영유아 언어 발달 예측 정확도를 높이는 부모 보고형 평가 시스템 개발

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 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.

주사 투여로 인한 환자 고통과 인슐린의 낮은 점막 투과 문제는 당뇨 치료의 큰 과제였습니다. 본 기술은 변이체 TCTP-PTD를 인슐린과 혼합하여 비침습적 점막 전달을 가능하게 합니다. 특정 TCTP-PTD 펩타이드 서열(서열번호 3, 8, 13)이 인슐린의 점막 투과율을 크게 높이며, 이는 비강 투여 시에도 피하주사와 유사한 혈당 강하 효과를 보였습니다. 점막 손상 없이 안전하게 인슐린 생체이용률을 향상시켜 환자의 치료 편의성과 삶의 질을 높일 수 있습니다.

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 리튬 이차전지의 흑연 음극재는 용량 한계와 실리콘 음극재의 큰 충방전 부피 변화 문제를 가지고 있습니다. 본 기술은 실리카 함유 콜로이드에 산화그래핀을 첨가하여 분말화한 뒤, 마그네시오써믹 반응으로 실리카를 실리콘으로, 산화그래핀을 그래핀으로 동시에 환원시켜 실리콘-그래핀 복합 나노물질을 제조합니다. 이 방법은 자연에 풍부한 실리카를 원료로 사용하여 경제적이며, 제조된 나노물질은 부피 변화를 최소화하고 높은 전기 전도도, 용량, 안정성을 갖는 전극을 형성할 수 있습니다. 리튬 이온 전지 및 다양한 차세대 전지의 고성능 음극재로 활용되어 배터리 성능 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

기존 부모보고형 언어 평가는 주관성으로 인해 신뢰성에 한계가 있었습니다. 본 기술은 아동의 언어 능력을 신뢰성 있게 측정하고 예측하기 위해 부모보고형 평가 데이터를 활용합니다. 초기 발달 이정표, 현재 언어 능력, 행동 패턴, 가족력 등 4가지 영역으로 구성된 질문 정보를 통해 평가 데이터를 수집하고, 이를 점수화하여 현재 언어 능력을 정밀하게 측정합니다. 특히, 각 영역별 점수에 가중치를 부여하고 영역별 점수 비율을 분석하여 아동의 미래 언어 능력을 과학적으로 예측합니다. 이로써 임상 현장에서 직접 평가가 어려운 어린 유아도 객관적이고 신뢰성 높은 언어 발달 평가와 예측이 가능하여, 조기 개입 및 맞춤형 교육 계획 수립에 기여할 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.

기존 언어 기반 작업 기억능력 측정 방식의 한계를 극복하기 위해 매트릭스 점멸 패턴을 활용한 비언어적 측정 기술이 개발되었습니다. 이 기술은 복수의 영역으로 구획된 매트릭스 이미지에서 순차적으로 점멸하는 패턴을 제시하고, 피험자의 응답을 실시간으로 분석하여 질문의 난이도와 변별도를 산출합니다. 산출된 난이도와 변별도에 따라 후속 질문의 점멸 패턴과 출력 순서를 동적으로 재구성함으로써, 개인에게 최적화된 맞춤형 평가를 제공합니다. 이 방법을 통해 문화, 언어, 환경 요인에 관계없이 모든 피험자의 작업 기억능력을 정확하게 측정할 수 있으며, 특히 언어발달 지체 아동을 포함한 다양한 대상에게 신뢰성 높은 평가 결과를 제공하여 진단 및 치료에 기여할 수 있습니다.

작업 기억 능력, 특히 음운단기기억 능력 측정에 특화된 기술이 부족하여 어휘 학습에 어려움을 겪는 아동 평가에 한계가 있었습니다. 본 기술은 의미 없는 비단어를 따라 말하는 과제를 통해 피검자의 작업 기억 능력을 신뢰성 있게 측정하는 방법입니다. 사전 질문 정보를 음성 출력하고 피검자의 응답 음성을 분석하여 난이도와 변별도를 산출합니다. 이를 기반으로 피검자에게 최적화된 후속 질문 정보를 실시간으로 재구성하는 것이 핵심입니다. 음절 재구성 시 연령별 습득 자음 목록, 긴장 모음, 자음 출현율 등을 고려하여 개인 맞춤형 문항을 생성합니다. 이 기술을 통해 음운작업기억 능력을 정량적으로 평가할 수 있으며, 피검자의 반응에 따라 질문 난이도를 조절함으로써 측정 결과의 신뢰성을 크게 향상할 수 있습니다. 아동의 언어 발달 및 인지 능력 진단에 효과적으로 활용될 것으로 기대됩니다.

말늦은 아동과 언어 발달 지체 아동은 새로운 어휘를 빠르게 습득하는 '빠른 연결 능력'이 부족하여 어휘력 발달에 어려움을 겪습니다. 본 기술은 이러한 문제 해결을 위해 가상 어휘를 음성 및 영상 동영상으로 제공하는 빠른 우연 학습 방법을 제안합니다. 동영상 학습 후 수용 어휘 검사를 통해 사용자가 가상 어휘와 이미지를 얼마나 정확하고 빠르게 연결하는지 측정하고, 이 결과를 연령별 기준표와 비교하여 아동의 언어 발달 장애 여부를 판단합니다. 이를 통해 아동의 빠른 연결 능력을 객관적으로 평가하고, 언어 발달 지체 아동에게 필요한 적절한 후속 조치를 적시에 제공할 수 있어 건강한 어휘력 성장을 지원합니다.

아동의 언어발달 상태 측정은 검사자의 주관이나 전문성에 따라 결과가 달라질 수 있는 문제가 있습니다. 본 기술은 비단어 따라 말하기, 문장 따라 말하기, 매트릭스 점멸 순서 따라하기, 가상 단어 선택하기와 같은 표준화된 과제 수행을 통해 아동의 언어발달 상태를 객관적으로 측정하는 장치 및 방법을 제공합니다. 이 장치는 과제 자료를 생성하고 아동의 반응을 기록하여 정답률을 산출하며, 이를 선행 측정 결과와 비교하여 언어발달 상태를 정밀하게 분석합니다. 또한, 과제의 난이도와 변별도를 학습하여 맞춤형 과제를 제공하며, 측정 결과는 부모나 담당자에게 통지하고 데이터베이스를 갱신하여 지속적으로 정확도를 높입니다. 이 기술을 통해 검사자의 개입을 최소화하고 비전문가도 일관성 있는 측정을 수행할 수 있어, 아동의 언어발달 진단 및 개입 과정의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.