원형 좌표 기반 그룹 통신 인증 키 개발

기존 실내 물품 배송은 비효율적인 대기 시간 관리로 배송 지연을 초래할 수 있습니다. 본 기술은 무인 자동차가 사용자 단말로부터 복수의 목적지 및 물품/수신인 정보를 수신하여 최적 주행 경로를 결정하고, 물품 종류나 수량에 따라 유연하게 대기 시간을 조절합니다. 근거리 무선 통신을 통해 수신확인 메시지를 실시간으로 주고받으며, 미수령 또는 경로 변경 발생 시 자동으로 주행 경로를 재설정하여 대응합니다. 이를 통해 실내 물품 배송의 효율성을 극대화하고, 대기 시간 낭비를 줄여 사용자 편의성을 높일 수 있으며, 물류 자동화 및 스마트 팩토리 등 다양한 실내 환경에 적용 가능합니다.

기존 1:1 인증 방식은 다수 단말이 참여하는 그룹 통신, 특히 동적으로 변화하는 사용자 중심 네트워크 환경에서 비효율적이며 보안상 취약할 수 있습니다. 본 기술은 이진 코드의 상보적 관계를 활용하여 인증 키를 생성하는 방법을 제안합니다. 컴퓨터 장치가 임의의 이진 비밀 키와 회전 정보를 기반으로 원형 좌표계에 기본 코드를 배치하고, 이를 통해 생성된 상보적 인증 키를 활용하여 그룹 관리자가 단말로부터 수신한 이진 코드를 비교함으로써 다수의 단말을 한 번에 효율적으로 인증할 수 있습니다. 이 기술은 사용자 중심 무선 네트워크 환경에서 그룹 통신의 보안과 효율성을 동시에 향상하며, 모바일 단말을 포함한 다양한 컴퓨팅 장치의 안전한 그룹 통신을 가능하게 합니다.

D2D 통신 환경에서 블록체인 적용 시 발생하는 비인증 기기 도청, 성능 저하, 무임승차 등의 문제를 해결하기 위한 기술입니다. 본 기술은 IoT 기기 및 모바일 기기 간 인증으로 사용자 데이터 위변조를 방지하고, D2D 통신 리소스(RSSI) 기반의 보안 전송률을 계산하여 인가된 기기만을 블록체인에 참여시킵니다. 또한, 참여 노드의 자원 사용량과 통신 세기를 반영한 '참여도'를 평가하여 이기적 노드의 무임승차를 방지하며, 블록체인 합의 알고리즘의 검증 노드를 효율적으로 선출합니다. 이를 통해 D2D 통신 환경에서 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하고, 블록체인 시스템의 처리 속도 및 가용성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

SDN은 중앙 집중식 제어로 인해 네트워크 공격에 취약하며, 대량 트래픽 및 가상화로 비정상 트래픽 검출이 복잡해지는 문제가 있습니다. 본 기술은 플로우 분석과 클러스터 분석 기법을 조합하여 이러한 문제를 해결합니다. 제1 스위치가 트래픽 플로우 크기를 분석하고, 기준값 초과 시 제2 스위치로 전달합니다. 제2 스위치는 플로우에 포함된 패킷을 사전에 정의된 클러스터로 분류하고, 해당 클러스터의 트래픽이 기준값 이상일 경우 비정상 트래픽으로 판단하여 패킷을 드롭합니다. 이 방법을 통해 오버헤드를 줄이면서도 SDN 환경의 네트워크 보안을 효과적으로 강화할 수 있습니다.

기존 침입 탐지 시스템은 대용량 트래픽 처리와 다양한 공격 유형 탐지에 어려움이 많습니다. 본 기술은 인공신경망 기반 2단계 분류 모델을 활용하여 이 문제를 해결합니다. 네트워크 트래픽을 정상과 공격으로 1차 분류 후, 정상 트래픽을 제거하여 분석 부하를 줄입니다. 이후 남은 공격 트래픽은 미리 설정된 우선순위(DoS, Probe, U2R, R2L 등)에 따라 다층 퍼셉트론 기반 인공신경망으로 2단계 분류를 반복 수행하여 공격 유형을 단계적으로 탐지합니다. 이를 통해 분석 트래픽 양을 획기적으로 줄이고, 분석 정확도 및 소모 시간을 단축하여 고속 네트워크 환경에서도 효율적이고 정확한 침입 탐지를 제공합니다.

고령화로 하지 재활 훈련의 중요성이 커지고 있지만, 반복적인 훈련은 환자의 흥미를 떨어뜨리고 기존 시스템은 센서 오류 문제가 있었습니다. 본 기술은 환자의 적극적인 참여를 유도하고 센서 데이터 정확도를 높인 환자 맞춤형 하지 재활 훈련 장치 및 방법을 제안합니다. 스마트 카 형태의 주행부가 초음파 센서로 환자와 장애물을 탐지하고, 센서 오차를 최소화하는 가중치 할당 알고리즘으로 정확한 위치와 속도를 판독합니다. 환자가 주행부에 접근하면 주행부가 멀어지는 게임처럼 훈련을 유도하며, 환자의 운동량에 따라 성공 포인트를 제공합니다. 이를 통해 재활 훈련에 대한 흥미를 높이고 센서 오류를 줄여 안전하고 효과적인 맞춤형 재활 훈련을 제공하여, 환자의 삶의 질 향상에 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.