네트워크 코딩 기반 모바일 센서 토폴로지 형성 개발

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.

기존 차량 사고 녹화 장치는 사고 판단이 부정확하고 운전자 상태를 반영하기 어려웠습니다. 본 기술은 차량 센서와 운전자가 착용한 웨어러블 디바이스의 생체 정보(ECG, PPG, GSR 등)를 연동하여 사고 발생을 더욱 정확하게 판단합니다. 차량 외부 카메라로 상시 녹화 중 센서값이 기준을 초과하면 웨어러블 디바이스에서 운전자 생체 정보를 수신하여 충격 정도를 분석합니다. 이를 기반으로 차량 내부 카메라 구동 시점을 결정하고, 외부/내부 카메라 동시 녹화, 영상 전환, 또는 웨어러블 디바이스 카메라를 활용하는 등 녹화 대상 및 방식을 지능적으로 변경합니다. 이를 통해 사고 발생 여부 판단 정확성을 높이고, 운전자 상태 및 차량 내외부 상황을 포괄적으로 기록하여 사고 원인 규명 및 효율적인 영상 관리가 가능합니다.

모바일 센서 네트워크는 최적 토폴로지 구성 시 높은 계산 복잡도와 멀티캐스트 병목 현상에 직면합니다. 본 기술은 네트워크 코딩을 기반으로 멀티캐스트 흐름을 유니캐스트 서브그래프로 분해하고, 거리단축이득과 링크형성비용을 고려한 효용 함수를 이용한 분산 링크 형성 게임을 통해 최적의 네트워크 토폴로지를 형성합니다. 이 방법을 통해 각 노드는 스스로 최적의 링크를 결정하며, 링크 독립적인 데이터 생성이 가능해집니다. 결과적으로 기존 중앙 집중식 방식 대비 계산 복잡도를 획기적으로 낮추면서도 네트워크 유틸리티를 극대화하고, 병목 현상 없는 효율적인 데이터 전송을 실현합니다. 스마트폰, 태블릿 등 대규모 모바일 애드혹 네트워크 환경에 효과적으로 적용될 수 있습니다.

자율주행차, UAV, IoT 등 동적 네트워크 환경은 불안정한 채널 상태와 높은 링크 실패율로 강인한 네트워크 형성에 어려움이 있습니다. 본 기술은 네트워크 노드들이 마르코프 특성을 기반으로 자체 정책에 따라 전송 전력을 조절, 전송 범위를 변화시키는 방법을 제안합니다. 상태 스페이스, 액션 스페이스, 상태 이전 확률, 유틸리티 함수, 디스카운트 팩터를 판단하고, 결정된 정책에 따라 극한확률분포를 활용하여 네트워크의 초기 상태를 최적화합니다. 이를 통해 동적 환경에서도 네트워크가 빠르게 고정된 상태로 수렴하고 데이터 전송 성공률 및 처리량을 향상하며 전력 소모를 효율적으로 관리하여 강인하고 안정적인 네트워크 연결을 제공합니다.

데이터 사용량 급증과 네트워크 포화로 인해 기존 통신 방법의 한계에 도달하고 있으며, 특히 디코딩 과정의 높은 전력 소비와 계산 복잡도가 문제로 지적되어 왔습니다. 본 기술은 Eigen-Decomposition을 통해 획득한 유니타리 행렬을 인코딩 계수 행렬로 활용하여, 사용자 단말에서의 네트워크 디코딩 계산 복잡도를 크게 개선합니다. 랜덤 대칭 행렬을 생성하고 이를 행렬 분해하여 유니타리 행렬 기반의 인코딩 계수 행렬을 추출한 뒤, 원본 데이터를 인코딩하고 데이터 패킷을 형성하여 갈로이스 필드로 변환 전송합니다. 디코딩 시에는 인코딩 계수 행렬의 전치 행렬을 사용하여 원본 데이터를 빠르게 복원함으로써, 전력 소비와 메모리 문제를 해결하고 전체 네트워크의 효율을 높여 IoT 및 대용량 데이터 환경에서의 데이터 전송량 향상에 기여할 수 있습니다.

사물인터넷(IoT) 환경에서는 다중 소스 멀티캐스트 흐름으로 인해 데이터 전달 시 병목 현상이 자주 발생합니다. 기존 네트워크 코딩 방식은 최적 토폴로지 구성이 어렵고 중앙 집중 방식은 확장성 문제가 있었습니다. 본 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 무선 네트워크 노드들이 중앙 집중식 계획 대신 각 노드의 독립적인 의사결정을 통해 무선 전송 전력, 전송 범위, 네트워크 코딩 사용 여부를 선택적으로 결정하는 분산적 자가 구성 네트워크 시스템입니다. 소스 노드와 중간 노드가 다른 노드의 행동에 대한 최적 반응을 기반으로 자신의 최적 행동을 결정하여 네트워크를 형성하며, 시스템 처리량과 전송 실패 패널티를 분석하여 바이어스 전력을 갱신합니다. 이를 통해 각 노드의 송신 전력 소모량을 줄이고 전체 네트워크 처리량을 높일 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.