가상 환경에서 GPU 메모리 할당 비효율과 컨텍스트 전환 오버헤드는 가상 머신 성능 저하의 주요 원인입니다. 본 발명은 가상 머신들의 오버헤드값을 실시간으로 분석하여 가상 GPU 메모리 슬롯을 동적으로 증감시키는 컴퓨팅 장치 및 방법을 제공합니다. 이 기술은 메모리 확장 요청 시 슬롯 공유를 최소화하고, 과부하 가상 머신의 슬롯을 조절하여 전체 가상화 시스템의 성능을 유지하면서 개별 가상 머신의 성능을 향상시킵니다. 결과적으로 불필요한 슬롯 복사와 컨텍스트 전환 비용을 획기적으로 줄여, 최적화된 GPU 자원 관리를 실현합니다.

기존 GPU 메모리 관리 방식은 긴급한 작업 시 강제 종료로 인한 데이터 손실 및 오버헤드 발생, 또는 라이브러리 종속성 문제를 야기했습니다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해, 사용자 애플리케이션 소스 코드 수정이나 기존 작업 강제 종료 없이 GPU 메모리를 효율적으로 선점하고 스케줄링하는 GPU 메모리 스케줄러 기술을 제공합니다. 후킹 모듈과 노드 스케줄러를 활용하여 가상화 환경에서 GPU 메모리 할당을 지능적으로 제어하며, 필요 시 오브젝트 단위로 데이터를 메인 메모리로 스왑하여 자원 활용도를 극대화합니다. 이는 GPU 메모리 부족 상황에서도 긴급 작업의 우선 실행을 보장하고, 물리적 용량 초과 작업도 강제 종료 없이 유연하게 처리하는 혁신적인 솔루션입니다. 본 기술로 GPU 자원의 효율성을 획기적으로 높이실 수 있습니다.

기존 블록체인 통신 방식은 확장성 문제를 야기하며, 특히 샤딩 환경에서 과도한 트래픽을 발생시켜왔습니다. 본 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인 샤딩 네트워크에서 노드 간 효율적인 메시지 전달 방법을 제시합니다. 노드 및 샤드 간 XOR 거리를 기반으로 라우팅 테이블을 구성하여, 중개 노드 없이 최소한의 트래픽으로 목표 샤드 또는 노드에 메시지를 직접 전달합니다. 이를 통해 네트워크 트래픽 낭비를 최소화하고 보안성을 향상시키며, 분할된 네트워크 환경에서도 원활한 통신을 보장합니다.

NUMA 시스템에서 메모리 버스 연결 저장장치(MBS)의 성능을 충분히 활용하지 못해 파일 처리 속도 저하를 겪으셨습니까? 본 기술은 NUMA 시스템의 특성을 고려하여 MBS 할당 방법을 혁신적으로 개선합니다. 각 노드의 저장 여유 공간을 효율적으로 관리하고, 파일 쓰기 요청 시 프로세스 실행 노드에 가장 가까운 MBS를 우선 할당하거나, 여러 노드의 MBS를 최적으로 분산 할당하는 정책을 적용합니다. 이로 인해 불필요한 오버헤드를 줄이고 접근 지연 시간을 최소화하여, 시스템의 파일 처리 성능을 획기적으로 향상시킵니다. 고성능 컴퓨팅 환경에 최적화된 솔루션입니다.

블록체인 스마트 컨트랙트의 외부 데이터 접근 한계를 해결하는 것이 오라클의 주요 과제입니다. 기존 오라클의 중앙화 문제, 데이터 조작 위험, 확장성 및 성능 저하 문제를 본 발명은 신뢰 실행 환경(TEE) 기반 탈중앙형 오라클 시스템으로 해결합니다. PoET 합의 알고리즘과 하이퍼레저를 활용하여 데이터 무결성과 시스템 확장성을 동시에 확보하며, 단일 장애점 없이 안정적인 외부 데이터 제공이 가능합니다. 이 시스템은 블록체인과 외부 데이터 소스 간의 안전하고 효율적인 연결을 제공하여, 사물인터넷(IoT) 데이터 등 시변(Time-variant) 데이터의 블록체인 활용도를 높입니다.

연합형 분산 에지 환경에서 실시간 서비스의 지연 및 에너지 비효율 문제가 발생합니다. 본 기술은 에너지와 QoS를 동시에 고려한 SFC(Service Function Chain) 스케줄링 방법을 제시합니다. 가상 머신(VM) 및 물리 자원 이용률을 기반으로 SFC를 효율적으로 배치하고, 네트워크 트래픽 변동에 따라 서비스 경로의 에너지를 최적화하여 SFC를 재배치합니다. 이를 통해 서비스당 에너지 소모량을 평균 15% 절감하고, 사용자에게 안정적인 서비스 품질(QoS)을 보장합니다. 이 기술은 에지 컴퓨팅 환경의 효율성을 극대화합니다.

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.