반도체소자
고온에서도 진가 발휘하는 SiC 기반 트랜지스터의 등장
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기존 실리콘 기반 CMOS는 고온 및 고압 환경에서의 효율성 문제로 인해 전기 자동차 및 신재생 에너지의 전력 변환에 한계가 있었습니다. 이에 비해 실리콘 카바이드(SiC)는 넓은 밴드갭 특성을 가져 고온에서도 안정적으로 동작할 수 있다는 장점이 있습니다. 본 발명에서는 SiC 기반 트랜지스터가 리치-스루(reach-through) 현상을 억제하는 새로운 기술을 도입하여 높은 항복 전압을 유지할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 고온, 고압 환경에서도 효율적으로 동작할 수 있으며, 전기 자동차, 신재생 에너지, 우주 산업 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다.SiC 트랜지스터환경 보호항복 전압냉각 시스템실리콘 카바이드 트랜지스터
반도체소자
슈퍼 접합 구조 MOSFET의 한계를 극복한 새로운 이종 접합 다이오드 기술
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트렌치 MOSFET는 실리콘 대신 탄화규소를 사용하여 높은 에너지 대역과 열전도성을 자랑합니다. 그러나, 기존의 슈퍼 접합 구조 MOSFET는 넓은 pn 접합 면적으로 인해 바디 다이오드의 역회복 특성이 저하되는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 본 발명은 p-타입 폴리실리콘층과 n-타입 필라로 구성된 이종 접합 다이오드를 통합하여 역회복 전류와 시간을 감소시키고, 고주파 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있는 MOSFET 소자를 소개합니다. 이 기술은 자동차 및 항공기 등의 고성능 전자 부품 시장에서 큰 경쟁력을 갖습니다.탄화규소전력 소자트렌치 MOSFET자동차 전자 부품전자 부품 경쟁력
통신네트워크 외
자동차 네트워크가 더 빨라진다 이더넷과 CAN 통신의 결합 방법
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현대 자동차 내부 통신은 주로 CAN(Controller Area Network) 방식을 사용해왔으나, 속도 제한으로 인해 이더넷을 도입하려는 움직임이 활발합니다. 이더넷은 저비용 상용 부품을 사용할 수 있는 장점이 있어 시스템 구성 비용을 절감할 수 있습니다. 차량 네트워크에서 CAN과 이더넷 메시지를 상호 변환하고 우선순위와 실시간성을 보장하는 메시지 중재 기술이 필요합니다. 이 시스템은 메시지 전송 시 우선순위 정보와 시한 정보를 기록하여 게이트웨이를 통해 메시지를 전송하며, 수신 측 게이트웨이는 이를 디캡슐레이션하여 원래 메시지로 복원합니다. 이 솔루션을 통해 다양한 통신 프로토콜을 효율적으로 관리하고 네트워크 효율성을 극대화할 수 있습니다.네트워크 효율성고속 데이터 전송자동차 기술 혁신시스템 비용 절감실시간 데이터
인공지능 외
저가 단안 카메라로 구현하는 차량 추적 시스템의 기대효과는?
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단안 카메라를 이용해 차량 추적 시스템을 구현할 수 있다는 이 발명은 자동차 제조사에 매우 유용합니다. 적은 연산량으로 시스템 효율을 높여 ADAS 기능을 쉽게 구현할 수 있으며, 안전성 또한 크게 향상됩니다. 이 시스템은 저가의 구성 요소를 사용하여 비용을 절감할 수 있어 자동차 산업에 혁신을 불러일으킬 것입니다.단안 카메라기술 개발운전자 안전임베디드 시스템ADAS 기능
센서기술 외
비용 효율적이고 정확한 방사선 검출이 가능한 새로운 멀티플렉싱 회로
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최근 방사선 검출기 분야에서는 다채널 실리콘 광센서가 광전자 증배관을 대체하고 있습니다. 그러나 이러한 센서들은 암전류로 인해 잡음이나 왜곡이 발생할 수 있으므로 신호 처리를 개선해야 할 필요가 있습니다. 이를 해결하기 위해 새로운 멀티플렉싱 회로가 개발되었으며, 이 회로는 방사선 검출 성능을 최대화하여 영상 왜곡을 최소화하고 신호 대 잡음비가 낮은 조건에서도 정확한 방사선 영상을 제공합니다. 본 발명의 회로는 의료용 방사선 촬영 장치와 산업용 비파괴 검사 장치 등 다양한 애플리케이션에서 활용될 수 있으며, 성능 향상과 비용 절감이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있습니다.신호 처리방사선 영상멀티플렉싱 회로다채널 실리콘 광센서비파괴 검사
물질분석 외
파우치형 배터리 실링 문제를 해결하는 비파괴 검사 기술
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배터리 시장의 급성장으로 파우치형 배터리의 수요가 급증함에 따라 실링 불량 문제도 빈번하게 발생하고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 송신 초음파와 램파를 이용한 비파괴 검사 방법이 제안되었습니다. 이 방법은 검사 대상체의 실링 불량 여부를 비파괴적으로 판단할 수 있어 배터리의 품질과 안전성을 높이는 데 큰 도움이 됩니다. 기존의 검사 방법들과 비교했을 때 높은 정확도와 효율성을 보이는 것이 특징입니다. 이를 통해 배터리 제조 공정에서 실시간 검사 시스템으로 활용 가능하며, 자동차와 전자기기 등 다양한 산업에서 배터리 품질 검사에 유용하게 사용될 수 있습니다. 또한, 고품질 배터리 생산을 통해 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있습니다.실링 문제자동차 배터리비파괴 검사전자기기 배터리초음파 검사 방법
센서기술
배터리 소모 없이 똑똑하게 와이파이 연결하는 방법은?
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데이터 처리 속도가 빠르고 저렴한 와이파이는 매력적이지만, 사용자 단말기의 네트워크 연결 방법은 배터리 소모를 증가시킵니다. 공공 와이파이 서비스의 효율성을 높이기 위해 더욱 스마트한 방법이 필요합니다. 새로운 기술은 사용자의 움직임, 위치 변화, 주변 소음을 기반으로 네트워크를 효율적으로 연결합니다. 이를 통해 경제적이며 배터리 소모를 줄이는 네트워크 서비스를 제공할 수 있습니다. 대중교통, 자가용, 다양한 건물 내에서 최적화된 무선 네트워크 연결이 가능하여 사용자 만족도가 증가하고 배터리 수명이 연장됩니다.와이파이 연결네트워크 최적화경제적 데이터 서비스대중교통 와이파이공공 와이파이
센서기술
안전하고 효율적인 비콘 기반 전자출결 시스템의 혁신적 솔루션
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대학 강의실에서의 출석 확인은 전통적으로 시간이 많이 소모되고 비효율적이었습니다. 전자출결 시스템은 이를 어느 정도 해결했으나, 여전히 특정한 보안 취약점을 갖고 있습니다. 특히, 블루투스 기반의 현 시스템은 비콘 신호의 탈취와 재생성 공격에 쉽게 노출되어 있습니다. 이를 해결하기 위해 비콘 신호와 주변 무선 신호 세기의 공분산을 활용한 새로운 전자출결 시스템이 제안되었습니다. 이 시스템은 비콘 신호를 시간에 따라 변하도록 하고, 수강생의 스마트폰이 이를 수집하여 서버에 전송합니다. 서버는 수신된 신호 데이터를 분석하여 실제 출석 여부를 판단합니다. 이 방법은 출석 속임수를 방지하고, 더욱 정확한 출석 관리를 가능하게 합니다. 다양한 교육 기관 및 기업, 회의실 등에서도 효율적으로 활용될 수 있습니다.무선 신호 공분산전자출석 시스템블루투스 보안성블루투스 전자출결출석 속임수 방지
데이터통신 외
Wi-Fi 핸드오프 지연 문제 어떻게 해결할 수 있을까?
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Wi-Fi 핸드오프 과정은 사용자가 느끼는 지연의 주된 원인 중 하나입니다. 기존 방식은 채널 검색, 인증, 연결의 세 단계를 거치며 모든 채널을 다 검색해야 하기 때문에 시간이 많이 소요됩니다. 특히, 주위 채널 환경이 복잡할 경우 이 문제는 더욱 심각해집니다. 새로운 기술은 현재 연결된 AP와 주위 AP의 수신 신호 세기를 주기적으로 모니터링하고 조건이 충족되면 새로운 AP로 신속히 핸드오프하는 방식으로, 통신 단절 시간을 최소화합니다. 이를 통해 스마트폰, 태블릿 등 다양한 무선 단말기에서 보다 쾌적한 Wi-Fi 환경을 제공할 수 있으며, 공공 와이파이, 대형 건물, 쇼핑몰 등에서도 유용하게 사용될 수 있습니다. 이 기술은 표준 Wi-Fi 프로토콜의 변경 없이 상용 디바이스에서 쉽게 구현 가능하며, 도입 비용을 최소화하고 빠르게 확산될 것으로 기대됩니다.빠른 Wi-Fi 연결통신 단절 시간핸드오프 지연Wi-Fi 핸드오프공공 와이파이
데이터통신 외
Massive MIMO 시대, CNN 기반 피드백 기법의 필요성
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MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)은 미래 무선통신의 핵심 기술로, 특히 기지국의 대량 안테나 어레이를 통해 스펙트럼 효율성과 에너지 효율성을 증대시킵니다. 그러나 기지국 안테나 개수가 증가하면 사용자 단말에서 기지국으로 피드백해야 하는 데이터 양도 기하급수적으로 증가하여 피드백 오버헤드 문제가 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해 CNN 기반 머신러닝 피드백 기법이 제안되었습니다. 이 새로운 기법은 무선 채널 상태 정보의 압축률을 향상시키고, 기지국에서의 채널 정보 복원 과정을 최적화하여 통신 품질을 크게 개선할 수 있습니다.머신러닝CNN 기반 피드백통신 품질피드백 오버헤드채널 상태 정보
데이터통신 외
Massive MIMO 시스템의 오버헤드 문제 해결을 위한 머신러닝 기법
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Massive MIMO는 무선통신의 핵심 기술로 자리 잡았지만, 기지국 안테나 수가 증가함에 따라 피드백해야 하는 데이터 양도 기하급수적으로 증가하는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 CNN 기반의 머신러닝 기법이 제안되었으나, 피드백 정보의 정확도가 낮다는 단점이 있었습니다. 본 발명에서는 머신러닝을 활용해 데이터 압축 및 정규화를 통한 전송 오버헤드 감소와 피드백 정보의 정확도 향상을 목표로 하는 스마트 에너지 관리 시스템을 제안합니다. 이 시스템은 데이터 크기의 임계값 설정, 클리핑 및 스케일링을 통해 데이터를 정규화하고, 머신러닝 모델을 활용해 높은 정확도의 피드백 정보를 생성합니다. 이를 통해 MIMO 시스템의 전송 오버헤드를 줄이고 효율적인 데이터 통신을 구현하며, 머신러닝 알고리즘의 훈련 시간을 단축할 수 있습니다.머신러닝CNN채널 상태 정보데이터 피드백기지국 안테나
모바일통신 외
무선채널 문제를 해결하는 강화학습 기술의 혁신적인 활용법
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이동통신 시스템에서의 무선채널 상태정보(CSI) 피드백은 매우 중요한 요소입니다. 기존 기술의 고정된 피드백 주기가 오버헤드 증가와 정보 오차 문제를 일으켜, 특히 MIMO 기술에서 문제를 초래합니다. 이를 해결하기 위해 강화학습을 이용한 동적 피드백 주기 설정 방법이 제안되었습니다. 이 기술은 피드백 효율성을 극대화하고 오버헤드와 채널 정보 오차를 최소화하는 장점을 가집니다. 주로 5G 및 이후의 무선 통신 시스템에서 통신 효율을 극대화할 수 있으며, 네트워크 전반의 성능을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다.통신 효율채널 예측강화학습피드백 주기Q-학습 알고리즘