스트레쳐블 디스플레이 확장 이미지 밝기 개선 장치 개발

인공지능 외

스트레쳐블 디스플레이 확장 이미지 밝기 개선 장치 개발

기술분야

디스플레이 밝기 제어

판매 유형

직접 판매

판매 상태

판매 중

거래방식

공동연구

라이센스

특허판매

노하우

AI 요약

스트레쳐블 디스플레이 확장 시 발생하는 빛 간격 노출과 이미지 밝기 불균일 문제를 해결하는 밝기 보상 장치입니다. 본 기술은 입력 이미지를 확장한 이미지의 밝기를 보상하기 위해 총 보상 산출부, 셀 보상 산출부, 픽셀 보상 산출부를 포함합니다. 이를 통해 확장된 이미지에서 발생할 수 있는 밝기 불균형을 효과적으로 개선하여 선명한 디스플레이를 구현합니다. 스트레쳐블 디스플레이의 활용성을 극대화할 혁신적인 밝기 보상 솔루션을 제공합니다.

기본 정보

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기술명
밝기 보상 장치
기관명
서강대학교산학협력단
대표 연구자	공동연구자
강석주	-
출원번호	등록번호
1020230120147	1026770540000
권리구분	출원일
특허	2023.09.11
중요 키워드
픽셀 밝기 보정확장 이미지 보상디스플레이 솔루션스트레쳐블 디스플레이플렉서블 디스플레이디스플레이 밝기이미지 처리빈 픽셀 라인밝기 보상 장치스마트 디스플레이광학 보상 기술디스플레이 제어차세대 디스플레이디스플레이 균일성고화질 디스플레이인공지능디스플레이

기술완성도 (TRL)

기본원리 파악

기본개념 정립

기능 및 개념 검증

연구실 환경 테스트

유사환경 테스트

파일럿 현장 테스트

상용모델 개발

실제 환경 테스트

사업화 상용운영

기본원리 파악

기본개념 정립

기능 및 개념 검증

연구실 환경 테스트

유사환경 테스트

파일럿 현장 테스트

상용모델 개발

실제 환경 테스트

사업화 상용운영

기술 소개

매도/매수 절차

기술이전 상담신청

연구자 미팅

기술이전 유형결정

계약서 작성 및 검토

계약 및 기술료 입금

문의처

서강대학교

담당자서강대학교산학협력단

이메일tlo@sogang.ac.kr

연락처02-3274-4863

보유 기술

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가격 협의

헤드 마운티드 디스플레이(HMD)는 높은 해상도와 프레임 레이트를 요구하여 시스템 리소스 소모가 큰 문제가 있습니다. 본 발명은 이러한 문제 해결을 위해 중복 영역 제거 기반의 3차원 영상 보간 기법을 제공합니다. 좌표 매핑 테이블을 활용하여 불필요한 픽셀 계산을 제거함으로써, 기존 고품질 영상을 유지하면서도 시스템 리소스 및 계산량을 획기적으로 줄일 수 있습니다. 이 기술은 HMD의 성능을 최적화하고 사용자 경험을 향상시키는 데 기여합니다.

3차원 영상 보간XR 기술가상현실계산량 최적화고품질 영상

VR기기 외

전체 해상도로 즐기는 고화질 3D HMD 기술 개발

가격 협의

기존 헤드 마운티드 디스플레이(HMD)의 3D 영상 해상도 저하 문제를 해결하는 혁신 기술입니다. 본 발명은 좌안 및 우안 영상에 대한 비대칭 왜곡 처리와 엑티브 셔터 방식을 활용하여, 디스플레이의 전체 공간 해상도를 온전히 사용하여 고해상도 3차원 영상을 구현합니다. 이는 사용자에게 더욱 선명하고 몰입감 있는 3D 시청 경험을 제공하여, 가상현실 및 증강현실 분야의 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

3차원 디스플레이AR 디스플레이HMDVR 디스플레이가상현실

VR기기 외

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가격 협의

기존 헤드 마운티드 디스플레이(HMD)는 자세 추정 시 센서 오차로 인해 정밀도가 낮고, 보정을 위해 고가의 외부 장비가 필수적이었습니다. 특히 센서 퓨전 파라미터 최적화가 어려웠습니다. 본 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 외부 기준 좌표계 없이 HMD의 내부 파라미터를 자체적으로 보정하는 장치 및 방법을 제안합니다. 사용자의 가이드된 움직임 데이터를 기반으로 시선 변화를 분석하고, 이를 통해 센서 퓨전 필터의 파라미터를 최적화합니다. 이 기술은 고가의 외부 장비 없이도 HMD의 자세 추정 정확도를 획기적으로 향상하며, 기존 센서 보정 방식보다 간단하게 다양한 센서 퓨전 방법에 적용 가능합니다. 이는 HMD 기반 가상/증강 현실 기기 및 IoT 장치의 사용자 경험을 크게 개선할 것입니다.

HMD 자기 보정가상현실 기기공간 위치 인식관성 측정 장치센서 퓨전 최적화

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단일 LDR 영상으로 인지적 화질 높이는 HDR 이미지 개발

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기존 HDR 이미징은 고정된 기준값 사용으로 인지적 화질 저하나 실시간 처리의 어려움이 있었습니다. 본 발명은 이러한 한계를 극복하기 위해 단일 로우 다이내믹 레인지(LDR) 이미지로부터 하이 다이내믹 레인지(HDR) 이미지를 생성하는 혁신적인 장치 및 방법을 제공합니다. 특히, 반사광 및 확산광 영역을 적응적으로 검출하고, 인지 밝기 기반의 역 톤 매핑 기법을 적용하여 기존 기술 대비 고화질의 이미지를 구현합니다. LDR 휘도 경계값과 지역 적응 망막 반응을 활용하여 사용자의 시각적 인지 능력을 최적화하며, 베버 상수를 통한 정교한 휘도 변환으로 이미지 품질을 한층 더 향상합니다. 이 기술은 단일 LDR 이미지로도 뛰어난 HDR 이미지를 생성하여, 다양한 디스플레이 환경에서 선명하고 자연스러운 시각 경험을 제공합니다. 본 기술은 영상 처리 분야의 새로운 가능성을 제시합니다.

HDR 이미지 생성LDR 휘도 경계값고화질 영상단일 노출 영상디스플레이 기술

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CCTV 영상 분석Mask R-CNN객체 검출 모델교통 안전데이터셋 부족

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위상합동 기반 초해상화, 왜곡 없는 고품질 영상 개발

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기존 인공신경망 기반 초해상화 모델은 영상의 평활화, 구조적 왜곡, 잡음 발생 또는 디테일 복원력 저하와 같은 문제점을 가지고 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 기술은 위상합동(Phase Congruency)을 활용한 새로운 초해상화 모델 학습 방법을 제안합니다. 본 기술은 정답 영상을 주파수 영역별로 분할하고, 각 주파수 특성(고주파/저주파)에 따라 맥락 손실과 인지 손실의 비율을 유동적으로 조절하여 모델을 학습시킵니다. 이를 통해 고주파수 영역에서 발생할 수 있는 구조적 왜곡이나 잡음을 효과적으로 방지하며, 저주파수 영역에서의 디테일 복원 성능 저하 문제를 해결합니다. 결과적으로 본 초해상화 모델은 기존 기술 대비 고품질이면서 정답 영상과의 인지적 유사도가 높은 선명한 결과물을 제공합니다. 특히, LPIPS(Learned Perceptual Image Patch Similarity) 평가에서 우수한 성능을 입증하여 사용자가 체감하는 화질 개선 효과가 뛰어납니다. 본 기술은 영상 처리 분야의 난제를 해결하고 고품질 영상 복원의 새로운 표준을 제시합니다.

AI 모델 학습PC 맵고품질 영상딥러닝맥락 손실

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나노 전기기계 메모리 기반 저전력 고집적 이진 신경망 개발

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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.

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저비용 고효율 C2-함산소화합물 루테늄 촉매 개발

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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.

C2-함산소화합물CO2 수소화 반응고부가 화합물고선택도 기술공정 효율 개선

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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.

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광학기기 외

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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.

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