기존 에너지 저장장치(ESS) 충방전 스케줄링은 전력 요금만을 고려하여 배터리 수명 단축과 비효율적 운영이라는 문제가 있었습니다. 본 기술은 에너지 저장장치의 운영비용과 사용비용을 동시에 고려하여 방전심도를 최적화하는 충방전 스케줄링 장치 및 방법을 제공합니다. 이를 통해 ESS의 수명을 획기적으로 연장하고 전체 전력 공급 비용을 최소화할 수 있습니다. 스마트 그리드 및 분산 전원 환경에서 ESS의 효율적인 활용을 지원하여 비용 절감과 안정적인 전력 공급을 가능하게 합니다.

기존 에너지 저장장치(ESS) 운영은 전력망 요금만을 고려하여 비효율적이었습니다. 본 기술은 ESS의 화학적 특성과 수명으로 인한 감가상각 비용, 전력망 요금, 부하 프로파일, 그리고 수요반응 신호를 종합적으로 분석합니다. 동적 프로그래밍 알고리즘을 활용하여 전력망 사용료와 ESS 감가상각 비용의 합을 최소화하는 최적의 충방전 스케줄을 생성합니다. 이를 통해 ESS 운영 비용을 획기적으로 절감하고, 수요 전력 시장에서 효율적인 전력 공급을 가능하게 합니다. 스마트 그리드, 분산전원, 데이터센터, 전기차 등 다양한 분야에 적용되어 전력 시스템의 경제성과 안정성을 동시에 높일 수 있습니다.

기존 에너지 저장 장치(ESS) 충방전 스케줄링은 전력 요금만을 고려하여, ESS의 화학적 특성과 전력망의 최대 허용 한계 출력을 간과하는 한계가 있었습니다. 이로 인해 운영 비용 최적화 및 전력망 안정성 확보에 어려움이 발생하였습니다. 본 기술은 이러한 문제점을 해결하기 위해 전력망 비용, 부하 패턴, 전력망 최대 허용 한계 출력, ESS 내부 화학적 특성, 그리고 수요 반응 신호까지 통합적으로 분석합니다. 이를 바탕으로 동적 프로그래밍 알고리즘을 적용하여 운영 비용을 최소화하고, 전력망의 안정성과 신뢰성을 획기적으로 향상시키는 최적의 ESS 충방전 스케줄링 장치 및 방법을 제공합니다. 이로써 에너지 효율을 극대화하고 전력 시스템 운영의 경제성을 확보할 수 있습니다.

본 발명은 배터리 감가상각의 기존 예측 모델이 가진 오버피팅 문제를 해결하고, 실제 사용 환경에서 충전 상태(SoC)에 따른 감가상각을 정확하게 산출하는 방법을 제시합니다. 배터리 한계수명(ACC)과 방전심도(DoD)를 활용하여 평균감가상각(AWC)을 산출한 뒤, 이를 다항 곡선접합하여 감가상상밀도 함수(WDF)를 정밀하게 도출합니다. 이 기술을 통해 배터리 운영 비용을 최소화하고 효율적인 충방전 스케줄링을 구현할 수 있으며, 특히 전기차 배터리 및 에너지 저장 장치의 주파수 조정 참여 시 최적의 제어를 가능하게 합니다.

기존 통신 시스템은 셀간 간섭 및 기지국 부하 불균형으로 주파수 사용 효율과 서비스 품질 저하 문제가 발생합니다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해, 각 셀의 부하에 따라 주파수 대역폭을 동적으로 할당하는 기술을 제안합니다. 이는 전체 주파수 대역폭을 복수의 대역으로 나누고 인접 셀 간 상호 배타적으로 할당하며, 셀의 기준 부하에 맞춰 주파수 대역폭을 변경하는 방식으로 구현됩니다. 특히, 플로우의 평균 전송 지연 시간을 최소화하는 목적 함수를 통해 자원 이용 효율을 극대화합니다. 이 기술을 통해 셀간 간섭을 효과적으로 줄이고, 사용자 체감 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.

한국의 독특한 전력요금제는 과거 12개월간의 최대 피크 부하량에 따라 기본 요금이 결정되어 에너지 저장장치(ESS)만으로는 실질적인 전기료 절감이 어려웠습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하고자, 과거 전력 사용 데이터를 기반으로 당월 수요 전력의 피크값을 예측하고, 이를 지난 수개월의 누적 피크값과 비교하여 ESS의 최적 충방전 비율을 산출하는 방법을 제시합니다. 이 시스템은 예측 피크값과 누적 피크값의 근접 여부에 따라 다른 목적함수를 적용하여, 피크 부하 관리와 계시별 요금 절감을 동시에 달성하여 전체 전기료를 획기적으로 절감할 수 있도록 돕습니다. 이제 본 기술을 통해 실제적인 에너지 비용 절감 효과를 경험하실 수 있습니다.

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.