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

Inventor： 김민수 ,  안규현 ,  박힘찬 ,  김진욱 ,  오세연

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.

公开(公告)号：KR101912555B1

公开(公告)日：2018-10-26

申请号：KR1020180011154

申请日：2018-01-30

Applicant: 재단법인대구경북과학기술원

Inventor： 김민수 ,  김혜린 ,  구재형 ,  강나나 ,  안규현

IPC: G06F19/28 ,  G06F19/20 ,  C12Q1/68

Abstract: 본발명은유전자에관한질의어및 프라이머에관한필터링제약조건들을수신하고, 질의어에기초하여, 미리구비된유전자정보색인으로부터적어도하나의염기서열의식별자를검색하고, 적어도하나의염기서열의식별자에기초하여, 특이성조건을만족하도록미리구비된후보프라이머집합의색인으로부터적어도하나의후보프라이머를검색하고, 필터링제약조건들에기초하여, 적어도하나의후보프라이머를필터링하고, 필터링결과에기초하여, 질의어및 필터링제약조건들을만족하는프라이머쌍에관한정보를제공할수 있다.

公开(公告)号：KR20180015690A

公开(公告)日：2018-02-13

申请号：KR20180011154

申请日：2018-01-30

Applicant: 재단법인대구경북과학기술원

Inventor： 김민수 ,  김혜린 ,  구재형 ,  강나나 ,  안규현

IPC: G06F19/28 ,  C12Q1/68 ,  G06F19/20

CPC classification number: G06F19/28 ,  C12Q1/6811 ,  G06F19/20

Abstract: 본발명은유전자에관한질의어및 프라이머에관한필터링제약조건들을수신하고, 질의어에기초하여, 미리구비된유전자정보색인으로부터적어도하나의염기서열의식별자를검색하고, 적어도하나의염기서열의식별자에기초하여, 특이성조건을만족하도록미리구비된후보프라이머집합의색인으로부터적어도하나의후보프라이머를검색하고, 필터링제약조건들에기초하여, 적어도하나의후보프라이머를필터링하고, 필터링결과에기초하여, 질의어및 필터링제약조건들을만족하는프라이머쌍에관한정보를제공할수 있다.

Abstract translation: 本发明用于接收和过滤器约束条件与查询相关短语和所述基因的引物，以及基于所述查询，并搜索至少一个核苷酸序列的从预先提供的遗传信息索引，基于该至少一个碱基序列的标识符的标识符 为了从预先建立以满足奇异性条件的候选引物组的索引中搜索至少一个候选引物，基于过滤约束条件来过滤至少一个候选引物， 可以提供关于满足过滤约束的引物对的信息。

公开(公告)号：KR101928208B1

公开(公告)日：2018-12-11

申请号：KR1020170105625

申请日：2017-08-21

Applicant: 재단법인대구경북과학기술원

Inventor： 김민수 ,  김진욱 ,  안규현

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 뉴럴 네트워크의 디버깅 방법, 장치 및 시스템이 개시된다. 일실시예에 따른 뉴럴 네트워크의 디버깅 장치는 클래스들에 각각 대응하는 출력 뉴런들을 포함하는 뉴럴 네트워크에 있어서, 클래스들 중 디버깅의 타겟이 되는 타겟 클래스를 식별하고, 타겟 클래스에 대응하는 데이터 객체들 중, 뉴럴 네트워크가 타겟 클래스를 잘못 예측한 제1 데이터 객체들을 식별하고, 클래스들 중 타겟 클래스와 다른 제2 클래스들에 대응하는 데이터 객체들 중, 뉴럴 네트워크가 제2 클래스들을 옳게 예측한 제2 데이터 객체들을 식별하고, 뉴럴 네트워크가 제1 데이터 객체들로부터 타겟 클래스를 옳게 예측하고, 제2 데이터 객체들로부터 제2 클래스들을 옳게 예측하는 것을 유지하도록, 타겟 클래스에 대응하는 타겟 출력 뉴런과 적어도 하나의 중간 뉴런 사이의 적어도 하나의 디버깅 시냅스를 생성할 수 있다.