감염병가능성 예측장치 및 이를 이용한 감염병가능성 예측방법
Infectious disease possibility prediction device and infectious disease possibility prediction method using the same
특허 요약
본 발명은 감염병가능성 예측장치 및 이를 이용한 감염병가능성 예측방법에 관한 것으로서, 본 발명인 감염병가능성 예측장치는 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보를 이용하여 1차 감염병유행도를 판단하는 감염병유행도 판단부, 체온 및 감염병 증상을 포함하는 개인의 감염병정보를 수집하는 감염병정보 수집부, 상기 1차 감염병유행도 및 상기 개인의 감염병정보에 대해 딥러닝 기반의 인공신경망 학습을 수행하여 개인의 감염병가능성을 판단하는 감염병가능성 판단부 및 상기 감염병가능성 판단부의 판단결과를 출력하거나 전송하는 감염병가능성 출력전송부를 포함하여 구성되며, 부정확한 개인의 주관적 판단이 아닌 객관적인 자료에 의해 메르스, 사스, 신종플루, 코로나바이러스 감염증-19 같은 신종 감염병의 감염여부를 1차적으로 판단하므로, 감염병의 감염가능성 1차 판단에 정확성과 객관성이 존재하는 효과를 가진다.
청구항
번호청구항
1

삭제

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감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보를 이용하여 1차 감염병유행도를 판단하는 감염병유행도 판단부;체온 및 감염병 증상을 포함하는 개인의 감염병정보를 수집하는 감염병정보 수집부;상기 1차 감염병유행도 및 상기 개인의 감염병정보에 대해 딥러닝 기반의 인공신경망 학습을 수행하여 개인의 감염병가능성을 판단하는 감염병가능성 판단부; 및상기 감염병가능성 판단부의 판단결과를 출력하거나 전송하는 감염병가능성 출력전송부;를 포함하며,1차 감염병유행도는 이하의 단순유행도와 표준유행도를 포함하여 판단되는 것을 특징으로 하는 감염병가능성 예측장치.단순유행도: Psimple(d) = Infectious7(d)/Infectious365(d)Infectious7(d) : 특정일 d 기준으로 이전 7일간의 감염병 진단수Infectious365(d) : 특정일 d 기준으로 이전 365일간의 감염병 진단수표준유행도 : Pstandard(d) = Infectious7(d)/diagnosis7(d)Infectious7(d) : 특정일 d 기준으로 이전 7일간의 감염병 진단수diagnosis7(d) : 특정일 d 기준으로 이전 7일간의 질병 진단수

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감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보를 이용하여 1차 감염병유행도를 판단하는 감염병유행도 판단부;체온 및 감염병 증상을 포함하는 개인의 감염병정보를 수집하는 감염병정보 수집부;상기 1차 감염병유행도 및 상기 개인의 감염병정보에 대해 딥러닝 기반의 인공신경망 학습을 수행하여 개인의 감염병가능성을 판단하는 감염병가능성 판단부; 및상기 감염병가능성 판단부의 판단결과를 출력하거나 전송하는 감염병가능성 출력전송부;를 포함하며,개인의 감염병정보가 수집된 장소와 관련하여 개인의 위치정보를 수집하는 위치정보 수집부;를 추가로 포함하며,상기 감염병유행도 판단부는 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보와 기존 위치정보를 이용하여 2차 감염병유행도를 판단하며,상기 감염병가능성 판단부는 상기 1차 감염병유행도, 상기 2차 감염병 유행도, 상기 개인의 감염병정보 및 상기 개인의 위치정보에 대해 딥러닝 기반의 인공신경망 학습을 수행하여 개인의 감염병가능성을 판단하는 것을 특징으로 하는 감염병가능성 예측장치.

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제3항에 있어서,상기 위치정보수집부는 감염병으로 진단된 사람의 기존 위치정보와 개인의 위치정보를 이용하여 거리를 계산하며,상기 감염병가능성 출력전송부를 통해 계산된 거리를 출력하거나 전송하여 경고하는 것을 특징으로 하는 감염병가능성 예측장치.

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제3항에 있어서,2차 감염병유행도는 이하의 지역평균체온과 지역감염병분율을 포함하여 판단되는 것을 특징으로 하는 감염병가능성 예측장치. 지역평균체온 : mtemp(lat, lng) = ∑(tempi/tempn)lat: 개인의 위치정보와 관련된 위도lng: 개인의 위치정보와 관련된 경도tempi : 개인과 같은 도시(시/군/구) 안에서 전일 측정된 다른 체온들tempn : 개인과 같은 도시(시/군/구) 안에서 전일 측정된 다른 체온들의 갯수지역감염병분율 : Plocal(d, r) = Infectiouslocal7(d, r)/diagnosislocal7(d, r)Infectiouslocal7(d, r) : 개인의 위치정보와 거리 r 이내, 특정일 d 기준으로 이전 7일간의 감염병 진단수diagnosislocal7(d, r) : 개인의 위치정보와 거리 r 이내, 특정일 d 기준으로 이전 7일간의 질병 진단수

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제3항에 있어서감염병정보가 수집된 장소와 관련하여 개인의 기후정보를 수집하는 기후정보 수집부;를 추가로 포함하며, 상기 감염병유행도 판단부는 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보, 기존 위치정보 및 기존 기후정보를 이용하여 3차 감염병유행도를 판단하며, 상기 감염병가능성 판단부는 상기 1차 감염병유행도, 상기 2차 감염병 유행도, 상기 3차 감염병유행도, 상기 개인의 감염병정보, 상기 개인의 위치정보 및 상기 개인의 기후정보에 대한 딥러닝 기반의 인공신경망 학습을 수행하여 개인의 감염병가능성을 판단하는 것을 특징으로 하는 감염병가능성 예측장치.

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제6항에 있어서,진찰자료, 검사자료, 투약한 약의 정보, 투약 주기, 투약 후 체온 및 투약 후 감염병 증상을 포함하는 개인의 의료정보를 수집하는 의료정보 수집부;를 추가로 포함하며,상기 감염병유행도 판단부는 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보, 기존 위치정보, 기존 기후정보 및 기존 의료정보를 이용하여 4차 감염병유행도를 판단하며, 상기 감염병가능성 판단부는 상기 1차 감염병유행도, 상기 2차 감염병 유행도, 상기 3차 감염병유행도, 상기 4차 감염병유행도, 상기 개인의 감염병정보, 상기 개인의 위치정보, 상기 개인의 기후정보 및 상기 개인의 의료정보에 대한 딥러닝 기반의 인공신경망 학습을 수행하여 개인의 감염병가능성을 판단하는 것을 특징으로 하는 감염병가능성 예측장치.

8

삭제

9

감염병유행도 판단부가 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보를 이용하여 1차 감염병유행도를 판단하는 단계;상기 감염병유행도 판단부가 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보와 기존 위치정보를 이용하여 2차 감염병유행도를 판단하는 단계;감염병정보 수집부가 체온 및 감염병 증상을 포함하는 개인의 감염병정보를 수집하는 단계;위치정보 수집부가 감염병정보가 수집된 장소와 관련하여 개인의 위치정보를 수집하는 단계;감염병가능성 판단부가 상기 1차 감염병유행도, 상기 2차 감염병 유행도, 상기 개인의 감염병정보 및 상기 개인의 위치정보에 대해 딥러닝 기반의 인공신경망 학습을 수행하여 개인의 감염병가능성을 판단하는 단계; 및출력전송부가 상기 감염병가능성 판단부의 판단결과를 출력하거나 전송하는 단계;를 포함하는 감염병가능성 예측방법.

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감염병유행도 판단부가 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보를 이용하여 1차 감염병유행도를 판단하는 단계;상기 감염병유행도 판단부가 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보와 기존 위치정보를 이용하여 2차 감염병유행도를 판단하는 단계;상기 감염병유행도 판단부가 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보, 기존 위치정보 및 기존 기후정보를 이용하여 3차 감염병유행도를 판단하는 단계;감염병정보 수집부가 체온 및 감염병 증상을 포함하는 개인의 감염병정보를 수집하는 단계;위치정보 수집부가 감염병정보가 수집된 장소와 관련하여 개인의 위치정보를 수집하는 단계;기후정보 수집부가 감염병정보가 수집된 장소와 관련하여 개인의 기후정보를 수집하는 단계;감염병가능성 판단부가 상기 1차 감염병유행도, 상기 2차 감염병 유행도, 상기 3차 감염병유행도, 상기 개인의 감염병정보, 상기 개인의 위치정보 및 상기 개인의 기후정보에 대한 딥러닝 기반의 인공신경망 학습을 수행하여 개인의 감염병가능성을 판단하는 단계; 및출력전송부가 상기 감염병가능성 판단부의 판단결과를 출력하거나 전송하는 단계;를 포함하는 감염병가능성 예측방법.

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감염병유행도 판단부가 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보를 이용하여 1차 감염병유행도를 판단하는 단계;상기 감염병유행도 판단부가 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보와 기존 위치정보를 이용하여 2차 감염병유행도를 판단하는 단계;상기 감염병유행도 판단부가 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보, 기존 위치정보 및 기존 기후정보를 이용하여 3차 감염병유행도를 판단하는 단계;상기 감염병유행도 판단부가 감염병으로 진단된 사람에게서 수집된 기존 감염병정보, 기존 위치정보, 기존 기후정보 및 기존 의료정보에 따라 4차 감염병유행도를 판단하는 단계;감염병정보 수집부가 체온 및 감염병 증상을 포함하는 개인의 감염병정보를 수집하는 단계;위치정보 수집부가 감염병정보가 수집된 장소와 관련하여 개인의 위치정보를 수집하는 단계;기후정보 수집부가 감염병정보가 수집된 장소와 관련하여 개인의 기후정보를 수집하는 단계;의료정보 수집부가 진찰자료, 검사자료, 투약한 약의 정보, 투약 주기, 투약 후 체온 및 투약 후 감염병 증상을 포함하는 개인의 의료정보를 수집하는 단계;감염병가능성 판단부가 상기 1차 감염병유행도, 상기 2차 감염병 유행도, 상기 3차 감염병유행도, 상기 4차 감염병유행도, 상기 개인의 감염병정보, 상기 개인의 위치정보, 상기 개인의 기후정보 및 상기 개인의 의료정보에 대한 딥러닝 기반의 인공신경망 학습을 수행하여 개인의 감염병가능성을 판단하는 단계; 및출력전송부가 상기 감염병가능성 판단부의 판단결과를 출력하거나 전송하는 단계;를 포함하는 감염병가능성 예측방법.