분산원장 외
블록체인과 영지식증명으로 전자투표의 미래를 그리다
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기존의 전자투표 시스템은 투표 비밀성 보장과 데이터 위조 문제 등 다양한 문제점을 가지고 있는 반면, 블록체인과 영지식증명을 이용한 새로운 전자투표 시스템은 이를 해결할 수 있는 가능성을 제시합니다. 블록체인은 중앙서버 없이 분산형 네트워크에서 데이터를 공유하여 위조와 변조를 방지하며, 영지식증명은 투표자의 정보를 노출시키지 않으면서도 투표의 진위를 증명합니다. 스마트컨트랙트를 사용하여 투표 프로세스를 자동화하고, 블록체인에 기록함으로써 전체 투표 과정의 신뢰성과 투명성을 한층 높일 수 있습니다. 이로써 단일 장애점 없이 해킹 및 데이터 변조에 대한 저항력을 갖춘 안전한 투표 시스템이 구현될 수 있습니다.영지식증명투표 신뢰성비대화형 영지식증명해킹 저항성익명성 보장
분산원장 외
IoT 기기와 블록체인: 하이퍼레저 패브릭으로 해결 가능한 문제
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IoT 기기와 블록체인 기술의 융합이 주목받고 있는 가운데, 저전력 및 저용량의 IoT 기기들이 블록체인 네트워크에 효과적으로 참여하는 것이 어려운 문제로 제기되고 있습니다. 이를 해결하기 위해 하이퍼레저 패브릭 기반의 IoT 블록체인 네트워크 시스템이 개발되었습니다. 이 시스템은 IoT 기기들의 제한된 성능을 보완하여 데이터 처리와 거래를 보다 효율적으로 이루어지게 합니다. 주요 방법으로 피어 노드가 트랜잭션을 수집하고 간소화한 후 합의 과정을 거치는 것이 특징입니다. 또한 사전 설정된 Endorsement Policy를 이용해 검증 과정을 최적화함으로써 IoT 기기의 성능 문제를 극복하고 있습니다.합의 과정블록체인 기술Endorsement Policy블록체인 네트워크효율적 데이터 처리
분산원장 외
블록체인 기반 온라인 시험 시스템으로 보안성과 공정성을 높이세요
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기존의 온라인 시험 관리 시스템은 중앙 서버 방식으로 운영되어 단일 장애점(SPOF) 문제와 부정 행위의 위험이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인 기술을 활용한 시스템이 제시됩니다. 블록체인 기반의 온라인 시험 관리 시스템은 데이터의 무결성과 불변성을 보장하여 문제 출제, 시험 응시 및 채점을 투명하게 관리합니다. 시스템은 다양한 권한을 가진 노드들로 구성되며, 스마트 컨트랙트를 통해 자동으로 채점이 이루어집니다. 이를 통해 보안성과 신뢰성이 높아지며, 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.시험 보안시험 부정 방지스마트 컨트랙트자격 인증노드 권한
로봇공학 외
로봇 촉각 피드백 혁신의 비밀: 단일 압력원의 마법
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현재 원격으로 로봇을 조작해 의료나 산업 분야에서 작업을 수행할 때, 로봇의 촉각 피드백이 부족한 문제가 있습니다. 이에 따라 로봇의 조작 정확성과 작업 효율이 저하됩니다. 기존의 공압 벌룬 방식은 주로 수직력만 제공하여 복잡한 작업 환경에서 충분하지 않습니다. 그러나 단일 압력원을 활용한 새로운 햅틱 구동 기술은 수직 및 수평 방향의 힘을 효과적으로 전달해, 조작자가 로봇의 상태를 실시간으로 파악할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 작업의 정확도와 안전성을 크게 높일 수 있습니다. 특히, 외과 수술과 같은 섬세한 작업에서 이 기술은 수술의 성공률과 환자의 안전성을 향상시키는 데 큰 기여를 할 것입니다.의료 로봇작업 안전성수평력작업 효율성수직력
로봇공학 외
다수 로봇 협업으로 효율 극대화: 제한된 공간에서도 문제없어요
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자율 이동형 로봇은 현대 기술에서 큰 발전을 이루고 있습니다. 특히 복잡한 환경에서 특정 타깃을 추출하거나 제거하는 작업은 매우 중요합니다. 그러나 기존 기술은 하나의 매니퓰레이터 로봇만을 이용하여 효율성에 한계가 있었습니다. 다수의 매니퓰레이터 로봇이 효율적으로 협업하고, 충돌을 방지하며, 작업 속도를 최대화하는 새로운 기술이 필요합니다. 이 기술은 복잡한 공장, 우주, 핵 폐기물 처리장, 심해 등 다양한 위험 환경에서도 유용하게 쓰일 수 있습니다. 실험 결과, 탐색 및 탐욕 알고리즘을 사용한 로봇 협업 시스템은 작업 효율을 크게 향상시키며, 다양한 산업 분야에서 비용 절감과 안전성 향상에 기여할 수 있습니다.기술 개발우주 탐사충돌 방지효율적인 작업작업 효율성
생체분석 외
정확한 생체 신호 측정을 위한 전도성 물질 도포 기술의 필요성과 활용
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최근 건강에 대한 관심 증대와 고령화 사회 진입으로 개인 건강 관리의 필요성이 높아졌습니다. 특히 정확한 생체 신호를 측정할 수 있는 기술이 필요합니다. 기존 생체 신호 측정 기술은 정확성이 떨어지고 접촉 저항 문제로 인해 신뢰도 있는 데이터를 제공하는 데 한계가 있었습니다. 이를 보완하기 위해 피부에 전도성 물질을 도포하여 생체 신호 감지 전극과 피부 사이의 접촉 저항을 줄이는 기술이 개발되었습니다. 이 기술은 노인, 환자, 운동 선수 등의 건강 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있도록 하여 의료 사각지대 해소에 기여할 것으로 기대됩니다.헬스케어 기술스마트 건강 관리실시간 모니터링건강 모니터링스마트 의류
로봇공학 외
더 정밀한 원격 작업을 위한 햅틱 디스플레이 기술
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최근 원격 로봇 조작이 의료 및 산업에서 빈번하게 사용되면서, 조작자가 로봇의 현재 상황을 정확히 파악하지 못하는 문제가 대두되었습니다. 기존 햅틱 인터페이스는 수직력만을 제공하여 현실적인 작업 환경을 완전히 모사하지 못합니다. 본 발명의 햅틱 디스플레이 장치는 수평력과 수직력을 동시에 제공함으로써, 로봇이 감지하는 힘을 사용자가 실시간으로 느낄 수 있어 보다 정밀한 작업을 가능하게 합니다. 이를 통해 의료 로봇 수술과 원격 작업에서의 정확성 향상과 생산성 증가 효과를 기대할 수 있습니다.의료 로봇원격 로봇 조작수평력디지털 촉각경제적 효과
전자회로
전력 소모를 줄인 고해상도 델타-시그마 A/D 변환기 비밀은?
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델타-시그마 A/D 변환기는 신호 대역의 양자화 잡음을 줄이는 중요한 기술입니다. 하지만 일반적인 델타-시그마 변조기는 높은 전력 소모와 설계 복잡성 문제를 가지고 있습니다. 이 새로운 접근법은 기존의 피드포워드 경로를 제거하여 전력 소모와 면적 효율을 크게 개선하였습니다. 이를 통해 고해상도와 저전력을 동시에 실현할 수 있어, 무선 디바이스와 같은 애플리케이션에 매우 적합합니다. 기존 시스템과의 호환성도 유지하여 추가 하드웨어 변경 없이 적용할 수 있는 장점을 제공합니다.무선 디바이스신호 처리오버샘플링디지털 필터델타-시그마 변조기
인공지능 외
딥러닝 이미지 아웃페인팅의 새로운 가능성 문제가 해결될까?
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최근 딥러닝의 발전과 함께 이미지 아웃페인팅 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이 기술은 주어진 이미지를 손상시키지 않고 확장할 수 있어 다양한 디스플레이 크기에 맞춰 왜곡 없는 리사이징이 가능합니다. 그러나 전통적인 방법으로는 큰 영역 생성 시 성능이 좋지 않았습니다. 본 기술은 GAN(Generative Adversarial Network)을 활용하여 기존 방법의 문제점을 해결하고, 더 넓은 영역의 이미지 생성 시에도 높은 품질과 일치감을 유지할 수 있다는 점에서 필수적입니다. 이미지 리타겟팅, 그래픽 디자인, 애니메이션 제작 등 다양한 분야에서 이 기술을 활용하여 고품질 이미지를 제공하고 효율성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 미디어 및 광고 산업에서의 생산성 향상과 사용자 경험 증진을 기대할 수 있습니다.이미지 아웃페인팅생성된 이미지딥러닝이미지 복원애니메이션 제작
인공지능 외
초해상화 기법의 진화와 위상합동을 활용한 개선 방안
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최근 합성곱신경망(CNN) 기반의 초해상화(superresolution) 기법이 크게 발전하였으나 기존 방법에는 각각의 문제점이 있습니다. PSNR 최적화 방법은 이미지가 지나치게 평평해지는 문제를, SRGAN은 구조적 왜곡이나 잡음을 유발할 수 있는 문제를 가지고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 위상합동(Phase Congruency)을 이용하여 주파수 영역을 분할하고, 각각에 맞는 학습 손실 함수를 적용하는 새로운 초해상화 모델이 제안되었습니다. 이 방법은 고주파수 영역에서는 문맥 손실을, 저주파수 영역에서는 인지 손실을 최적화하여 구조적 왜곡과 잡음을 줄이면서도 세부 복원력을 높입니다. 이 기술은 의료 영상 분석, 위성 이미지 해상도 향상 등 다양한 분야에서 더 선명하고 고품질의 이미지를 제공할 수 있습니다.PSNR 최적화 문제위성 이미지 해상도SRGAN인지 손실고주파수 영역
인공지능 외
저전력 장치에서도 고해상도 이미지 가능할까?
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고해상도 디스플레이의 등장으로 초해상화(Super-Resolution, SR) 알고리즘의 필요성이 커지고 있습니다. 기존 기법들은 디테일한 화질 저하 등의 문제를 겪고 있지만, 딥러닝 기반 SR 알고리즘은 복잡한 비선형적 관계를 정밀하게 분석하여 고성능을 제공합니다. 하지만 높은 연산량과 메모리 소비가 문제였습니다. 이를 해결하기 위해 경량화된 교사-학생 모델을 도입해 저전력 환경에서도 고해상도 이미지를 생성할 수 있게 합니다. 실험 결과, 100배 적은 파라미터로 동일 성능을 내며, 알고리즘 처리 속도는 약 10배 빠릅니다. 이 기술은 내장형 시스템, 모바일 장치, 의료 영상 처리 등 다양한 분야에 적용 가능합니다.저전력 이미지 처리CNN교사-학생 네트워크AI 이미지 변환딥러닝
인공지능 외
적은 데이터로 HDR 이미지를 복원하는 딥러닝의 비밀
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HDRI(High Dynamic Range Imaging) 기술은 뛰어난 미적 감상과 정보 전달을 위해 다양한 분야에서 사용됩니다. 딥러닝 기반 HDR 이미지 복원 기법에는 직접 복원 기법과 다중 노출 이미지 기반 기법이 있습니다. 하지만 기존 방법들은 많은 양의 데이터가 필요하거나 미분 불가능한 요소로 인해 한계가 있었습니다. 본 발명은 LDR 이미지를 통해 다중 노출 이미지 스택을 생성하고, 이를 미분 가능한 함수로 변환하여 적은 데이터로도 고성능의 HDR 이미지를 복원합니다. 이를 통해 기존의 문제점을 극복하고, 이미지 처리 산업 전반에서 비용 절감과 사용자 경험 개선을 기대할 수 있습니다.저조도 이미지딥러닝 HDR비디오 편집 HDR이미지 품질 개선픽셀 밝기 매핑