딥러닝에 의한 부정맥 분류 소프트웨어 개발에 관한 계획 수립
사업 정보
| 내역사업 |
2020년도 해외원천기술 상용화기술개발사업 ‘기술진단·기획’ 시행계획 2차 공고 |
과제 기본정보
| 과제명 |
딥러닝에 의한 부정맥 분류 소프트웨어 개발에 관한 계획 수립 |
| 과제고유번호 |
1425147629 |
| 부처명 |
중소벤처기업부 |
| 시행계획 내 사업명 |
|
| 시행계획 내 사업유형 |
|
예산출처지역 |
대전광역시 |
사업수행지역 |
대전광역시 |
| 계속/신규 과제구분 |
신규과제 |
| 과제수행연도 |
2020 |
총연구기간 |
2020-11-23 ~
2021-05-22
|
당해연도 연구기간 |
2020-11-23 ~
2021-05-22
|
요약 정보
| 연구목표 |
본 과제의 목표는 러시아 전문가를 통하여 Deep learning을 이용한 부정맥 분류 기술 개발에 관한 체계적이고 세부적인 기획을 수립하는 것임. 세부 목표는 다음과 같음.- Deep learning에 의한 부정맥 분류의 러시아 기관의 연구 현황을 파악함.- Deep learning에 의한 부정맥 분류의 러시아 협력 기관을 발굴함. - Deep learn... |
| 연구내용 |
- 본 업체는 딥러닝에 의한 심전도의 부정맥 분류 기술 개발을 위하여 국내 기관을 조사하였으나 카이스트 등 딥러닝 보유기관은 연구비가 많아 중소업체의 개발 의뢰를 소홀히 하며, 딥러닝 엔지니어는 인건비가 높고 공급도 부족하여 중소기업에 유치가 어려움.- 한편 본 업체의 제품을 수출하기 위하여 미국 경쟁사 AliveCor사가 수출하지 않고 있는 국가인 러시아... |
| 기대효과 |
- 현재까지는 병원에서 개인에게 이벤트 레코더를 사용하도록 하였으며 개인용으로 사용하는 사례는 많지 않았으나 애플의 심전계 워치 발표에 따라 개인용 심전계 시장이 급팽창할 것으로 예상됨. - 개인용 심전계 시장 규모 혹은 예측에 대한 자료는 찾기 어려움. - 선진국에서 부정맥 환자는 전체 인구의 2-3%가 되며 전세계적으로는 1억명의 부정맥 환자가 존재함.... |
| 키워드 |
딥러닝,부정맥,심전도,스마트폰 ,분류 |
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 |
기업 |
대학 |
국공립(연)/출연(연) |
외국연구기관 |
기타 |
|
|
|
|
|
|
기술 정보
| 연구개발단계 |
개발연구 |
산업기술분류 |
|
| 미래유망신기술(6T) |
IT(정보기술) |
기술수명주기 |
|
| 연구수행주체 |
산 |
과학기술표준분류 |
인공물 > 전기/전자 > 계측기기 > 계측센서/부품 |
| 주력산업분류 |
|
적용분야 |
건강 |
| 중점과학기술분류 |
|
과제유형 |
|
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 |
과제수행기관(업)명 |
헥사첵주식회사 |
사업자등록번호 |
|
| 연구책임자 |
소속기관명 |
헥사첵주식회사 |
사업자등록번호 |
|
| 최종학위 |
박사 |
최종학력전공 |
이학 |
사업비
| 국비 |
30,000,000
|
지방비(현금+현물) |
0
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| 비고 |
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사업 정보
| 내역사업 |
2020년도 해외원천기술 상용화기술개발사업 ‘기술진단·기획’ 시행계획 2차 공고 |
과제 기본정보
| 과제명 |
딥러닝에 의한 부정맥 분류 소프트웨어 개발에 관한 계획 수립 |
| 과제고유번호 |
1425147629 |
| 부처명 |
중소벤처기업부 |
| 시행계획 내 사업명 |
|
| 시행계획 내 사업유형 |
|
| 예산출처지역 |
대전광역시 |
| 사업수행지역 |
대전광역시 |
| 계속/신규 과제구분 |
신규과제 |
| 과제수행연도 |
2020 |
| 총연구기간 |
2020-11-23 ~
2021-05-22
|
| 당해연도 연구기간 |
2020-11-23 ~
2021-05-22
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요약 정보
| 연구목표 |
본 과제의 목표는 러시아 전문가를 통하여 Deep learning을 이용한 부정맥 분류 기술 개발에 관한 체계적이고 세부적인 기획을 수립하는 것임. 세부 목표는 다음과 같음.- Deep learning에 의한 부정맥 분류의 러시아 기관의 연구 현황을 파악함.- Deep learning에 의한 부정맥 분류의 러시아 협력 기관을 발굴함. - Deep learn... |
| 연구내용 |
- 본 업체는 딥러닝에 의한 심전도의 부정맥 분류 기술 개발을 위하여 국내 기관을 조사하였으나 카이스트 등 딥러닝 보유기관은 연구비가 많아 중소업체의 개발 의뢰를 소홀히 하며, 딥러닝 엔지니어는 인건비가 높고 공급도 부족하여 중소기업에 유치가 어려움.- 한편 본 업체의 제품을 수출하기 위하여 미국 경쟁사 AliveCor사가 수출하지 않고 있는 국가인 러시아... |
| 기대효과 |
- 현재까지는 병원에서 개인에게 이벤트 레코더를 사용하도록 하였으며 개인용으로 사용하는 사례는 많지 않았으나 애플의 심전계 워치 발표에 따라 개인용 심전계 시장이 급팽창할 것으로 예상됨. - 개인용 심전계 시장 규모 혹은 예측에 대한 자료는 찾기 어려움. - 선진국에서 부정맥 환자는 전체 인구의 2-3%가 되며 전세계적으로는 1억명의 부정맥 환자가 존재함.... |
| 키워드 |
딥러닝,부정맥,심전도,스마트폰 ,분류 |
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 |
기업 |
대학 |
국공립(연)/출연(연) |
외국연구기관 |
기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 |
개발연구 |
| 산업기술분류 |
|
| 미래유망신기술(6T) |
IT(정보기술) |
| 기술수명주기 |
|
| 연구수행주체 |
산 |
| 과학기술표준분류 |
인공물 > 전기/전자 > 계측기기 > 계측센서/부품 |
| 주력산업분류 |
|
| 적용분야 |
건강 |
| 중점과학기술분류 |
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| 과제유형 |
|
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 |
| 과제수행기관(업)명 |
헥사첵주식회사 |
| 사업자등록번호 |
|
| 연구책임자 |
| 소속기관명 |
헥사첵주식회사 |
| 사업자등록번호 |
|
| 최종학위 |
박사 |
| 최종학력전공 |
이학 |
사업비
| 국비 |
30,000,000
|
| 지방비(현금+현물) |
0
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| 비고 |
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