카오스 나노넷 기반 카본나노튜브 PUF 보안 기술 개발

기존 피트니스 트레이닝의 자세 피드백 한계를 해결하기 위해 웨어러블 기기를 활용한 실시간 자세 코칭 기술을 소개합니다. 이 기술은 신체 부위의 움직임 정보를 감지하고, 사용자 신체 길이를 반영하여 정확한 각도를 연산합니다. 연산된 각도를 미리 설정된 운동별 기준 각도 범위와 비교하여 올바른 자세 여부를 판단하며, 단말 장치 또는 웨어러블 기기를 통해 진동, 소리, 시각적 안내 등 다채로운 방식으로 즉각적인 피드백과 동작 지시를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 언제 어디서든 전문 트레이너에게 지도받는 것과 같은 효과로 정확하고 효과적인 운동을 수행하며, 피트니스 외 자세가 중요한 다양한 스포츠에도 적용할 수 있습니다.

정보통신기술 발달로 IoT 환경의 보안 문제가 심화되고, 기존 하드웨어 인증은 키 유출에 취약했습니다. 본 기술은 카본나노튜브(CNT)의 고유한 분자 비대칭성(chirality)을 활용하여 물리적 복제 방지(PUF) 특성을 극대화합니다. CNT의 무작위적인 전기적 특성으로 시그널 패스를 생성하는 카오스 나노넷 소자를 개발했습니다. 이 소자는 CNT 네트워크의 무작위성을 기반으로 예측 불가능한 시그널 경로를 제공하며, 다중입력 쉬프트 레지스터와 보안키 생성기를 통해 안정적인 인증 키를 생성합니다. 이 기술은 IoT 기기의 물리적 복제를 방지하고 고유한 신원 인증을 제공하여 의료, 헬스케어, 스마트홈, 스마트카 등 다양한 IoT 분야의 보안 안정성을 혁신적으로 향상시킬 수 있습니다.

무선 통신 장애 및 음영 지역 발생 시 신속한 통신망 구축이 중요합니다. 본 기술은 복수의 무인비행체를 활용하여 관심지역에 애드혹 네트워크를 점진적으로 배치하는 방법입니다. 무인비행체들은 시작점에서 서로 다른 이동 방향을 결정하고, 통신 가능 반경 내에서 이웃 무인비행체와의 연결성을 기준으로 배치 영역을 확장합니다. 이 과정에서 장애물을 감지하면 회피하고, 필요한 경우 추가 무인비행체를 투입하여 네트워크를 확장합니다. 또한, 배치된 무인비행체들의 네트워크 커버리지 중첩성을 분석하여 비효율적인 무인비행체를 제거함으로써 네트워크 성능 저하 없이 자원을 최적화합니다. 이 기술을 통해 재난 지역이나 통신 음영 지역에 빠르고 효율적으로 무선 네트워크를 구축하고 안정적인 통신 서비스를 제공할 수 있습니다.

기존 통신망의 장애, 음영 지역 및 인프라 부재 지역에서 통신 서비스 제공이 어려운 문제를 해결하기 위해, 3D 공간에서 무인비행체 기반의 애드혹 네트워크 배치 기술이 개발되었습니다. 이 기술은 단일 또는 복수의 무인비행체가 관심 지역을 탐색하며 지형 및 구조물 정보를 정밀하게 수집하는 것을 핵심 원리로 합니다. 무인비행체는 3D 그리드 셀 단위로 공간을 구분하고, 구조물을 감지하면 외곽과 높이를 파악하는 2단계 탐색 모드를 실행합니다. 복수의 무인비행체는 서로 탐색 정보를 교환하고 할당된 서브 영역을 재설정하며 협력적으로 탐색 효율을 극대화합니다. 탐색 완료 후에는 수집된 3D 구조물 정보를 바탕으로 서브 영역별 배치, 네트워크 홀 보완, 그리고 배치 위치 최적화 과정을 거쳐 최소한의 무인비행체로 안정적인 통신망을 구축합니다. 이를 통해 재난 지역, 오지 등 다양한 환경에서 신속하고 유연한 무선 네트워크 서비스 제공이 가능할 것으로 기대됩니다.

기존 하나의 웨어러블 기기가 가진 운동 자세 교정의 한계를 극복하기 위해, 복수의 웨어러블 기기를 신체 여러 부위에 부착하여 움직임 정보를 통합적으로 수집하는 기술입니다. BLE 통신을 통해 실시간으로 가속도와 각도 데이터를 수신하고, 이를 사전에 저장된 올바른 자세 정보와 비교 분석하여 사용자의 운동 자세를 정밀하게 판단합니다. 이 시스템은 줄넘기, 스쿼트, 런지 등 다양한 운동에 대한 정확한 자세 교정 피드백을 제공하여, 운동 효과를 극대화하고 부상 위험을 줄이는 데 기여합니다. 또한 다중 사용자의 동시 모니터링도 가능하여 스마트 피트니스 경험을 향상시킵니다.

기존 miRNA-mRNA 연관성 분석 방법은 높은 위양성 및 위음성, 간접적 연관성 혼입, 적은 샘플 데이터로 인한 신뢰성 저하 등의 한계가 있었습니다. 본 기술은 이러한 문제점을 해결하고자 miRNA와 mRNA의 직접적 연관성만을 신뢰도 높게 분석하고 네트워크를 구축하는 방법을 제안합니다. 차별 발현 유전자를 식별하여 데이터 차원을 줄이고, 부트스트래핑을 통해 샘플 크기 문제를 해결하며, 부분상관계수 추정법, 희박 부분상관계수 추정법(SPACE), 네트워크 디컨볼루션 등 3가지 직접적 연관도 유추 기법을 활용합니다. 이 세 가지 기법의 결과를 순위 기반 비모수 앙상블 기법으로 통합하여, 적은 샘플 데이터에서도 정확하고 신뢰성 높은 miRNA-mRNA 네트워크를 생성합니다. 이 기술은 유전자 발현 데이터의 복잡성 속에서 miRNA와 mRNA 간의 진정한 상호작용을 밝혀내며, 세포분화, 질병 진단, 치료제 개발 등 생물학 및 의학 연구 분야에 기여할 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.