개인 맞춤형 현장 미션 경로 실시간 추천 개발

기존 딥러닝 모델은 ImageNet 기반으로, 한국 관광 특성 및 랜드마크를 제대로 분류하지 못하여 SNS 이미지 분류 정확도가 낮은 문제가 있습니다. 또한 수동 라벨링 방식은 비효율적입니다. 본 기술은 지오태깅된 SNS 이미지 데이터를 획득하여, 합성곱 신경망(CNN)으로 관광 목적의 이미지 전용 분류 체계에 따라 1차 분류합니다. 이후 밀도 기반 클러스터링(DBSCAN)을 통해 각 카테고리별 클러스터를 추출하고, 위치 정보와 활동 정보를 비교하여 불일치 시 활동 정보를 갱신합니다. 갱신된 활동 정보를 기반으로 CNN을 통해 이미지 데이터를 재분류하고, 실제 위치와의 중첩 분석을 통해 분류 정확도를 측정합니다. 이 과정에서 Inception v3 모델을 한국 관광 활동 208개 카테고리로 재훈련하여 활용합니다.

기존 현장학습 및 미션 수행 시 도로 유무와 관계없이 효율적인 경로 제공이 어려웠습니다. 본 기술은 미션 수행 영역의 지도 이미지를 수집하여 격자망 미션 맵을 생성하고, 각 미션 장소에 속성 정보를 부여합니다. 이 속성 정보와 지리적 특성을 반영한 이동 시간을 기반으로 최적의 방문 순위와 경로를 결정하여 사용자에게 맞춤형 경로를 제공합니다. 미션 장소까지의 최단 거리 경로와 힌트 정보가 포함된 경로 중 선택 가능하며, 실시간 사용자 위치 및 미션 완료 여부에 따라 경로를 갱신합니다. 이를 통해 도로가 없는 지역에서도 미션 효율성을 높이고, 참여자의 역량에 맞는 최적화된 학습 경험을 제공하여 현장학습 및 미션 활동의 교육적 효과를 극대화할 수 있습니다.

기존 암리논 합성법은 복잡한 다단계 공정, 고온 반응 조건, 위험한 수소 가스 사용 등으로 인해 심각한 합병증을 유발할 수 있는 한계가 있었습니다. 본 기술은 위치선택적 스즈키 커플링 반응을 활용하여 암리논 유도체를 안전하고 효율적으로 제조하는 방법을 제안합니다. 화학식 1 화합물과 피리디닐 보론산의 스즈키 커플링 반응 후, 중간 생성물을 화학식 2 화합물과 반응시키는 방식으로, 종래 대비 축소된 합성 단계와 온화한 산처리 조건으로 탈보호기 반응을 수행합니다. 이를 통해 위험한 수소 가스 없이 고수율(60% 이상)로 암리논 유도체를 얻을 수 있으며, 급성 심부전 치료제 개발 및 생산의 안전성과 효율성을 크게 향상할 수 있습니다.

유방암은 조기 진단이 환자 생존율에 결정적인 영향을 미치지만, 기존 진단법은 초기 병변 검출에 한계가 있었습니다. 본 기술은 혈액 내 알파-1 산성 당단백질(AGP)의 N-당화 변화가 초기 유방암의 핵심 바이오마커임을 규명하였습니다. 렉틴을 활용하여 AGP의 푸코실화, 만노실화, 시알릴화 등 N-당화 수준을 정밀하게 검출하며, 특히 유방암 1기 환자의 혈청에서 이 당화 수준이 현저히 감소함을 확인했습니다. 이를 통해 양성 유방종이나 다른 병기의 유방암과 명확히 구별하여 초기 유방암을 높은 민감도와 특이도로 진단할 수 있습니다. 이 기술은 유방암 조기 진단의 정확도를 획기적으로 높여, 환자의 치료 성공률 향상과 사망률 감소에 크게 기여할 것입니다. 진단 키트 및 정보 제공 방법으로 개발되어 상용화가 기대됩니다.

반도체 공정 폐수에는 질소, 인, 불소 등 유해 물질이 고농도로 포함되어 기존 처리 방식들은 경제성이나 효율성 측면에서 한계가 있었습니다. 본 기술은 바덴포 공정과 그래핀 산화물 기반 세라믹 나노 멤브레인 여과를 통합하여 이러한 문제를 해결합니다. 그래핀 산화물 코팅 나노 멤브레인은 미세 기공과 강한 음전하로 암모늄, 불소 이온 등 1가 이온성 물질을 효과적으로 제거합니다. 이를 통해 별도의 약품이나 탄소원 주입 없이 경제적이면서도 효율적인 질소 및 불소 제거가 가능하며, 폐수 처리 시스템의 성능과 비용 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

기존 웨어러블 기기 데이터는 헬스케어 등 단순 활용에 그쳐 사용자 맞춤형 웹 서비스 제공에 한계가 있었습니다. 본 기술은 웨어러블 기기에서 수집된 심박수, 체온, 스트레스 등 사용자 생체 정보와 디스플레이 기기의 웹 페이지 스크롤, 클릭 등 조작 정보를 동시간 기준으로 결합하고 분석합니다. 데이터 마이닝 및 기계학습을 활용하여 사용자의 상태와 의도를 파악하며, 이를 통해 동영상 추천, 학습 콘텐츠 개인화, 맞춤형 광고 등 사용자에게 최적화된 웹 페이지와 서비스를 제공합니다. 사용자의 컨디션과 행동에 기반한 정교한 개인화로 웹 서비스의 만족도와 활용도를 크게 높일 수 있습니다.

염료감응 태양전지는 낮은 제조 단가에도 불구하고 광전환 효율 부족으로 상용화에 한계가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 본 기술은 자기조립 이중블록 공중합체를 활용, 정렬된 금속산화물 나노입자를 포함하는 금속산화물-탄소질 하이브리드 박막을 경제적으로 제조합니다. 역마이셀 용액, 금속산화물 전구체, 산 용액을 이용한 코팅 후 자외선 조사로 안정화하고 열처리하여 탄소화하는 공정을 거칩니다. 이 과정에서 고온에도 나노구조를 유지하며, 높은 전기 전도성을 가진 탄소와 금속산화물의 하이브리드화를 통해 전자의 전달 효율을 극대화합니다. 결과적으로 이 박막을 염료감응 태양전지 광전극에 적용하면 광전환 효율을 현저히 향상시켜, 제조 단가 부담 없이 태양전지의 상용화를 가속할 수 있습니다.

기존 언어 학습 도구들은 주로 발음 교정에 집중하여 작업 기억 능력 평가에 한계가 있었습니다. 특히 언어 발달 장애 아동의 경우, 음운 처리 결함과 상위 언어적 문장 이해 문제가 작업 기억 능력과 밀접한 관련이 있습니다. 본 기술은 음성으로 제시된 문장을 따라 말하는 학습자의 음성을 녹음하고 평가하여 작업 기억 능력을 측정합니다. 사용자의 첫 번째 문장 따라 말하기 점수를 기반으로 난이도와 변별도를 조절한 맞춤형 과제를 제공하며, 이를 통해 얻은 점수로 작업 기억 능력을 더욱 정확하게 진단합니다. 이로써 아동의 연령과 언어 체계에 맞는 신뢰도 높은 작업 기억 능력 측정 결과를 제공하여, 언어 발달 장애 여부를 조기에 판단하고 적절한 후속 조치를 가능하게 합니다.