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기존 임의 접근 메모리(RAM)는 순차적 처리로 빅데이터 및 인공지능 시대의 고속, 대용량 데이터 검색에 한계가 있었습니다. 또한 기존 내용 주소화 메모리(CAM)는 고용량 구현과 전력 소모 문제로 다양한 활용에 어려움이 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하고자 강유전체 터널 전계 효과 트랜지스터(FeTFET)를 기반으로 한 차세대 내용 주소화 메모리(CAM) 장치 및 그 동작 방법을 제시합니다. 이 기술은 하나의 FeTFET 트랜지스터로 멀티비트 CAM 연산을 수행하며, 검색 데이터와 저장된 데이터 간의 '불일치 정도'를 정밀하게 판단할 수 있습니다. 이를 통해 고속, 저전력, 고집적 병렬 데이터 처리가 가능하며, 인공지능 및 빅데이터 분야의 효율성을 극대화합니다. 특히, 인공지능의 one-shot/few-shot 러닝 등에 필수적인 지능형 반도체 구현에 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

기존 소자 성능 측정 방식은 방사선 조사 후 측정되어 소자 작동 중 실시간 특성 변화를 파악하기 어려웠습니다. 특히 우주 환경의 방사선에 노출되는 전자 소자의 안정성 평가에 한계가 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해 개발되었습니다. 진공 챔버 내에서 방사선을 조사하는 동시에 소자의 전기적 특성을 실시간으로 측정하는 장치 및 방법을 제공합니다. 특수 설계된 피드 어댑터를 통해 진공 상태를 안전하게 유지하면서도 측정 대상 소자와의 안정적인 전기적 연결을 보장합니다. 이를 통해 방사선 환경에서의 전자 소자 성능 저하를 즉각적으로 분석하고, 더욱 신뢰성 높은 소자 개발에 기여합니다.

본 기술은 하이푸(HIFU) 신호로 인해 초음파 영상의 화질이 저하되는 문제를 해결합니다. 초음파 영상에 포함된 하이푸 신호 성분은 영상 진단의 정확성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 딥뉴럴 네트워크를 활용한 하이푸 신호 제거 장치를 개발하였습니다. 이 장치는 학습된 딥뉴럴 네트워크가 초음파 영상의 스캔라인 데이터에서 하이푸 신호 성분을 파악하고, 이에 상응하는 출력 마스크를 생성하여 해당 신호를 효과적으로 제거합니다. 결과적으로 하이푸 신호가 제거된 깨끗한 출력 신호를 제공함으로써 초음파 영상의 화질을 획기적으로 개선합니다. 본 기술은 더욱 선명하고 정확한 초음파 진단을 가능하게 하여 의료 영상 분야에 기여할 것입니다.

본 기술은 기존 배터리의 느린 충전 속도와 짧은 수명, 그리고 소형화의 한계를 극복하기 위해 개발되었습니다. 금속산화물 나노복합 잉크로 코팅된 돌출 전극 슈퍼커패시터와 이를 활용한 무선 충전 전원공급장치를 선보입니다. 특히, 3D 프린팅 기술을 적용하여 간편하고 비용 효율적인 제조가 가능하며, 뛰어난 휴대성을 확보하였습니다. 이 슈퍼커패시터는 높은 비정전용량과 유전율을 바탕으로 안정적이고 효율적인 에너지 공급이 가능하며, 무선 충전 기능이 통합되어 언제 어디서든 편리하게 사용할 수 있습니다. 다양한 휴대용 전자 장비에 폭넓게 적용될 것으로 기대됩니다.

기존 반도체 소자의 면적 손실, 성능 및 수율 저하 문제를 해결하기 위한 혁신적인 기술이 요구됩니다. 본 발명은 저전력, 고집적, 고성능 구현에 최적화된 진공 채널 트랜지스터 및 그 제조 방법을 제안합니다. 소스, 드레인, 게이트 전극의 첨단을 뾰족하게 형성하여 낮은 동작 전압으로 높은 온오프 비율과 낮은 오프 전류 특성을 달성합니다. 특히, 복잡한 공정 없이 간단한 방식으로 뾰족한 전극을 제작할 수 있어, 차세대 저전력 임베디드 메모리 칩 시장의 요구를 효과적으로 충족시키는 데 기여할 것입니다.

본 기술은 스페클로 인해 저하되는 초음파 영상의 화질을 획기적으로 개선하는 장치 및 동작 방법을 제공합니다. 컴퓨터 단층촬영(CT) 영상에 스페클을 추가하여 가상의 초음파 영상을 생성하고, 이를 기반으로 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)를 학습시킵니다. 이 학습된 AI는 입력 초음파 영상의 화질을 고도화하여 의료 진단의 정확도를 향상합니다. 본 발명은 영상 학습부, 단층영상 제공부, 영상 비교부를 통해 체계적인 학습 과정을 구현하며, 이를 통해 스페클 제거 및 명암비 조절 등 다각적인 화질 개선을 이룹니다. 이 기술은 의료 영상 분석의 신뢰성을 높여 환자 진단 및 치료에 기여할 것으로 기대됩니다.

기존 고해상도 영상 대응점 탐색 기술은 연산 속도 문제로 실시간 적용에 한계가 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하고자 GPU 기반 병렬 처리 결정 트리를 활용한 대응점 탐색 방법을 제안합니다. 이 기술은 고해상도 영상에서도 픽셀 간 대응점을 약 7배 빠른 속도로 실시간 검출하여, 3D/4D 복원, 증강현실(AR), 가상현실(VR) 등 실시간성이 중요한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 본 기술은 영상 처리 효율을 극대화하여 관련 산업의 발전을 이끌 것입니다.

알레르기 때문에 여행이 망설여지셨습니까? 본 발명은 사용자의 알레르기 유형과 선호하는 여행 스타일을 분석하여, 알레르기 유발 위험이 낮은 최적의 맞춤형 여행 경로를 제공합니다. 실시간으로 다른 사용자의 위치 및 체류 시간 데이터를 활용하여 알레르기 안전 지역을 판정하고 안내함으로써, 예상치 못한 위험으로부터 안전하게 보호해 드립니다. 이제 알레르기 걱정 없이 즐거운 여행을 계획하실 수 있습니다.

기존 도파관 모드 변환기는 복잡한 구조와 수직 배치로 인해 제조의 어려움과 낮은 효율 문제를 겪었습니다. 본 발명은 이러한 한계를 극복하고자 TE10 모드를 TE01 모드로 변환하는 고효율 도파관 모드 변환기를 개발하였습니다. 이 변환기는 복수의 도파관을 일직선으로 결합하여 소형화 및 간편한 모듈 연결이 가능하며, 89.1%에 달하는 우수한 TE01 모드 변환 효율을 제공합니다. 이는 방사형 전력분배기, 통신 시스템, 안테나 피드 등 다양한 고주파 응용 분야에서 전력 손실을 최소화하고 성능을 극대화하는 데 기여할 것입니다. 지금 바로 본 기술을 통해 혁신적인 고주파 시스템을 구축하시기 바랍니다.

스트레쳐블 디스플레이 확장 시 발생하는 빛 간격 노출과 이미지 밝기 불균일 문제를 해결하는 밝기 보상 장치입니다. 본 기술은 입력 이미지를 확장한 이미지의 밝기를 보상하기 위해 총 보상 산출부, 셀 보상 산출부, 픽셀 보상 산출부를 포함합니다. 이를 통해 확장된 이미지에서 발생할 수 있는 밝기 불균형을 효과적으로 개선하여 선명한 디스플레이를 구현합니다. 스트레쳐블 디스플레이의 활용성을 극대화할 혁신적인 밝기 보상 솔루션을 제공합니다.

의료 시술 중 인체 내부 혈관의 정확한 위치를 파악하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 특히 초음파를 이용한 종양 제거 시 장기 움직임으로 인해 혈관 손상 위험이 존재합니다. 본 발명은 이러한 문제 해결을 위해 AI 기반의 고정밀 혈관 위치 트래킹 장치를 제안합니다. 리전 기반 컨볼루션 뉴럴 네트워크(RCNN)로 1차 추적하고, AI 추적 실패 시에는 추출된 특징 데이터와 입력 윈도우에 기반한 2차 보정 추적을 통해 어떠한 상황에서도 혈관의 위치를 정확하게 파악합니다. 이 기술은 의료 시술의 안전성과 정밀도를 획기적으로 향상시킬 것입니다.

기존 백색 유기 발광 다이오드(WOLED)는 제조 공정의 복잡성, 대면적화의 어려움, 낮은 에너지 효율 및 색 재현성 저하 등의 문제점을 겪고 있습니다. 본 기술은 이러한 한계를 극복하기 위해 물리적으로 분리된 1차 및 2차 발광 패턴을 단일층 내에 형성하는 혁신적인 백색 유기 발광층 및 그 제조 방법을 제안합니다. 특히, 고효율 가교제를 사용하여 발광층의 전계 특성과 내화학성을 보존하며, 용액 공정을 통해 대면적 생산이 가능합니다. 이 발명은 발광 물질 간 에너지 전달을 억제하여 발광 효율을 극대화하고, 패턴 면적비 조절을 통해 백색광의 색 온도를 정밀하게 제어할 수 있습니다. 이를 통해 고효율, 고생산성, 맞춤형 백색 조명 및 디스플레이 장치 구현이 가능하며, 상업적 활용성 또한 높습니다.