1 2 (method of facilitating for simultaneous use of vehicle and … · 2020. 4. 12. ·...

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1 2인이상의차량동시 이용을지원하는방법 및이를이용한서버(method of facilitating for simultaneous use of vehicle and server using the same)

국가 KR 법적상태 등록 □대표도면

공개/등록번호 KR 2091019 B1 (2020.03.13)패밀리국가별 문

헌수-

□요약

본 개시서에는 2인 이상의 차량 동시 이용을 지원하는 방법, 즉, 차량 동시 이용을 중개함에 있어서 효율적인 조합 매칭이 가능해지게 하는 전처리 과정을 포함하는 방법 및 이를 이용한 서버가 개시된다. 구체적으로, 본 개시서는 다수의 이용자들이 출발지 및 목적지에 따른 동시 이용조합을 요청하는 때에 계산량을 절감하여 효율적으로 최적의 동시 이용 조합을 찾을 수 있게 함으로써 승객 또는 화물을 운송하는 차량의 공동이용이 편리하고 경제적으로 가능해지도록 하는 전처리 방법과 이를 이용한 서버에 관한 것이다.

□대표청구항

[청구항1]2인 이상의 차량 동시 이용을 지원하는 방법에 있어서, (a) 서버가, 소정의 차량을 이용하고 있거나 이용할 것으로 요청된 적어도 하나의 사용자를 포함하는 군(群; group)인 사용자군의 운송 경로에 관한 정보, 및 운행 중이거나 운휴 중인 차량에 대한 동시 이용을 바라는 적어도 하나의 동시 이용 요청자의 출발지-목적지 쌍에 관한 정보를 획득하는 단계; (b) 상기 서버가, 상기 사용자군에 대해 정해진 운송 경로인 기반 경로 상의 기준 지점 및 최종 목적지와 상기 출발지-목적지 쌍에 기초하여 상기 출발지-목적지 쌍 중 소정의 공통 경로 구간 기준을 충족하는 출발지-목적지 쌍에해당하는 동시 이용 요청자를 동시 이용 후보 목록으로서 선별하거나 상기 서버에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 동시 이용 후보 목록으로서 선별하도록 지원하는 단계로서, 상기 기준 지점은 상기 사용자군이 상기 소정의 차량을 이용하고 있는 경우에 상기 소정의 차량의 현재 위치이고, 상기 소정의 차량을 이용하고 있지 않은 경우에 상기 기반 경로 상의 최초 출발지인, 단계; 및(c) 상기 서버가, 상기 기반 경로 및 상기 동시 이용 후보 목록에 속한 사용자의 출발지-목적지 쌍에 기초하여 실제 지도 데이터로부터 산출되는 예상 운송 경로 및 예상 운행 시간을 참조로 하여 상기 동시 이용 후보 목록 중에서상기 사용자군에 대한 동시 이용자를 선택하는 단계를 포함하고,상기 (b) 단계는, (b1) 상기 서버가, 상기 기반 경로 상의 최종 목적지인 제1 목적지와 상기 동시 이용 요청자의 상기 출발지-목적지 쌍 중 목적지인 제2 목적지 간의 거리 y, 상기 기반 경로 상의 상기 기준 지점인 제1 출발지와 상기 동시 이용 요청자의 상기 출발지-목적지 쌍 중 출발지인 제2 출발지 간의 거리 d, 및상기 제1 출발지와 제1 목적지 간의 거리, 상기 제1 출발지와 상기 제2 목적지 간의 거리, 상기 제2 출발지와 상기 제1 목적지 간의 거리, 및 상기 제2 출발지와 상기 제2 목적지 간의 거리 중에서 가장 작은 거리 C를 산출하는단계; 및(b2) 상기 서버가, 상기 소정의 공통 경로 구간 기준에 따른 최소 비율 r에 대하여, 수식 y + d < C×(1 - r)을 만족하는지 여부를 판정하고, 상기 수식이 만족되면, 상기 동시 이용 요청자를 상기 동시 이용 후보 목록으로서 선별하는 단계를 포함하는 차량 ...

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2 차량동승을지원하는 방법및이를이용한 서버(method of facilitating for riding vehicle together and server using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 개시서에는 2인 이상의 차량 동승을 지원하는 방법, 즉, 차량 동승을 중개하는 방법 및 이를 이용한 서버가 개시된다. 구체적으로, 본 개시서의 방법에 의하면, 특정 사용자의 차량 동승 요청이 상기 특정 사용자의 단말인 사용자 단말로부터 획득하고나서, 서버가, 상기 특정 사용자의목적지 주소 및 타 사용자들의 목적지 주소에 기초하여 상기 타 사용자들로부터 상기 특정 사용자와 동승 가능한 제1 후보 목록을 획득하고, 상기 특정 사용자의 출발지로부터 상기 특정 사용자의 목적지를 잇는 기준 벡터와 상기 제1 후보 목록에 속한 개별 사용자의 출발지로부터 상기개별 사용자의 목적지를 잇는 개별 후보 벡터 간의 비교에 기초하여 상기 제1 후보 목록을 필터링함으로써 상기 제1 후보 목록으로부터 제2 후보 목록을 산출하며, 상기 특정 사용자의 출발지로부터 도착지에 이르는 기준 경로와, 상기 제2 후보 목록에 속한 개별 사용자의 출발지로부터도착지에 이르는 개별 후보 경로 간의 중복 경로의 정보에 기초하여 상기 특정 사용자에 대한 적어도 1인의 최적의 동승 대 ...

□대표청구항

[청구항1]2인 이상의 차량 동승을 지원하는 방법에 있어서, 특정 사용자가 이용하는 단말인 제1 사용자 단말로부터 획득된 차량 동승 요청에 응하여, 상기 특정 사용자의 출발지로부터 도착지에 이르는 기준 경로와 타 사용자들 각각의 출발지로부터 도착지에 이르는 개별 후보 경로 간의 중복 경로의 정보에 기초하여, 서버에 의하여, 상기 특정 사용자에 대한 적어도 1인의 최적의 동승 대상자가 상기 타 사용자들 중에서 선정된 후, 상기 특정 사용자인 제1 사용자 및 상기 적어도 1인의 최적의 동승 대상자 중1인인 제2 사용자가 상기 차량 동승의 대상이 되는 차량의 운전자에 의하여 운송되는 상태에서, (a) 상기 서버가, 상기 제1 사용자의 출발지인 제1 출발지로부터 상기 제2 사용자의 출발지인 제2 출발지까지 상기 차량이 이동한 거리인 제1 거리(D1), 상기 제2 출발지로부터 상기 제1 사용자 및 상기 제2 사용자 중 먼저 하차한 사용자의 도착지인 선도착지까지 상기 차량이 이동한 거리인 제2 거리(D2), 상기 선도착지로부터 상기 제1 사용자 및 상기 제2 사용자 중 상기 먼저 하차한 사용자보다 나중에 하차한 사용자의 도착지인 후도착지까지 상기 차량이 이동한 거리인 제3 거리(D3), 및 상기 제1 거리 내지 상기 제3 거리의 이동에 따른 총 요금(P)을 획득하는 단계; (b) 상기 서버가, 상기 제1 거리(D1), 상기 제2 거리(D2) 및 상기 제3 거리(D3)에 기초하여, (i) 상기 차량 동승이 없었을 때 상기 제1 출발지로부터 상기 제1 사용자의 도착지인 제1 도착지에 이르는 거리(DA) 및 상기 차량 동승에 의하여 상기 제1 출발지로부터 상기 차량 동승에 의하여 상기 제1 도착지에 이른 거리(DA')의 함수로서 상기 제1 사용자가 상기 차량 동승에 의하여 우회한 비율을 나타내는 제1 우회율{A(DA, DA')}을 산출하는 프로세스 및 (ii) 상기 차량 동승이 없었을 때 상기 제2 출발지로부터 상기 제2 사용자의 도착지인 제2 도착지에 이르는 거리(DB) 및 상기 차량 동승에 의하여 상기 제2 출발지로부터 상기 차량 동승에 의하여 상기 제2 도착지에 이른거리(DB')의 함수로서 상기 제2 사용자가 상기 차량 동승에 의하여 우회한 비율을 나타내는 제2 우회율{B(DB, DB')}을 산출하는 프로세스를 수행하는 단계; (c) 상기 서버가, 상기 총 요금(P), 상기 제1 거리( ...

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3 차량운송서비스의 공동이용을지원하는 방법및장치들(method of facilitating for joint use of vehicle transportation service and apparatuses using the same)



헌수-

□요약

본 개시서에는 차량 운송 서비스의 공동 이용을 지원하는 방법, 이를 이용한 단말들 및 서버가 개시된다. 구체적으로, 본 개시서의 일 실시 예에의하면, 서버가, 상기 차량 운송 서비스의 공동 이용에 대한 요청에 응하여, 상기 공동 이용을 요청한 사용자들 중에서 제1 승객 및 상기 제1 승객의 탑승 후의 탑승이 예정된 사용자인 제2 승객을 서로 매칭시키고, 상기 제1 승객의 단말 및 상기 제2 승객의 단말에 안내 지시 신호를 전달함으로써 상기 제1 승객의 단말 및 상기 제2 승객의 단말 각각으로 하여금 소정의 사용자 인터페이스 요소를 통하여 상기 제1 승객 및 상기 제2 승객에게 배정된 차량을 안내하게 하되, 상기 제1 승객 단말에 나타난 상기 사용자 인터페이스 요소를 통하여 상기 제1 승객과 상기 배정된차량의 운전자 사이의 소통이 유도되며, 상기 차량에 상기 제1 승객이 탑승했음을 알리거나 상기 제1 승객과 상기 운전자 사이의 소통이 끝났음을 알리는 신호인 제1 승객 탑승 신호가 감지되면, 소통 지시 신호를 상기 제2 승객 단말에 전달함으로써 ...

□대표청구항

[청구항1]차량 운송 서비스의 공동 이용을 지원하는 방법에 있어서,(a) 서버가, 상기 차량 운송 서비스의 공동 이용에 대한 요청에 응하여, 상기 공동 이용을 요청한 사용자들 중에서 제1 승객 및 상기 제1 승객의 탑승 후의 탑승이 예정된 사용자인 제2 승객을 서로 매칭시키는 단계;(b) 상기 서버가, 상기 제1 승객의 단말 및 상기 제2 승객의 단말에 안내 지시 신호를 전달함으로써 상기 제1 승객의 단말 및 상기 제2 승객의 단말 각각으로 하여금 소정의 사용자 인터페이스 요소를 통하여 상기 제1 승객 및상기 제2 승객에게 배정된 차량을 안내하게 하되, 상기 제1 승객의 단말에 나타난 상기 사용자 인터페이스 요소를 통하여 상기 제1 승객과 상기 배정된 차량의 운전자 사이의 소통(communication)이 유도되는 단계; 및(c) 상기 차량에 상기 제1 승객이 탑승했음을 알리거나 상기 제1 승객과 상기 운전자 사이의 소통이 끝났음을 알리는 신호인 제1 승객 탑승 신호가 감지되면, 상기 서버가, 소통 지시 신호를 상기 제2 승객 단말에 전달함으로써상기 제2 승객 단말로 하여금 상기 사용자 인터페이스 요소를 통하여 상기 운전자와 상기 제2 승객 사이의 소통을 유도하게 하는 단계를 포함하되, 상기 (b) 단계는, 상기 제2 승객 단말에 나타난 상기 사용자 인터페이스 요소를 통하여 상기 제2 승객과 상기 운전자 사이의 소통이 불가함을 나타내고, 상기 소통이 불가함은 소통이 가능함에 대응하는 사용자 인터페이스 요소와 상이하게 사용불가(disabled) 상태임을 나타내거나 상기 소통을 위한 사용자 인터페이스 요소의 표시를 제거함으로써 나타내어지는 것을 특징으로 하는 차량 운송 서비스 공동 이용 지원 방법.

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4인공지능에이전트의 훈련방법, 이에기반한 사용자액션의추천 방법및이를이용한장치(method for training artificial agent, method for recommending user action based

thereon, and apparatuses using the same)



헌수-

도면없음

□요약

본 개시서에는 인공지능 에이전트를 훈련시키는 방법, 이에 기반하여 사용자 액션을 추천하는 방법 및 이를 이용한 장치가 개시된다. 특히 본개시서는 강화학습에 필요한 환경, 보상 기준 등이 제공되지 않아 반복적으로 학습을 진행할 수 없는 경우에도 인공지능 에이전트를 훈련시킬수 있는 강건한(robust) 방법에 관한 것이다.

□대표청구항

[청구항1]인공지능 에이전트(artificial intelligent agent)를 훈련시키는 컴퓨팅 장치 상에서 수행되는 방법으로서,(a) 사용자에게 주어진 환경에서 상기 사용자의 액션에 의하여 촉발되는 상태의 변화(state transition)에 따라 도달 가능한 상태들(reachable states)의 계층 구조를 획득하는 단계;(b) 상기 사용자에게 현재 주어진 상태에서 상기 계층 구조에 포함된 개별 상태들에 도달할 수 있는 모든 경로를 생성하는 단계;(c) (i) 상기 사용자의 액션에 의한 상기 상태의 변화, 및 (ii) 개별 상태들에서의 체류를 유지하는 상기 액션의 수량 또는 상기 개별 상태들에 대한 상기 사용자의 평가에 기초하여, 상기 모든 경로 중 상기 사용자의 액션에 의하여선택된 경로에 대한 제1 지연 보상 및 상기 모든 경로 중 상기 사용자의 액션에 의하여 선택되지 않은 경로에 대한 제2 지연 보상을 상기 인공지능 에이전트에 부여할 지연 보상으로서 산출하는 단계; 및(d) 산출된 상기 지연 보상을 이용하여 상기 인공지능 에이전트를 훈련시키는 단계로서, 상기 훈련은 상기 인공지능 에이전트로 하여금 입력된 현재의 상태에 대하여 출력되는 추천 액션이 상기 지연 보상에 따른 편향성을 가지게 하는 보상-기반(reward-based) 기계학습인, 단계;를 포함하되, 상기 (c) 단계는,(c1) (i) 상기 사용자의 액션에 의한 상기 상태의 변화, 및 (ii) 개별 상태들에서의 체류를 유지하는 상기 액션의 수량 또는 상기 개별 상태들에 대한 상기 사용자의 평가에 의하여 상기 개별 상태들에 대한 최종 보상을 산출하는단계; 및(c2) 상기 보상-기반 기계학습의 반복 횟수 N에 대하여, N/2 회 이상은 상기 사용자의 액션에 의하여 선택된 경로에 부여할 제1 지연 보상으로서 상기 최종 보상과 같거나 그보다 더 높은 값을 산출하는 프로세스, 및 상기 N에서 상기 N/2 회 이상을 뺀 나머지 횟수는 상기 사용자의 액션에 의하여 선택되지 않은 경로에 부여할 제2 지연 보상으로서 상기 최종 보상의 절반 또는 그보다 낮은 값을 산출하는 프로세스를 수행하는 단계를 포함하는, 인공지능 에이전트 훈련 방법.

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5 의료영상에서 병변의정량화를보조하는 방법및이를이용한장치(method for aiding quantification of lesions in medical imagery and apparatus using the same)



헌수-

도면없음

□요약

본 개시서는 의료 영상에서 병변의 정량화를 보조하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시서에 따른 방법에 의하면, 포인터(pointer) 또는 커서(cursor)를 움직이는 입력 장치의 조작이 감지되면, 컴퓨팅 장치가, 병변 판정 모듈을 이용하여 산출된 의심 병변의위치와 상기 포인터 또는 커서의 위치 간의 관계에 기초하여 상기 포인터 또는 커서의 형태를 결정하고, 출력 모듈을 이용하여 상기 결정된 형태로 상기 포인터 또는 커서를 표시한다.

□대표청구항

[청구항1]의료 영상에서 병변의 정량화를 보조하는 방법에 있어서, 포인터(pointer) 또는 커서(cursor)를 움직이는 입력 장치의 조작이 감지되면, 컴퓨팅 장치가, 병변 판정 모듈을 이용하여 산출된 의심 병변의 위치와 상기 포인터 또는 커서의 위치 간의 관계에 기초하여 상기 포인터 또는 커서의 형태를 결정하고, 출력 모듈을 이용하여 상기 결정된 형태로 상기 포인터 또는 커서를 표시하고,상기 방법은(a) 상기 입력 장치를 통하여 상기 포인터 또는 커서를 움직이도록 조작되는 상태에서, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 포인터 또는 커서의 위치를 획득하는 단계; (b) 획득된 상기 포인터 또는 커서의 위치가 상기 병변 판정 모듈에 의하여 산출된 의심 병변의 영역에 속한 제2 상태이면, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 위치를 중심으로 하는, 병변에 대응하여 미리 결정된 소정 크기의 형태를 상기 포인터 또는 커서의 형태로서 결정하고, 상기 획득된 포인터 또는 커서의 위치가 상기 의심 병변의 영역에 속하지 않은 제1 상태이면, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 포인터 또는 커서의 통상적 형태를 상기 포인터 또는 커서의 형태로서 결정하는 단계;(c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 결정된 형태로 상기 포인터 또는 커서를 표시하는 단계; 및(d) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 (a) 단계 내지 상기 (c) 단계를 반복 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 병변 정량화 보조 방법.

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6훈련된심층신경망 모델의재현성능을 개선하는방법및이를이용한 장치(method for improving reproducibility of trained deep neural network model and apparatus using

the same)



헌수KR(1)

□요약

본 개시서는 일군의 학습 데이터들을 이용하여 훈련된 심층 신경망 모델이 그 일군과 상이한 품질 패턴을 지닌 대상 데이터에 대하여도 우수한재현 성능을 보일 수 있도록 그 재현 성능을 개선하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 본 개시서에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 상기 대상 데이터를 획득하고, 상기 학습 데이터들 중에서 선별된 참조 데이터들을 포함하는 학습 데이터 대표군으로부터 상기 대상 데이터와 가장 유사도가 높은 적어도 하나의 후보 데이터를 인출(retrieve)하며, 상기 후보 데이터에 적합화(adaptation)되도록 상기 대상 데이터에대한 적응적 패턴 변환을 수행하고, 상기 적응적 패턴 변환의 결과인 변환 데이터를 상기 심층 신경망 모델에 전달하도록 지원함으로써 상기 심층 신경망 모델로부터 출력값이 획득된다.

□대표청구항

[청구항1]일군의 학습 데이터들을 이용하여 훈련된 심층 신경망 모델의 상기 일군과 상이한 품질 패턴(qualitative pattern)을 지닌 대상 데이터에 대한 출력값의 재현 성능을 개선하는 방법으로서,(a) 상기 대상 데이터가 획득된 상태에서, 컴퓨팅 장치가, 상기 학습 데이터들 중에서 선별된 참조 데이터들을 포함하는 학습 데이터 대표군으로부터 상기 대상 데이터와 가장 유사도가 높은 적어도 하나의 후보 데이터를 인출(retrieve)하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 후보 데이터를 인출하도록 지원하는 단계;(b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 후보 데이터에 적합화(adaptation)되도록 상기 대상 데이터에 대한 적응적 패턴 변환을 수행하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 적응적 패턴 변환을 수행하도록 지원하는 단계; 및(c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 적응적 패턴 변환의 결과인 변환 데이터를 상기 심층 신경망 모델에 전달하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 심층 신경망 모델에 전달하도록 지원함으로써 상기 심층 신경망 모델로부터 출력값이획득되는 단계를 포함하는 심층 신경망 모델 재현 성능 개선 방법.

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7기계학습모델에 기반하여악성패킷을 검출하는방법및이를이용한 장치(method for detecting malcious packets based on machine learning model and apparatus using

the same)



헌수KR(1)

□요약

본 개시서에는 패킷 스트림 또는 이에 대응하는 로그로부터 악성 패킷을 검출하는 방법 및 이를 이용한 네트워크 장비가 개시된다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 네트워크 장비가, 데이터 수집 모듈을 통하여 상기 패킷 스트림 또는 이에 대응하는 로그로부터 분석 대상 데이터(analysis target data)를 획득하고, 생성적 적대적 신경망(GAN; generative adversarial network)에 의한 악성 패킷 판별 모듈을 통하여상기 분석 대상 데이터의 악성 여부를 판별하며, 상기 분석 대상 데이터 중 악성으로 판별된 데이터를 외부 엔티티에 제공한다.

□대표청구항

[청구항1]패킷 스트림(packet stream) 또는 이에 대응하는 로그(log)로부터 악성 패킷을 검출하는 방법에 있어서, (a) 네트워크 장비가, 데이터 수집 모듈을 통하여 상기 패킷 스트림 또는 이에 대응하는 로그로부터 분석 대상 데이터(analysis target data)를 획득하거나 상기 네트워크 장비에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 데이터 수집 모듈을 통하여 상기 분석 대상 데이터를 획득하도록 지원하는 단계;(b) 상기 네트워크 장비가, 생성적 적대적 신경망(GAN; generative adversarial network)에 의한 악성 패킷 판별 모듈을 통하여 상기 분석 대상 데이터의 악성 여부를 판별하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 악성 패킷 판별모듈을 통하여 상기 분석 대상 데이터의 악성 여부를 판별하도록 지원하는 단계; 및(c) 상기 네트워크 장비가, 상기 분석 대상 데이터 중 악성으로 판별된 데이터를 외부 엔티티에 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 외부 엔티티에 제공하도록 지원하는 단계를 포함하되,상기 (b) 단계에서, 생성기(generator)인 유사 악성 패킷 생성 모듈 및 판별기(discriminator)인 상기 악성 패킷 판별 모듈을 포함하는 생성적 적대적 신경망(GAN; generative adversarial network)으로부터 유래한 상기 악성 패킷 판별 모듈을통하여 상기 분석 대상 데이터의 악성 여부가 판별되되, 상기 생성적 적대적 신경망은, 상기 네트워크 장비 또는 소정의 훈련용 컴퓨팅 장치에서 다수의 훈련용 실제 악성 패킷 및 상기 실제 악성 패킷과 유사하지만 악성이 아닌 다수의 유사 악성 패킷을 이용한 기계 학습에 의하여 훈련되고, 상기 다수의 유사 악성 패킷은 상기 네트워크 장비 또는 상기 훈련용 컴퓨팅 장치에서 상기 유사 악성 패킷 생성 모듈로부터 생성되고, 상기 기계 학습에 의한 훈련시, 상기 유사 악성 패킷 생성 모듈은 상기 악성 패킷 판별 모듈로 하여금 생성된 상기 유사 악성 패킷을 악성인 것으로 판별하게 하는 방향으로 훈련되고, 상기 악성 패킷 판별 모듈은 생성된 상기 유사 악성 패킷을 악성이 아닌 것으로 판별하게 하는 방향으로 훈련되는 것을 특징으로 하는 악성 패킷 검출 방법.

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8 아동용운동복합 시설(athletic complex facilities for children)


공개/등록번호 KR 0489554 Y1 (2019.06.28)패밀리국가별 문

헌수KR(1)

□요약

본 고안은 운동 복합 시설, 특히 아동용 운동 복합 시설에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 고안은, 격벽들로 구획된 다수의 운동 과제 수행 공간구조들로서, 상기 운동 과제 수행 공간 구조들 각각은 2개의 격벽 및 상기 2개의 격벽에 수직한 2개의 벽측으로 포위된 공간을 포함하는, 운동과제 수행 공간 구조들; 상기 운동 과제 수행 공간 구조들 중 일 단측에 위치한 제1 운동 과제 수행 공간 구조에 있어서 상기 격벽들에 수직한 일벽측에 설치된 입구; 및 상기 운동 과제 수행 공간 구조들 중 상기 일 단측의 타 단측에 위치한 제2 운동 과제 수행 공간 구조에 있어서 상기 격벽들에 수직한 일 벽측에 설치된 출구를 포함한다. 또한, 상기 운동 과제 수행 공간 구조들의 각각은 특정 과제를 위한 운동 설비를 포함하고, 상기 운동 과제 수행 공간 구조들 사이의 격벽에는 구조간 출입구가 형성된다.

□대표청구항

[청구항1]운동 복합 시설로서, 격벽들로 구획된 다수의 운동 과제 수행 공간 구조들로서, 상기 운동 과제 수행 공간 구조들 각각은 2개의 격벽 및 상기 2개의 격벽에 수직한 2개의 벽측으로 포위된 공간을 포함하는, 운동 과제 수행 공간 구조들; 상기 운동 과제 수행 공간 구조들 중 일 단측에 위치한 제1 운동 과제 수행 공간 구조에 있어서 상기 격벽들에 수직한 일 벽측에 설치된 입구; 및상기 운동 과제 수행 공간 구조들 중 상기 일 단측의 타 단측에 위치한 제2 운동 과제 수행 공간 구조에 있어서 상기 격벽들에 수직한 일 벽측에 설치된 출구를 포함하되, 상기 포위된 공간 각각은 특정 과제를 위한 운동 설비가 설치 가능하고, 상기 운동 과제 수행 공간 구조들 사이의 격벽에는 구조간 출입구가 형성되고,상기 운동 과제 수행 공간 구조들 사이의 격벽의 상부는 뚫려 있거나 투명한 재질로 구성되고, 상기 구조간 출입구는 개구인 것을 특징으로 하고,상기 입구 및 상기 출구는 여닫이문으로 구현되고, 상기 여닫이문의 문고리는 제1 지정 높이를 초과하여 배치되며, 상기 제1 지정 높이는 미리 지정된 나이의 아동들의 평균키 이상으로서 결정되고,상기 개구를 통해 사용자가 통과할 수 있는 공간은 제2 지정 높이 미만으로 배치되며, 상기 제2 지정 높이는 미리 지정된 나이의 아동들의 평균 앉은키 미만으로 결정되는 운동 복합 시설.

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9 대상물의표면 메시를획득하는방법및 이를이용한장치(method for obtaining surface mesh of object and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 개시서에는 대상물의 표면 메시를 획득하는 방법 및 이를 이용한 장치가 개시된다. 구체적으로, 본 개시서의 방법에 의하면, 회전체의 회전에 따라 상기 회전체에 놓인 상기 대상물이 회전하는 상태에서, 상기 회전의 축 방향인 수직 방향으로 움직이고 상기 수직 방향에 직각인 수평방향으로 고정된 깊이 카메라(depth camera)로부터 컴퓨팅 장치가 상기 깊이 카메라로부터 상기 대상물의 표면을 이루는 점들까지의 거리를획득하고, 상기 점들까지의 거리에 기초하여 상기 점들로 구성된 3차원 점 구름(three-dimensional point cloud)을 산출하고, 상기 3차원 점구름에 속한 점들 가운데 원통 좌표계를 분할한 구역인 분할 구역 각각에 속하는 점들로 구성된 집합인 분할 점 집합들을 획득하여, 상기 분할점 집합들 각각에 대하여, 상기 집합들 각각에 속한 점들로부터 대응 좌표를 산출함으로써, 상기 분할 점 집합들 각각에 대응하는 상기 대응 좌표들로부터 상기 대상물의 상기 표면 메시를 구한다.

□대표청구항

[청구항1]대상물(object)의 표면 메시(surface mesh)를 획득하는 방법에 있어서, (a) 회전체의 회전에 따라 상기 회전체에 놓인 상기 대상물이 회전하는 상태에서, 컴퓨팅 장치가, 상기 회전의 축 방향인 수직 방향으로 움직이고 상기 수직 방향에 직각인 수평 방향으로 고정된 깊이 카메라(depth camera)로부터 상기 깊이 카메라로부터 상기 대상물의 표면을 이루는 점들까지의 거리를 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 점들까지의 거리를 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 점들까지의 거리에 기초하여 상기 점들로 구성된 3차원 점 구름(three-dimensional point cloud)을 상기 회전의 축 방향과 일치하는 축 방향을 가지는 원통 좌표계 상에 산출하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 3차원 점 구름을 상기 원통 좌표계 상에 산출하도록 지원하는 단계; (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 3차원 점 구름에 속한 점들 가운데 상기 원통 좌표계를 분할한 구역인 분할 구역 각각에 속하는 점들로 구성된 집합인 분할 점 집합들을 획득하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 분할 점 집합들을획득하도록 지원하는 단계; (d) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 분할 점 집합들 각각에 대하여, 상기 집합들 각각에 속한 점들로부터 대응 좌표를 산출하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 대응 좌표를 산출하도록 지원하는 단계; 및(e) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 분할 점 집합들 각각에 대응하는 상기 대응 좌표로부터 상기 대상물의 상기 표면 메시를 구하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 표면 메시를 구하도록 지원하는 단계를 포함하고, 상기 (a) 단계 내지 상기 (d) 단계는 상기 깊이 카메라가 수직 방향으로 움직임에 따라 변화되는, 상기 원통 좌표계의 축방향 위치들 각각에 대하여 반복되고, 상기 (e) 단계는, 상기 원통 좌표계의 제1 축방향 위치에서 상기 원통 좌표계의 축에 수직한 평면에 속한 대응 좌표들이 상기 제1 축방향 위치에 인접한 상기 원통 좌표계의 제2 축방향 위치에서 상기 원통 좌표계의 축에 수직한 평면에 속한 대응 좌표들에 각각 대응 연결되는 방식으로 수행되고,상기 분할 구역은 소정의 자연수 N에 대하여 상기 원통 좌표계의 방위각을 기준으로 상기 원통 좌표계를 N 등분할한 구역이고,상기 3차원 점 구름은 상기 점들 ... 9

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10 유체튐방지깔대기(fluid splash-proof funnel)


공개/등록번호 KR 0489240 Y1 (2019.05.14)패밀리국가별 문

헌수KR(1)

□요약

본 고안은 유체, 예컨대 세척수를 분출하며 소정 형상의 단면을 가지는 호스 또는 파이프를 밀착 포위하는 유체 튐 방지 깔대기에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 고안은, 유체를 분출하며 소정 형상의 단면을 가지는 호스 또는 파이프에 접촉됨으로써 상기 호스 또는 파이프를 밀착 포위하는 안착부; 상기 안착부의 포위 중심의 축을 둘러싸는 소정 형상을 가지도록 상기 안착부로부터 연장되고, 상기 안착부로부터 이격됨에 따라상기 소정 형상의 상기 포위 중심 축에 수직한 평면에서의 단면적이 단조 증가하는, 유체 튐 방지 연장부; 및 상기 안착부의 포위 반경 및 상기안착부의 상기 호스 또는 파이프와의 밀착 정도 중 적어도 하나를 조절하도록 상기 안착부 상에 형성된 조임 레버를 포함한다. 상기 조임 레버는 제한된 각도 범위 내에서 수평 방향으로 회전하는 회전부 및 탄성체로 형성되는 조임부를 포함하고, 상기 회전부가 미리 정해진 방향에 따라회전하는 정도에 따라 상기 조임부는 상기 안착부의 포위 반경 및 상기 안착부의 상기 호스 또는 파이프와의 밀착 정도 중 적 ...

□대표청구항

[청구항1]유체를 분출하며 소정 형상의 단면을 가지는 호스 또는 파이프에 접촉됨으로써 상기 호스 또는 파이프를 밀착 포위하는 안착부; 상기 안착부의 포위 중심의 축을 둘러싸는 소정의 형상을 가지도록 상기 안착부로부터 연장되고, 상기 안착부로부터 이격됨에 따라 상기 소정 형상의 상기 포위 중심 축에 수직한 평면에서의 단면적이 단조 증가하는, 유체 튐 방지 연장부; 및상기 안착부의 포위 반경 및 상기 안착부의 상기 호스 또는 파이프와의 밀착 정도 중 적어도 하나를 조절하도록 상기 안착부 상에 형성된 조임 레버;를 포함하고,상기 조임 레버는 제한된 각도 범위 내에서 수평 방향으로 회전하는 회전부 및 탄성체로 형성되는 조임부를 포함하고, 상기 회전부가 미리 정해진 방향에 따라 회전하는 정도에 따라 상기 조임부의 조임 정도가 변화함으로써 상기 안착부의 포위 반경 및 상기 안착부의 상기 호스 또는 파이프와의 밀착 정도 중 적어도 하나가 조절되도록 상기 안착부가 탄성 재질로 구성되며, 상기 유체 튐 방지 연장부는 그 축 방향 단면이 상기 포위 중심의 축에 대하여 경사진 직선 방향으로 연장되도록 형성되거나, 또는상기 유체 튐 방지 연장부는 그 축 방향 단면이 소정의 곡률을 가지고 연장되어 원주 형상의 일부가 되도록 형성되고, 상기 유체 튐 방지 연장부의 상기 소정 형상을 조절하도록 상기 안착부 상에 형성된 제어 레버; 및상기 유체 튐 방지 연장부의 외면 상에서 적어도 하나의 제어 위치에 부착되고 상기 제어 레버로 이어지는 제어 라인(control line)을 더 포함하고, 상기 제어 레버가 상기 안착부의 포위 중심의 축을 기준으로 이동되는 정도에 따라 상기 제어 레버로부터 상기 적어도 하나의 제어 위치에 이르는 상기 제어 라인의 길이가 조절됨으로써 상기 제어 라인의 장력 및 상기 장력에대항하는 상기 유체 튐 방지 연장부의 복원력에 의하여 상기 유체 튐 방지 연장부의 형상이 조절되며, 상기 제어 레버가 상기 안착부의 포위 중심의 축을 기준으로 유체의 분출 방향으로 이동되는 경우, 상기 복원력이 작용됨에 따라 상기 유체 튐 방지 연장부는 상기 안착부의 포위 중심 축을 기준으로 수직한 평면 내에서 단면적이 감소되고,상기 제어 레버가 상기 안착부의 포위 중심의 축을 기준으로 유체의 분출 방향의 반대 방향으로 이동되는 경우, 상기 장력이 작용됨에 따라 상기 유체 튐 방지 연장부는 상 ...

10

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11피검체의위험도를 평가하여상기위험도에 따라상기피검체를 분류하는방법및이를이용한 장치(method for classifying subject according to criticality thereof by assessing

the criticality and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 개시서에는 피검체의 위험도를 평가하여 상기 위험도에 따라 상기 피검체를 분류하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치가 개시된다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 상기 피검체의 통합 데이터를 획득하되, 상기 통합 데이터는 상기 피검체의 환자 데이터또는 이를 가공한 데이터로서 수치화된 데이터이고, 그 후, 상기 통합 데이터를 상기 피검체의 위험도 평가를 위한 기계 학습 모델(machinelearning model)에 적용함으로써 위험도를 평가한 결과로서 상기 분류의 결과를 생성하며, 생성된 상기 분류 결과를 외부 엔티티(entity)에게제공한다.

□대표청구항

[청구항1]피검체의 위험도를 평가하여 상기 위험도에 따라 상기 피검체를 분류하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치의 통신부가, 상기 피검체의 통합 데이터를 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계로서, 상기 통합 데이터는 상기 피검체의 환자 데이터 또는 이를 가공한 데이터로서 수치화된 데이터인, 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의하여 구현되는 기계학습 기반 예측 모듈이, 상기 통합 데이터를 상기 피검체의 위험도 평가를 위한 기계 학습 모델(machine learning model)에 적용함으로써 위험도를 평가한 결과로서상기 분류의 결과를 생성하거나 상기 타 장치로 하여금 생성하도록 지원하는 단계; 및(c) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 통신부가, 생성된 상기 분류 결과를 외부 엔티티(entity)에게 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 제공하도록 지원하는 단계를 포함하되, 상기 (a) 단계는, 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의하여 구현되는 데이터 통합 모듈을 통하여, 상기 환자 데이터 중 수치화되지 않은 데이터에 대한 다수의 카테고리를 생성하는 방식으로 상기 수치화되지 않은 데이터를 카테고리화한 카테고리화 데이터를 생성하며, 상기 다수의 카테고리 중 상기 수치화되지 않은 데이터가 속한 카테고리에 대한 값을 1로, 상기 다수의 카테고리 중 상기 수치화되지 않은 데이터가 속하지 않은 나머지 카테고리에 대한 값을 0으로 설정하여 수치 형태로 가공된 벡터를 생성하는 방식으로 상기 수치화되지 않은 데이터를 수치화하고, 상기 (a) 단계는, 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의하여 구현되는 데이터 통합 모듈을 통하여, 상기 환자 데이터 중 수치화되어 있는 데이터를, 상기 수치화되지 않은 데이터의 수치화한 결과에 대응되도록, 상기 수치화되어 있는 데이터를 카테고리화한 카테고리화 데이터를 생성하고, 상기 다수의 카테고리 중 상기 수치화되어 있는 데이터가 속한 카테고리에 대한 값을 1로, 상기 다수의 카테고리 중 상기 수치화되어 있는 데이터가 속하지 않은 나머지 카테고리에 대한 값을 0으로 설정하여 수치 형태로 가공된 벡터를 생성하는 방식으로 상기 수치화되어 있는 데이터를 가공하는 것을 특징으로 하는 위험도 기반 피검체 분류 방법. 11

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12네트워크관제 서비스를위한정보의시각화를 제공하는방법및 이를이용한장치(method for providing visualization of information for network management service and

apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 개시서에는 네트워크 관제 서비스를 위한 정보의 시각화를 제공하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치가 개시된다. 구체적으로, 본 발명에따른 방법에 의하면, 네트워크에 속한 적어도 하나의 장치로부터 패킷 및 로그 중 적어도 하나가 획득되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 네트워크의 관제를 위한 정보를 소정의 사용자 인터페이스 상에 시각화하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 네트워크 관제를 위한 정보를 상기 사용자 인터페이스 상에 시각화하도록 지원한다.

□대표청구항

[청구항1]네트워크 관제 서비스를 위한 정보의 시각화를 제공하는 방법으로서, 네트워크에 속한 적어도 하나의 장치로부터 패킷 및 로그 중 적어도 하나가 획득되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 네트워크의 관제를 위한 정보를 소정의 사용자 인터페이스 상에 시각화하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로하여금 상기 네트워크 관제를 위한 정보를 상기 사용자 인터페이스 상에 시각화하도록 지원하되, 상기 사용자 인터페이스는, 상기 패킷 및 로그 중 적어도 하나로부터 피탐지된 이벤트 중 위협성 이벤트의 목록을 제공하는 제1 영역; 상기 피탐지된 이벤트 중 조직 내 규제의 위반이 의심되는 이벤트인 컴플라이언스 이벤트들의 현황에 관한 정보인 컴플라이언스 현황 정보를 제공하는 제2 영역; 및상기 피탐지된 이벤트에 관한 대응 처리 현황을 제공하는 제3 영역으로서, 상기 대응 처리 현황에는 (i) 상기 피탐지된 이벤트의 이벤트 분류별로 분석 완료 개수, 대응 완료 개수 및 종료 개수의 표시, (ii) 상기 대응 처리 현황에대응되는 기간의 표시가 포함되는, 제3 영역을 포함하고, 상기 사용자 인터페이스는, 보안 위협에 관하여 수집된 분석 정보를 제공하는 제4 영역을 더 포함하고, 상기 분석 정보는 자동으로 수집된 외부의 최신 사이버 보안 위협 정보로부터 분류되고, 상기 피탐지된 이벤트의 패킷 및 로그 중 적어도 하나에 대한 CVE(common vulnerabilities and exposures; 공통 보안 취약성 및 노출), 주소, 파일, 해시값 및 URL(uniform resource locator) 중 적어도 하나를 포함하는, 네트워크 관제 정보 제공 방법.

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13네트워크관제를 위한정보의시각화를 제공하는방법및이를이용한 장치(method for providing visualization of information for network management and apparatus using

the same)



헌수KR(1)

□요약

본 개시서에는 네트워크 관제를 위한 정보의 시각화를 제공하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치가 개시된다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 네트워크에 속한 적어도 하나의 노드로부터 패킷 및 로그 중 적어도 하나가 획득되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 네트워크의 관제를 위하여 시각화된 정보를 소정의 사용자 인터페이스 상에 제공하는바, 상기 사용자 인터페이스는, 상기 패킷 및 로그 중 적어도 하나로부터 피탐지된 이벤트의 정보의 적어도 일부를 표시하는 제1 영역; 상기 네트워크의 토폴로지(topology)를 표시하는 제2 영역; 및 상기 네트워크를 분석한 결과인 네트워크 분석 정보를 표시하는 제3 영역을 포함한다.

□대표청구항

[청구항1]네트워크 관제를 위한 정보의 시각화를 제공하는 방법으로서, 네트워크에 속한 적어도 하나의 노드로부터 패킷 및 로그 중 적어도 하나가 획득되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 네트워크의 관제를 위하여 시각화된 정보를 소정의 사용자 인터페이스 상에 제공하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는타 장치로 하여금 상기 시각화된 정보를 상기 사용자 인터페이스 상에 제공하도록 지원하되, 상기 사용자 인터페이스는, 상기 패킷 및 로그 중 적어도 하나로부터 피탐지된 이벤트의 정보인 이벤트 정보의 적어도 일부를 이벤트 분류마다 표시하는 제1 영역으로서, 상기 이벤트 분류는 정해진 조직 내의 규제의 위반이 의심되는 이벤트를 지칭하는컴플라이언스 이벤트 및 상기 조직 내의 장치에서 발생한 이벤트를 지칭하는 위협 이벤트를 포함하고, 상기 컴플라이언스 이벤트는 지리적 조건에 의한 해외 SSH 접속, 유해 IP 접속, 시간적 조건에 의한 업무시간 외 접속 및 개인정보 유출을 포함하며, 상기 위협 이벤트는 유해 IP 접근, 미확인 IP 접근, 비정상 접촉시도 및 외부 공인 IP 비정상 접근 중 적어도 하나를 포함하는, 제1 영역;상기 네트워크의 토폴로지(topology)인 네트워크 토폴로지를 표시하는 제2 영역으로서, 상기 네트워크 토폴로지는 상기 네트워크에 속한 노드들 및 상기 노드들 사이를 연결하는 적어도 하나의 선분을 포함하는, 제2 영역; 및상기 네트워크를 분석한 결과인 네트워크 분석 정보를 표시하는 제3 영역을 포함하고, 상기 제1 영역에는, 상기 이벤트 정보의 이벤트 분류별 개수가 이벤트 분류별 그래픽 오브젝트로서 표시되고, 상기 이벤트 분류별 그래픽 오브젝트에는 개별 이벤트 분류의 명칭 및 상기 개별 이벤트 분류에 해당하는 이벤트 분류별 개수가 나타나며, 상기 방법은, 상기 이벤트 분류별 그래픽 오브젝트에 대한 사용자의 조작에 응하여, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 이벤트 분류별 그래픽 오브젝트에 해당하는 이벤트 분류에 속한 상기 이벤트 정보를 이벤트 목록으로써 표시하는 단계를 더 포함하고, 상기 방법은, ...

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14병리영상으로부터 병리보고서의생성을 보조하는방법및이를 이용한장치(method for assisting in generation of pathology report from pathology image and apparatus

using the same)



헌수-

□요약

본 개시서에는 병리 영상으로부터 병리 보고서의 생성을 보조하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치가 개시된다. 구체적으로, 본 발명에 따른방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 판독 대상인 병리 영상을 획득하고, 상기 병리 영상에 포함된 소정 병변을 판정하도록 구성된 제1 판단부를 통하여 상기 병리 영상으로부터 상기 소정 병변의 구획을 산출하는 한편, 상기 병리 영상에 포함된 해부학적 객체를 판정하도록 구성된 제2 판단부를 통하여 상기 병리 영상으로부터 상기 해부학적 객체의 구획을 산출하며, 상기 소정 병변의 구획과 상기 해부학적 객체의 구획 간의 포함관계, 상기 소정 병변의 구획의 치수, 상기 소정 병변의 구획의 개수, 상기 해부학적 객체의 구획의 치수 및 상기 해부학적 객체의 구획의 개수중 적어도 하나를 반영하여 상기 소정 병변에 관한 병리 보고서의 분석 결과를 생성하고, 생성된 상기 병리 보고서 분석 결과를 외부 엔티티(entity)에게 제공한다.

□대표청구항

[청구항1]병리 영상으로부터 병리 보고서의 생성을 보조하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치가, 판독 대상인 병리 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 병리 영상을 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 병리 영상에 포함된 해부학적 객체를 판정하도록 구성된 제2 판단부를 통하여 상기 병리 영상으로부터 다수의 특정 해부학적 객체의 구획을 수행하고, 상기 병리 영상에 포함된 다수의 소정 병변을 판정하도록 구성된 제1 판단부를 통하여 상기 다수의 특정 해부학적 객체 내에 포함된 상기 다수의 소정 병변의 구획을 수행하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 다수의 특정 해부학적 객체의 구획 및 상기 다수의 특정 해부학적 객체 내에 포함된 상기 다수의 소정 병변의 구획을 수행하도록 지원하는 단계; (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 특정 해부학적 객체의 구획의 치수, 상기 특정 해부학적 객체 내 상기 소정 병변의 구획의 치수, 상기 특정 해부학적 객체의 구획의 개수, 및 상기 특정 해부학적 객체 내 상기 소정 병변의 구획의 개수에 기반하여 상기 해부학적 객체에 상기 소정 병변이 포함되는 비율로부터 상기 소정 병변에 관한 유병 여부를 포함한 병리 보고서 분석 결과를 생성하거나 상기 타 장치로 하여금 생성하도록 지원하는 단계; 및(d) 상기 컴퓨팅 장치가, 생성된 상기 병리 보고서 분석 결과를 외부 엔티티(entity)에게 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 제공하도록 지원하는 단계를 포함하는 병리 보고서 생성 보조 방법.

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15피검체의소정 증상의발생을예측하기 위한예측결과를생성하는 방법및이를이용한장치(method for generating prediction results for prediction of specific symptoms of a

subject and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 개시서에는 피검체의 소정 증상의 발생을 예측하기 위한 예측 결과를 생성하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치가 개시된다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 상기 피검체의 생체 신호(biosignal) 및 상기 피검체의 혈액 검사 결과를 분석 대상 데이터로서획득하고, 상기 분석 대상 데이터 또는 상기 분석 대상 데이터 중 적어도 일부를 가공한 데이터를 참조로 하여 상기 소정 증상의 예측을 위한 기계 학습 모델(machine learning model)에 기반하여 상기 생체 신호 중 어느 하나의 특정 생체 신호에 대응되는 시점 t에서 소정의 시간 간격n 후의 시점인 t+n 시점까지의 상기 소정 증상의 발생을 예측한 결과로서 상기 예측 결과를 생성하며, 생성된 상기 예측 결과를 외부 엔티티(entity)에게 제공한다.

□대표청구항

[청구항1]피검체의 소정 증상의 발생을 예측하기 위한 예측 결과를 생성하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치의 통신부가, 상기 피검체의 생체 신호(biosignal) 및 상기 피검체의 혈액 검사 결과를 분석 대상 데이터로서 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의하여 구현되는 기계 학습 모듈이, 상기 분석 대상 데이터 또는 상기 분석 대상 데이터 중 적어도 일부를 가공한 데이터를 참조로 하여 상기 소정 증상의 예측을 위한 기계 학습 모델(machine learning model)에 기반하여 상기 생체 신호 중 어느 하나의 특정 생체 신호에 대응되는 시점 t에서 소정의 시간 간격 n 후의 시점인 t+n 시점까지의 상기 소정 증상의 발생을 예측한 결과로서 상기 예측 결과를 생성하거나 상기 타 장치로 하여금 생성하도록 지원하는 단계; 및(c) 상기 컴퓨팅 장치의 통신부가, 생성된 상기 예측 결과를 외부 엔티티(entity)에게 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 제공하도록 지원하는 단계를 포함하되, 상기 적어도 일부를 가공한 데이터인 개체화 데이터 각각은, (i) 상기 생체 신호 및 상기 생체 신호에 대응되도록 획득된 상기 혈액 검사 결과, 또는 (ii) 상기 생체 신호 및 상기 생체 신호에 대응되도록 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의하여 구현되는 유사 데이터 생성 모듈에 의하여 생성된 유사 혈액 검사 결과가 상기 피검체에 대하여, 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의하여 구현되는 데이터 개체화 모듈에 의하여 개체화된 데이터인 제1 개체화 데이터이거나,상기 생체 신호가 상기 피검체에 대하여 개체화된 결과인 생체 신호 개체화 데이터 및 상기 생체 신호에 대응되도록 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의하여 구현되는 유사 데이터 생성 모듈에 의하여 생성된 유사 혈액 검사 결과의, 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의하여 구현되는 데이터 개체화 모듈에 의하여 개체화된 결과인 혈액 검사 결과 개체화 데이터를 포함하는 제2 개체화 데이터이고,상기 유사 데이터 생성 모듈은 생성기 및 판별기를 포함하는 생성적 적대적 신경망을 포함하고, 상기 생성기는 입력받은 생체 신호를 기초로 실제와 유사 혈액 검사 데이터를 생성함으로써 상기 판별기로 하여금 상기 유사 혈액검사 데이터를 실제의 혈액 검사 데이터로 판별하도록 하는 동 ...

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16기계학습모델에 기반하여페이로드로부터 sql인젝션을탐지하는 방법및이를이용한장치(method for detecting sql injection from payload based on machine learning

model and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 개시서에는 기계 학습 모델에 기반하여 페이로드로부터 SQL 인젝션(SQL injection)을 탐지하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치, 즉 서버가 개시된다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 로그 및 패킷 중 적어도 하나의 페이로드(payload)가 입력되면, 서버가, 상기 공격 탐지 모듈을 이용하여 상기 페이로드에서 상기 SQL 인젝션이 의심되는지 여부를 판정하고, 상기 SQL 인젝션이 의심되는 것으로 판정되면, 전처리 모듈을 통하여 상기 페이로드로부터 상기 SQL 인젝션에 해당하는 부분인 악성 SQL 페이로드를 추출하며, 상기 악성 SQL 페이로드를 상기기계 학습 모듈에 전달함으로써 상기 기계 학습 모듈로 하여금 상기 악성 SQL 페이로드를 이용하여 상기 기계 학습 모델을 훈련하도록 지원한다.

□대표청구항

[청구항1]기계 학습 모델에 기반하여 페이로드로부터 SQL 인젝션(SQL injection)을 탐지하는 방법에 있어서, (a) 로그 및 패킷 중 적어도 하나의 페이로드(payload)가 입력되면, 서버가, 공격 탐지 모듈을 이용하여 상기 페이로드에서 상기 SQL 인젝션이 의심되는지 여부를 판정하거나 상기 서버에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 SQL 인젝션이 의심되는지 여부를 판정하도록 지원하는 단계; (b) 상기 SQL 인젝션이 의심되는 것으로 판정되면, 상기 서버가, 전처리 모듈을 통하여 상기 페이로드로부터 상기 SQL 인젝션에 해당하는 부분인 악성 SQL 페이로드를 추출하거나 상기 타 장치로 하여금 추출하도록 지원하는단계; 및(c) 상기 서버가, 상기 악성 SQL 페이로드를 기계 학습 모듈에 전달하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 악성 SQL 페이로드를 상기 기계 학습 모듈에 전달하도록 지원함으로써 상기 기계 학습 모듈로 하여금 상기 악성 SQL 페이로드를 이용하여 상기 기계 학습 모델을 훈련하도록 지원하는 단계를 포함하되,상기 (b) 단계는, 상기 페이로드의 토크나이징(tokenizing)에 의하여 얻어진 워드 단위의 형태소를 조합함으로써 SQL 문의 완성이 의심되는지 여부에 따라, 그리고 상기 SQL 문의 완성이 의심되는 경우 상기 완성이 의심되는 형태소별 조합의시작 워드로부터 끝 워드까지 분리된 SQL 문자열의 특징을 더 반영하여, 상기 악성 SQL 페이로드를 추출하고, 상기 분리된 SQL 문자열의 특징은, 상기 분리된 SQL 문자열의 소정 범위 내에 미리 정해진 특수문자 세트에 속하는 특수문자가 소정 개수 이상 존재하는지 여부, 및상기 분리된 SQL 문자열의 시작 워드와 끝 워드 각각에서 첫 문자를 제외한 나머지 문자들이 대소문자 조합으로 이루어져 있는지 여부 중 적어도 하나를 포함하거나상기 적어도 하나 및 상기 분리된 SQL 문자열이 사용자에 의하여 정의된 형태소로 되어 있는지 여부를 포함하는 것을 특징으로 하는 기계 학습 모델 기반 SQL 인젝션 탐지 방법. 16

요지 리스트

17 사용자의신체 데이터의변화추이를제공하는 방법및이를이용한 장치(method of providing transition of change on physical data of user and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 개시서에는 사용자의 신체 데이터의 변화 추이를 제공하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치가 제공된다. 구체적으로, 상기 컴퓨팅 장치는적어도 2개의 축에 의하여 정의되는 N차원 좌표계를 획득하고, 상기 사용자에 대한 상이한 시점들의 복수의 신체 데이터를 획득하며, 상기 적어도 2개의 축의 조합에 따라 상이한 시점들에 해당하는 상이한 좌표들에 의하여 한정되는 추이를 산출하고, 상기 추이를 복수의 그래픽 오브젝트 중 적어도 하나의 형태로써 제공한다.

□대표청구항

[청구항1]사용자의 신체 데이터의 변화 추이를 제공하는 방법에 있어서,상기 신체 데이터는 상기 사용자의 신체로부터 측정되는 데이터로서, 체성분 데이터 및 생체신호(biosignal) 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 방법은, (a) 컴퓨팅 장치가, 상기 사용자의 제1 신체 데이터에 연관되는 제1 축 및 상기 사용자의 제2 신체 데이터에 연관되는 제2 축을 포함하는 적어도 2개의 축에 의하여 정의되는 N차원 좌표계를 획득하는 프로세스 및 상기 사용자에 대한 상이한 시점들의 복수의 신체 데이터를 획득하는 프로세스를 수행하는 단계로서, 상기 N은 2와 같거나 그보다 큰 자연수이고, 상기 적어도 2개의 축 각각에 대하여 적어도 2가지 이상의 축별 영역들(axis-wise regions)이 배정되며, 상기 축별 영역들의 조합에 따라 상기 좌표계의 전체가 분할되는, 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 적어도 2개의 축의 조합에 따라 상이한 시점들에 해당하는 상이한 좌표들에 의하여 한정되는 추이를 산출하는 단계; 및(c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 추이를 복수의 그래픽 오브젝트 중 적어도 하나의 형태로써 제공하는 단계를 포함하고, 상기 상이한 시점들 중 제1 시점의 신체 데이터를 나타내는 지점에 연관되는 제1 그래픽 오브젝트에 대한 사용자의 인터랙션(interaction)이 감지되면, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 시점의 상기 제1 신체 데이터 및 상기 제1 시점의 상기 제2 신체 데이터를 각각 상기 제1 축 및 상기 제2 축에 대하여 정렬된 바 형태(bar shape)로 제공하는 단계를 더 포함하는 신체 데이터 변화 추이 제공 방법.

17

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18의료영상에대한 특징순위에기반하여 뇌질환을판정하는방법 및이를이용한장치(method for determining brain disorder based on feature ranking of medical image and




헌수KR(1)

□요약

본 개시서에는 의료 영상을 이용하여 뇌질환을 판정하는 방법 및 이를 이용한 장치가 개시된다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 피검체의 뇌 영상을 획득하고, 구획망을 이용하여 뇌질환에 관련된 것으로 미리 지정된 다수의 뇌 영역을 상기 뇌 영상으로부터구획(parcellation)하며, 상기 구획의 결과 정보에 기초하여 뇌질환에 관한 분류 정보를 생성하되, 상기 구획의 결과 정보 및 상기 분류 정보에기초하여 상기 구획망을 갱신한다.

□대표청구항

[청구항1]의료 영상에 대한 특징 순위에 기반하여 뇌질환을 판정하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치가, 피검체의 뇌 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 뇌 영상을 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 구획망을 이용하여, 뇌질환에 관련된 것으로 미리 지정된 다수의 뇌 영역을 상기 뇌 영상으로부터 구획(parcellation)하거나 상기 타 장치로 하여금 구획하도록 지원하는 단계; (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 질환예측망을 이용하여, 상기 구획의 결과 정보에 기초하여 상기 뇌 영상에 나타난 뇌질환에 관한 분류 정보를 생성하거나 상기 타 장치로 하여금 생성하도록 지원하는 단계; 및(d) 상기 컴퓨팅 장치가, 강화 학습부(reinforcement learning module)를 이용하여, 상기 구획의 결과 정보 및 상기 분류 정보에 기초하여 상기 구획망을 갱신하거나 상기 타 장치로 하여금 갱신하도록 지원하는 단계를 포함하되, 상기 (d) 단계는, (d1) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 강화 학습부의 보상 산출부를 이용하여, 상기 구획의 결과인 상기 뇌 영상의 뇌 영역 각각에 대한 부피(parcellation output volume)를 기초로 하여 보상치(reward)를 산출하거나 상기 타 장치로 하여금 산출하도록 지원하는 단계; (d2) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 강화 학습부의 강화 학습 크리틱(reinforcement learning critic)을 이용하여, 산출된 상기 보상치의 누적값에 대한 오차에 기초하여 상기 강화 학습부의 강화 학습 액터(reinforcementlearning actor)의 액션(action)을 평가(evaluate)하거나 상기 타 장치로 하여금 평가하도록 지원하는 단계; (d3) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 강화 학습부의 강화 학습 액터를 이용하여, 상기 구획망의 출력 손실값(output loss)에 적용할 어드밴티지(advantage) 값을 생성하거나 상기 타 장치로 하여금 생성하도록 지원하는 단계; 및(d4) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 어드밴티지 값에 따른 정책 기울기를 이용한 갱신(policy gradient update)에 의하여 상기 구획망을 더 훈련하거나 상기 타 장치로 하여금 더 훈련하도록 지원하는 단계를 포함하는, 특징 기반 뇌질환 판정 방법.

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19피검체의뇌구조를 기술하는잠재변수에 기반하여상기피검체의 뇌질환을판정하는방법 및이를이용한장치(method for determining brain disorder of subject based on

latent variables which describe brain structure thereof and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 개시서에는 피검체의 뇌질환을 판정하는 방법 및 이를 이용한 장치가 개시된다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 상기 피검체의 뇌 영상을 획득하고, 상기 뇌 영상으로부터 은닉 변수를 추출하며, 상기 은닉 변수로부터 잠재 변수를 산출하고, 상기 잠재 변수에 소정의 뇌질환 분류 가중치 벡터를 곱한 중간 결과값을 산출하며, 상기 중간 결과값에 기초하여 상기 뇌질환의 양성 또는 음성을 분류한다.

□대표청구항

[청구항1]피검체의 뇌 구조를 기술(description)하는 잠재 변수(latent variables)에 기반하여 상기 피검체의 뇌질환을 판정하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치가, 상기 피검체의 뇌 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 뇌 영상을 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 부호화 모듈을 이용하여, 상기 뇌 영상으로부터 은닉 변수를 추출하거나 상기 타 장치로 하여금 추출하도록 지원하는 단계; (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 매개변수화 모듈을 이용하여, 상기 은닉 변수로부터 잠재 변수를 산출하거나 상기 타 장치로 하여금 산출하도록 지원하는 단계; (d) 상기 컴퓨팅 장치가, 중간 결과값 산출 모듈을 이용하여, 상기 잠재 변수에 소정의 뇌질환 분류 가중치 벡터를 곱한 중간 결과값을 산출하거나 상기 타 장치로 하여금 산출하도록 지원하는 단계; 및(e) 상기 컴퓨팅 장치가, 분류 모듈을 이용하여, 상기 중간 결과값에 기초하여 상기 뇌질환의 양성 또는 음성을 분류하거나 상기 타 장치로 하여금 분류하도록 지원하는 단계를 포함하는 잠재 변수 기반 뇌질환 판정 방법.

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20인공지능영상 분석에있어특징공간을 활용한부호화및복호화를 수행하는방법및이를이용한 장치(method for performing encoding and decoding in use of feature space

in artificial intelligence image analysis and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 인공지능 영상 분석에 있어 특징 공간을 활용한 부호화 및 복호화를 수행하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 제1 컴퓨팅 장치가, 입력 영상을 획득하고, 인공 신경망에 기반한 특징 공간 데이터 변환 모듈을 통하여, 상기입력 영상을 특징 공간 상의 데이터로 변환하며, 부호화 모듈을 통하여, 상기 특징 공간 상 데이터를 부호화함으로써 부호화 데이터를 생성한다. 그러면, 제2 컴퓨팅 장치는, 그 부호화 데이터를 획득하고, 복호화 모듈을 통하여, 상기 부호화 데이터로부터 상기 특징 공간 상의 데이터를 복원하며, 인공 신경망에 기반한 분석 모듈을 통하여, 상기 복원된 특징 공간 상의 데이터를 분석함으로써 분석 맵(analysis map) 또는 분석 값(analysis value)를 생성한다.

□대표청구항

[청구항1]인공지능 영상 분석에 있어 특징 공간을 활용한 부호화를 수행하는 방법으로서, (a) 컴퓨팅 장치가, 입력 영상을 획득하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 인공 신경망에 기반한 특징 공간 데이터 변환 모듈을 통하여, 상기 입력 영상을 특징 공간 상의 데이터로 변환하는 단계; 및(c) 상기 컴퓨팅 장치가, 부호화 모듈을 통하여, 상기 특징 공간 상 데이터를 부호화함으로써 부호화 데이터를 생성하는 단계를 포함하되, 상기 (b) 단계에서, 상기 특징 공간 데이터 변환 모듈에 포함되는 인공 신경망 모델은, 인공지능 영상 분석용 전체 모델에 포함된 전체 N개의 개별 층들 중 제1 층으로부터 제p 층까지를 포함하도록 구성되되, 상기 p는 미리 정해진 하한 m 및 상한 n에 대하여 m ≤ p ≤ n이도록 선택되며, 상기 하한 m 및 상기 상한 n은 1 ≤ m < n < N이 되도록 미리 정해지는 것을 특징으로 하는 영상 분석 부호화 방법.

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21심층신경망기반 특징추출을통하여진단 맵을재구축하는방법및이를 이용한장치(method for reconstructing diagnosis map by deep neural network-based feature

extraction and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 심층 신경망 기반의 특징 추출을 통하여 진단 맵을 재구축하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 의료 영상을 획득하고, 상기 의료 영상으로부터 특징값을 추출하며, 추출된 상기 특징값으로부터 상기 의료 영상에 대한 진단 레이블을 재구축하고, 상기 진단 레이블로부터 진단 맵 및 상기 진단 맵에 결부된 진단 결과를 생성한다.

□대표청구항

[청구항1]심층 신경망 기반 특징 추출을 통하여 진단 맵(diagnosis map)을 재구축하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치의 통신부가, 영상 획득 모듈을 통하여 의료 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서가, 영상 특징 추출 모듈을 통하여, 상기 의료 영상으로부터 특징값을 추출하거나 상기 타 장치로 하여금 추출하도록 지원하는 단계; (c) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 프로세서가, 레이블 재구축 모듈을 통하여, 추출된 상기 특징값으로부터 상기 의료 영상에 대한 진단 레이블을 재구축하거나 상기 타 장치로 하여금 재구축하도록 지원하는 단계; 및(d) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 프로세서가, 진단 결과 생성 모듈을 통하여, 상기 진단 레이블로부터 진단 맵 및 상기 진단 맵에 결부된 진단 결과를 생성하거나 상기 타 장치로 하여금 생성하도록 지원하는 단계를 포함하되, 상기 레이블 재구축 모듈은, (c1) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 통신부가, 훈련용 의료 영상으로부터 재구축된 특징값, 상기 훈련용 의료 영상의 크기 조절된 훈련용 픽셀별(pixel-wise) 진단 레이블 데이터 및 상기 훈련용 의료 영상의 훈련용 전체 진단 레이블데이터를 획득하거나 상기 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계; (c2) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 프로세서가, 패딩 크롭 모듈(padding-crop module)을 통하여, 상기 재구축된 특징값의 영상을 소정의 크기에 맞도록 바둑판식 배열(tile)함으로써 바둑판식 배열된 특징값 영상을 생성하거나 상기 타 장치로 하여금 생성하도록 지원하는 단계; (c3) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 프로세서가, 제1 재구축 신경망을 통하여, 상기 특징값 영상에 대한 진단 레이블 데이터를 재구축하거나 상기 타 장치로 하여금 재구축하도록 지원하는 단계;(c4) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 프로세서가, 제2 재구축 신경망을 통하여, 상기 재구축된 진단 레이블 데이터로부터 재구축된 전체 진단 레이블 데이터를 출력하거나 상기 타 장치로 하여금 출력하도록 지원하는 단계; (c5) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 프로세서가, (i) 상기 재구축된 진단 레이블 데이터를 입력값으로, 상기 크기 조절된 훈련용 픽셀별 진단 레이블 데이터를 정답으로 하여 상기 제1 재구축 신경망의 제1 손실 함수 값을 산출하는

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22의료영상에기반하여 피검체의치매에 대한중증도를산출하는 방법및이를이용한장치(method for computing severity with respect to dementia of subject based on

medical image and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 의료 영상에 기반하여 피검체의 치매에 대한 중증도를 산출하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 상기 피검체의 뇌 영상을 획득하고, 상기 치매에 관련된 것으로 미리 지정된 다수의 뇌 영역을 상기 뇌 영상으로부터 영역분류(parcellation)하며, 상기 영역분류의 결과 및 상기 피검체의 속성 정보에 기초하여 상기 피검체를 치매 유병 또는 정상으로분류한 분류 정보를 생성한다.

□대표청구항

[청구항1]의료 영상에 기반하여 피검체의 치매에 대한 중증도를 산출하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치의 통신부에 의하여 구현되는 영상 획득 모듈이, 상기 피검체의 뇌 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치의 통신부를 통하여 연동되는 타 장치로 하여금 상기 뇌 영상을 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의하여 구현되는 심층 신경망 모듈이, 제1 심층 신경망 모델을 통하여 상기 치매에 관련된 것으로 미리 지정된 다수의 뇌 영역을 상기 뇌 영상으로부터 영역분류(parcellation)하거나 상기 타장치로 하여금 영역분류하도록 지원하는 단계로서, 상기 다수의 뇌 영역은 4 이상 130 이하 개수의 뇌 영역이고, 상기 영역분류는 공정합(co-registration) 없이 단대단(end-to-end)으로 수행되는, 단계; 및(c) 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의하여 구현되는 상기 심층 신경망 모듈이, 제2 심층 신경망 모델을 통하여 상기 영역분류의 결과 및 상기 피검체의 속성 정보에 기초하여 상기 피검체를 치매 유병 또는 정상으로 분류한 분류 정보를 생성하거나 상기 타 장치로 하여금 생성하도록 지원하는 단계로서, 상기 분류 정보는 상기 치매 유병의 위험도를 포함하는, 단계; 를 포함하되,상기 제2 심층 신경망 모델은, 상기 영역분류의 결과인 상기 뇌 영상의 뇌 영역 간의 상호 연결 상태를 판정하도록 훈련된 것을 특징으로 하는 치매 중증도 산출 방법.

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23 입력영상과출력 영상의교차열람을지원하는 방법및이를이용한장치(method for facilitating view of input image and output image and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 입력 영상과 출력 영상의 교차 열람을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 상기 입력 영상을 획득하고, 상기 입력 영상을 구성하는 개별 요소인 영상 요소 각각에 대한 클래스를 분류함으로써 상기 입력영상으로부터 상기 분류의 결과인 출력 영상을 생성하되, 상기 출력 영상에 상기 분류의 신뢰도가 소정의 문턱값보다 낮은 영역을 나타낸 마스크가 부가 표시되며, 상기 입력 영상과 출력 영상의 교차 열람을 위하여, (i) 상기 입력 영상 또는 (ii) 상기 출력 영상 중에서, 입력 장치의 특정입력의 유무에 따라 정해지는 현재의 상태(state)에 대응되는 영상을 출력 윈도우에 제공한다.

□대표청구항

[청구항1]입력 영상과 출력 영상의 교차 열람을 지원하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치가, 상기 입력 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 입력 영상을 구성하는 개별 요소인 영상 요소 각각에 대한 클래스를 분류하거나 상기 타 장치로 하여금 분류하도록 지원함으로써 상기 입력 영상으로부터 상기 분류의 결과인 출력 영상을 생성하거나 상기 타 장치로 하여금 생성하도록 지원하는 단계로서, 상기 출력 영상에 상기 분류의 신뢰도가 소정의 문턱값보다 낮은 영역을 나타낸 마스크가 부가 표시되는 단계; 및(c) 상기 입력 영상과 출력 영상의 교차 열람을 위하여, 상기 컴퓨팅 장치가, (i) 상기 입력 영상 또는 (ii) 상기 출력 영상 중에서, 입력 장치의 특정 입력의 유무에 따라 정해지는 현재의 상태(state)에 대응되는 영상을 출력 윈도우에 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 제공하도록 지원하는 단계를 포함하고, 상기 (c) 단계는, 상기 입력 장치의 제1 특정 입력이 없으면, 상기 현재의 상태는 제1 상태로 정해지고, 상기 입력 장치의 제1 특정 입력의 지속적 입력이 있으면, 상기 현재 상태는 제2 상태로 정해지며, 상기 입력 장치의 상기 제1 특정 입력의지속적 입력이 중단되면, 상기 현재 상태는 제1 상태로 복귀되고, 상기 현재 상태가 제1 상태인 경우에, 상기 입력 영상이 상기 출력 윈도우에 제공되고, 상기 현재 상태가 제2 상태인 경우에, 상기 출력 영상이 상기 출력 윈도우에 제공되거나, 상기 현재 상태가 제1 상태인 경우에, 상기 출력 영상이 상기 출력 윈도우에 제공되고, 상기 현재 상태가 제2 상태인 경우에, 상기 입력 영상이 상기 출력 윈도우에 제공되는 것을 특징으로 하는 입출력 영상 교차 열람 지원 방법.

23

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24 영상의색상을 조정하는방법및이를이용한 장치(method for adjusting color of image and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 영상의 색상을 조정하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 영상을 획득하고, 상기 영상을 구성하는 개별 요소인 영상 요소 각각에 대한 클래스를 분류하며, 상기 영상 요소 각각에 대응되는 클래스를 참조로하여 상기 영상 요소 각각의 색상을 조절함으로써 결과 영상을 획득한다.

□대표청구항

[청구항1]영상의 색상을 조정(adjust)하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치에 의하여 구현되는 영상 획득 모듈이, 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치의 통신부를 통하여 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 영상을 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치에 의하여 구현되는 클래스 분류 모듈이, 상기 영상을 구성하는 개별 요소인 영상 요소 각각에 대한 클래스를 분류하거나 상기 타 장치로 하여금 분류하도록 지원하는 단계; (c) 상기 컴퓨팅 장치에 의하여 구현되는 통계 기반 영상 표준화 모듈 또는 클래스별 색상 변화 모듈이, 상기 영상 요소 각각에 대응되는 클래스를 참조로 하여 상기 클래스에 대응되는 영상 표준화가 수행되는 방향으로 상기 영상 요소 각각의 색상을 조절한 결과인 결과 영상을 상기 영상으로부터 획득하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 결과 영상을 상기 영상으로부터 획득하도록 지원하는 단계; 및(d) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 통신부가, 상기 결과 영상을 보유하거나 외부 엔티티(external entity)에 제공하거나, 상기 타 장치로 하여금 보유 또는 제공하도록 지원하는 단계를 포함하되, 상기 (c) 단계는, 클래스별 색상 정보의 통계치를 이용하여 수행되는 것, 또는사용자에 의하여 지정되거나 훈련된 지정 모듈에 의하여 제공되는 클래스별 조절 변수에 응하여, 클래스별 색상을 변화시킴으로써 수행되는 것을 특징으로 하고, 상기 결과 영상은 색상 채널들 및 상기 영상에 대한 분류 정보를 나타낸 적어도 하나의 채널을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 색상 조정 방법.

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25영상을다배율로 촬영하는방법, 이를위한 제어장치및촬영장치(method for photographing image with multiple magnification, controlling apparatus and photographing

apparatus for the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 진단 보조를 위하여 병리 영상을 다배율로 스캔하는 방법, 이를 위한 제어 장치 및 스캐너에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 상기 제어 장치인 컴퓨팅 장치가, 소정 배율 개별 병리 영상을 스캐너 등으로부터 획득하고, 상기 소정 배율의 입력 영상에대하여 미리 정해진 표적 클래스를 판정하도록 훈련된 소정 기계학습 모델에 기초하여, 상기 소정 배율 개별 병리 영상이 상기 표적 클래스에해당되는 신뢰도를 산출하며, 상기 신뢰도가 소정의 상방 결정 기준을 만족하면, 판정 결과로서 상기 영역을 상기 신뢰도에 해당되는 특정 표적클래스로 결정하거나, 상기 신뢰도가 소정의 하방 결정 기준을 만족하면, 상기 판정 결과로서 상기 영역을 상기 신뢰도에 해당되는 특정 표적클래스가 아닌 것으로 결정하여, 영역 전체에 대하여 판정 결과가 정해지면, 판정을 종료하고, 상기 판정 결과를 외부 엔티티에 제공한다.

□대표청구항

[청구항1]피사체의 영상을 적어도 2가지 배율로 촬영하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치의 통신부에 의하여 구현되는 영상 획득 모듈이, 소정의 크기를 가지는 상기 피사체의 영역 A을 대상으로 소정의 배율로 스캔한 소정 배율 개별 영상을 획득하거나 상기 통신부를 통하여 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 소정 배율 개별 영상을 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의하여 구현되는 판정 모듈이, 상기 소정 배율의 입력 영상에 대하여 미리 정해진 표적 클래스(target class)를 판정하도록 훈련된 소정 기계학습 모델에 기초하여, 상기 소정 배율 개별 영상이 상기 표적 클래스에 해당되는 신뢰도(confidence) c를 산출하거나 상기 통신부를 통하여 상기 타 장치로 하여금 산출하도록 지원하는 단계; (c) 상기 판정 모듈이, (i) 상기 신뢰도가 소정의 상방 결정 기준(upward determination criteria)을 만족하면, 판정 결과로서 상기 영역을 상기 신뢰도에 해당되는 특정 표적 클래스로 결정하는 프로세스, 및 (ii) 상기 신뢰도가소정의 하방 결정 기준(downward determination criteria)을 만족하면, 상기 판정 결과로서 상기 영역을 상기 신뢰도에 해당되는 특정 표적 클래스가 아닌 것으로 결정하는 프로세스를 수행하거나 상기 통신부를 통하여 상기타 장치로 하여금 수행하도록 지원하는 단계; (d) 상기 영역 A 전체에 대하여 판정 결과가 정해지면, 상기 판정 모듈이, 상기 (a) 단계 내지 (c) 단계를 종료하고, 상기 판정 결과를 상기 통신부를 통하여 외부 엔티티(external entity)에 제공하거나 상기 통신부를 통하여 상기 타 장치로 하여금 상기 외부 엔티티에 제공하도록 지원하는 단계; 및(e) 상기 영역 A 전체에 대하여 상기 판정 결과가 정해지지 않으면, 상기 컴퓨팅 장치의 프로세서에 의하여 구현되는 판정 모듈이, 현재보다 더 감소된 소정의 크기 및 현재보다 더 증가된 소정의 배율을 가지되 상기 영역 A를망라(covering)하는 영역들 Ai() 각각을 대상으로 하여 상기 (a) 단계 내지 상기 (d) 단계를 반복하는 단계를 포함하되, 상기 소정 배율 개별 영상은 적어도 상기 소정의 배율이 변화될 때마다 상기 영상 획득 모듈에 의하여 촬영 장치로부터 획득되고, 상기 (e ... 25

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26 병리영상의판독을 보조하는방법및이를 이용한장치(method for faciliating to read pathology image and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 병리 영상의 판독을 보조하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 판독 대상인 병리 영상을 획득하고, 입력되는 영상을 다수의 병리학적 클래스(class)에 따라 분류하도록 미리 훈련된 심층 신경망에 기초하여상기 병리 영상의 일부 또는 전부와 유사한 유사 영상을 검색하되, 상기 검색은 적어도 하나의 특정 클래스에 대한 편향된 검색(biased search)을 위한 소정의 편향치(biases)를 반영하며, 그 후 상기 유사 영상을 외부 엔티티(external entity)에 제공한다.

□대표청구항

[청구항1]병리 영상의 판독을 보조하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치가, 판독 대상인 병리 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 병리 영상을 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 다수의 병리학적 클래스 중 적어도 하나에 대한 편향치(biases)의 설정 정보를 입력받기 위한 사용자 인터페이스를 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 사용자 인터페이스를 제공하도록 지원하는단계;(c) 상기 컴퓨팅 장치가, 입력되는 영상을 상기 다수의 병리학적 클래스(class)에 따라 분류하도록 미리 훈련된 심층 신경망에 기초하여 상기 병리 영상의 일부 또는 전부와 유사한 적어도 하나의 유사 영상을 검색하거나 상기 타장치로 하여금 상기 유사 영상을 검색하도록 지원하는 단계; 및(d) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 유사 영상을 외부 엔티티(external entity)에 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 제공하도록 지원하는 단계를 포함하며, 상기 유사 영상의 검색은 상기 사용자 인터페이스를 통해 입력받은 편향치에 기초하여 상기 다수의 병리학적 클래스 중 적어도 하나의 특정 클래스에 편향되어 상기 유사 영상을 검색하는 병리 영상 판독 보조 방법.

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27피검체의의료 영상의판독을지원하는 방법및이를이용한장치(method for facilitating dignosis of subject based on medical imagery thereof, and apparatus using the

same)



헌수KR(2), WO(1)

□요약

본 발명은 피검체의 의료 영상의 판독을 지원하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 컴퓨팅 장치는, 상기 피검체의 의료 영상을 획득하고, 상기 의료 영상의 입력으로부터 기계 학습 모델(machine learning model)에 기초하여 상기 의료 영상에 관한 판독 보조 정보를 생성하며, 생성된 상기 판독 보조 정보를 외부 엔티티(entity)에게 제공한다.

□대표청구항

[청구항1]피검체의 의료 영상의 판독을 지원하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치가, 상기 피검체의 의료 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 의료 영상의 입력으로부터 기계 학습 모델(machine learning model)에 기초하여 상기 의료 영상에 관한 판독 보조 정보를 생성하거나 상기 타 장치로 하여금 생성하도록 지원하는 단계; 및(c) 상기 판독 보조 정보가 생성되면, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 판독 보조 정보를 외부 엔티티(entity)에게 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 제공하도록 지원하는 단계를 포함하고, 상기 판독 보조 정보는, (i) 상기 의료 영상에 대한 적어도 하나의 소견 정보, 또는(ii) 상기 적어도 하나의 소견 정보 및 상기 소견 정보 각각에 대응되는 마스크 영상(mask image)을 포함하되, 상기 마스크 영상은, 상기 의료 영상의 적어도 일부 위에 중첩됨으로써 상기 마스크 영상에 대응되는 개별 소견 정보를 지지하는 표시로서 제공되며, 상기 방법은, (d) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 판독 보조 정보에 관한 평가 정보를 획득하거나 상기 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계를 더 포함하되, 상기 평가 정보는 상기 소견 정보 및 상기 소견 정보에 대응되는 판독문의 정보를 포함하며, ...

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28심층신경망을 이용하여영상의분류및 국소화를수행하는방법 및이를이용한장치(method for classifying and localizing images using deep neural network and apparatus

using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 심층 신경망을 이용하여 영상의 분류 및 국소화를 수행하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 상기 훈련용 영상 데이터를 획득하고, 분류 손실 및 안내 손실을 산출하여, 손실 함수 값이 작아지는 방향의 기울기의 방향으로 심층 신경망의 가중치 매개변수를 갱신하며, 소정의 훈련 종료 조건을 만족할 때까지 이를 반복함으로써, 입력 영상이 획득되면, 훈련된 심층 신경망을 이용하여 입력 영상의 분류를 수행하고, 그 분류에 대응되는 입력 영상의 영역을 국소화한다.

□대표청구항

[청구항1]심층 신경망을 이용하여 영상의 분류 및 국소화를 수행하는 방법에 있어서, 상기 방법은, (a) 컴퓨팅 장치가, 훈련용 영상 데이터 중 적어도 일부를 미니배치(mini-batch) 학습용 데이터인 미니배치 데이터로서 추출하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 추출된 상기 미니배치 데이터의 상기 심층 신경망에 대한 손실 함수 값(Ltotal)을 산출하는 단계로서, 상기 손실 함수 값(Ltotal)은 분류 손실(Lclass)과 안내 손실(Lguide)의 선형 결합이되, 상기 안내손실에는 절충용 하이퍼 파라미터(λ)가 곱해지고, 상기 안내 손실은, 이고, 여기에서상기 k는 상기 미니배치 데이터의 개수를 지칭하며, 상기 자연수 WF는 상기 표적 소견에 대한 활성 맵(activation map)의 폭을 지칭하고, 상기 자연수 HF는 상기 활성 맵의 높이를 지칭하며, 상기 A={A1, ..., Ak}는 상기 k개의 미니배치 데이터들의 상기 표적 소견에 대한 활성 맵(activation map)을 지칭하되, 상기 A1, ..., Ak는 0과 1 사이의 실수를 원소로 갖는 집합인 (0, 1) 집합의 WF×HF 차원 데카르트 곱에서 선택된 일 원소이고, 상기M={M1, ..., Mk}은 상기 k개의 미니배치 데이터들의 표적 소견에 대한 영역 마스크(region mask)를 지칭하되, 상기 M1, ..., Mk는 0과 1을 원소로 갖는 {0, 1} 집합의 WF×HF 차원 데카르트 곱에서 선택된 일 원소이고, 과는 1 이상 WF×HF 이하의 자연수 l 각각에 대하여 각각 상기 Mi 및 Ai의 상기 l 번째 픽셀에서의 값을 지칭하며, 상기 ε는 수치적 안정성(numerical stability)를 위하여 도입된 양수를 지칭하고, 상기 안내 손실에 의하여 상기 훈련용 영상 데이터에 연관되는 상기 영역 마스크의 값이 0인 영역들에서의 활성(activation)이 억제되는, 손실 함수 값 산출 단계; (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 손실 함수 값이 작아지는 방향의 기울기를 산출하는 단계로서, 상기 기울기는 상기 분류 손실의 기울기 및 상기 안내 손실의 기울기의 선형 결합인, 기울기 산출 단계; (d) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 기울기의 방향으로 상기 심층 신경망의 가중치 매개변수를 갱신하는 단계; (e) 상기 컴퓨팅 장치가, 소정의 훈련 종료 조건을 만족할 때까지 상기 (a) 단 ...

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29 의료영상의레이블링을지원하는방법 및이를이용한장치(method for facilitating labeling of medical image and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 의료 영상의 레이블링을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 다수의 개별 의료 영상을 획득하고, 상기 개별 의료 영상의 적어도 일부의 개별 영역에 대한 제1 분류 인덱스(classifying index) 및 상기 제1 분류 인덱스에 대한 확률값이 입력되면, 상기 개별 영역 간에 서로 중첩되는 영역에 대한 그룹 인덱스(group index)를 생성하고, 동일한 상기 그룹 인덱스에 속한 상기 제1 분류 인덱스를 병합한 제2 분류 인덱스를 생성하며, 상기 다수의 개별 의료 영상 및 상기 다수의 개별 의료 영상에 대한 상기 제1 분류 인덱스 및 상기 제2 분류 인덱스를 이용하여 분류기(classifier)를 훈련한다.

□대표청구항

[청구항1]의료 영상의 레이블링을 컴퓨팅 장치에 의하여 지원하는 방법에 있어서, 상기 컴퓨팅 장치는 통신부 및 상기 통신부를 통하여 데이터를 송수신하는 프로세서를 포함하되, 상기 방법은, (a) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 통신부가, 다수의 개별 의료 영상을 획득하는 단계; (b) 상기 개별 의료 영상의 적어도 일부의 개별 영역에 대한 제1 분류 인덱스(classifying index) 및 상기 제1 분류 인덱스에 대한 확률값이 입력되면, 상기 컴퓨팅 장치의 상기 프로세서가, 상기 프로세서에 의하여 실행되는 학습 데이터 생성부 또는 검증 데이터 생성부를 통하여, 상기 개별 영역 간에 서로 중첩되는 영역에 대한 그룹 인덱스(group index)를 생성하고, 동일한 상기 그룹 인덱스에 속한 상기 제1 분류 인덱스를 병합한 제2 분류 인덱스를 생성하는 단계로서, 상기 제2 분류 인덱스에 대한 확률값은 병합된 개별의 상기 제1 분류 인덱스에 대한 확률값의 합산 값인, 단계; 및(c) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 프로세서가, 상기 프로세서에 의하여 실행되는 분류기 학습부를 통하여, 상기 다수의 개별 의료 영상 및 상기 다수의 개별 의료 영상에 대한 상기 제1 분류 인덱스 및 상기 제2 분류 인덱스를 이용하여 분류기(classifier)를 훈련하는 단계를 포함하는 의료 영상 레이블링 방법.

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30 의료문서의오입력을 방지하는방법및 이를이용한장치(method for preventing incorrect input of medical documents and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 의료 문서의 오입력을 방지하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 의료 문서와 관련된 문맥 정보를 참조로 하여 문맥 불일치 부분을 탐색하고, 이를 강조하여 출력한다.

□대표청구항

[청구항1]의료 문서(medical document)의 오입력을 컴퓨팅 장치에 의하여 방지하는 방법에 있어서, 상기 컴퓨팅 장치는 통신부 및 상기 통신부를 통하여 데이터를 송수신하는 프로세서를 포함하되, 상기 방법은, (a) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 통신부에 의하여 구현되는 의료 문서 획득부가, 상기 의료 문서를 획득하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 프로세서가, 상기 프로세서에 의하여 실행되는 문맥 정보 수집부를 통하여, (i) 상기 의료 문서로부터 문맥 정보를 추출하는 프로세스 및 (ii) 상기 의료 문서에 연관된 상기 문맥 정보를 획득하는 프로세스 중 적어도 하나를 수행하는 단계; (c) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 프로세서가, 상기 프로세서에 의하여 실행되는 문맥 불일치 검출부를 통하여, 상기 문맥 정보를 참조로 하여 상기 의료 문서에서 상기 문맥 정보와 불일치하는 부분인 문맥 불일치 부분을 탐색하는단계; 및(d) 상기 컴퓨팅 장치의 상기 프로세서가, 상기 프로세서에 의하여 실행되는 출력부를 통하여, 상기 문맥 불일치 부분을 강조하여 출력하는 단계를 포함하는 의료 문서 오입력 방지 방법.

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31 음성인식에기반하여 음향데이터로부터전사문을생성하는 방법및이를이용한장치(method for generating transcription from sound data based on voice recognition)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 음성 인식에 기반하여 음향 데이터로부터 전사문(transcription)을 생성하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 초벌 전사문에서 검출된 기능어에 대응되도록 정해진 기능을 컴퓨팅 장치가 수행함으로써 상기 초벌 전사문으로부터 최종 전사문을 생성한다.

□대표청구항

[청구항1]음성 인식에 기반하여 음향 데이터로부터 전사문(transcription)을 생성하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치가, 상기 음향 데이터를 획득하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 획득된 상기 음향 데이터로부터 음성을 인식하여 초벌 전사문을 생성하는 단계; (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 생성된 초벌 전사문에서 기능어 사전을 참조로 하여 미리 예약된 기능어를 검출하는 단계; 및(d) 상기 컴퓨팅 장치가, 검출된 상기 기능어에 대응되도록 정해진 기능을 수행함으로써 상기 초벌 전사문으로부터 최종 전사문을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 기능어는 단순 치환 및 술어부 확장을 포함하는 기능군(function group)에 속한 적어도 하나의 기능에 대응되고, 상기 단순 치환은, 대응되는 상기 기능어를 특정 문자열로 치환하는 기능이며, 상기 술어부 확장은, 위치상 종속하는 다른 기능어에 대한 관계에서 상기 대응되는 기능어를 삭제하는 기능인 것을 특징으로 하는 음성 인식 전사문 생성 방법.

31

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32의미론에기반하여 전사결과에서오류를 검출하는방법및이를 이용한장치(method for detecting error in transcription result based on semantics and appratus using the

same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 의미론에 기반하여 전사 결과(transcription; transcribed result)에서 오류를 검출하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 상기 전사 결과인 스크립트가 획득되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 스크립트에 포함된 단어들에 대하여, 상기 스크립트에 적합한 화제 카테고리와의 연관도에 대응되는 표시(mark) 작업을 수행한다.

□대표청구항

[청구항1]의미론에 기반하여 전사 결과(transcribed result)에서 오류를 검출하는 방법에 있어서, (a0) 컴퓨팅 장치가, 상기 전사 결과인 스크립트를 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 스크립트를 획득하도록 지원하는 단계; (a) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 스크립트의 화제 점수를 산출함으로써 상기 스크립트에 적합한 화제 카테고리를 식별하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 상기 화제 카테고리를 식별하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 식별된 상기 화제 카테고리에 기초하여 상기 스크립트에 포함된 단어들에 대하여 상기 화제 카테고리와의 연관도를 산출하거나 상기 타 장치로 하여금 산출하도록 지원하는 단계; 및(c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 연관도에 대응되는 표시 작업을 수행하거나 상기 타 장치로 하여금 상기 표시 작업을 수행하도록 지원하는 단계를 포함하고, 상기 (a) 단계는, (a1) 상기 컴퓨팅 장치가, (i) 개별 단어의 개별 화제에 대한 상기 화제 점수의 가중치를 포함하는 가중치 행렬(weight matrix)을 산출하거나 획득하는 프로세스 및 (ii) 상기 스크립트가 개별 단어를 포함하는지 여부를 나타내는단어-문서 행렬(Term-Document Matrix; TDM)을 산출하거나 획득하는 프로세스를 수행하거나 상기 타 장치로 하여금 수행하도록 지원하는 단계로서, 상기 가중치 행렬의 각 열은 상기 개별 단어에 대응되고, 상기 가중치 행렬의 각 행은 상기 개별 화제에 대응되며, 상기 단어-문서 행렬의 각 행은 상기 개별 단어에 대응되고, 상기 단어-문서 행렬의 각 열은 상기 개별 단어가 상기 스크립트에 포함되어 있는지 여부에 대응되는, 단계; (a2) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 가중치 행렬 및 상기 단어-문서 행렬의 내적(inner product)을 산출함으로써 개별의 화제에 대한 개별 화제 점수를 획득하거나 상기 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계; 및(a3) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 개별 화제 점수 중 가장 높은 점수에 해당하는 개별 화제를 상기 화제 카테고리로 식별하거나 상기 타 장치로 하여금 식별하도록 지원하는 단계를 포함하는 의미론 기반 오류 검출 방법.

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33뼈스캔영상에서 암전이여부의판정을지원하는 방법및이를이용한 장치(method for aiding determination of presence of bone metastasis from bone scan image and




헌수KR(1)

□요약

본 발명은 피검체의 뼈 스캔(bone scan) 영상에 있어서 암 전이 여부의 판정을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 상기 뼈 스캔 영상이 입력되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 뼈 스캔 영상으로부터 암 전이 의심 영역을 식별하고, 소정의 판정 기준에 따라 상기 암 전이 의심 영역에 대한 등급을 판별하며, 상기 암 전이 여부에 관한 정량화 수치를 산출함으로써 상기 암 전이 여부의 판정을 지원한다.

□대표청구항

[청구항1]피검체의 뼈 스캔 영상에서 암 전이 여부의 판정을 지원하는 방법에 있어서, 상기 뼈 스캔 영상이 입력되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 뼈 스캔 영상으로부터 암 전이 의심 영역을 식별하고, 소정의 판정 기준에 따라 상기 암 전이 의심 영역에 대한 등급을 판별하며, 상기 암 전이 여부에 관한 정량화 수치를 산출함으로써 상기 암 전이 여부의 판정을 지원하되, 상기 방법은, (a) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 뼈 스캔 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계; (b) 획득된 상기 뼈 스캔 영상으로부터, 상기 컴퓨팅 장치가, 훈련된 뼈 스캔 영상 판독 모델을 이용하여 적어도 하나의 암 전이 의심 영역을 식별하거나 상기 타 장치로 하여금 식별하도록 지원하는 단계; (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 식별된 암 전이 의심 영역 각각에 대하여 상기 소정의 판정 기준에 따라 다수의 등급으로 분류하거나 상기 타 장치로 하여금 분류하도록 지원하는 단계; (c') 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 식별된 암 전이 의심 영역 각각에 대하여 상기 피검체의 신체 내 위치를 식별하거나 상기 타 장치로 하여금 식별하도록 지원하는 단계; 및(d) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 암 전이 의심 영역 각각의 속성에 기초하여 상기 정량화 수치를 산출하거나 상기 타 장치로 하여금 산출하도록 지원하는 단계로서, 상기 속성은 상기 등급 및 상기 암 전이 의심 영역의 영역 크기를포함하는, 단계를 포함하되, 상기 (b) 단계는, (b1) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 뼈 스캔 영상 판독 모델의 분할용 심층 신경망을 통하여 상기 뼈 스캔 영상으로부터 골 영상을 분할하여 추출하는 단계; 및(b2) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 뼈 스캔 영상 판독 모델의 분류기를 통하여 상기 골 영상에서 암 전이 의심 영역을 식별하는 단계를 포함하며, ... 33

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34 의료영상의열람을 지원하는방법및이를 이용한장치(method for facilitating medical image view and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 의료 영상의 열람을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 입력 장치의 특정 입력에 응하여, 컴퓨팅 장치가, 의료 영상의 시계열적 세트에 대한 시간 축 기준의 열람을 가능하게 하되, 상기 시계열적 세트에 속한 개별영상은 소정의 관심 병변을 기준으로 정렬됨으로써, 열람에 제공되는 개별 영상들에서의 관심 병변이 서로 동일한 시각적 위치에 온다.

□대표청구항

[청구항1]병변의 시간적 변화가 동반 가능한 시간 간격을 두고 취해진 의료 영상의 시계열적 세트에 대한 시간 축 기준의 열람을 지원하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치가, 상기 시계열적 세트를 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 시계열적 세트에 속한 기준 영상(baseline image) 및 추적 관찰 영상(follow up image) 중 일 영상을 현재 열람에 제공되는 개별 영상인 현재 열람 영상으로서 디스플레이 상에 제공하거나 상기타 장치로 하여금 제공하도록 지원하는 단계; 및(c) 입력 장치의 특정 입력에 응하여, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 특정 입력에 대응되는 방향성에 기초하여 상기 현재 열람 영상으로서 제공되는 영상을 다음 열람에 제공되도록 결정된 개별 영상인 다음 열람 영상으로 반복적으로 갱신하는 단계를 포함하되, 상기 현재 열람 영상과 상기 다음 열람 영상은 소정의 관심 병변을 기준으로 서로 정렬(alignment)됨으로써 상기 현재 열람 영상에서의 상기 관심 병변과 상기 다음 열람 영상에서의 상기 관심 병변이 서로 동일한 시각적 위치에 오는 것을 특징으로 하고, 상기 (c) 단계 전에, (c0) 상기 관심 병변이 병변 판정 모듈에 의하여 검출되거나 사용자에 의하여 지정되면, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 현재 열람 영상을 포함한 적어도 2의 개별 영상들인 정렬 대상 영상들에 나타난 상기 관심 병변이 서로 동일한시각적 위치에 오도록 상기 정렬 대상 영상들을 서로 정렬하거나 정렬하도록 지원하는 단계를 더 포함하며, 상기 (c0) 단계에서, 상기 정렬은, 상기 관심 병변이 서로 동일한 축적(scale)으로 상기 서로 동일한 시각적 위치에 놓이게 하기 위하여 상기 정렬 대상 영상들의 크기 조절을 수반한 정합(registration)을 포함하는 것을 특징으로 하는 의료 영상 열람 지원 방법.34

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35 영상의열람을 지원하는방법및이를이용한 장치(method for facilitating image view and apparatus using the same)



헌수KR(1), WO(1)

□요약

본 발명은 영상의 열람을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 입력 장치의 특정 입력에 응하여, 컴퓨팅 장치가, 일련의 개별 영상에 대한 순차적인 열람을 가능하게 하되, 현재 열람에 제공된 개별 영상인 제1 개별 영상으로부터 다음 열람에 제공되는 개별 영상인 제2 개별 영상으로의 전환 속도는 상기 제1 개별 영상 및 상기 제2 개별 영상 중 적어도 하나에 결부된 중요도에 따라 가변적으로 증감한다.

□대표청구항

[청구항1]영상의 열람을 지원하는 방법에 있어서, 입력 장치의 특정 입력에 응하여, 컴퓨팅 장치가, 일련(a series of)의 개별 영상에 대한 순차적인 열람을 가능하게 하되, 현재 열람에 제공된 개별 영상인 제1 개별 영상으로부터 다음 열람에 제공되는 개별 영상인 제2 개별 영상으로의 전환 속도는 상기 제1 개별 영상 및 상기 제2 개별 영상 중 적어도 하나에 결부된 중요도에 따라 가변적으로 증감하는 것을 특징으로 하되, (a) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 일련의 개별 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 일련의 개별 영상 중 소정 기준에 따라 정해진 일 영상을 현재 열람 영상으로서 제공하거나 제공하도록 지원하는 단계; 및(c) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 특정 입력에 대응되는 방향성에 기초하여 상기 현재 열람 영상으로서 제공되는 영상을 다음 열람에 제공되도록 결정된 개별 영상으로 반복적으로 갱신하되, 상기 갱신의 속도는, 상기 현재 열람 영상 및 상기 현재 열람 영상에 인접한 적어도 하나의 영상의 중요도에 기초하여 증감하거나 소정의 조작에 의하여 증감하는, 단계를 포함하고, 상기 (c) 단계는, (c1) 상기 특정 입력에 따라 누적되는 입력량에 대한 소정의 문턱값을 산출하거나 산출하도록 지원하는 단계로서, 상기 문턱값은 상기 현재 열람 영상, 상기 현재 열람 영상 이전의 m개의 영상 및 상기 현재 열람 영상 다음의 n개의 영상(m, n≥1, m, n은 자연수) 중 적어도 하나에 결부된 중요도에 대한 함수 관계에 있거나 소정의 조작에 의하여 지정되는 미리 정해진 값인, 단계; 및(c2) 상기 특정 입력에 따라 누적된 입력량이 상기 소정의 문턱값을 초과하면, 상기 현재 열람 영상으로서 제공되는 영상을 상기 입력량의 방향성에 기초하여 다음 열람에 제공되도록 결정된 개별 영상으로 갱신하는 단계를 반복 수행하거나 반복 수행하도록 지원하는 것을 특징으로 하는 영상 열람 지원 방법.

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36 피검체의의료 영상판독을지원하는방법 및이를이용한장치(method for facilitating medical image reading and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 피검체의 의료 영상의 판독을 지원하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅장치가, 피검체의 의료 영상을 획득하고, 상기 의료 영상의 입력으로부터 병변 판정 모델(lesion determination model)에 기초하여, 상기 의료 영상에 관한 판독 보조 정보를 생성하며, 정렬(sorting) 및 필터링(filter) 중 적어도 하나가 이루어진 병변 항목을 외부 엔티티(entity)에 제공하고, 소정의 조작에 응하여, 상기 정렬 및 상기 필터링 중 적어도 하나를 다시 수행하는 과정을 반복한다.

□대표청구항

[청구항1]피검체의 의료 영상의 판독을 지원하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치가, 상기 피검체의 의료 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계;(b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 의료 영상을 제공하고 사용자로부터 소정의 조작을 입력받기 위한 사용자 인터페이스를 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 제공하도록 지원하는 단계로서, 상기 사용자 인터페이스의 일측에 상기의료 영상을 나타내는 그래픽 오브젝트가 제공되며, 상기 사용자 인터페이스의 타측에,병변 항목의 목록, 소정의 문턱값을 조절하도록 구성된 제1 인터페이스 구성요소, 상기 병변 항목의 목록에 나타나는 소정의 개수를 표시하도록 구성된 제2 인터페이스 구성요소, 및상기 의료 영상의 입력으로부터 상기 의료 영상에 관한 판독 보조 정보를 생성하는 적어도 2가지 이상의 병변 판정 모델(lesion determination model) 중 어느 하나를 선택하도록 구성된 제3 인터페이스 구성요소가 제공되고, 상기 판독 보조 정보는 개별 병변에 대한 병변 항목으로서 (i) 병변의 위치, (ii) 상기 병변의 부분 영상, (iii) 상기 의료 영상 가운데 상기 병변이 속한 슬라이스 영상의 일련 번호, (iv) 상기 병변의 부피, 직경 및 반경중 어느 하나를 포함하는 물리량의 정보 및 (v) 상기 병변에 대한 적어도 하나의 점수를 포함하는, 단계; (c) 상기 컴퓨팅 장치가, 병변 판정 모델(lesion determination model)에 기초하여 상기 판독 보조 정보를 생성하거나 생성하도록 지원하는 단계; (d) 상기 판독 보조 정보가 생성되면, 상기 컴퓨팅 장치가, 정렬(sorting) 및 필터링(filter) 중 적어도 하나가 이루어진 상기 병변 항목을 상기 사용자 인터페이스 상의 상기 병변 항목의 목록을 통하여 외부 엔티티(entity)에 제공하거나 제공하도록 지원하는 단계; 및(e) 상기 제1 인터페이스 구성요소 및 상기 제2 인터페이스 구성요소 중 적어도 하나에 대한 소정의 제1 조작에 응하여, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 정렬 및 상기 필터링 중 적어도 하나를 다시 수행함으로써 상기 (d) 단계를 반복하는 단계;를 포함하되, 상기 필터링은 상기 점수가 가장 높은 순서부터 상기 소정의 개수만큼의 병변 항목만을 선택하는 것이되, 상기 소정의 개수는 상기 소정의 제

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37동일피사체에 대하여시간간격을두고 촬영된영상간에동일관심구역을 자동으로검출하는 방법및이를이용한장치(method for detecting automatically same regions of

interest between images taken on a subject with temporal interval and apparatus using the same)



헌수KR(1), WO(1)

□요약

본 발명은 동일 피사체에 대하여 시간 간격을 두고 촬영된 영상 간에 동일 관심구역을 검출하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 제1 영상 및 제2 영상의 촬영시로부터 시간 간격을 두고 촬영된 제2 영상이 획득되고, 상기 제1 영상 위에 관심구역이 설정되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 관심구역과 동일한 관심구역을 동일 관심구역으로서 상기 제2 영상에서 검출한다.

□대표청구항

[청구항1]동일 피사체에 대하여 촬영된 영상들 간에 동일한 관심구역을 검출하기 위한 방법으로서, 제1 영상 및 상기 제1 영상의 촬영시로부터 시간 간격을 두고 촬영된 제2 영상이 획득되고, 상기 제1 영상 위에 관심구역이 설정되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 관심구역과 동일한 관심구역을 동일 관심구역으로서 상기 제2 영상에서 검출하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 검출하도록 지원하되, 상기 동일 관심구역의 검출은 상기 관심구역과 상기 동일 관심구역 사이의 유사도의 비교에 기초하여 이루어지고, 상기 유사도는 시간 간격을 두고 동일 피사체에 대하여 촬영된 동일 또는 상이한 관심구역의 쌍을 식별하도록학습된 쌍둥이 뉴럴 네트워크(twin neural network)에 의하여 산출되는 것을 특징으로 하는 동일 관심구역 검출 방법.

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38 일련의슬라이스 영상을재구성하는 방법및이를이용한장치(method for reconstructing a series of slice images and apparatus using the same)



헌수KR(1), WO(1)

□요약

본 발명은 영상을 재구성하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치에 피사체에 대한 일련의 제1 슬라이스 영상이 입력되면, 상기 컴퓨팅 장치는, 상기 제1 슬라이스 영상으로부터 상기 제1 슬라이스 영상의 슬라이스 두께인제1 슬라이스 두께와 상이한 제2 슬라이스 두께를 가지는 제2 슬라이스 영상을 생성하고, 생성된 상기 제2 슬라이스 영상을 제공한다.

□대표청구항

[청구항1]영상을 재구성하는 방법에 있어서, (a) 피사체에 대한 3차원적 영상을 구성하는 개별 슬라이스 영상으로서 소정 두께의 부피를 평면에 투영한 일련의 제1 슬라이스 영상이 입력되면, 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 슬라이스 영상으로부터 상기 제1 슬라이스 영상의 슬라이스 두께인 제1 슬라이스 두께보다 얇은 제2 슬라이스 두께를 가지는 제2 슬라이스 영상을 생성하는 단계; 및(b) 상기 컴퓨팅 장치가, 생성된 상기 제2 슬라이스 영상을 제공하는 단계를 포함하되, 상기 (a) 단계는, n개(n≥1)의 상기 제1 슬라이스 영상에 대하여, 상기 컴퓨팅 장치가, 심층 신경망(deep neural network)를 이용한 영상 생성 모듈에 의하여 m개(m>n)개의 상기 제2 슬라이스 영상을 생성하되, 상기 제2 슬라이스 두께 T와 상기 제1 슬라이스 두께 t에 대하여 T≥n*t/m이고, 상기 심층 신경망은, 상기 제1 슬라이스 영상의 특징을 추출하는 적어도 하나의 특징 추출 층, 추출된 상기 특징에 부합하는 상기 제2 슬라이스 영상을 재생성하는 적어도 하나의 재생성 층을 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 영상 재구성방법.

38

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39 진행성병변에 대한미래상태를예측하는 방법및이를이용한장치(method for predicting future state of progressive lesion and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 진행성 병변에 대한 미래 상태를 예측하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 방법에 의하면, 컴퓨팅 장치가, 의료 영상을 획득하고, 획득된 상기 의료 영상에서 식별되는 적어도 하나의 개별 병변에 대하여 상기 의료 영상의 기준 시점으로부터 소정의 시간 간격 후의 시점에서의 상기 적어도 하나의 개별 병변의 미래 영상을 생성한다.

□대표청구항

[청구항1]병변에 대한 미래 상태를 예측하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치가, 의료 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계; 및(b) 상기 컴퓨팅 장치가, 획득된 상기 의료 영상에서 식별되는 적어도 하나의 개별 병변에 대하여 상기 의료 영상의 기준 시점으로부터 소정의 시간 간격(time interval) 후의 시점에서의 상기 적어도 하나의 개별 병변의 미래 영상을 생성하거나 생성하도록 지원하는 단계; 를 포함하되, 상기 (b) 단계는, 상기 의료 영상 및 상기 소정의 시간 간격을 입력으로 받는 이미지-대-이미지 번역(image-to-image translation) 모델에 기초하여 수행되고, 상기 이미지-대-이미지 번역 모델은, 개별 시간 간격들을 가지고 피험체에 대하여 순차적으로 촬영된 sequential CT, 및 상기 sequential CT 상에 나타난 상기 병변을 표시한 레이블링 데이터를 훈련 데이터(training data)로 이용하여 미리 학습되는 것을 특징으로 하는 병변 미래 상태 예측 방법.

39

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40 영상해시값등록 및검증방법, 및이를이용한 장치(method of record and validation of image hash value and apparatus using the same)



헌수KR(1)

□요약

본 발명은 영상의 해시값을 등록하는 방법과 그 해시값이 기 등록된 해시값과 비교하여 유효한지 여부를 검증하는 방법 및 이를 이용한 장치에관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 영상 해시값 검증 서버는, 특정 영상에 대한 검증 요청이 획득되면, 상기 특정 영상에 적용되는 적어도 하나의 변형에 대하여 불변(invariant)이거나 저항성(resistant to)이 있는 해시 함수를 이용하여 상기 특정 영상으로부터 산출된 제1 영상해시값에 기초한 값 및 소정의 분산 데이터베이스에 등록된 값을 참조로 하여 상기 특정 영상에 대한 검증을 수행하거나 수행하도록 지원한다.

□대표청구항

[청구항10]컴퓨팅 장치로 하여금, 제6항 또는 제9항의 방법을 수행하도록 구현된 명령어(instructions)를 포함하는, 기계 판독 가능한 비일시적 기록 매체에 저장된, 컴퓨터 프로그램.

40

요지 리스트

41증강현실컨텐츠를 제작하는방법, 이를 이용하는방법및이를이용한 장치(method for creating augmented reality contents, method for using the contents and apparatus

using the same)



헌수KR(2)

□요약

본 발명은 증강 현실 컨텐츠를 제작하는 방법, 이를 이용하는 방법 및 이를 이용한 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 제작 단말은, 상기 증강 현실의 구현을 위한 마커를 배치하도록 구성된 마커 배치 UI(user interface)를 제공함으로써, 상기 마커 배치 UI를 통하여 상기증강 현실의 제작자로부터 상기 마커의 배치에 관한 정보인 마커 배치 정보를 획득하고, 상기 마커에 대응하여 상기 증강 현실에 제공될 컨텐츠를 편집하도록 구성된 증강 현실 컨텐츠 편집 UI를 제공함으로써, 상기 증강 현실 컨텐츠 편집 UI를 통하여 상기 제작자로부터 상기 컨텐츠에관한 정보인 증강 현실 컨텐츠 정보를 획득하며, 상기 제작자에 고유한 제작자 식별자 정보(creator identifier), 상기 마커 배치 정보 및 상기증강 현실 컨텐츠 정보를 포함하는 증강 현실 데이터를 저장하되, 상기 마커 배치 정보에 대응되도록 생성되는 마커는 출력 또는 인쇄되어 현실세계의 사물에 부착되거나 상기 마커가 상기 현실 세계의 사물 상에 인쇄되기 위한 것이 ...

□대표청구항

[청구항1](a) 증강 현실의 제작자가 이용하는 제작 단말이, 상기 증강 현실의 구현을 위한 마커를 배치하도록 구성된 마커 배치 UI(user interface)를 제공함으로써, 상기 마커 배치 UI를 통하여 상기 증강 현실의 제작자로부터 상기 마커의 배치에 관한 정보인 마커 배치 정보를 획득하는 단계; (b) 상기 마커 배치 정보가 획득되면, 상기 제작 단말이, 상기 마커에 대응하여 상기 증강 현실에 제공될 컨텐츠를 편집하도록 구성된 증강 현실 컨텐츠 편집 UI를 제공함으로써, 상기 증강 현실 컨텐츠 편집 UI를 통하여 상기 제작자로부터 상기 컨텐츠에 관한 정보인 증강 현실 컨텐츠 정보를 획득하는 단계; 및(c) 상기 증강 현실 컨텐츠 정보가 획득되면, 상기 제작 단말이, 상기 제작자에 고유한 제작자 식별자 정보(creator identifier), 상기 마커 배치 정보 및 상기 증강 현실 컨텐츠 정보를 포함하는 증강 현실 데이터를 저장하거나 상기 제작 단말에 연동되는 서버로 하여금 상기 증강 현실 데이터를 저장하도록 지원하는 단계를 포함하되, 상기 마커 배치 정보에 대응되도록 생성되는 마커는 출력 또는 인쇄되어 현실 세계의 사물에 부착되거나 상기 마커가 상기 현실 세계의 사물 상에 인쇄되기 위한 것이고, 상기 마커는, 다육식물의 형상으로 된 이미지를 포함하고, 상기 마커는, 상기 다육식물의 종류에 따른 대분류의 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 증강 현실 컨텐츠 제작 방법.

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요지 리스트

42제1 의료영상의관심 영역을제2 의료영상위에 맵핑하는방법및이를이용한 장치(method for mapping region of interest in first medical image onto second medical

image and apparatus using the same)



헌수KR(1), WO(1)

□요약

본 발명은 피검체에 대하여 취해진 제1 의료 영상의 일부 영역인 적어도 하나의 관심 영역(ROI; region of interest)을 상기 피검체의 제2 의료영상 위에 맵핑(mapping)하는 방법에 관한 것이다. 구체적으로, 상기 제1 의료 영상은 연속적인 다수의 개별 슬라이싱 영상을 포함하며, 상기제2 의료 영상은 상기 다수의 개별 슬라이싱 영상에 교차하는 평면 상의 의료 영상을 포함하고, 본 발명에 따른 컴퓨팅 장치는, 제1 의료 영상및 제1 관심 영역 정보를 획득하고, 상기 제1 의료 영상 및 상기 제1 관심 영역 정보에 기초한 영상 처리로써 유사 의료 영상 및 유사 관심 영역정보가 반영된 유사 의료 영상 데이터를 생성하며, 상기 유사 의료 영상 또는 이에 정합(register)되는 상기 피검체의 타 의료 영상인 상기 제2 의료 영상 및 제2 관심 영역 정보를 포함하는 맵핑 결과 데이터를 외부 엔티티(entity)에 제공한다.

□대표청구항

[청구항1]피검체에 대하여 취해진 제1 의료 영상의 일부 영역인 적어도 하나의 관심 영역(ROI; region of interest)을 상기 피검체의 제2 의료 영상 위에 맵핑(mapping)하는 방법에 있어서, 상기 제1 의료 영상은 연속적인 다수의 개별 슬라이싱 영상을 포함하며, 상기 제2 의료 영상은 상기 다수의 개별 슬라이싱 영상에 교차하는 평면 상의 의료 영상을 포함하고, 상기 방법은, (a) 컴퓨팅 장치가, (i) 상기 제1 의료 영상, 및 (ii) 상기 제1 의료 영상의 상기 개별 슬라이싱 영상 중 적어도 하나인 특정 슬라이싱 영상의 일부 영역을 상기 관심 영역으로 특정하는 정보인 제1 관심 영역 정보를 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 제1 의료 영상 및 상기 제1 관심 영역 정보가 획득되면, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 제1 의료 영상 및 상기 제1 관심 영역 정보에 기초한 영상 처리로써 (i) 상기 교차하는 평면 상의 유사 의료 영상 및 (ii) 상기 제1 관심영역 정보가 상기 유사 의료 영상에 대응되도록 변형된 결과인 유사 관심 영역 정보가 반영된 유사 의료 영상 데이터를 생성하거나 상기 타 장치로 하여금 생성하도록 지원하는 단계; 및(c) 상기 유사 의료 영상 데이터가 생성되면, 상기 컴퓨팅 장치가, (i) 상기 제2 의료 영상 및 (ii) 상기 유사 관심 영역 정보가 상기 제2 의료 영상에 대응되도록 변형된 결과인 제2 관심 영역 정보를 포함하는 맵핑 결과 데이터를외부 엔티티(entity)에 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 제공하도록 지원하되, 상기 제2 의료 영상은 상기 유사 의료 영상 또는 이에 정합(register)되는 상기 피검체의 타 의료 영상인 단계를 포함하되, 상기 (b) 단계에서, 상기 영상 처리는 전방 사영(forward projection)으로서, 상기 제2 의료 영상이 상기 타 의료 영상인 경우에 상기 타 의료 영상을 촬영한 장비의 정보를 참조로 하여 이루어지고, 상기 제2 의료 영상이 상기 유사 의료 영상인 경우에 통상의 촬영 장비의 정보를 참조로 하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 의료 영상 맵핑 방법.

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요지 리스트

43피검체의흉부 pa영상의 판독을지원하는방법 및이를이용한장치(method for facilitating dignosis of subject based on chest posteroanterior view thereof, and apparatus

using the same)



헌수KR(1), WO(1)

□요약

본 발명은 피검체의 흉부 영상(chest view)의 판독을 지원하는 방법 및 이를 이용한 컴퓨팅 장치에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른컴퓨팅 장치는, 상기 피검체의 흉부 영상을 획득하고, 상기 흉부 영상의 입력으로부터 딥 러닝 모델(deep learning model)에 기초하여 상기흉부 영상에 관한 판독 보조 정보를 생성하며, 생성된 상기 판독 보조 정보를 외부 엔티티(entity)에게 제공한다.

□대표청구항

[청구항1]피검체의 흉부 영상(chest view)의 판독을 지원하는 방법에 있어서, (a) 컴퓨팅 장치가, 상기 피검체의 흉부 영상을 획득하거나 상기 컴퓨팅 장치에 연동되는 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계; (b) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 흉부 영상의 입력으로부터 딥 러닝 모델(deep learning model)에 기초하여 상기 흉부 영상에 관한 판독 보조 정보를 생성하거나 상기 타 장치로 하여금 생성하도록 지원하는 단계; 및(c) 상기 판독 보조 정보가 생성되면, 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 판독 보조 정보를 외부 엔티티(entity)에게 제공하거나 상기 타 장치로 하여금 제공하도록 지원하는 단계를 포함하고, 상기 판독 보조 정보는, (i) 상기 흉부 영상에 대한 적어도 하나의 소견 정보, 또는(ii) 상기 적어도 하나의 소견 정보 및 상기 소견 정보 각각에 대응되는 마스크 영상(mask image)을 포함하되, 상기 마스크 영상은, 상기 흉부 영상의 적어도 일부 위에 중첩됨으로써 상기 마스크 영상에 대응되는 개별 소견 정보를 지지하는 표시로서 제공되며, 상기 방법은, (d) 상기 컴퓨팅 장치가, 상기 판독 보조 정보에 관한 평가 정보를 획득하거나 상기 타 장치로 하여금 획득하도록 지원하는 단계를 더 포함하되, 상기 평가 정보는 상기 소견 정보 및 상기 소견 정보에 대응되는 판독문의 정보를 포함하며, ...

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1 2 (method of facilitating for simultaneous use of vehicle and … · 2020. 4. 12. ·...

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