기존 위치 기반 서비스(LBS)와 유사 검색 시스템은 사용자의 실제 요구와 다른 정보를 제공하는 한계가 있었습니다. 본 기술은 이러한 문제점을 해결하기 위해 개발되었습니다. '시공간 정보 저장장치 검색용 유사의미 정보 색인 방법' 특허는 시간과 위치 데이터를 기반으로 의미적으로 유사한 정보를 빠르고 정확하게 검색하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 이 기술은 정보 데이터의 시간, 위치, 유사의미를 반영한 '유사 검색 색인 구조'를 활용하여, 시간적, 공간적으로 근접한 범위 내에서 사용자에게 가장 관련성 높은 정보를 효율적으로 제공합니다. 결과적으로, 사용자 경험과 정보 탐색의 만족도를 크게 향상시킵니다.

도로 교통망의 민감한 교통량 데이터는 개인정보 침해 및 과도한 노이즈 삽입으로 인한 데이터 유용성 저하 문제가 있습니다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해 도로 구간의 상관관계와 시간대를 고려한 '가변 길이 윈도우' 기법을 적용한 차분 프라이버시 교통량 배포 시스템 및 방법을 제안합니다. 이를 통해 현재 및 미래 시점의 윈도우 크기를 예측하고, 최적의 프라이버시 예산을 할당하여 원본 교통 데이터에 삽입되는 노이즈를 최소화합니다. 결과적으로 개인정보를 철저히 보호하면서도 데이터의 정확성과 유용성을 극대화하여 교통 분석의 효율성을 높일 수 있습니다.

개인정보 보호를 위한 차분 프라이버시 기술은 필수적이나, 한정된 예산으로 대량의 질의 처리 시 데이터 정확도 저하 문제가 발생합니다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위한 차분 프라이버시 기반 질의 처리 시스템 및 프라이버시 예산 절약 방법을 제안합니다. 질의별 최대 갱신 횟수 계산과 최적의 예산 할당, 그리고 효율적인 질의 배치 및 재배치 처리를 통해 한정된 프라이버시 예산을 최소한으로 사용하면서도 높은 데이터 정확도를 유지합니다. 이는 개인정보 보호 수준을 강화하고 질의 처리 효율을 극대화하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

기존 시간 간격 데이터의 차분 프라이버시 공개 방식은 노이즈 삽입과 구조적 오차로 인해 데이터 정확성 저하 문제가 있었습니다. 본 기술은 이러한 문제점을 해결하기 위해 삼각 빈도행렬과 빈도 벡터를 활용하는 혁신적인 방법을 제시합니다. 데이터 레코드를 빈도행렬로 생성하고, 이를 서브삼각행렬로 분할한 후 임계값에 따라 빈도 벡터에 차분 프라이버시를 적용하여 노이즈와 구조적 오차를 최소화합니다. 이 방법을 통해 시간 간격 데이터 공개 시 높은 정확도와 개인정보 보호 수준을 동시에 확보할 수 있습니다. 본 발명은 데이터 활용의 효율성과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.

기존 경로 추천 시스템은 사용자의 시간대별 선호도 변화를 반영하지 못해 개인화된 최적 경로 제공에 한계가 있었습니다. 본 발명은 사용자의 현재 질의 위치, 목적지, 탐색 시간 및 타임 슬롯을 기반으로, 변화하는 선호도를 실시간으로 분석하여 최적의 경로를 추천하는 혁신적인 시스템 및 방법을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 시간대별로 달라지는 자신의 이동 목적에 가장 부합하는 개인 맞춤형 경로를 효율적으로 제공받을 수 있습니다. 다익스트라 알고리즘과 MPG-Tree를 활용하여 계산 비용을 최소화하며, 사용자에게 최고의 만족도를 선사합니다.

본 발명은 개인정보 노출 위험 없이 데이터 마이닝을 수행하는 K-평균 클러스터링 시스템을 제안합니다. 기존 방법의 한계인 데이터 유용성 저하와 개인정보 노출 문제를 해결하기 위해 쿼드 트리를 활용한 차분 프라이버시 기법을 적용하였습니다. 이 기술은 데이터 분포를 효율적으로 표현하면서도 적은 노이즈로 높은 정확도를 유지하며 개인정보를 보호합니다. 적은 버킷 수로 대량의 데이터를 더 빠르게 클러스터링할 수 있어, 효율적이고 안전한 데이터 분석 환경을 제공합니다.

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.