고속 트래픽 시대, 신뢰성 높은 라우터의 새로운 해법의 썸네일 이미지
    데이터통신

    고속 트래픽 시대, 신뢰성 높은 라우터의 새로운 해법

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    IP 트래픽의 기하급수적 증가로 인해 라우터의 안정성 및 효율성이 중요해졌습니다. 기존 라우터는 DRAM에 라우팅 테이블을 저장하지만, 전력 유실 시 데이터 손실 문제가 발생합니다. 이를 해결하기 위해 상변화 메모리(PCM)를 사용한 라우터가 제안되었습니다. PCM은 비휘발성 특성으로 데이터 보존 능력이 뛰어나며, 트라이 기반 라우팅 테이블 조회 방법을 통해 메모리 접근 속도를 개선합니다. 또한, 메모리 뱅크와 버퍼의 효율적 관리로 시스템의 성능을 극대화합니다. 본 기술은 데이터 센터 및 클라우드 인프라 등에서 활용 가능하며, 유지보수 비용 절감과 높은 신뢰성을 제공합니다.
    전력 유실라우팅 테이블메모리 뱅크데이터 센터고속 라우팅
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    통신네트워크

    네트워크 밀도 증가 문제 해결을 위한 동적 캐리어 감지 기술

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    IEEE 802.11 기반의 무선 근거리 통신망(WLAN)은 실내에서 널리 사용되며 편리한 인터넷 연결 환경을 제공합니다. 하지만 최근 네트워크 밀도 증가로 인해 사용자별 데이터 처리량이 저하되는 문제가 발생하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 동적 캐리어 감지 임계값(CST) 설정 기술이 도입되었습니다. 이 기술은 송신기가 광고성 캐리어 감지 임계값을 프리앰블에 포함하여 전송하고, 수신기가 이를 활용해 최적의 최종 CST를 설정합니다. 이 방법은 공간 재사용을 향상시키고 패킷 충돌을 최소화하며, 네트워크 성능을 최적화합니다. 실험 결과, 동적 CST 설정 방식은 고정된 CST 방식보다 높은 전체 처리량과 공정성을 동시에 달성하여 우수한 성능을 보였습니다. 이를 통해 무선 네트워크의 스펙트럼 효율을 크게 향상시킬 수 있으며, 네트워크 서비스 품질을 개선해 사용자 만족도를 높일 수 있습니다.
    무선 LAN스펙트럼 효율 향상패킷 충돌 최소화스펙트럼 효율데이터 전송 안정성
    무선 센서 네트워크의 에너지 효율을 높이는 기회적 포워딩 기술의 썸네일 이미지
    통신네트워크

    무선 센서 네트워크의 에너지 효율을 높이는 기회적 포워딩 기술

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    무선 센서 네트워크는 데이터 전송에 많은 에너지를 필요로 합니다. 기존의 비동기식 듀티 사이클링 네트워크에서는 각 노드가 독립적으로 깨어나 데이터를 전송하므로 에너지 소모가 크며, 기존의 데이터 전송 방식은 높은 에너지 소비와 경로 유연성 부족 문제를 가지고 있습니다. 이를 해결하기 위해 기회적 포워딩 기술을 사용하여 데이터 전송 경로를 유동적으로 변경함으로써 에너지 소비를 줄이고, 네트워크 전체 수명을 연장할 수 있습니다. 기회적 포워딩은 다양한 무선 센서 네트워크 환경에서 활용 가능하며, 스마트 시티, 산업 자동화, 환경 모니터링 등 다양한 분야에서 운영비 절감과 효율성을 높일 수 있습니다.
    무선 센서 네트워크저전력 전송스마트 시티산업 자동화트리 기반
    에너지 효율과 QoS를 양립하는 최적의 에지 컴퓨팅 방법의 썸네일 이미지
    통신네트워크

    에너지 효율과 QoS를 양립하는 최적의 에지 컴퓨팅 방법

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    5세대 이동통신과 사물인터넷의 발전으로 초저지연 서비스의 수요가 급증하고 있습니다. 하지만 기존 클라우드 컴퓨팅의 한계로 인해 에지 컴퓨팅이 대안으로 제시되었습니다. 에지 컴퓨팅은 사용자 근처에 데이터 센터를 배치하여 네트워크 지연 시간을 최소화합니다. 본 발명은 에너지 소모와 서비스 지연 시간을 모두 고려한 SFC 스케줄링 방법을 제안합니다. 이를 통해 서비스의 QoS를 만족시키면서도 에너지를 최소화할 수 있습니다. 실험 결과, 에너지 소모를 평균 15% 절감하였으며, 이는 다양한 초저지연 서비스 제공에 크게 기여할 것입니다.
    에지 데이터 센터SFC 스케줄링자율주행차초저지연 서비스증강 현실
    저가형 RGB-D 카메라의 오차를 줄이는 혁신적인 깊이 맵 보정 기술!의 썸네일 이미지
    이미징기술

    저가형 RGB-D 카메라의 오차를 줄이는 혁신적인 깊이 맵 보정 기술!

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    저가형 RGB-D 카메라를 사용하는 시각적 거리 측정 기법에서 발생하는 오차는 큰 문제로 남아 있습니다. 기존의 방법들은 많은 메모리와 연산량이 필요하다는 단점이 있었으나, 새로운 깊이 맵 보정 기술은 간단한 알고리즘과 적은 메모리 사용으로 높은 정확도를 유지할 수 있습니다. 이 기술은 드론, 로봇 공학, 자율 주행 등 실시간으로 정확한 위치 정보를 필요로 하는 다양한 분야에 적용될 수 있으며, 3D 스캐닝과 AR/VR 콘텐츠 생성에서도 높은 품질을 보장합니다. 또한, 저가형 RGB-D 카메라의 사용성을 대폭 향상시켜 비용 절감 효과를 제공합니다.
    포인트 클라우드로봇 공학자율 주행모바일 기기시각적 거리 측정
    저성능 장치에서도 몰입감 높은 혼합현실을 가능하게 하는 기술의 썸네일 이미지
    AR기기

    저성능 장치에서도 몰입감 높은 혼합현실을 가능하게 하는 기술

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    최근 혼합현실(HMD)를 포함한 AR, VR, MR 기술에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 기존의 증강현실 기술은 현실 환경과 가상물체 간의 조화 문제로 이질감을 유발했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 현실 환경 정보를 바탕으로 가상물체를 렌더링하는 특허 기술이 등장했지만, 고급 렌더링 기술은 높은 데이터 처리량을 요구하여 저성능 프로세서를 사용하는 장치에서는 실시간 적용이 어려웠습니다. 본 발명은 360도 카메라를 사용해 실시간으로 주변 환경을 캡처하고, 그 정보를 통해 가상물체의 조명 효과를 결정합니다. PC에서 생성된 난반사 테이블을 혼합현실 장치에 전송하여, 퐁 쉐이딩 모델을 활용한 가상물체 렌더링을 구현합니다. 실험 결과, 혼합현실 장치에서도 현실감 높은 가상물체 렌더링을 실시간으로 제공함으로써 몰입감을 높이고 사용자 경험을 향상시킬 수 있음을 확인했습니다.
    밝기 변화엔터테인먼트 혁신실시간 렌더링360도 카메라사용자 경험
    효율적인 모바일 기기 실시간 카메라 트래킹의 비결의 썸네일 이미지
    이미징기술

    효율적인 모바일 기기 실시간 카메라 트래킹의 비결

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    최근 가상현실(VR), 증강현실(AR), 게임 개발 등에서 3차원 공간의 카메라 위치와 방향을 효율적으로 추정하는 기술이 중요해졌습니다. 기존에 많이 사용되던 비선형 최소제곱법은 계산 속도가 느리고 오차가 누적되는 문제가 있었고, 마이크로소프트의 KinectFusion 기법도 고해상도의 볼륨 데이터를 요구하여 모바일 기기나 임베디드 시스템에서 활용하기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 선형화된 계산 모델을 사용하여 저비용으로 카메라의 위치와 방향을 빠르게 추정하는 새로운 접근 방법이 등장했습니다. 이 기술은 모바일 기기에서도 실시간으로 정확한 카메라 트래킹이 가능하여 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 이를 통해 VR, AR 애플리케이션, 게임 개발, 3D 모델링 등에서도 높은 효율성과 정확성을 기대할 수 있게 되었습니다.
    실시간 카메라 트래킹카메라 포즈 추정카메라 위치 추적3D 모델링KinectFusion 대안
    VR과 AR에서 고화질과 빠른 렌더링을 동시에 달성하는 방법의 썸네일 이미지
    이미징기술

    VR과 AR에서 고화질과 빠른 렌더링을 동시에 달성하는 방법

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    3D 렌더링 기술은 가상의 입체 오브젝트를 기반으로 실시간으로 영상을 생성하는데, 특히 '광선 추적법'은 사실적인 렌더링을 가능하게 하지만 계산량이 많아 실시간 응용이 어렵다는 문제가 있습니다. 최근 'foveated rendering'이라는 개념이 도입되어 렌더링 속도를 높이는 데 기여하고 있습니다. 이 기술은 VR 헤드셋에서 사용자의 시선 지점에 높은 해상도를 적용하고 주변은 낮은 해상도로 처리하여 효율성을 극대화합니다. 이를 통해 VR 사용자들은 몰입감을 높이고, 80~90fps 이상의 렌더링 속도를 유지할 수 있어 더욱 향상된 사용자 경험을 제공합니다. 이 기술은 군사 훈련, 의학 트레이닝, 건축 시뮬레이션 등 여러 분야에서 높은 실용성을 가지고 있습니다.
    VR 기술실시간 렌더링GPU 성능렌더링 프레임 속도시각적 몰입감
    멀티모달 기계학습으로 동영상 분류의 한계를 극복하다의 썸네일 이미지
    인공지능

    멀티모달 기계학습으로 동영상 분류의 한계를 극복하다

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    인공지능은 인간 수준의 기계학습 기술을 목표로 합니다. 인간은 다양한 감각을 통해 받아들이는 데이터를 효과적으로 처리합니다. 기존의 단일 모달리티 기계학습은 이러한 다양한 데이터를 처리하는 데 한계가 있습니다. 특히, 동영상 분류 시스템은 이미지 하나만으로 분류해 오디오나 텍스트 정보를 활용하지 못합니다. 본 발명은 멀티모달 기반의 기계학습 기술을 활용해 동영상의 이미지와 오디오 정보를 통합하여 정확도를 높입니다. 이를 통해 더 유연하고 성능 높은 동영상 분류가 가능해집니다. 동영상 검색 엔진, 보안 감시 시스템, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 사용자 맞춤형 추천과 광고 분석에 기여합니다.
    동영상 추천 시스템보안 감시 시스템스마트 시티텍스트 통합사용자 경험
    상황인지형 디지털 사이니지로 몰입도와 광고 효과 극대화의 썸네일 이미지
    인공지능

    상황인지형 디지털 사이니지로 몰입도와 광고 효과 극대화

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    디지털사이니지는 공공장소에서 다양한 정보와 광고를 제공하는 매체입니다. 하지만 현재 시스템은 한정된 콘텐츠만 제공하며, 사용자의 연령이나 성별 등의 정보를 정확히 반영하지 못합니다. 이를 개선하기 위해 상황에 맞춰 콘텐츠를 추천하는 시스템이 필요합니다. 상황인지형 콘텐츠 추천장치는 디스플레이, 카메라, 시간 정보 제공 장치 등으로 구성되어 사용자 상황을 분석하고 최적의 콘텐츠를 추천합니다. 이 시스템은 사용자의 몰입도를 높이고, 광고 효과를 극대화할 수 있습니다. 또한, 상업 공간, 교통 허브 등 다양한 장소에 적용 가능하며, 맞춤형 광고로 수익 증대와 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
    사회적 가치상황인지형 콘텐츠동적 광고광고 효과교통 허브
    딥러닝 기반 미행 검출 기술로 범죄 예방 효과를 극대화하세요의 썸네일 이미지
    인공지능

    딥러닝 기반 미행 검출 기술로 범죄 예방 효과를 극대화하세요

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    딥러닝을 이용한 객체 검출 기술은 컴퓨터 비전 분야의 주요 과제로, 특히 CCTV 영상 분석을 통해 보행자의 행동을 분석하고 미행을 검출하는 데 큰 역할을 합니다. 기존 단일 프레임 분석의 한계를 극복하며, 누적 데이터를 활용해 미행을 정밀하게 검출할 수 있습니다. 이러한 기술은 공원, 쇼핑몰 등 공공장소에서의 범죄 예방과 치안 강화에 기여하며, 높은 정확도로 미행 상황을 판단할 수 있습니다. 발명된 시스템은 사전 학습된 신경망을 통해 이동 경로를 분석하고, 실시간 미행 상황을 감지하는 데 유용합니다.
    스마트 시티딥러닝 객체 검출치안 기술공공장소 안전보안 기술
    현실감 있는 로드뷰에서 불필요한 글자 없이 간판 정보만 정확히 추출하는 방법의 썸네일 이미지
    인공지능

    현실감 있는 로드뷰에서 불필요한 글자 없이 간판 정보만 정확히 추출하는 방법

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    실제 거리 사진을 3차원으로 보여주는 로드뷰 서비스는 현실감 있는 지도 제공에 유용합니다. 하지만 기존의 Scene Text Recognition (STR) 모델은 간판 외의 불필요한 글자도 함께 검출하여 정확한 간판 정보를 추출하는 데 어려움을 겪습니다. 본 발명의 시스템은 Faster R-CNN과 CRAFT 신경망을 이용해 간판과 글자 영역을 검출하고, 후처리 과정을 통해 노이즈를 제거하여 주요 간판 정보를 정확하게 인식합니다. 이 기술은 관광 정보, 내비게이션, 배달 서비스 및 공공기관의 인프라 관리 등 다양한 어플리케이션에서 활용될 수 있습니다. 또한, 혼란을 줄이고 데이터 품질을 높여 사용자 경험을 향상시키며 경제적 효과도 기대할 수 있습니다.
    정보 제공 서비스노이즈 제거Scene Text Recognition내비게이션간판 정보 인식