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등록 대용량 다차원 시계열 건강 데이터의 복합 차원으로의 축소를 통한 고속 유사 사례 검색 방법 및 그 장치

대용량 다차원 시계열 건강 데이터의 복합 차원으로의 축소를 통한 고속 유사 사례 검색 방법 및 그 장치
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발명자
한영웅, 최재훈, 정호열, 김대희, 이동훈, 김민호, 김영원, 김승환, 임명은
출원번호
10-2017-0149877 (2017.11.10) KIPRIS
공개번호
10-2018-0062353 (2018.06.08)
등록번호
10-2424053-0000 (2022.07.19)
출원국
대한민국
협약과제
16MS4900, 개인 건강정보 기반 개방형 ICT 힐링 플랫폼 기술 개발, 김승환
초록
다차원 건강 데이터에 대한 유사 사례 검색을 제공하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로, 하나 이상의 프로세서를 포함하는 장치에 의해 수행되는 다차원 건강 데이터에 대한 유사 사례 검색 방법을 제공한다. 다차원 건강 데이터에 대한 유사 사례 검색 방법은 인터페이스 회로를 통해 입력된 건강 데이터를 전처리하는 단계, 전처리된 건강 데이터에 대해 기계 학습에 기초한 복합 차원 특징 추출 학습을 수행하는 단계, 및 복합 차원 특징 추출 학습에 기초하여 차원 축소를 위한 하나 이상의 특징 추출 모델을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
KSP 제안 키워드
Health data, High Speed, Multi-dimensional time series, Time series, large-scale, multi-dimensional