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금속나노입자 열처리 시 발생하는 형상 변화 예측은 나노기술 분야의 중요한 과제입니다. 본 발명은 이러한 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 금속나노입자 형상 예측 장치 및 방법을 제공합니다. 바닥재, 나노입자 형성, 열처리 정보를 입력하여 에너지 방정식을 계산하고, 시간에 따른 형상 변화를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 나노입자 제작을 위한 최적의 열처리 공정 조건을 확보하여 연구 및 생산 효율을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

지구 온난화의 주범인 이산화탄소(CO2) 처리 기술의 중요성이 증대되고 있습니다. 본 기술은 이산화탄소를 유용한 물질인 옥살산으로 전환하는 고효율 전기화학 시스템을 제안합니다. 특히, 기존 기술의 한계였던 금속 회수 문제를 해결하여, 이산화탄소를 옥살산염으로 전환하는 1단계 전기분해조와 옥살산염에서 옥살산과 금속을 분리 및 재활용하는 2단계 전기분해조를 결합한 순환 가능한 공정을 구현합니다. 이를 통해 이산화탄소를 효과적으로 저감하고, 고부가가치 물질인 옥살산을 생산하며, 동시에 시스템 운영의 경제성을 높이는 데 기여합니다. 본 시스템은 산업적 스케일업이 가능하여 지속 가능한 탄소 재활용 공정의 핵심 기반이 될 것입니다.

기존 지능형 교통안전 시스템의 보행자 이상행동 탐지 성능은 데이터셋의 양적, 질적 한계로 개선에 어려움이 있었습니다. 본 기술은 딥러닝 기반 객체 검출 모델을 활용하여 입력 영상에서 운전가능 영역과 보행자를 검출하고, 이들의 마스크를 기반으로 무단횡단과 같은 보행자 이상행동 증강 영상을 자동 생성합니다. 이를 통해 지능형 교통안전 시스템의 이상행동 탐지 정확도를 8% 이상 향상시키고, 발생 빈도가 낮은 이상행동 감지에도 범용적으로 적용 가능한 데이터셋을 구축할 수 있습니다.

기존 프라이빗 블록체인 환경에서는 다수결 합의 시스템의 한계와 앵커링 서비스의 높은 비용으로 인해 데이터 변조 및 보안 취약성 문제가 제기되어 왔습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해 블록체인 원장의 데이터 변조 여부를 실시간으로 검증할 수 있는 혁신적인 시스템과 방법을 제공합니다. 사용자 인증된 단말 클라이언트가 블록 데이터를 수집하고, 특정 파라미터를 기반으로 해시값을 요청하여 저장된 데이터와 비교함으로써, 원장의 무결성을 즉각적으로 확인합니다. 이 기술은 프라이빗 블록체인의 보안성을 획기적으로 강화하며, 비용 효율적인 데이터 검증 솔루션을 제시합니다. 본 기술로 더욱 신뢰할 수 있는 블록체인 환경을 구축할 수 있습니다.

기존 기체 분리막의 한계를 뛰어넘는 초고성능 AZIF 하이브리드 막 기술을 소개합니다. 본 기술은 제올라이트 이미다졸레이트계 나노입자(AZIF)를 고분자 매트릭스에 고르게 분산시켜 탁월한 기체 분리 성능과 장기 안정성을 제공합니다. 특히 C3H6/C3H8, CO2/CH4 등 분리 난이도가 높은 혼합 기체들을 효과적으로 분리하여 산업 효율을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 혁신적인 기술로 차세대 분리막 시장을 선도합니다.

기존 금 나노입자 합성 방식은 크기 불균일성과 낮은 재현성으로 인해 HRP(Horseradish Peroxidase) 검출 성능 저하를 야기하는 문제가 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하고자 금 나노입자 합성을 위한 미세 액적 기반 미세유체칩을 개발하였습니다. 이 미세유체칩은 유상물질, HAuCl4 용액, CTAB+NaBH4 혼합용액이 별도의 유로를 통해 혼합되어 금 나노입자를 포함하는 미세 액적을 형성하도록 설계되었습니다. 이를 통해 균일한 크기의 금 나노입자를 간단하고 높은 재현성으로 반복적으로 합성할 수 있습니다. 또한, 이 칩으로 합성된 금 나노입자는 기존 방식 대비 월등히 높은 HRP 검출 성능을 보여줍니다. 본 미세유체칩 기술은 다양한 나노입자 합성뿐만 아니라 질병의 진단 및 검출 등 폭넓은 바이오 연구 분야에 매우 유용하게 활용될 것으로 기대됩니다.

기존 석유화학 기반의 1,2-프로필렌글라이콜(PDO) 생산은 유해 물질을 배출하며, 당을 이용하는 바이오 공정은 비용과 식량 문제를 야기했습니다. 본 기술은 이러한 한계를 극복하고자 메탄올을 탄소원으로 활용하는 친환경 바이오 생산 방법을 제시합니다. 메틸영양세균인 메틸로박테리움 엑스토르켄스에 외래 유전자를 도입하여 1,2-PDO 생합성 경로를 강화하고, 동시에 경쟁 경로를 차단함으로써 1,2-PDO 생산성을 약 6.8배 향상시키는 데 성공했습니다. 이는 지속가능하고 경제적인 고품질 1,2-PDO 생산을 가능하게 합니다.

기계 부품은 반복 하중에 노출될 경우 라체팅 현상으로 인해 피로수명이 단축되는 문제가 있습니다. 기존의 단일 변수 Chaboche 모델로는 이러한 복잡한 재료 거동을 정확하게 모사하는 데 한계가 있었습니다. 본 기술은 2개의 후방응력 변수를 도입한 Chaboche 모델을 활용하여, 재료의 라체팅 거동을 정밀하게 모사하는 방법을 제안합니다. 재료 성질 획득, 라체트 정보 분석, 그리고 운동 및 등방경화 변수 최적화 과정을 통해 실제 재료의 피로수명 예측 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 이 기술은 다양한 반복 하중 조건에서 기계 부품의 신뢰성을 높이는 데 기여할 것입니다.

블록체인 환경에서 지리공간 데이터의 폭발적인 증가와 빈번한 업데이트는 기존 인덱싱 방식의 한계를 드러내고 있습니다. 특히 대량 업데이트 시 검색 성능 저하와 긍정 오류 발생은 서비스 품질 저하로 이어질 수 있습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하고자 블록체인 기반 지리공간 데이터를 위한 혁신적인 공간 데이터 인덱싱 방법 및 장치를 제안합니다. 메모리 기반의 고정 크기 셀 인덱스와 디스크 기반의 다계층 쿼드 트리 인덱스를 결합한 하이브리드 방식을 채택하여, 실시간 업데이트는 메모리에서 신속하게 처리하고, 데이터 용량 초과 시 효율적으로 디스크에 플러싱하여 저장합니다. 이는 기존 기술 대비 데이터 삽입 속도를 획기적으로 향상시키고, 계층적 구조를 통해 공간 질의 시 발생할 수 있는 긍정 오류를 효과적으로 줄여 정확하고 빠른 데이터 탐색을 가능하게 합니다. 본 기술은 블록체인 기반의 다양한 지리정보 서비스에서 고성능 데이터 관리를 실현하여 비즈니스 효율성을 극대화할 것입니다.

배터리 노화로 인한 성능 저하 및 기존 상태 추정 방식의 복잡성, 낮은 정확도 문제에 직면하고 계십니까? 본 발명은 인공지능 기반으로 배터리 충전 시 전압, 전류, 온도 3가지 핵심 데이터를 학습하여 배터리 잔여 수명과 성능 상태(SoH)를 정밀하게 예측하는 혁신적인 기술입니다. 복잡한 수학적 모델 없이도 빠르고 정확한 실시간 분석이 가능하며, 이를 통해 배터리 수명 관리의 효율성을 극대화할 수 있습니다.

본 발명은 식물 성장을 저해하는 염 스트레스 문제를 해결하고자 합니다. 기존 기술로는 염 스트레스 조건에서 식물의 생장과 내성 확보에 한계가 있었습니다. 이에 남극 이끼 유래 플라스토시아닌 유전자를 식물에 과발현시켜 생장 능력과 염 스트레스 저항성을 획기적으로 향상시킨 형질전환 식물체 및 그 제조 방법을 제공합니다. 이 기술은 극한 환경에서도 생존 가능한 새로운 작물 개발에 기여할 것입니다.

전자 기기의 고집적화와 소형화는 심각한 발열 문제를 야기하며, 이는 기기 수명 단축과 성능 저하로 이어집니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해 유체의 증발 잠열을 활용하는 이중 다공 구조 상변화 방열판을 제안합니다. 친수성 방열층과 금속 다공층의 이중 구조로 모세관 현상을 통해 유체가 효율적으로 공급되어, 별도의 외력 없이도 안정적이고 높은 유효 열전달 계수를 제공합니다. 이를 통해 전자기기의 발열 문제를 효과적으로 해결하고, 기기의 안정적인 성능과 수명 연장에 크게 기여합니다.