딥뉴럴 네트워크 기반의 전염병 확진자 예측 방법 및 장치METHOD AND APPARATUS FOR PREDICTING CONFIRMED PATIENTS OF INFECTIOUS DISEASE BASED ON DEEP NEURAL NETWORKS
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이재길 | ko |
| dc.contributor.author | 김민석 | ko |
| dc.contributor.author | 강준혁 | ko |
| dc.contributor.author | 김도영 | ko |
| dc.contributor.author | 송환준 | ko |
| dc.contributor.author | 민향숙 | ko |
| dc.contributor.author | 남영은 | ko |
| dc.contributor.author | 박동민 | ko |
| dc.date.accessioned | 2022-01-18T06:44:28Z | - |
| dc.date.available | 2022-01-18T06:44:28Z | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/291882 | - |
| dc.description.abstract | 전염병 확진자 예측 장치의 동작 방법으로서, 수집된 국가별 전염병 통계 데이터들과 해당 국가와 목적지 국가간의 교류 데이터들에 기초하여 국가별 전염병 위험도, 국가별 입국자 예상 인원, 그리고 유입될 확진자 수를 포함하는 국가별 유입될 전염병 정보를 예측하는 단계, 지리적 또는 경제적 연관도에 기초하여 그룹핑된 그룹 내 국가들간의 미리 설정된 전염병 위험 영향도에 따라 국가들의 국가별 유입될 전염병 정보를 보정하는 단계, 그리고 보정된 국가별 유입될 전염병 정보에 그룹 단위의 전염병 확진자에 대한 상관 관계를 적용하여 국가별 유입될 전염병 정보를 재보정하여 목적지 국가로 유입될 총 유입 확진자 수를 예측하는 단계를 포함한다. | - |
| dc.title | 딥뉴럴 네트워크 기반의 전염병 확진자 예측 방법 및 장치 | - |
| dc.title.alternative | METHOD AND APPARATUS FOR PREDICTING CONFIRMED PATIENTS OF INFECTIOUS DISEASE BASED ON DEEP NEURAL NETWORKS | - |
| dc.type | Patent | - |
| dc.type.rims | PAT | - |
| dc.contributor.localauthor | 이재길 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 김민석 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 강준혁 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 김도영 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 송환준 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 민향숙 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 남영은 | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 박동민 | - |
| dc.contributor.assignee | 한국과학기술원 | - |
| dc.identifier.iprsType | 특허 | - |
| dc.identifier.patentApplicationNumber | 10-2021-0029432 | - |
| dc.identifier.patentRegistrationNumber | 10-2349270-0000 | - |
| dc.date.application | 2021-03-05 | - |
| dc.date.registration | 2022-01-05 | - |
| dc.publisher.country | KO | - |
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