KISTI 성과확산플랫폼

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데이터 도심재난 예측 기반 의사결정 지원 솔루션 Urban Disaster Solution, UDS
▪ 기술 개요 ・본 특허는 인공지능 알고리즘을 이용하여 지진, 강우량, 미세먼지의 재난별 피해 예측 시뮬레이션을 수행하고 피해 규모를 예측하는 솔루션을 제공하는 기술임 ▪ 기존 기술 문제점 ・기존 지진 피해 평가 시스템인 건물 해석 데이터와 지반 감쇄식 데이터를 이용한 방법의 경우, 데이터 분석에 많은 시간과 비용이 발생하므로 실시간으로 피해를 예측하는데 어려움이 있음 ・기상청에서 제공되는 강우량 예측 정보는 침수 피해 예측을 위해 사용되고 있으나, 많은 오차가 존재하며 단순 강우 예측 정보만을 제공할 뿐, 피해 감소에 직접적인 영향을 미치는 솔루션을 제공하지 못하며, 피해상황 파악이 어려움 ・여러 기관에서 제공되고 있는 미세먼지 예보는, 대기질을 측정하는 조건과 대기 중 오염물질 배출량을 산정함에 있어, 서로 다른 기준을 적용하게 되므로 신뢰성이 낮음 ▪ 기술의 특징 ・인공 신경망 기술을 이용하여 지진에 의한 건물 피해 정도 실시간 예측 방법 제공 ・강우량 예측 결과와 다양한 외부 정보를 융합하여 침수 피해 감소를 위한 시각화 된 정보 제공 ・여러 기관에서 제공되는 미세먼지 예보 데이터를 복수의 신경망 모델에 적용하여 정확도가 높은 미세먼지 예측 결과로 재구성 ▪ 기술의 우수성 ・지진 발생 시 지역별 지반 깊이에 대한 정보 표출, 지진 피해 위험지역에 대한 AI기반 최적 대피로 안내 ・슈퍼컴 활용 지판 데이터를 이용한 지진파 시뮬레이션 기술 제공 ・기상 특보 감지에서 대응까지 원스톱 의사결정 지원, 침수 예측 지역 자동 탐지 및 분석, AI기반 자동 다중 대피 경로 제공
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2023-03-02 View. 166
#기술키워드 GIS, Big Data, AI, 슈퍼컴퓨팅, 인공지능, 기계학습, UDS, 재난 시스템

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데이터 데이터 자동 입수 및 고품질화 시스템 개발
▪ 기술 개요 ・본 기술은 서로 다른 컬럼명을 가지는 데이터셋 간의 연관성을 추출하기 위해 표준 항목명을 기준으로 데이터셋을 관리하기 위한 방법 및 이를 구현하기 위한 장치에 관한 기술임 ▪ 기존 기술 문제점 ・종래에는 데이터의 수집 시 중복성 제거를 통해 연계 형식을 정의하는 방식 또는 데이터 중에서 공간 및 시간 데이터에 대한 태깅을 통해 데이터의 연관성을 도출함 ・이러한 방식은 데이터 정제 및 전처리 작업에 많은 리소스를 소모하게 되고, 데이터의 사용자마다 이러한 소모적인 작업을 반복하게 하는 문제 발생 ・기존의 한정된 도메인 영역에서 구축된 데이터는 새로운 산업 분야에 활용하는데 한계가 있음 ▪ 기술의 특징 ・대표어 및 유사어로 구성된 표준항목명 관리테이블을 활용하여 데이터셋으로부터 추출되는 서로 다른 컬럼명들을 표준화 할 수 있음 ・데이터셋으로부터 추출되는 서로 다른 컬럼명들로부터 단어를 분리 및 조합하는 방식으로 컬럼명들 간 연관성을 추출할 수 있음 ・신규 데이터셋에 포함된 컬럼명을 기존에 구축된 데이터셋과 연관 시킬 수 있음 ▪ 기술의 우수성 ・공공데이터를 비롯한 다양한 분야의 데이터들을 연계할 수 있음 ・여러 분야의 다양한 정보원으로부터 수집된 데이터의 정제, 표준화 및 이종의 데이터들 간의 연계를 통하여 고부가가치의 데이터를 구축할 수 있음
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2023-03-02 View. 67
#기술키워드 데이터 관리, 데이터 표준화, 데이터 솔루션

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데이터 현안해결을 지원하기 위한 지식그래프 구축
▪ 기술 개요 ・본 발명은 지식그래프 노드와 연결관계를 인지하는 과정을 통해 의사결정을 지원하는 방법 및 학습모델 개선을 위한 선순환적 학습 데이터 학습 방법을 제공하는 기술임 ・반 구조화된 데이터를 이용하여, 반 구조화된 데이터의 컬럼에 대응되는 지식그래프 노드를 생성하고, 인접 노드와의 관계를 식별하여 엣지(Edge)를 생성하는 방식으로 지식그래프를 구축하는 기술임 ▪ 기존 기술 문제점 ・일부 지식그래프 생성 플랫폼에서 규칙 기반 데이터의 연관관계를 분석하여 제공하고 있지만, 분야별 전문가도 복잡한 노드 간의 연관관계를 설정할 때 오류를 범하는 한계를 가짐 ・지식그래프 구축과정에서 지식그래프 연관관계 간의 근거가 되는 데이터의 유사도/관계를 제공하지 못하는 한계를 가짐 ・종래의 작업방법은 원시 데이터셋에 내재된 속성을 수작업으로 정의 및 작성하여 정보를 자동으로 활용하지 못함 ▪ 기술의 특징 ・인공지능 학습 모델을 통해 유사도와, 노드와 노드 간 연관관계의 어노테이션(Annotation)과 유사도를 직관적으로 표출하여 의사결정의 장치 및 방법을 지원 ・분야별 전문가의 어노테이션과 유사도를 근거로 연결관계의 장치 및 방법 설정 ・반 구조화된 데이터를 바탕으로 분야별 지식그래프를 효율적으로 구축하고 서비스하는 기술 확보 ▪ 기술의 우수성 ・복잡한 지식그래프 생성을 위한 지식그래프 노드와 연결관계의 유사율 및 키워드 인지를 통해 분야별 전문가의 의사결정을 지원하고, 이를 통해 지식그래프의 데이터 품질 개선 ・생성된 지식그래프 데이터를 학습모델로 제공하는 선순환적 방법을 통해 모델의 성능 향상과 전문가의 개입 없이도 자동적으로 지식그래프를 확장할 수 있는 시스템으로 발전 ・항목별로 구분된 반 구조화된 데이터로부터 초기 학습데이터가 없는 환경에서 전문가에게 군집화하여 제공함으로써 유사한 데이터를 일괄 검토 가능하므로, 지식그래프 구축의 부스팅(Boosting)방법으로 활용하여 효율적인 구축이 가능
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2023-03-02 View. 46
#기술키워드 인공지능, 지식그래프, 객체식별

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데이터 치매 예측 데이터 처리 장치
▪ 기술 개요 ・기계학습을 통해 조기에 치매를 예측하여 각 개인에 대한 치매의 조기 판단율을 향상시킬 수 있는 기계학습을 통한 치매 예측용 데이터 처리 장치에 관한 기술 ▪ 기존 기술 문제점 ・치매 판정까지는 많은 시간과 비용 소비 → 치매를 판정하기까지 많은 시간과 비용을 소비하기 때문에 환자에게는 큰 부담감을 줄 수 있음 ・구축하기 힘든 의료 코호트 데이터, 낮은 인식률 → 의료 데이터는 사람을 대상으로 수집하고, 또 보안상 문제가 많기 때문에 구축하기 어려움 ・낮은 예측률 → 데이터를 올바르게 취득하여도 원시 데이터에 맞는 특징추출(Feature Extraction) 알고리즘을 설계하지 못하면 낮은 인식률 발생 ▪ 기술의 특징 ・사용자의 의료 데이터 처리 시, 조합된 데이터 세트는 사용자의 병력(Disease History)에 관한 정보, 사용자의 최근 7년 이하의 연도별 의료정보 등 최적의 데이터베이스를 기반으로 구성 ・사용자의 연도별 의료 데이터를 기반으로 국민건강보험서비스 등 다수의 개인별 건강 관련 정보를 수집하고 관리하는 곳의 빅데이터 활용 ・오랜 기간 동안의 의료 정보를 관찰하기 보다는 7년 이하의 병력을 관찰한 예측 결과의 정확성을 실험을 통해 확인하여, 치매 예측에 적정한 기준 제시 ▪ 기술의 우수성 ・국민건강보험서비스 데이터와 일반인 데이터를 융합한 데이터베이스를 기반으로 가공된 데이터베이스를 사용하기 때문에 신뢰성 향상 ・기계학습과 특징 추출 알고리즘을 치매 데이터에 맞춤으로 설계하여, 기존보다 높은 성능 보장 ・치매 발병 초기 단계에서 처방 받을 수 있어, 증상 완화에 결정적인 역할을 함 ・치료 비용을 절감할 수 있음
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2023-03-02 View. 54
#기술키워드 기계학습, 머신러닝, 데이터 처리, 의료 데이터

96

데이터 RnD 품질 검증 장치
▪ 기술 개요 ・본 특허는 기존 상품의 품질을 개선하고자 할 때, 품질 기능 전개(QFD; Quality Function Deployment)를 이용하여, R&D 과제를 평가하고 검증하는 방법에 관한 기술임 ▪ 기존 기술 문제점 ・대한민국의 R&D 투자는 2013년 기준, 세계 6위이며 R&D 투자의 과제 성공률은 98%에 달할 정도로 높지만 정작 R&D 투자로 개발된 기술 중에서 시장에서 활용 가능한 기술은 부족 ・R&D 투자를 진행할 때 제안된 과제들을 검토하여 시장성 및 경쟁력 있는 과제를 선별하는 기술력 부족 ・기존의 품질 기능 전개 방법은 비용을 고려하지 않아 비현실적인 결론을 도출하는 문제 발생 ・기존의 품질 기능 전개를 적용하기 위해서는 설문조사, 시장 조사를 통해 고객의 요구를 파악하여야 하나, 경우에 따라서는 고객의 요구 조건을 수치화 하기 어려운 경우가 있음 ・고객의 요구 충족과 생산 비용의 절감을 동시에 고려하지 않아서 실제 반영이 어렵고 시간과 비용을 증가시킴 ▪ 기술의 특징 ・IP 출원, R&D 투자 전 상품 기획 단계 시 중소기업이 목표로 하는 품질과 가격을 글로벌 최고 수준의 벤치마킹(Benchmarking) 대상과 비교하여 상업적 가치를 평가하고 비교 ・R&D 투자 이후, 개발된 시제품에 대한 검증을 통해 R&D 투자 전의 목표 품질과 비교 ・기존의 고객 요구 조건 대신 상품 각자의 정보, 가격을 입력하여 정량적인 값으로 측정 ・경쟁사의 정보를 품질 기능 전개 과정에 활용하여 경쟁사의 정보로부터 고객의 요구 조건을 간접적으로 파악 ▪ 기술의 우수성 ・상업적 가치가 있는 아이디어, 개발된 기술의 글로벌 상품성을 체계적이고 과학적으로 검증하여 기술 사업화 또는 IP 비즈니스를 통한 경제적 성과 기대 ・기업이 R&D 투자를 통해 개발한 상품의 성공 가능성을 스스로 확인 ・기존 상품을 개선하고자 설계한 R&D 과제의 가치를 정량적인 평가, 비교, 검증 가능
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2023-03-02 View. 24
#기술키워드 RnD, 품질기능전개, QFD, 제품 개발, 품질 평가, 품질 검증

95

데이터 시장 규모 추정장치
▪ 기술 개요 ・본 특허는 통계청의 통계조사 결과 발표에 앞서 당기 매출실적이 반영된 기업 재무데이터를 이용하여 전(全) 산업에 대해 당기 시장 규모를 추정하기 위한 장치 및 그 동작 방안에 관한 것임 ▪ 기존 기술 문제점 ・통계청의 통계조사 데이터는 기업의 실질적인 매출 실적을 근거로 산업별 출하액, 생산액, 매출액 등 시장 규모를 추정할 수 있게 해주는 좋은 자료가 되고 있으나, 종사자 수 10인 이상(혹은 5인 이상) 기업을 대상으로 전수 조사하는 통계청의 조사들은 조사 및 집계에 많은 시간이 소요됨 ・통계청에서 발표하는 시장 규모 데이터는 발표시점 대비 2년 전 시점의 데이터에 해당하여 시의성이 낮아짐에 따라 데이터의 활용도가 낮아지는 한계가 존재함 ▪ 기술의 특징 ・통계청의 통계조사 결과 발표에 앞서 당기 매출실적이 반영된 기업 재무데이터를 이용하여 전 산업에 대한 당기 시장 규모를 추정할 수 있음 ・당기 시장 규모를 추정하는 과정에서 산업 분류를 일치시킴으로써, 통계청의 과거 통계조사와 당시 시장 규모의 추정 결과를 시계열적으로 연결할 수 있음 ▪ 기술의 우수성 ・통계청의 발표보다 2년 가량 빠르게 데이터가 확보될 수 있어서 활용도가 높음 ・통계청의 과거 통계조사 결과와 당기 시장 규모의 추정 결과를 연결하는 것이 가능해지므로 시장 규모 추정 결과의 활용성이 좋음 ・시의성 있는 시장 규모의 추정은 산‧학‧연‧관의 모든 기술사업화 주체의 의사결정에 중요한 영향을 미침
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2023-03-02 View. 34
#기술키워드 시장 규모, 시장 규모 추정, 매출실적

94

데이터 질병 예측 장치
▪ 기술 개요 ・본 발명은 정상인 및 질병인의 생체 신호의 기계학습, 모델링, 벡터화를 통한 진단 시스템으로 질병 여부를 실시간으로 확인할 수 있는 방법을 제공하는 기술임 ▪ 기존 기술 문제점 ・종래의 딥러닝 기술은 기계학습 및 분석 단계의 블랙박스화로 의료 시스템에 적용 부적합 → 생체 신호 분석을 통한 진단에 있어 설명이 요구되는 의료 시스템에 적용 불리 ・생체 신호의 분석 시 계산 복잡도가 높아 실시간 분석 불가 → 생체 신호 데이터는 딥러닝 기반 데이터 학습 및 분석 시 데이터 양이 많고 계산 과정이 복잡하여 실시간으로 진단 결과를 제공하기 어려움 ・생체 신호 데이터의 모델링 및 가시화 기능의 부재 → 정상인과 질병인의 생체 신호를 쉽게 비교할 수 있는 시각화 시스템 부재로 딥러닝 기술 이용 진단 방법 상용화 어려움 존재 ▪ 기술의 특징 ・질병인 생체 신호의 기호화, 기계학습 및 벡터화로 딥러닝 학습 효율 최대화 및 학습 과정 가시화 ・생체 신호 측정과 함께 질병 예측 및 진단 과정 실시간 확인 ・기계학습을 통해 정상인 생체 신호와 질병인 생체 신호 모델링 ▪ 기술의 우수성 ・생체 신호 제약 없이 질병 측정 및 예측이 가능함 ・정상인과 질병인의 생체 신호 학습 및 모델링 가능 ・생체 신호 기호화 및 벡터화를 통한 의료 진단 기준 가시화 ・질병인 생체 신호 벡터를 이용하여 특정인 질병 진단 가능
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2023-03-02 View. 62
#기술키워드 딥러닝, 생체 신호/바이오 시그널 진단

93

데이터 화재 모니터링 장치
▪ 기술 개요 ・본 특허는 멀티 센서에서 측정되는 센서 신호로부터 화재 상황을 분류 및 예측하는 기술에 관한 것임 ▪ 기존 기술 문제점 ・도시화의 급속한 진행에 따라 건물의 고층화, 유수시설의 노후화 등이 진행되고 있으며 이로 인해, 고층건물의 화재와 같은 안전사고 및 인재가 증가하고 있음 ・고층건물, 지하도 등 다양한 도시 시설에서 발생할 수 있는 안전사고 및 인재에 대해 실시간 사고 주변환경 정보 확보와 상황에 따른 지능형 정보의 제공 등에 대한 필요성이 급증하고 있는 가운데, 종래의 고정 임계값(Threshold)을 사용한 화재 감지 방법은 현재 또는 이전 시간의 센서 데이터를 적용하므로 종종 잘못된 경보를 유발하는 문제가 발생함 ・종래에는 사고 진행에 대한 상황 데이터 기반의 모니터링에 따른 예측 정보가 부재하여, 대응 전략 수립 판단이 실질적으로 어려움 ▪ 기술의 특징 ・다수의 설치 구역마다 무선 커버리지를 형성하는 각각의 무선접속장치에 접속 중인 사용자 단말의 신호 세기로부터 설치 구역별 사용자의 위치를 확인함 ・확인된 각 사용자의 설치 구역별 위치와 상대적 안전구역까지의 거리를 기초로 각 사용자에 대한 대피 경로를 안내함 ・멀티센서에서 센서 신호가 측정되는 측정 시점마다 각각의 미래 시점에 화재 상황이 발생할 수 있는 위험도를 예측함 ▪ 기술의 우수성 ・멀티 센서에 측정되는 센서 신호로부터 화재 상황 분류 및 예측 가능 ・화재 상황에 대한 인식률 제고 및 그에 따른 조치 판단을 용이하게 할 수 있음
관련특허정보 1건
2023-03-02 View. 36
#기술키워드 빅데이터, 플랫폼, 센서, 재난, 안전산업

92

데이터 기계학습을 이용한 신호 데이터 상태 분석 장치
▪ 기술 개요 ・본 특허는 신호 데이터의 신호 처리 및 신호 패턴 분석을 통해 신호 데이터의 상태 정보를 예측하기 위한 기술로, 기계학습을 이용한 신호 데이터 상태 분석 장치에 관한 것임 ▪ 기존 기술 문제점 ・음향 센서, 진동 센서, 광학 센서 등 다양한 센서로부터 측정된 신호 데이터는 신호 발생 원인에 따라 서로 다른 패턴을 가짐 ・미세한 진동의 반복으로 감지되는 패턴은 신호 데이터의 세기 등에 따라 크기가 달라지므로 신호 데이터의 상태를 알기가 어려움 ・신호 데이터의 신호 처리 및 패턴 분석을 통해 상태 정보를 예측하는 기술의 필요성이 요구됨 ▪ 기술의 특징 ・입력 데이터와 상태 데이터는 한 쌍의 Set로 구성되며, 기계학습 모델은 입력 데이터와 상태 데이터의 패턴을 인식해서 정보 학습 ・기계학습 모델은 입력 데이터를 2차원 또는 3차원의 다차원 필터링 데이터로 변환 ・정량 수치 함수인 Df함수를 이용하여 입력 데이터의 신호 간 편차를 최소화 ▪ 기술의 우수성 ・음향, 진동, 광학센서 등에서 측정되는 센서 신호 데이터의 패턴을 기계학습 모델을 통해 인식하여 신호 데이터의 상태를 정확하게 분석 ・지도 학습(Semi-supervised Learning)을 통해 학습된 기계학습 모델은 학습 데이터를 이용하여 신호 데이터의 상태를 스스로 분석 ・차원 축소 과정을 통해 필터링된 신호만 학습하므로 신속한 학습 진행이 가능 ・기계학습 모델을 통해 측정 신호 데이터에 기초하여 상태 정보를 신속하고 정확하게 확인
관련특허정보 1건
2023-03-02 View. 18
#기술키워드 센서 네트워크, 신호 데이터, 기계학습, 머신러닝

91

데이터 유전체 분석 방법 및 장치
▪ 기술 개요 ・본 발명은 유전체 주석 정보를 이용하여 유전체를 분석하는 방법 및 장치에 관한 것으로, 매핑되는 다양하고 이질적인 유전체 주석 정보들을 효과적으로 통합하여 용이하게 분석할 수 있는 기술임 ▪ 기존 기술 문제점 ・종래의 기술은 특정 유전 위치에 대한 단편적인 유전체 주석 정보 분석 환경을 제공하고 있어 연구자들이 활용하기 불편한 점이 많음 ・폭발적으로 증가하는 개인 유전체 정보를 맞춤 의료에 효과적으로 활용하기 위해서는 개인별로 특이적인 유전 정보와 연관된 다양하고 이질적인 유전체 주석 정보를 효과적으로 통합 분석할 수 있는 방법이 필요함 ▪ 기술의 특징 ・유전체 분석 장치는 생성된 정보 탐색 히스토리를 영구적으로 계속 누적하여 저장할 수 있음 ・유전체 분석 방법은 유전자, 변이 정보, 유전자 발현 조절 정보, 진화적 보전 정보 및 변이유해성 정보를 포함 ・유전체 분석 장치는 정보 탐색 히스토리를 사용자 선택에 따라 생성, 저장 및 삭제 가능 ▪ 기술의 우수성 ・개인 유전체 데이터와 다양한 형태의 유전체 주석 정보를 효과적으로 통합 분석할 수 있는 사용자 맞춤형 유전체 분석 환경을 제공 ・유전체 분석 장치에 구비된 프로세서가 읽을 수 있는 기록 매체에 소프트웨어로서 구현 가능 ・프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있음
관련특허정보 1건
2023-03-02 View. 22
#기술키워드 차세대 유전체 시퀀싱, 개인 유전체, 맞춤의료, NGS

사업화 유망기술