기술이전

수소는 미래 에너지의 핵심이지만 안정적인 공급 방법 확보가 중요합니다. 본 발명은 메탄올, 포름알데히드, 포름산 등으로부터 고효율로 수소를 생산하는 혁신적인 광촉매 기술을 제공합니다. 특히, 조촉매가 담지된 TiO2 광촉매를 이용하여 태양광 에너지를 통해 상온에서 친환경적으로 수소를 제조할 수 있습니다. 이는 기존 열촉매 방식의 에너지 소모 문제를 해결하고, 연료전지 실용화에 필요한 지속 가능한 수소 공급 솔루션을 제시합니다. 미래 청정에너지 시대를 이끌 선도적인 기술 발전에 기여합니다.

1,2-프로필렌글라이콜(1,2-PDO)은 다양한 산업 분야에 필수적인 물질이나, 기존 석유화학 공정은 환경 유해 물질을 배출하고 당 기반 바이오 생산은 비용 및 식량 문제에 직면해 있습니다. 본 기술은 메탄올을 탄소원으로 활용하는 메틸영양세균에 1,2-PDO 생합성 경로를 구축하여, 친환경적이고 지속가능한 방법으로 1,2-PDO를 대량 생산하는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 특히 메틸로박테리움 엑스토르켄스(Methylobacterium extorquens) 기반의 재조합 균주를 통해 고효율 생산을 달성하였습니다. 이는 바이오산업의 새로운 패러다임을 제시합니다.

초음파 영상 장치에서 고정 송신 빔 집속 방식은 넓은 빔 폭으로 인해 영상 정보 손실 및 화질 저하를 야기합니다. 본 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 송신 파라미터에 따라 결정되는 송신 빔 계수를 활용하여 보상된 코히어런스 인자를 산출하고, 이를 통해 수신 집속 신호를 정밀하게 보상하는 빔포머 기술을 제공합니다. 이 혁신적인 방법을 통해 초음파 영상의 대조도를 획기적으로 향상시키고, 결과적으로 전반적인 영상 화질을 크게 개선할 수 있습니다. 의료 영상 진단의 정확도와 효율성을 높이는 데 기여할 것입니다.

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 캔뚜껑은 개방 후 재밀봉 시, 커버 변형으로 인해 내용물 누설의 위험이 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결한 혁신적인 재밀봉 캔뚜껑 기술입니다. 리벳을 통한 레버와 커버의 결합 구조를 개선하여, 개방 과정에서 커버가 가압되거나 변형되지 않도록 설계되었습니다. 이로써 사용자는 캔 개방 후에도 인출구를 완벽하게 재밀봉하여, 내용물을 누수 걱정 없이 위생적이고 안전하게 보관할 수 있습니다. 본 기술은 음료 캔 등의 편의성과 휴대성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

본 특허는 사물인터넷(IoT) 블록체인 환경에서 디바이스 보안을 강화하는 분산 인증 시스템 및 방법을 제안합니다. 기존 중앙 집중형 인증 방식의 취약점을 해결하고자, 블록체인의 합의 알고리즘과 분산 해시 테이블(DHT), 다중 암호화 기술을 활용합니다. 이를 통해 인증 정보 위변조, 비인가 디바이스 참여, 기기 탈취, 사용자의 소유권 탈취, 악의적인 접근 등 다양한 보안 위협을 효과적으로 방지할 수 있습니다. 각 단계별로 디바이스 정보와 내역을 분산 저장하고 검증하여, 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 IoT 환경을 구축하는 데 기여합니다.

기존 병원체 검출 방식은 고가의 장비와 숙련된 기술을 요구하며, 신속성과 신뢰성에 한계가 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해, 병원체를 효과적으로 농축하고 초고속으로 검출할 수 있는 표면증강라만산란(SERS) 기반 통합 장치 및 방법을 제공합니다. 금속 나노 입자와 특수 구조체를 활용하여 미량의 병원균도 10분 이내에 높은 신뢰성, 특이성, 민감도로 진단할 수 있습니다. 특히, 수인성 및 식중독균 등 다양한 박테리아의 신속하고 정확한 검출을 통해 공중 보건 및 식품 안전 분야에 기여할 것으로 기대됩니다. 이 기술은 빠르고 정확한 병원체 진단을 가능하게 합니다.

작은 크기와 변동성이 큰 시계열 데이터는 모델 과적합으로 인해 예측 성능 저하를 야기하는 문제가 있습니다. 본 발명은 이러한 문제 해결을 위해 합성곱 신경망(CNN)을 활용한 데이터 확장 방법 및 장치를 제공합니다. 연속된 시계열 데이터의 특징을 2차원 배열로 변환하고, 이를 합성곱 신경망으로 처리하여 새로운 데이터를 생성함으로써 원본 데이터를 효과적으로 확장합니다. 이 기술은 주식, 에너지 사용량 등 소량의 시계열 데이터 환경에서도 예측 성능을 획기적으로 향상시켜 데이터 기반 분석 및 의사결정의 정확도를 극대화할 수 있습니다.

기존 인공 혈관은 실제 혈관의 필수적인 분지 및 계층 구조 구현에 한계가 있었습니다. 본 발명은 경화제 확산을 활용하여 이 문제점을 해결한 혁신적인 인공 혈관 제조 방법을 제공합니다. 이 기술은 간단한 공정으로 내경과 두께가 다양한 분지 및 계층 구조의 인공 혈관을 정밀하게 제작할 수 있습니다. 이를 통해 실제 혈관과 유사한 기능성을 갖는 인공 혈관 생산이 가능하며, 재생 의료 분야 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

기존의 단광자 검출 장치는 고전압 구동 및 온도 변화에 취약한 애벌란치 광 검출기(SPAD)를 사용하여 한계가 있었습니다. 본 기술은 이러한 문제점을 해결하고자 저전압으로 동작하는 혁신적인 단광자 검출 장치를 제안합니다. 특히, PIN 구조의 광 다이오드에서 발생하는 미약한 광 전하 신호를 작은 직렬 연결 커패시터를 통해 효율적으로 큰 전압 신호로 변환하여, 단일 광자 및 미세 광자까지 정밀하게 검출할 수 있습니다. 이는 실리콘 광증폭기, LIDAR, PET 등 다양한 초고감도 광 검출 분야에 적용 가능하여, 차세대 이미징 및 센싱 기술 발전에 기여할 수 있습니다.

데이터센터의 폭발적인 성장과 함께 메모리 에너지 소비량 증가는 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 기존의 전력 제어 방식은 성능 저하를 야기하거나 시스템 전반에만 적용되어, 응용 프로그램별 정밀한 에너지 최적화가 어려웠습니다. 특히, 휘발성 및 비휘발성 메모리를 함께 사용하는 이기종 메모리 시스템에서는 힙 메모리 오브젝트의 다양한 접근 패턴을 고려하지 못하여 비효율적인 에너지 소모가 발생하였습니다. 본 기술은 이러한 문제 해결을 목표로 합니다. 응용 프로그램이 메모리에 할당하는 힙 메모리 오브젝트의 에너지 소모량을 정확하게 예측하는 방법과 이를 구현하는 메모리 시스템을 제공합니다. 메모리 프로파일러가 힙 메모리 오브젝트의 크기, 접근 크기, 수명 시간 등 상세한 접근 정보를 추출하고, 메모리 디바이스별 명령어에 따른 에너지 소비 정보를 결합하여 정밀한 예측을 수행합니다. 이를 통해 실제 할당 전에 최적의 에너지 효율을 갖는 메모리 디바이스에 힙 메모리 오브젝트를 배치할 수 있습니다. 결과적으로, 이 기술은 데이터센터 메모리 시스템 전반의 성능을 유지하면서도 획기적인 에너지 절감을 달성합니다. 특히 이기종 메모리 환경에서 힙 메모리 할당의 전력 효율을 극대화하여, 지속 가능한 고성능 컴퓨팅 환경 구축에 기여합니다.

기존 동영상 분석 기술은 샷 내 빈번하게 등장하는 객체를 중요 객체로 오인하여 정확한 메타데이터 추출에 어려움이 있었습니다. 본 기술은 이러한 문제점을 해결하고자 개발되었습니다. 동영상을 샷 단위로 분할하고 각 프레임에서 객체를 검출한 후, 샷 내 객체 빈도수(OF)와 동영상 전체에서의 객체 중요도(ISF)를 종합적으로 고려하여 진정한 중요 객체를 추출합니다. 이로써 특정 샷의 상황과 장소를 더욱 정확하게 파악하고, 고품질의 샷 단위 객체 메타데이터를 생성하여 동영상 콘텐츠 분석의 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 이는 미디어 콘텐츠 관리 및 검색 효율성을 크게 높이는 핵심 기술입니다.