 장치가 상기 인공신경망의 출력값을 기준으로 상기 피험자에 대한 유방암 예후를 추정하는 단계를 포함한다. 상기 인공신경망은 복수의 샘플의 타겟 유전자 발현량을 입력값으로 갖고, 상기 복수의 샘플에 대한 온코타입(Oncotype DX)의 재발 점수(recurrence score)에 따른 결과를 출력하도록 사전에 마련된다.
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公开(公告)号：WO2018074865A3
公开(公告)日：2018-04-26
申请号：PCT/KR2017/011606
申请日：2017-10-19
Applicant: 서울대학교병원 , 서울대학교산학협력단 , 주식회사 셀레믹스
IPC: C12Q1/68
Abstract: 유방암 예후 예측을 위한 유전자의 발현 수준을 측정하기 위한 제제를 포함하는, 유방암의 예후 예측용 조성물, 상기 조성물을 포함하는 유방암의 예후 예측용 키트, 및 상기 유전자의 발현 수준을 측정하여 유방암의 예후 예측을 위한 정보를 제공하는 방법에 관한 것이다.
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公开(公告)号：KR102211604B1
公开(公告)日：2021-02-04
申请号：KR1020190013975
申请日：2019-02-01
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
Abstract: 인공지능시스템및 학습모델검색방법이개시된다. 인공지능시스템의학습모델검색방법은제1 노드에포함된연산자가제1 채널을입력받는단계, 제1 노드에포함된연산자가입력된제1 채널각각에대응되는제1 파라미터와입력된제1 채널을연산하여제1 파라미터의가중치에대응하는제1 파라미터가중치인덱스를도출하는단계, 제1 채널과타 채널을조합하여제2 채널그룹을생성하여출력하는단계, 제2 노드에포함된연산자제2 채널그룹에포함된제2 채널을입력받는단계및 제2 노드에포함된연산자가입력된제2 채널에대응되는제2 파라미터와입력된제2 채널을연산하여제2 파라미터의가중치에대응하는제2 파라미터가중치인덱스를도출하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101795848B1
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：KR1020150050350
申请日：2015-04-09
Applicant: 재단법인대구경북과학기술원
IPC: G06F17/30
Abstract: 본발명은메모리에적재되지않은크기의큰 그래프도디스크기반순차지향병렬처리접근방식을사용하여빠르고확장성있는그래프를처리할수 있도록한 디스크기반의연결요소그래프질의처리방법에관한것으로서, 상기방법은, 상기초고속디스크와메모리데대한접근전략중 속성데이터와그래프위상데이터모두에대하여순차디스크접근전략과랜덤메모리접근전략을사용하여디스크기반의그래프로표현하여연결요소그래프질의를처리하는것이다.
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