@patent{nokey,

title = {그래프 어텐션을 이용하여 약물의 심장독성을 예측하는 방법, 장치 및 컴퓨터프로그램 (METHOD, DEVICE, AND COMPOUTER PROGRAM FOR PREDICTING DRUG-INDUCED CARDIOTOXICITY USING A GRAPH ATTENTION MECHANISM)},

author = {유선용 and 이도현},

year  = {2024},

date = {2024-10-11},

note = {출원번호/일자: 1020240138802 (2024.10.11)

출원인: 전남대학교산학협력단},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{유선용2024,

title = {약물에 의한 간 손상을 예측하는 방법, 장치, 및 컴퓨터프로그램 (METHOD, DEVICE, AND COMPUTER PROGRAM FOR PREDICTING DRUG-INDUCED LIVER INJURY)},

author = {유선용 and 이소연},

doi = {https://doi.org/10.8080/1020230129732},

year  = {2024},

date = {2024-03-12},

urldate = {2024-03-12},

abstract = {본 발명은, 약물에 의한 간 손상을 예측하는 방법에 있어서, 하나 이상의 약물 정보를 수신하는 단계; 상기 약물 정보에서 약물의 분자구조와 물리화학적 특징을 추출하는 전처리단계; 및 상기 약물의 분자구조와 물리화학적 특징을 입력으로 하고 상기 약물과 간 손상과의 연관 여부를 출력으로 하여 예측 모델을 학습시키는 단계;를 포함하는 것을 일 특징으로 한다.},

note = {등록번호/일자: 1026483130000 (2024.03.12)

출원번호/일자: 1020230129732 (2023.09.26)

출원인: 전남대학교산학협력단},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{Yoo2022b,

title = {METHOD FOR ANALYZING GENETIC INTERACTION OF CANCER VIA MOLECULAR NETWORK REFINING PROCESS, AND SYSTEM USING SAME},

author = {Sunyong Yoo and Jinmyung Jung},

url = {https://patents.google.com/patent/US20230215514A1/en?oq=17%2f968%2c902},

year  = {2022},

date = {2022-10-19},

urldate = {2022-10-19},

abstract = {Disclosed herein are a method for analyzing a genetic interaction to reduce a false positive in gene screening for at least one gene cluster associated with at least one type of cells by deriving the genetic interaction and a synthetic partner with at least one profile selected from the group consisting of a mutation profile, a loss-of-function profile, and an expression profile; and a system using same.},

note = {출원국: US

출원번호/일자: 17/968,902 (2022.10.19)

출원인: 전남대학교 산학협력단},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{nokey,

title = {딥러닝 기반 화합물 의약 효과 예측 방법 (A METHOD FOR PREDICTING THE MEDICINAL EFFECT OF COMPOUNDS USING DEEP LEARNING)},

author = {유선용 and 이도헌},

doi = {https://doi.org/10.8080/1020210012339},

year  = {2022},

date = {2022-10-17},

urldate = {2022-10-17},

abstract = {본 발명은 획득한 의약 물질 데이터로부터 3종의 피쳐 데이터를 생성하고, 피쳐 데이터로 신경망 모델을 학습시킨 후, 획득한 신규 화합물 데이터를 신경망 모델에 적용하여 신규 화합물의 의약 효과를 예측하는 의약 효과 예측 방법에 관한 것으로, 본 발명을 이용하면 딥러닝 모델의 병목 현상 (bottleneck effect)을 완화하므로, 대규모 화합물 연구를 수행하는 데에 사용될 수 있고, 대량의 후보 의약 물질에 대한 화합물의 예비적 스크리닝 (preliminary screening)을 의약 효과 예측 정확도로 수행할 수 있다.},

note = {등록번호/일자: 1024571590000 (2022.10.17)

출원번호/일자: 1020210012339 (2021.01.28)

출원인: 전남대학교산학협력단, 재단법인 전통천연물기반 유전자동의보감 사업단, 한국과학기술원},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{유선용2022c,

title = {딥러닝 기술을 이용한 심방세동 환자의 허혈성 뇌졸중 발병 가능성 예측 방법 및 장치 (METHODS AND APPARATUS FOR PREDICTING THE OCCURRENCE OF ISCHEMIC STROKE IN PATIENTS WITH ATRIAL FIBRILLATION BASED ON DEEP LEAARNING TECHNOLOGY)},

author = {유선용 and 이도헌 and 정선우},

doi = {https://doi.org/10.8080/1020220077733},

year  = {2022},

date = {2022-06-24},

urldate = {2022-06-24},

abstract = {본 발명은 딥러닝 기술을 기반으로 심방세동 (atrial fibrillation; AF) 환자를 비롯한 다양한 대상에 대해 허혈성 뇌졸중 발병 가능성을 예측하기 위한 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명에 따른 방법은 대상에 대한 인구통계 정보 (demographic information), 병력 정보 (medical history information) 및 건강설문조사 정보 (health examination information)를 포함하는 특성값을 기반으로, 대상의 허혈성 뇌졸중 발병 가능성을 높은 수준으로 예측할 수 있다.},

note = {출원번호/일자: 1020220077733 (2022.6.24)

출원인: 전남대학교산학협력단, 재단법인 전통천연물기반 유전자동의보감 사업단, 한국과학기술원},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{유선용2022,

title = {분자 네트워크의 정제 프로세스를 통한 암의 유전적 상호작용 분석 방법 및 이를 이용한 시스템 (METHOD FOR ANALYZING OF GENETIC INTERACTIONS FOR CANCER VIA MOLECULAR NETWORK REFINING PROCESSES AND SYSTEM FOR USING THEREOF)},

author = {유선용 and 정진명},

doi = {https://doi.org/10.8080/1020220001820},

year  = {2022},

date = {2022-01-05},

abstract = {본 발명은 돌연변이 프로파일(mutation profile), 기능 상실 프로파일(loss-of function profile) 및 발현 프로파일(expression profile)로 이루어진 군으로부터 선택되는 1종 이상의 프로파일을 이용하여 유전자 상호작용(genetic interaction) 및 합성 파트너(synthetic partner)를 도출함으로써, 적어도 하나 이상의 세포 각각에 관련된 적어도 하나 이상의 유전자군에 대한 유전자 스크리닝시 위양성을 감소시키기 위한 유전자 상호작용 분석 방법 및 이를 이용하는 시스템에 관한 것이다.},

note = {출원번호/일자: 1020220001820 (2022.01.05)

출원인: 수원대학교산학협력단, 전남대학교산학협력단},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{Yoo2021,

title = {Method for predicting medicinal effects of compounds using deep learning},

author = {Sunyong Yoo},

url = {https://patents.google.com/patent/US20220238226A1/en?oq=17%2f564%2c874},

year  = {2021},

date = {2021-12-29},

urldate = {2021-12-29},

abstract = {Disclosed is a method for predicting medicinal effects wherein medicinal effects of novel compounds are predicted by generating three types of feature data from acquired medicinal substance data, training a neural network model, and then applying acquired new compound data to the neural network model, and the use of the present disclosure mitigates the bottleneck effect of deep learning models and thus the present disclosure can be used to perform a large-scale natural compound study and can perform a preliminary screening of compounds for a large number of candidate medicinal substances, with a high accuracy of medicinal effect prediction.},

note = {출원국: US 

출원번호/일자: 17/564,874 (2021.12.29) 

출원인: 전남대학교 산학협력단},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{유선용2018분자,

title = {분자 네트워크, 화학적 특성 및 민족약학적 증거에 기반한 통합 분석을 이용한 파이토케미컬의 건강효과 예측 방법 및 이를 위한 시스템 (Method and system for predicting health effects of phytochemicals using integrated analysis of the molecular network, chemical properties and ethnopharmacological evidence)},

author = {유선용 and 이도헌},

doi = {https://doi.org/10.8080/1020180130202},

year  = {2021},

date = {2021-02-19},

urldate = {2018-10-29},

publisher = {KO},

abstract = {본 발명은 분자 네트워크, 화학적 특성 및 민족약학적 증거에 기반한 통합 분석을 이용한 파이토케미컬의 건강효과 예측 방법 및 이를 위한 시스템에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 분자 네트워크, 화학적 특성 및 민족약학적 증거에 기반한 통합 분석을 이용한 파이토케미컬의 건강효과 예측 방법은 각각의 정보를 개별적으로 이용하지 않고 통합적으로 분석함으로써, 신뢰도 높게 파이토케미컬의 건강효과를 대규모로 분석하여 예측할 수 있으므로, 상기 방법 및 이를 위한 시스템은 유용한 기능을 갖는 파이토케미컬을 이용한 약물 개발에 유용하게 사용될 수 있다.},

note = {등록번호/일자: 1022200040000 (2021.02.19)

출원번호/일자: 1020180130202 (2018.10.29)

출원인: 재단법인 전통천연물기반 유전자동의보감 사업단, 한국과학기술원},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{유선용2020,

title = {표현형 중심의 네트워크 분석을 이용한 천연 화합물의 약리 효과 예측 방법 및 이를 위한 시스템 (Method and system for predicting pharmacological effects of natural compounds using phenotype-oriented network analysis)},

author = {유선용 and 이도헌},

doi = {https://doi.org/10.8080/1020180118437},

year  = {2020},

date = {2020-09-14},

urldate = {2020-09-14},

abstract = {본 발명은 표현형 중심의 네트워크 분석을 이용한 천연 화합물의 약리 효과 예측 방법 및 이를 위한 시스템에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명에 따른 식물의 표현형 벡터를 이용한 천연 화합물의 약리 효과 예측 방법은 천연 화합물에 대한 부족한 분자적 정보에 기반하지 않고, 식물의 표현형에 대한 풍부한 정보에 기반하여 천연 화합물의 잠재적 약리 효과를 대규모로 분석할 수 있으므로, 상기 방법 및 이를 위한 시스템은 오랜 사용으로 안전성이 높은 천연 화합물을 이용한 약물 개발에 유용하게 사용될 수 있다.},

note = {등록번호/일자: 1021575790000 (2020.09.14)

출원번호/일자: 1020180118437 (2018.10.04)

출원인: 재단법인 전통천연물기반 유전자동의보감 사업단, 한국과학기술원},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{Yoo2019,

title = {Method for predicting heath effect of phytochemical, using integrated analysis based on molecular network, chemical property, and ethnopharmacological evidence, and system therefor},

author = {Sunyong Yoo and Doheon Lee},

url = {https://patents.google.com/patent/WO2020091185A1/en?oq=PCT%2fKR2019%2f008244},

year  = {2019},

date = {2019-07-04},

urldate = {2019-07-04},

abstract = {The present invention relates to a method for predicting health effects of phytochemicals by using integrated analysis based on molecular networks, chemical properties, and ethnopharmacological evidences, and a system therefor. Specifically, a method for predicting health effects of phytochemicals, using integrated analysis based on molecular networks, chemical properties, and ethnopharmacological evidences according to the present invention does not utilizes individual information separately, but analyzes the information in an integrated manner and as such, can analyze and predict health effects of phytochemicals on a mass scale with high reliability. Therefore, the method and a system therefor can be advantageously used to develop drugs that utilize phytochemicals having useful functions.},

note = {출원번호/일자: PCT/KR2019/008244 (2019.07.04)

출원인: 재단법인 전통천연물기반 유전자동의보감 사업단, 한국과학기술원},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{Yoo2019b,

title = {Method for predicting pharmacological effect of natural compound using phenotype-centered network analysis, and system therefor},

author = {Sunyong Yoo and Doehon Lee},

url = {https://patents.google.com/patent/WO2020071621A1/en?oq=PCT%2fKR2019%2f008242},

year  = {2019},

date = {2019-07-04},

urldate = {2019-07-04},

abstract = {The present invention relates to a method for predicting a pharmacological effect of a natural compound using a phenotype-centered network analysis, and a system therefor. Specifically, the method for predicting a pharmacological effect of a natural compound using a phenotype vector of a plant, according to the present invention, enables a large-scale analysis of a potential pharmacological effect of a natural compound to be conducted, not on the basis of insufficient molecular information of the natural compound, but on the basis of abundant information associated with a phenotype of a plant, and thus the method and the system therefor may be usefully employed in the development of a drug using a natural compound having a high level of safety as a result of the long-term use thereof.},

note = {출원번호/일자: PCT/KR2019/008242 (2019.07.04)

출원인: 재단법인 전통천연물기반 유전자동의보감 사업단, 한국과학기술원},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{nokey,

title = {약물 간의 상호 작용 예측 방법 (Method of Predicting Interaction Between Drugs)},

author = {유선용 and 이도헌},

doi = {https://doi.org/10.8080/1020170091627},

year  = {2018},

date = {2018-03-06},

abstract = {본 발명은 컴퓨터를 이용한 시스템에 구비된 복수의 수단을 이용해 시스템 상에서 약물 간의 상호 작용을 예측하는 방법으로서, 제1 수단이, 복수의 표적 간의 연결 관계를 정의한 분자 네트워크 상에 약물을 작용시키면, 네트워크 신호 전파 알고리즘에 의해 약물의 효과가 복수의 표적 간에 전파되어 각 표적에 대한 약물의 효과 값이 산출되는 제1 단계와, 제2 수단이, 복수의 표현형을 각각 유발하는 복수의 표적에 대한 약물의 효과 값을 합하여, 복수의 표현형에 대한 제1 약물 효능 전파 값을 산출하는 제2 단계와, 제3 수단이, 제1 약물 효능 전파 값을 분자 네트워크의 특성을 기초로 정규화하여, 복수의 표현형 중 약물이 발현되는 표현형을 확인할 수 있는 지표인 제1 약물 표현형 벡터를 추론하는 제3 단계를 포함하는 약물 간의 상호 작용 예측 방법을 제공한다.},

note = {등록번호/일자: 1018377120000 (2018.03.06)

출원번호/일자: 1020170091627 (2017.07.19)

출원인: 재단법인 전통천연물기반 유전자동의보감 사업단, 한국과학기술원},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{유선용2015천연물,

title = {천연물 효능 분석을 위한 네트워크 분석방법 (A Method for Predicting Natural Product Drugs Based On Network Analysis)},

author = {유선용 and 이도헌},

doi = {https://doi.org/10.8080/1020150094351},

year  = {2017},

date = {2017-05-24},

urldate = {2017-05-24},

publisher = {KO},

abstract = {본 발명에 따른 천연물 효능 분석을 위한 네트워크 분석방법은, 약재 정보를 수집하여 데이터풀을 구축하는 (a)단계, 상기 데이터풀을 구성하는 약재 정보를 기반으로 복수의 레이어를 형성하여 다중 네트워크를 구성하는 (b)단계, 상기 다중 네트워크 중 포함 관계를 가지는 이분 네트워크를 선택하는 (c)단계, 상기 이분 네트워크 중 하위레이어를 구성하는 하위노드에 가중치를 부여하는 (d)단계, 서로 관련된 복수의 하위노드로 구성된 복수의 하위노드군에 대해, 개별 하위노드의 가중치를 이용하여 하위노드 쌍에 가중치를 부여하는 (e)단계 및 하위노드 쌍의 가중치 합이 설정기준 이상인 하위노드군을 추출하는 (f)단계를 포함한다.},

note = {등록번호/일자: 1017418000000 (2017.05.24)

출원번호/일자: 1020150094351 (2015.07.01)

출원인: 재단법인 전통천연물기반 유전자동의보감 사업단, 한국과학기술원},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}

@patent{유선용2015전자의무기록의,

title = {전자의무기록의 정보 이론을 이용한 익명화 장치 및 방법 (Anonymizing Device and Method using Information theory approach of Electronic Medical Records)},

author = {유선용 and 이도헌},

doi = {https://doi.org/10.8080/1020130131737},

year  = {2015},

date = {2015-05-06},

urldate = {2015-01-01},

publisher = {KO},

abstract = {전자의무기록의 정보 이론을 이용한 익명화 장치, 방법 및 기록매체를 개시된다. 전자의무기록(Electronic Medical Record, EMR)의 데이터가 저장된 저장부, 저장된 데이터의 개별 속성들에 대한 엔트로피(entropy)를 산출하는 엔트로피 산출부, 개별 속성들을 조합하여 속성 조합들을 생성하는 속성 조합부, 생성된 속성 조합들에 대한 결합 엔트로피(joint entropy)를 산출하는 결합 엔트로피 산출부, 산출된 결합 엔트로피의 의존도를 산출하는 의존도 산출부, 결합 엔트로피 및 의존도의 속성 조합들 중 기설정된 정보 손실량보다 적은 속성 조합을 선택하는 속성 조합 선택부 및 선택된 속성 조합을 기초로 k-재식별 방지 기법(k-anonymity)을 이용하여 데이터를 익명화하는 k-재식별 방지부를 포함한다.},

note = {등록번호/일자: 1015194490000 (2015.05.06)

출원번호/일자: 1020130131737 (2013.10.31)

출원인: 한국과학기술원},

keywords = {},

pubstate = {published},

tppubtype = {patent}

}