보유기술

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 의상 추천 시스템은 사용자의 과거 착용 정보에만 의존하여 현재 감정이나 상황을 반영하지 못하는 한계가 있었습니다. 본 기술은 스마트미러에 비치는 사용자의 이미지를 분석하여 감정을 추론하고, 이 감정에 기반하여 맞춤형 의상 추천 또는 의상 관리 안내 정보를 제공합니다. 사용자는 스마트미러를 통해 영상 통화 시 감정에 맞는 배경 이미지와 음악을 제공받거나, 감정에 따른 위로 문구 및 가상 의상 합성 이미지를 제안받을 수 있습니다. 또한, 가족 구성원과 공유 가능한 빨래 스케줄 알림으로 효율적인 의상 관리를 돕습니다. 이 스마트미러 시스템은 사용자의 의상 선택을 돕고 긍정적인 감정 변화를 유도하며, 직관적이고 편리한 사용자 경험을 제공합니다.

전통시장이 대형마트와의 경쟁에서 IT 기술 부재로 어려움을 겪는 문제를 해결하기 위해 인터렉티브 마켓 장치가 개발되었습니다. 이 장치는 전통시장 입구에 설치된 터치스크린을 통해 사용자가 접근하면 추천 음식을 제시하고, 선택된 음식에 필요한 식재료와 이를 판매하는 상점의 위치를 지도에 표시합니다. 또한, 최저가 상점을 자동 선택하거나 역경매 방식을 통해 가장 저렴한 가격에 식재료를 구매할 수 있도록 돕고, 최적화된 이동 경로를 사용자 단말에 제공합니다. 실시간 날씨 정보를 배경 영상에 반영하며, 사용자 구매 목록 기반 맞춤형 식재료 추천 기능도 제공합니다. 이 기술은 전통시장 이용자의 쇼핑 편의성을 크게 향상시키고, 소상공인의 경쟁력을 강화하여 전통시장 활성화에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

농산물 원산지 위변조로 인한 시장 교란과 소비자 불신이 심화되는 가운데, 특히 수입 의존도가 높은 참깨의 부정 유통을 막기 위한 과학적 판별법이 시급합니다. 본 기술은 참깨의 원산지별 대사체 발현 수준 차이를 이용한 바이오마커를 개발했습니다. 발린, L-글루타시온 등 5종의 특정 대사체를 액체 크로마토그래피-질량분석기(LC-MS)로 분석하여 국내산과 수입산 참깨를 신속하고 정확하게 식별하는 원리입니다. 이를 통해 국내 생산 농가의 소득을 보전하고 부정 유통을 효과적으로 단속할 수 있습니다. 또한 국내 농산물 시장 질서 확립과 소비자의 신뢰 확보에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

기존 메이크업 시뮬레이션 방식은 피부톤에 따른 파우더의 색상 변화를 정확히 반영하기 어렵고, 도포 두께를 구분하지 못하는 한계가 있었습니다. 본 기술은 동일한 파우더가 도포된 다양한 피부 샘플의 색상 정보를 측정하여, 파우더의 투과도와 두께를 정밀하게 추정합니다. 이 파라미터를 가상 파우더에 적용하여 사용자 피부에 도포 시 나타날 색상을 시뮬레이션합니다. 이를 통해 실제 메이크업 테스트 없이도 개인 피부톤에 최적화된 파우더 색상과 두께를 정확하게 예측하여, 고객에게 사실적인 메이크업 시뮬레이션 경험을 제공하며 제품 선택의 편의성을 높일 수 있습니다.

고령화 사회에서 저작 및 소화 기능이 약한 노년층을 위한 건강하고 맛있는 식품 개발이 필요합니다. 본 기술은 된장, 고추장, 설탕, 돼지고기 등을 최적의 비율로 배합하여 구수한 맛과 매콤달콤한 맛이 조화로운 장죽 조성물을 제공합니다. 멥쌀과 찹쌀의 적절한 혼합 비율로 부드러운 식감을 유지하며, 돼지고기 특유의 잡내를 제거하여 기호도를 높였습니다. 소화 기능을 강화하고 레토르트 제조 시에도 층 분리 없이 균일한 품질을 유지하여, 영양 균형 잡힌 노인식 및 간편식으로 활용될 수 있습니다.

기존 그래핀 기반 나노시트의 자기조립 난이도 및 금속 산화물의 낮은 전도성을 극복하기 위한 다공성 나노복합체 전극 기술입니다. 음전하를 띠는 제1 및 전도성 제2 금속 산화물 나노시트를 금속 양이온과 정전기적 결합으로 혼성화하여 넓은 비표면적과 메조 기공을 가진 다공성 나노복합체를 제조합니다. 이 기술은 두 종류 나노시트 콜로이드를 혼합 후 금속 양이온과 반응시켜 자기조립 방식으로 구현됩니다. 이를 통해 전극의 전기 전도도와 성능이 크게 향상되며, 수퍼캐패시터, 리튬 이차전지 등 에너지 저장장치 및 다양한 전자 디바이스에 적용되어 높은 용량과 안정성을 제공할 수 있습니다.

MSG의 안전성 논란과 기존 대체품의 이취, 고비용 문제를 해결하고자 글루탐산과 천일염을 활용한 천연 조미료 조성물이 개발되었습니다. 이 기술은 MSG 제조에 사용되는 화학물질인 NaOH 없이 천연 글루탐산과 천일염을 특정 비율로 혼합하여 글루탐산의 낮은 용해도를 획기적으로 증진시킵니다. 천일염의 알칼리성이 글루탐산의 용해도를 높여 안전하고 감칠맛 나는 조미료를 만듭니다. 이를 통해 나트륨 함량을 줄이고 화학적 첨가물 없이도 뛰어난 풍미를 제공하며, 다양한 요리에 활용 가능한 건강한 조미료를 소비자에게 제공할 수 있습니다. 관능 평가에서도 우수한 맛 선호도를 보였습니다.

기존 북극 해빙 예측 기술은 복잡한 물리적 모델로 인해 낮은 정확도와 실용성 문제를 겪어왔습니다. 본 기술은 북극 해빙 면적비(SIC) 예측의 중요성을 인식하고, 태양 복사 흡수량(ASR)과 해빙 면적비라는 최소한의 핵심 인자를 기반으로 마르코프 통계적 예측(MSP) 모델을 제안합니다. 과거 SIC, 전천 알베도, 태양 복사 입사량 데이터를 활용해 ASR을 산출하고, 이 데이터를 바탕으로 구축된 마르코프 이행 확률 행렬에 현재 ASR을 입력하여 미래 SIC 예측 데이터를 정확하게 산출합니다. 특히, 약 4개월 전의 장기 예측이 가능하여 북반구 전체 기후, 특히 한파와 같은 거시적 기상 현상 예측의 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 시스템은 복잡한 모델 없이도 높은 예측 성능을 제공하여 기후 변화 분석 및 기상 예측에 효과적으로 기여할 수 있습니다.

다관절 로봇은 여러 링크를 움직이며 다양한 작업을 수행하지만, 이 과정에서 링크 간 충돌 위험이 항상 존재합니다. 본 기술은 이러한 문제를 해결하기 위해 로봇 동작 중 복수의 링크 간 거리를 실시간으로 계산하고, 그 최소값이 임계값 이하일 경우 동작을 지능적으로 최적화합니다. 황금 분할 탐색법, CA 탐색법, 하이브리드 탐색법 등 정밀한 최소값 탐색 기법을 활용하여 충돌 위험 시 로봇의 움직임을 재조정합니다. 이를 통해 로봇의 안전성을 극대화하고, 작업 효율성을 향상시키며, 로봇 수명 연장 및 유지보수 비용 절감에 기여할 수 있습니다.

화석연료 고갈과 환경오염 문제 해결을 위한 에너지 장치에 필수적인 고성능 촉매는 고가 백금/이리듐 소재의 한계에 직면했습니다. 본 기술은 저렴하고 풍부한 α-MnO2에 전이금속을 도핑하여 이 문제에 접근합니다. 원-포트 수열 합성법으로 망간 이온 자리에 전이금속을 치환함으로써, 기존 촉매 대비 향상된 전기 전도도와 안정성을 확보했습니다. 특히, 산소 발생 반응(OER) 및 산소 환원 반응(ORR) 모두에서 우수한 이중 촉매 활성을 나타내며, 이는 상용 귀금속 촉매에 버금가는 성능입니다. 금속-공기 전지, 연료 전지, 물 전해조 등 다양한 친환경 에너지 시스템에 적용 가능하며, 경제적인 장점과 대량생산 용이성으로 미래 에너지 상용화에 크게 기여할 것입니다.

참기름 제조 과정에서 발생하는 1급 발암물질인 벤조피렌은 식품 안전에 큰 위협입니다. 본 기술은 원료 참깨의 세척, 탈수부터 볶음, 이송, 착유, 여과에 이르는 전 제조 공정을 혁신적으로 개선하여 벤조피렌 생성 요소를 근본적으로 제거합니다. 특히 냉각 이송기와 진공 이물 제거, 효율적인 배기 및 활성탄 필터 여과 방식을 도입하여, 기존 방법 대비 벤조피렌 함량을 최대 66.7%까지 저감할 수 있습니다. 이 기술을 통해 고품질의 안전한 참기름을 생산하며 소비자에게 더욱 신뢰할 수 있는 식품을 제공합니다.