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公开(公告)号：WO2015126058A1
公开(公告)日：2015-08-27
申请号：PCT/KR2015/000228
申请日：2015-01-09
Applicant: 연세대학교 산학협력단
IPC: C12Q1/68
CPC classification number: G06F19/18 , C12Q1/6837 , C12Q1/6886 , C12Q2600/118 , C12Q2600/158 , C40B30/02 , G01N2800/52 , C12Q2537/165
Abstract: 본 발명은 암 예후 예측 방법에 관한 것으로, 실험 대상이 되는 복수의 유전자들을 이용하여 유전자 쌍을 형성하는 단계, 클러스터링(Clustering) 기법을 통해서 형성된 유전자 쌍에 대한 클러스터를 결정하는 단계, 결정된 클러스터에 기초하여 각 유전자 쌍의 분산도를 연산하는 단계 및 연산된 분산도에 기초하여 클래스 판별을 위한 기준 유전자 쌍을 선택하는 단계를 포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种预测癌症预后的方法，其特征在于包括以下步骤：通过使用要在其上进行实验的多个基因形成基因对; 通过聚类技术确定形成的基因对的簇; 基于确定的簇计算每个基因对的分散; 并根据所计算的色散选择用于类别确定的参考基因对。
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公开(公告)号：WO2012138005A1
公开(公告)日：2012-10-11
申请号：PCT/KR2011/002722
申请日：2011-04-15
IPC: G06Q50/00
CPC classification number: G06F17/24 , G06F17/30905
Abstract: 본 발명에 의한 전자책(e-book) 콘텐츠를 생성하기 위한 장치 및 그 방법이 개시된다. 본 발명에 따른 전자책 콘텐츠를 생성하기 위한 장치는 그림책의 페이지 이미지를 입력받으면, 입력된 상기 페이지 이미지를 그림 영역과 문자 영역으로 분리하는 영역 분리부; 분리된 상기 그림 영역을 그림 파일로 생성하는 그림파일 생성부; 분리된 상기 문자 영역을 문자 인식을 통해 문자 파일로 생성하는 문자파일 생성부; 및 생성된 상기 그림 파일과 상기 문자 파일을 결합하여 하나의 전자책 콘텐츠를 생성하는 콘텐츠 생성부를 포함하고, 상기 콘텐츠 생성부는 상기 그림 파일의 형태에 따라 상기 문자 파일에 포함된 문자를 배치하여 상기 전자책 콘텐츠를 생성할 수 있다. 이를 통해, 본 발명은 사용자 입장에서 문자 읽기가 수월해질 수 있을 뿐 아니라, 그림책의 페이지 이미지를 디스플레이하는 단말기 화면의 활용도를 높일 수 있다.
Abstract translation: 根据本发明，公开了一种用于生成电子书内容的方法和装置。 根据本发明，一种用于生成电子书内容的装置包括：如果输入电子书的页面图像，区域划分单元将图像页面的输入划分成图像区域和文本区域; 图像文件生成单元，从分割图像区域生成图像文件; 文本文件生成单元，其通过文本识别从分割文本区域生成文本文件; 以及内容生成单元，其将所生成的图像文件和所生成的文本文件组合以生成一组电子书内容，其中，所述内容生成单元可以排列包含在所述文本文件中的文本，以根据所述文本内容的格式生成所述电子书内容 图像文件。 因此，根据本发明，可以更好地使用显示图像书的页面图像的终端屏幕，并且可以更容易地从用户的观点读取文本。
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公开(公告)号：KR100987026B1
公开(公告)日：2010-10-11
申请号：KR1020080127747
申请日：2008-12-16
Applicant: 연세대학교 산학협력단
IPC: G06F17/40
Abstract: 본 발명은 기능적으로 상관관계가 높은 유전자 집합으로 이루어진 바이클러스터를 도출하는 매크로 클러스터링 방법과 그 장치, 및 상기 방법을 구현하는 프로그램이 기록된 기록매체를 개시한다. 본 발명은 (a) 마이크로어레이 데이터에서 적어도 하나의 유전자를 포함하는 유전자 샘플을 추출하며, 추출된 유전자 샘플에 따른 유전자 발현값이 적어도 하나의 비닝(binning) 기준 범위에 속하는지 여부를 판별하는 단계; (b) 판별 결과로 유전자가 비닝 기준 범위에 속하면, 비닝 기준 범위에 속하는 유전자의 집합 및 유전자가 속하는 유전자 샘플을 결합하여 바이클러스터 형태의 매크로 클러스터들을 생성하는 단계; 및 (c) 생성된 매크로 클러스터들 중에서 소정 조건에 부합하는 매크로 클러스터들을 추출하고, 추출된 매크로 클러스터들을 노드로 하는 탐색 트리를 생성하며, 생성된 탐색 트리를 이용하여 상기 조건에 부합하는 매크로 클러스터를 추가 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 매크로 클러스터링 방법을 제공한다. 본 발명에 따르면, 상관관계를 갖는 유전자 집합을 통해 유전자 제어 네트워크(gene regulatory network)를 밝히는 데에 기여할 수 있다.
바이클러스터링(biclustering), 바이클러스터(bicluster), 마이크로어레 이(microarray), 부가 패턴(additive pattern), 배가 패턴(multiplicative pattern), 데이터 마이닝(data mining), 유전자 표현형 데이터 분석-
公开(公告)号：KR101514762B1
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：KR1020140058421
申请日：2014-05-15
Applicant: 연세대학교 산학협력단
IPC: G06F19/24
Abstract: 본발명에의한 mRNA 발현값의발현차이를이용하여유전자집합을검출하기위한장치및 그방법이개시된다. 본발명에따른유전자집합을검출하기위한장치는기 설정된개수의유전자와샘플로이루어진다수의바이클러스터들중 기설정된개수의바이클러스터를선택하는제1 선택부; 선택된상기기 설정된개수의바이클러스터들을수정하는수정부; 수정된상기기 설정된개수의바이클러스터들각각에대한점수를산출하는점수화부; 및산출된상기점수를기반으로적어도하나의바이클러스터를선택하는제2 선택부를포함한다.
Abstract translation: 公开了使用mRNA表达水平差异检测基因组的装置及其方法。 根据本发明的用于检测基因组的装置包括：第一选择单元，用于从由预设数量的基因和样品组成的多个双核中选择预定数量的双簇; 校正单元，用于校正所选择的预设数量的双团簇; 分数计算单元，用于计算每个校正的预定数量的双群的分数; 以及第二选择单元，用于基于所计算的分数来选择至少一个二群。
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公开(公告)号：KR100963764B1
公开(公告)日：2010-06-14
申请号：KR1020080017979
申请日：2008-02-27
Applicant: 연세대학교 산학협력단
Abstract: 본 명세서는, 바이클러스터링 방법 및 장치가 개시된다. 바이클러스터링 방법은 입력장치로부터 마이크로어레이 행렬 데이터를 입력받는 단계 및 마이크로어레이 행렬 데이터에 포함된 적어도 하나의 유전자 집합 및 샘플 집합으로 구성된 p레벨-RN클러스터를 기반으로 p+1레벨-RN클러스터를 도출하는 단계를 포함한다.
바이클러스터링, 바이클러스터, RN클러스터링, RN클러스터, 범위 계산, 우선 순위 큐-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101473341B1
公开(公告)日：2014-12-16
申请号：KR1020140018759
申请日：2014-02-18
Applicant: 연세대학교 산학협력단
IPC: C12Q1/68
CPC classification number: G06F19/18 , C12Q1/6837 , C12Q1/6886 , C12Q2600/118 , C12Q2600/158 , C40B30/02 , G01N2800/52 , C12Q2537/165
Abstract: 본 발명은 유전자 클래스 결정 방법에 관한 것으로, 실험 대상이 되는 복수의 유전자들을 이용하여 유전자 쌍을 형성하는 단계, 클러스터링(Clustering) 기법을 통해서 형성된 유전자 쌍에 대한 클러스터를 결정하는 단계, 결정된 클러스터에 기초하여 각 유전자 쌍의 분산도를 연산하는 단계 및 연산된 분산도에 기초하여 클래스 판별을 위한 기준 유전자 쌍을 선택하는 단계를 포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种确定基因类别的方法。 该方法包括以下步骤：使用作为实验目标的多个基因形成基因对; 确定通过聚类技术形成的基因对的簇; 基于确定的簇计算每个基因对的分散; 以及基于所计算的色散来选择用于确定类别的标准基因对。
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公开(公告)号：KR101172490B1
公开(公告)日：2012-08-10
申请号：KR1020100015332
申请日：2010-02-19
Applicant: 연세대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명의 적어도 일 실시예에 따른 유전체의 유전자들 각각 및 복수의 샘플들 각각마다 발현값을 나타내는 마이크로어레이 데이터상의 유전자 쌍들 중, 정상 클래스에서의 상관도와 질병 클래스에서의 상관도를 고려하여 질병 특이적 유전자 쌍을 추출하고, 추출된 질병 특이적 유전자들 중 상관도가 최상인 최상 질병 특이적 유전자 쌍을 선택하고, 선택된 최상 질병 특이적 유전자 쌍을 이용하여 소정 테스트 샘플의 클래스 레이블을 예측함으로써, 그 테스트 샘플의 클래스 레이블을 신속 정확히 예측할 수 있다.
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公开(公告)号：KR1020100069141A
公开(公告)日：2010-06-24
申请号：KR1020080127747
申请日：2008-12-16
Applicant: 연세대학교 산학협력단
IPC: G06F17/40
Abstract: PURPOSE: A method and an apparatus for macro clustering, and a recording media storing the program performing the method are provided to simulate a microarray test thereby drawing a plurality of bi-cluster having function correlation. CONSTITUTION: A binning determiner(1120) compares gene expression value of a gene sample extracted from microarray data with a standard binning range. If a gene belongs to the reference ratio range, a macro cluster generator(1130) unites the group of the gene and the gene sample and generates a macro cluster of a bi-cluster type. Macro clusters corresponding to a condition is drawn from the macro clusters, a search tree generator(1150) generates a search tree using the macro clusters as nodes.
Abstract translation: 目的：提供一种用于宏聚类的方法和装置，以及存储执行该方法的程序的记录介质，以模拟微阵列测试，从而绘制具有功能相关性的多个双群。 构成：二进制确定器（1120）将从微阵列数据提取的基因样品的基因表达值与标准合并范围进行比较。 如果基因属于参考比例范围，则宏群发生器（1130）将基因组和基因样本组合在一起，并生成双簇类型的宏簇。 搜索树生成器（1150）使用宏簇作为节点生成与条件对应的宏群集，搜索树生成器（1150）生成搜索树。
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公开(公告)号：KR1020090092634A
公开(公告)日：2009-09-01
申请号：KR1020080017979
申请日：2008-02-27
Applicant: 연세대학교 산학협력단
CPC classification number: G06F19/24 , G06F17/30539 , G06F19/20
Abstract: A method and an apparatus of bi-clustering are provided to find a gene cluster which is capable of multiple overlapping and guaranteeing diversity. A microarray matrix data is inputted from an input device(S101). At least one RN cluster which is the partial matrix data of microarray matrix data is drawn from microarray matrix data(S102). In second step, the p+1 level -RN cluster is drawn based on the p level -RN cluster comprised of one or more gene set or sample set included in microarray matrix data. The p level -RN cluster or the p+1 level -RN cluster is included in the RN cluster.
Abstract translation: 提供了一种双聚类的方法和装置，以找到能够进行多重重叠和保证多样性的基因簇。 从输入装置输入微阵列矩阵数据（S101）。 从微阵列矩阵数据绘制作为微阵列矩阵数据的部分矩阵数据的至少一个RN簇（S102）。 在第二步中，基于包含在微阵列矩阵数据中的一个或多个基因集或样本集合的p级-RN簇绘制p + 1级-RN簇。 p级-RN簇或p + 1级-RN簇包含在RN簇中。
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公开(公告)号：KR102034271B1
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：KR1020170169332
申请日：2017-12-11
Applicant: 연세대학교 산학협력단 , 인천대학교 산학협력단
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