기존 MRI-방사선 융합 영상기기는 RF 신호 간섭으로 인해 진단 성능 저하 문제가 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해, 갠트리에 부착되는 혁신적인 차폐 테이프 기술을 제안합니다. 이 차폐 테이프는 전도성 차폐층과 비전도성 접착층이 중첩되어 부착되는 방식으로, 누설 전류를 최소화하고 외부 신호 누설 및 내부 RF 신호 유입을 효과적으로 차단합니다. 이를 통해 MRI와 방사선 영상의 장점을 결합한 고성능 융합 영상 진단이 가능해지며, 의료 영상 분야의 발전에 크게 기여할 수 있습니다.

기존 방사선 영상 장치의 멀티플렉싱 신호 처리 방식은 채널 수 증가에 따른 신호 잡음, 선형성 저하, 펄스 중첩 등의 문제점을 안고 있습니다. 본 발명은 이러한 한계를 극복하기 위해 양극성 펄스를 활용한 혁신적인 멀티플렉싱 신호 처리 장치를 제안합니다. 이 장치는 광센서에서 출력되는 신호를 펄스폭 또는 영점 교차 위치가 서로 다른 양극성 펄스로 변환하여 각 신호를 효율적으로 식별합니다. 이를 통해 채널 수 감소와 신호 대 잡음비 향상을 동시에 달성하여, PET(양전자방출단층촬영)와 같은 방사선 영상 시스템의 정확성과 효율성을 획기적으로 개선할 수 있습니다. 결과적으로 방사선 영상 처리의 경제성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.

기존 방사선 영상 신호처리 방식은 채널 증가 시 신호 잡음 증가, 정확도 저하, 복잡한 변환 과정 등의 문제점을 가지고 있습니다. 본 발명은 이러한 한계를 극복하고자 지연소자를 활용한 멀티플렉싱 신호처리 장치를 개발하였습니다. 이 장치는 광센서 어레이에서 발생하는 신호의 지연시간을 정밀하게 분석하여 방사선의 반응 위치, 시간, 에너지 크기를 정확히 식별합니다. 특히, 능동소자를 이용하여 지연시간을 경제적이고 정확하게 설정하며, 기존 방식에서 필수였던 ADC와 TDC 없이도 뛰어난 성능을 제공합니다. 이를 통해 방사선 영상기기의 정확도와 경제성을 동시에 향상시키는 혁신적인 해결책을 제시합니다.

기존 방사선 영상 기기는 다채널화로 인한 신호처리 부담과 SNR 저하 문제가 있었습니다. 본 발명은 NxN 섬광결정 및 MxM 광센서 기반의 혁신적인 신호 검출 방법을 제공합니다. 문턱전압을 이용한 아날로그 및 디지털 신호 처리로 고해상도 방사선 영상을 저비용으로 획득 가능합니다. 이는 의료 영상 분야의 효율성과 정확성을 높이는 데 크게 기여합니다.

기존 방사선 영상 진단 장비는 신호 비선형성 및 학습 데이터 확보의 어려움으로 영상 품질과 효율성 저하 문제가 있었습니다. 본 기술은 군집화와 딥러닝을 결합한 멀티플렉싱 신호 처리 장치 및 방법을 제공합니다. 점 형 방사선원을 균등 방사하여 학습 데이터를 자동 생성하고 군집화 알고리즘으로 처리하여, 조준기 없이도 고품질 학습 데이터 확보가 가능합니다. 이를 통해 방사선 반응 위치 판별의 정확도를 획기적으로 높여 영상 해상도와 민감도를 20배 이상 향상시킵니다. 특히 물리적/시간적 비용을 대폭 절감하여 PET, 감마 카메라 등 의료 영상 분야에 신속하게 적용할 수 있습니다. 본 기술은 의료 영상 진단 정확성을 극대화하고 개발 효율성을 높이는 데 기여합니다.

양전자단층촬영(PET)은 진단에 필수적이지만, 긴 촬영 시간과 방사선 피폭 위험이 문제점으로 지적되어 왔습니다. 또한, 촬영 시간 단축 시 영상 품질 저하 문제가 발생했습니다. 본 발명은 딥러닝 기술을 활용하여 이러한 한계를 극복합니다. 짧은 시간 동안 촬영된 PET 영상을 딥러닝 모델에 입력하여, 마치 긴 시간 촬영한 것과 같은 고품질 PET 예측 영상을 고속으로 생성합니다. 이는 환자의 방사선 피폭량을 획기적으로 줄이고, 진단 시간을 단축하며, 동시에 높은 영상 정확도를 제공하여 의료 분야의 효율성과 안전성을 크게 향상시킵니다.

기존 폰 노이만 아키텍처는 높은 전력 소모와 발열 문제가 있으며, 기존 이진 신경망(BNN) 구현 방식은 집적도와 신뢰성에서 한계를 보였습니다. 본 기술은 나노 전기기계 메모리(NEM) 소자를 활용하여 이러한 문제를 해결하는 이진 신경망 및 그 동작 방법을 제시합니다. NEM 셀을 이용한 XNOR 연산을 통해 시냅스 어레이의 셀 개수와 전력 소모를 크게 줄일 수 있습니다. 또한, 최소한의 NEM 셀로 이진 신경망 어레이의 집적도를 높이고, 우수한 내구성과 신뢰성을 바탕으로 안정적인 시스템을 구현합니다. 이 기술은 차세대 저전력 고집적 인공지능 반도체 개발에 기여할 것입니다.

기존 합성가스 기반 C2-함산소화합물 제조 방식은 고온/고압 조건과 촉매 선택성의 문제점을 안고 있습니다. 본 기술은 루테늄 나노입자를 지지체에 담지시킨 새로운 불균일계 촉매를 개발하여 이러한 한계를 극복합니다. 이 촉매는 귀금속인 루테늄의 사용량을 현저히 줄이면서도 아세트산 및 에탄올 등 C2-함산소화합물의 우수한 전환율과 선택도를 제공합니다. 또한, 물 첨가 및 반응 조건 최적화를 통해 생산 효율을 극대화하며, 촉매의 장기적인 안정성을 확보하여 C2-함산소화합물 제조 공정의 경제성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 혁신적인 해결책입니다.

방사성의약품 생산 과정에서 1회용 카세트의 조립 불량은 생산 실패와 경제적 손실을 초래합니다. 기존에는 생산 완료 후 불량 여부를 확인하여 사전 예방이 어려웠습니다. 본 기술은 이러한 문제점을 해결하고자, 방사성의약품 카세트의 조립성을 생산 전 단계에서 정확히 검사하는 장치를 제안합니다. 제1 카메라로 수평 조립 부품의 정렬 및 루어 조립 적정성을, 제2 카메라로 수직 조립 부품의 체결 깊이(콕 높이)를 평가하여 불량품을 신속하게 판별합니다. 이 시스템은 듀얼 카메라 영상 분석을 통해 카세트의 정확한 체결 깊이와 정렬 상태를 확인함으로써, 방사성의약품 생산 수율을 획기적으로 향상시키고 경제성을 높이는 데 기여합니다.

기존의 특정 물질 감지 기술은 높은 비용과 긴 분석 시간으로 인해 실시간 활용에 어려움이 있었습니다. 본 발명은 광결정 복합 구조물을 활용하여 특정 물질의 흡수량에 따른 부피 변화를 광학적(색) 변화로 극대화하고, 식별 영역별로 특정 물질의 통과 특성을 달리하는 부가 커버층을 통해 다차원 식별을 가능하게 하여 이러한 한계를 극복합니다. 이 기술은 휘발성 유기 화합물(VOC) 검출 센서, 지폐나 보안 카드의 진위 식별 등 보안 분야에 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 고속 응답성과 명확한 색 변화를 통해 정밀하고 신뢰도 높은 물질 식별 및 진위 판별이 가능합니다.

본 발명은 기존 전기기계 스위치의 높은 구동 전압 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 캔틸리버의 탄성에너지를 효과적으로 활용하고, 동적 슬링샷 제어 기술을 통해 풀백 및 풀인 전압을 정밀하게 제어하여 구동 전압을 획기적으로 낮추는 방법을 제시합니다. 이 기술은 MEMS(미세전기기계시스템) 및 NEM(나노전기기계시스템) 소자의 구동 효율을 극대화하며, 재구성 가능 로직(FPGA)과 같은 차세대 반도체 분야에서 필수적인 저전력, 고성능 스위치 구현에 기여합니다. 특히, 캔틸리버의 물리적 이동에 맞춰 슬링샷 신호를 동기화함으로써 안정적이고 효율적인 저전압 구동을 실현합니다. 본 기술은 인공지능, 데이터 분석 등 확장된 어플리케이션에 적용 가능합니다.

기존 바이러스 진단 방식은 높은 비용, 전문성 요구, 혹은 낮은 민감도 등 여러 한계에 직면해 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하고자 폴리에틸렌글리콜디아크릴레이트(PEGDA) 및 폴리스티렌 나노입자(PSNPs)를 포함하는 수화젤 센서를 적용한 바이러스 감염 진단 키트를 제안합니다. 이 혁신적인 수화젤 센서는 바이러스 스파이크 단백질과 같은 항원 단백질의 고정력을 획기적으로 높여, 친수성 및 소수성 단백질 모두에 대한 검출 민감도를 극대화합니다. 결과적으로, 기존 진단법 대비 빠르고 정확한 현장 진단(POCT)을 가능하게 하여, 바이러스 감염 여부를 더욱 신뢰성 있게 진단할 수 있습니다. 본 기술을 통해 정밀하고 신속한 바이러스 진단의 새로운 기준을 경험하시길 바랍니다.