AI로 비디오 압축 효율 높이는 인트라 예측 기술 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.

고해상도 비디오 콘텐츠 증가로 인한 처리 부담을 해결하기 위해, 본 기술은 머신러닝 기반 랜덤 포레스트를 활용한 인트라 예측 모드 영상 처리 방법을 제안합니다. 이진 결정 트리의 분할 함수를 이용하여 리프 노드를 탐색하고, 클래스를 통해 현재 블록의 인트라 예측 모드를 효율적으로 도출합니다. 인접 참조 샘플을 입력으로 사용하며, 분할 파라미터는 정보 이득을 최대화하도록 학습됩니다. 이를 통해 화면 내 예측 모드 시그널링에 필요한 비트 수를 크게 줄이고, 부호화 및 복호화 효율을 대폭 향상시킬 수 있습니다.

기존 영상 처리 방식은 화면 내 예측 모드 증가로 부호화 효율이 저하되는 문제가 있습니다. 본 기술은 해상도별 인트라 예측 모드 세트를 활용하고, 블록의 복잡도에 따라 적응적으로 예측 모드 세트를 결정하여 이러한 문제를 해결합니다. 특히, 픽셀 단위로 예측 모드 세트의 해상도를 조절하여 예측 정확도를 높이며, 동시에 예측 모드 시그널링에 필요한 비트를 절약합니다. 이로 인해 전체적인 영상 부호화 효율과 화질이 향상될 수 있습니다.

기존 블록 기반 움직임 예측 기술은 360도 ERP 영상의 왜곡 현상에 취약하여 화질 저하 문제가 발생합니다. 본 기술은 360도 영상의 포맷 정보를 검출하고 현재 및 주변 블록 형태를 영상 특징에 맞춰 변형하여 움직임 벡터를 예측합니다. 비정형 블록 정합 기법을 적용하여 ERP 영상의 왜곡 현상을 보상하며, 샘플 위치 기반 패딩과 가변 탐색 영역, 비대칭 양방향 움직임 벡터 스케일링을 통해 예측 정확도를 높입니다. 이를 통해 고해상도 360도 비디오의 부/복호화 효율을 극대화하고 고품질 영상 서비스 환경을 제공합니다.

차세대 비디오 코덱은 유연한 블록 구조와 예측 모드 증가로 복잡도가 심화되고 있습니다. 본 기술은 화면 내 예측 및 잔차 신호 스캐닝 과정에서 방향의 대칭성을 활용하여 신호 처리의 복잡도를 획기적으로 줄입니다. 기존의 복잡한 예측 모듈 구성을 최소화하고, 대칭되는 방향의 신호 처리를 하나의 공통된 구성으로 수행함으로써 인코더와 디코더의 효율을 높입니다. 이를 통해 차세대 비디오 코딩 장치의 상용화와 효율적인 구현에 기여합니다.

차세대 영상 코덱(JEM)은 높은 압축 효율을 제공하지만, 다양한 예측 모드와 QTBT 구조로 인해 신호 처리 복잡도가 증가하는 문제가 있습니다. 본 기술은 영상 코딩 장치에서 신호 처리 방향의 대칭성을 활용하여 이러한 복잡도를 낮춥니다. 타깃 블록의 종류와 신호 처리 방향을 식별한 후, 대칭되는 방향으로 블록 자체를 전처리하여 기존 모듈을 재활용하거나, 신호 처리 모드의 방향성을 변환하여 적용합니다. 특히 화면 내 예측 및 잔차 신호 스캐닝 과정에 적용되어 모든 예측 모드 및 스캐닝 방향에 대한 개별 모듈 구축 없이도 효율적인 신호 처리를 가능하게 합니다. 이로써 영상 코딩 장치의 전체적인 복잡도를 크게 줄이면서 차세대 비디오 코덱의 높은 압축 효율을 유지할 수 있어, 개발 비용 절감과 시스템 효율 향상에 기여합니다.

동영상 데이터 증가로 기존 압축 기술의 효율성 한계가 드러나면서, 더 나은 압축 효율과 화질 개선 기술이 요구되고 있습니다. 본 기술은 동영상 데이터 블록의 인트라 예측 코딩 기법을 개선하여 예측 성능을 높이고 구현 복잡도를 낮추는 방법 및 장치를 제안합니다. 특히, 행렬 기반 인트라 예측(MIP) 모드 적용 시 참조 샘플 필터링, 콘텐츠 특성을 반영한 입력 경계 벡터 생성, DC 성분 제거를 통한 행렬-벡터 곱셈 간소화, 보간 순서 고정 등의 방법을 활용합니다. 또한, MIP 모드의 시그널링을 최적화하여 복잡도를 줄였으며, 정규 인트라 예측에서는 주변 블록의 MIP 모드를 PLANAR 모드로 간주하여 Most Probable Mode(MPM) 리스트 구성 시 복잡한 매핑 테이블을 제거합니다. 이러한 개선을 통해 비디오 데이터의 압축 효율과 화질이 향상되고, 인트라 예측 코딩 시스템의 구현 복잡도를 크게 낮출 수 있습니다.