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.

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.

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.

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.

기존 지능형 교통안전 시스템의 보행자 이상행동 탐지 성능은 데이터셋의 양적, 질적 한계로 개선에 어려움이 있었습니다. 본 기술은 딥러닝 기반 객체 검출 모델을 활용하여 입력 영상에서 운전가능 영역과 보행자를 검출하고, 이들의 마스크를 기반으로 무단횡단과 같은 보행자 이상행동 증강 영상을 자동 생성합니다. 이를 통해 지능형 교통안전 시스템의 이상행동 탐지 정확도를 8% 이상 향상시키고, 발생 빈도가 낮은 이상행동 감지에도 범용적으로 적용 가능한 데이터셋을 구축할 수 있습니다.

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.

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.

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.

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.