서울대학교 산학협력단

본 명세서에서는 원격 플라즈마를 공정 챔버 내에 공급하여 질화붕소층이 적층된 기판에서 상기 질화붕소층을 식각하는 단계; 및 직접 플라즈마를 조사하여 질화붕소층의 식각면을 활성화하는 단계;를 포함하는, 2차원 질화붕소 식각면 제어 방법이 제공된다.

본 발명에 따른 약동학적 변화량 예측 장치는, 약물 성질 데이터 및 약물 상호작용 데이터가 저장된 데이터 베이스; 예측 프로그램이 저장된 메모리; 및 상기 예측 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 예측 프로그램은, 제1 약물 및 제2 약물을 입력받고, 상기 약물 상호작용 데이터와 상기 제1 약물 및 상기 제2 약물의 매칭 유무에 따라, 제1 예측 모델을 통해 상기 제2 약물에 의한 상기 제1 약물의 약동학적 변화량을 출력하고, 상기 제1 예측 모델은, 상기 약물 상호작용 데이터 및 상기 약물 성질 데이터를 기초로 기계 학습되어, 상기 제1 약물과 상기 제2 약물의 성질 정보를 이용하...

본 발명에 따른 약동학적 변화량 예측 장치는, 약물 성질 데이터 및 약물 상호작용 데이터가 저장된 데이터 베이스; 예측 프로그램이 저장된 메모리; 및 상기 예측 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하되, 상기 예측 프로그램은, 제1 약물 및 제2 약물을 입력받고, 상기 약물 상호작용 데이터와 상기 제1 약물 및 상기 제2 약물의 매칭 유무에 따라, 제1 예측 모델을 통해 상기 제2 약물에 의한 상기 제1 약물의 약동학적 변화량을 출력하고, 상기 제1 예측 모델은, 상기 약물 상호작용 데이터 및 상기 약물 성질 데이터를 기초로 기계 학습되어, 상기 제1 약물과 상기 제2 약물의 성질 정보를 이용하...

본 발명의 일 실시예는 호흡음 분류 모델을 생성하는 장치에 의해 사용자에게 호흡음 분류 정보를 제공하는 인공지능 모델을 생성하는 방법을 제공한다. 본 방법은, 호흡음 데이터와 해당 호흡음 데이터가 정상 호흡 또는 비정상 호흡으로 라벨링된 라벨링 데이터를 포함하는 학습 데이터를 생성하는 단계, 상기 호흡음 데이터를 멜스펙트로그램으로 변환하는 단계 및 상기 라벨링 데이터 및 상기 멜스펙트로그램이 포함된 상기 학습 데이터를 기초로, 특정 호흡음 데이터가 정상 호흡인지 비정상 호흡인지를 추론하도록 학습된 호흡음 분류 모델을 ...

본 발명은 탠덤 태양전지의 제조방법에 관한 것으로, 구체적으로 제2 페로브스카이트 용액에 포함되는 혼합용매의 종류를 아세토니트릴과 탄소수 1 내지 4의 알킬아민을 포함하는 것으로 선택하고 상기 아세토니트릴과 상기 알킬아민의 부피비를 조절하여 혼합용매를 신속히 휘발하여 제2 광흡수 층을 빠르게 제조하고 이에 의해 제1 셀의 손상을 방지할 수 있는 탠덤 태양전지의 제조방법에 관한 것이다.

본 발명인 준 지도 학습에 기반하여 의료 영상 데이터에서 장기를 분할하여 출력하기 위한 시스템은 장기를 촬영한 의료영상데이터를 제공받는 입력모듈, 구조와 크기가 동일한 제1 및 제2 심층신경망으로 구성되며, 의료영상데이터에 포함된 장기를 장기의 종류에 대응하는 클래스 별로 분할하는 V-Net 백본(Backbone), 클래스의 라벨(label)된 정답값을 기준으로 제1 및 제2 심층신경망에서 추출된 복셀-레벨 특성(Voxel-level feature)을 샘플링하고, 표현공간(Representation space)에서 동일한 클래스끼리 클러스터링(Clustering)되도록 표현학습(Representation Learning)을 수행하는 제1 학습모...

본 발명인 준 지도 학습에 기반하여 의료 영상 데이터에서 장기를 분할하여 출력하기 위한 시스템은 장기를 촬영한 의료영상데이터를 제공받는 입력모듈, 구조와 크기가 동일한 제1 및 제2 심층신경망으로 구성되며, 의료영상데이터에 포함된 장기를 장기의 종류에 대응하는 클래스 별로 분할하는 V-Net 백본(Backbone), 클래스의 라벨(label)된 정답값을 기준으로 제1 및 제2 심층신경망에서 추출된 복셀-레벨 특성(Voxel-level feature)을 샘플링하고, 표현공간(Representation space)에서 동일한 클래스끼리 클러스터링(Clustering)되도록 표현학습(Representation Learning)을 수행하는 제1 학습모...

전자 장치에서 수행되는 딥러닝 기반의 객체 추적 방법에 있어서, 미리 입력된 학습 데이터를 기반으로 객체 추적 모델을 사전 학습하는 단계; 적어도 일부 영역에 추적 대상에 대응하는 이미지를 포함하는 타겟 이미지 및 탐색 이미지를 수신하는 단계; 및 상기 객체 추적 모델을 적용하여 상기 탐색 이미지에서 상기 추적 대상에 대응하는 영역에 관한 추적 영역 정보를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 추적 대상에 대응하는 영역은 가우시안 분포(Gaussian distribution) 모델로 정의되며, 상기 추적 영역 정보는, 상기 추적 대상에 대응하는 영역과 대응하는 가우시안 ...

전자 장치에서 수행되는 딥러닝 기반의 객체 추적 방법에 있어서, 미리 입력된 학습 데이터를 기반으로 객체 추적 모델을 사전 학습하는 단계; 적어도 일부 영역에 추적 대상에 대응하는 이미지를 포함하는 타겟 이미지 및 탐색 이미지를 수신하는 단계; 및 상기 객체 추적 모델을 적용하여 상기 탐색 이미지에서 상기 추적 대상에 대응하는 영역에 관한 추적 영역 정보를 획득하는 단계를 포함하고, 상기 추적 대상에 대응하는 영역은 가우시안 분포(Gaussian distribution) 모델로 정의되며, 상기 추적 영역 정보는, 상기 추적 대상에 대응하는 영역과 대응하는 가우시안 ...

본 발명은 셀레늄(selenium)을 함유하는 물질 및 항산화제를 포함하는 골관절염 예방 또는 치료용 약학 조성물, 또는 골관절염 예방 또는 개선용 건강기능식품에 관한 것이다. 본 발명은 연골을 구성하는 세포에서 산화적 스트레스를 감소시키는 등의 기전으로 연골의 퇴행을 억제할 수 있다. 이에, 골관절염의 발생을 억제하거나 그 진행을 지연시키거나, 또는 골관절염의 치료를 도모할 수 있다.