디지털 보호 계전기들의 동적 성능 비교평가 방법

Method of Comparatively Evaluating Dynamic Performances of Digital Protection Relays

• 출원번호

  10-2021-0169297

• 출원일

  2021-11-30

• 공개번호

  10-2022-0076408

• 공개일

  2022-06-08

• 등록번호

  10-2689374

• 등록일

  2024-07-24

복수의 디지털 보호 계전기들의 동적 성능을 비교평가하는 방법이 개시된다. 디지털 보호 계전기들의 동적 성능 비교평가 방법은, 전력망에 설치되는 복수의 계전기들에 대한 시험 데이터를 수집하는 단계, 시험 데이터에 대한 성능 지표 점수를 계산하는 단계, 및 성능 지표 점수를 결합하고 일반화하는 단계를 포함하고, 일반화된 각 계전기의 총 성능 점수를 토대로 복수의 계전기들의 동적 성능을 비교평가한 결과를 얻는다.

뉴로모픽 반도체 소자 및 동작 방법

Neuromorphic semiconductor devices and operating methods

• 출원번호

  10-2022-0030083

• 출원일

  2022-03-10

• 공개번호

  10-2023-0133051

• 공개일

  2023-09-19

본 발명은 뉴로모픽 반도체 소자의 동작 방법에 관한 것으로, 직렬로 연결되어 시냅스 소자의 가중치 값의 업데이트를 진행하는 제1 스위치 트랜지스터와 제2 스위치 트랜지스터와, 상기 제1 스위치 트랜지스터와 상기 제2 스위치 트랜지스터 사이에 연결되어 상기 시냅스 소자에 가중치 값을 저장하고, 저장된 가중치 값을 리드(read)하는 읽기용 3단자 메모리 소자를 포함하는 시냅스 소자에 있어서, 상기 제1 스위치 트랜지스터 및 상기 제2 스위치 트랜지스터 각각의 소스 단자와 게이트 단자에 전압을 인가하는 단계와, 상기 소스 단자 및 게이트 단자에 특정 전압이 인가되는 경우, 상기 시냅스 소자에 저장된 가중치 값이 증가 또는 감소되는 단계와, 상기 저장된 가중치 값의 증가 또는 감소에 따라 전압 펄스를 이용하여 가중치 값 업데이트를 진행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

탄소나노섬유 및 이의 제조 방법

CARBON NANOFIBER AND METHOD OF MANUFACTURING THEREOF

• 출원번호

  10-2022-0059655

• 출원일

  2022-05-16

• 공개번호

  10-2023-0160075

• 공개일

  2023-11-23

• 등록번호

  10-2898017

• 등록일

  2025-12-04

본 발명의 일 실시예에 의한 탄소나노섬유 및 이의 제조 방법에 관한 것으로서, 상기 탄소나노섬유의 제조 방법은 복수의 탄소나노튜브로 구성된 탄소나노섬유를 준비하는 단계, 상기 탄소나노섬유 상에 희생층(Sacrificial Layer)을 도포하는 단계, 및 상기 희생층을 포함하는 탄소나노섬유에 레이저를 조사하는 단계를 포함한다.

로봇암을 이용한 포도 적과 장치 및 이를 이용한 포도 적과 방법

Grape picking device using a robot arm and grape picking method using the same

• 출원번호

  10-2024-0184796

• 출원일

  2024-12-12

• 공개번호

  10-2026-0055979

• 공개일

  2026-04-24

실시예는 자율주행카트; 상기 자율주행카트에 설치된 다관절로봇; 상기 다관절로봇의 엔드이펙터에 체결 가능한 툴을 보관하고 상기 자율주행카트에 설치된 작업툴 장치; 상기 엔드이펙터에 설치된 비전 장치; 상기 엔드이펙터에 설치된 레이저 장치; 및 제어 시스템;을 포함하고, 상기 툴은 상기 엔드이펙터에 물리적 및 전기적으로 연결되는 그라인더 툴을 포함하고, 상기 제어 시스템은 상기 비전 장치의 센싱 정보에 기초하여 과일의 꽃눈의 위치를 탐지하여 상기 레이저 장치를 제어하여 상기 꽃눈을 제거하고, 상기 제어 시스템은 상기 그라인더 툴을 제어하여 탐지된 과일의 일부를 솎아내는 로봇암을 이용한 포도 적과 장치를 제공할 수 있다. 이번 연구는 경상북도 도청 및 포항시청의 푸드테크 연구 기술 개발 사업 (GBTP2023129001) 및 농림축산식품부의 재원으로 농림식품기술기획평가원의 고부가가치식품기술개발사업, 딥러닝 기반 식품 조리로봇 시스템 개발 과제 (RS-2024-00403998), 농식품과학기술융합형연구인력양성 사업(RS-2024-00402136)과제의 지원을 받아 개발되었음 This research was supported by the Food-Tech Research and Technology Development Project (GBTP2023129001) funded by the Gyeongsangbuk-do Provincial Office and Pohang City Hall, and by the Ministry of Agriculture, Food, and Rural Affairs through the High-Value Food Technology Development Program of the Korea Institute of Planning and Evaluation for Technology in Food, Agriculture, and Forestry (IPET) under Grant No. RS-2024-00403998, "Development of Deep Learning-Based Food Cooking Robot System," and the Convergence Research Human Resource Development Program (RS-2024-00402136).

유전자 조절자를 기반으로 한 정밀한 대사 플럭스 최적화를 통한 제니스틴의 생산

Production of genistein through precise metabolic flux optimization with genetic regulators

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  10-2023-0194563

• 출원일

  2023-12-28

• 공개번호

  10-2025-0103868

• 공개일

  2025-07-08

본 발명은 유전자 조절자를 기반으로 한 정밀한 대사 플럭스 최적화를 통한 제니스틴의 생산에 관한 것으로, 본 발명에 따른 최적화된 제니스틴 생산 대사경로가 도입되어 대사 플럭스가 정밀 조절된 제니스틴 생산용 재조합 미생물은 제니스틴의 생산량을 높일 수 있는바, 제니스틴이 활용되는 다양한 의약 분야에서 다양하게 활용될 수 있다.

생분해성 플라스틱 분해 활성이 있는 신규 균주 렌티락토바실러스 파라부크네리 EBP2282

Novel strain Lentilactobacillus parabuchneri EBP2282 having biodegradable-plastic degrading activity

• 출원번호

  10-2024-0141589

• 출원일

  2024-10-16

• 등록번호

  10-2777727

• 등록일

  2025-03-04

본 발명은 생분해성 플라스틱 분해 활성이 있는 신규 균주에 관한 것으로서, 본 발명의 균주는 렌티락토바실러스 파라부크네리(Lentilactobacillus parabuchneri) EBP2282 균주이며, 한국생명공학연구원 생물자원센터(KCTC)에 수탁번호 KCTC 15926BP로 기탁되어 있다.

동적 머클 트리 기반 메시지 스트림을 생성하는 장치, 메시지 스트리밍 방법 및 메시지 스트리밍 네트워크 시스템

DYNAMIC MERKLE TREE-BASED MESSAGE STREAM GENERATION APPARATUS, MESSAGE STREAMING METHOD AND MESSAGE STREAMING NETWORK SYSTEM

• 출원번호

  10-2022-0076584

• 출원일

  2022-06-23

• 공개번호

  10-2022-0170773

• 공개일

  2022-12-30

• 등록번호

  10-2689371

• 등록일

  2024-07-24

메시지 스트림 생성 및 스트리밍 장치가 개시된다. 장치는 동적으로 가변하는 일괄처리(batch) 크기에 대응하는 개수의 메시지들을 하나의 블록으로 생성하고, 블록 내 메시지 각각에 대하여 발행자(publisher) 인증 정보를 생성하고, 발행자 인증 정보의 적어도 일부에 기반하여 블록 내 메시지 각각에 대하여 일괄처리 크기에 대응하는 크기를 가지며 블록에 대응하는 머클 트리를 생성하고, 블록 내 메시지 각각에 대하여 블록 내 리프 노드(leaf node) 정보를 포함하는 메시지 스트림 멤버십 검증 정보를 생성하고, 발행자 인증 정보 및 메시지 스트림 멤버십 검증 정보를 포함하는 블록 내 메시지 각각을 연결하여 블록에 대응하는 메시지 스트림을 생성한다.

식물에서 생산된 Factor C의 sushi domain을 포함하는 재조합 단백질을 이용한 엔도톡신 LPS 제거 방법

Method for removal of endotoxin LPS using recombinant proteins containing the sushi motifs of Factor C produced in plants

• 출원번호

  10-2022-0030166

• 출원일

  2022-03-10

• 공개번호

  10-2023-0133078

• 공개일

  2023-09-19

본 발명에 따른 CES3를 포함하는 LPS 제거용 재조합 벡터 및 이를 이용한 LPS 제거 방법에 대한 기술이다. 구체적으로, 편자게 Carcinoscorpius rotundicauda의 Factor C 단백질의 LPS 감지 및 결합을 담당하는 cysteine-rich domain과 Sushi 1-3 motif를 갖는 도메인을 포함하는 N-terminal 부위 (cysteine-rich domain, EGF-like domain 및 세 개의 sushi motif를 갖는 domain, CES3)를 식물에서 재조합 단백질로 생산하고자 재조합 유전자를 구축하였으며, 이의 재조합 유전자를 형질전환한 식물체를 만들어, LPS가 혼합된 단백질 혼합물에서 약 80%의 내독소를 제거함을 확인하였다. 이를 통해서 식물에서 생산된 재조합 단백질인 CES:CBM3를 MCC bead에 고정시켜 단백질 샘플에서 LPS를 제거하는 시스템을 구축하였다. 본 발명을 이용하는 경우, 기존의 LPS 제거 방법보다 지속가능성, 가용성, 안정성 및 비용 효율성 측면에서 우수하다.

약물전달 패치 및 이의 제조방법

Drug delivery patch and mufacturing method of the same

• 출원번호

  10-2026-0063322

• 출원일

  2026-04-08

• 공개번호

  10-2026-0056116

• 공개일

  2026-04-24

본 발명의 일 예는 아민기를 가지는 세포외기질 및 에틸렌성 불포화 결합 관능기가 도입된 변성 히알루론산를 포함하는 하이브리드 잉크로서, 상기 세포외기질에 존재하는 아민기 중 적어도 일부와 변성 히알루론산에 존재하는 에틸렌성 불포화 결합 관능기 사이에 형성된 화학적 결합에 의해 세포외기질 및 변성 히알루론산은 가교결합 상태에 있는 것을 특징으로 하는, 3D 프린팅용 세포외기질 기반 하이브리드 잉크를 제공한다. 본 발명의 일 예에 따른 하이브리드 잉크는 구성성분인 세포외기질 및 변성 히알루론산 사이의 화학적 가교결합에 의해 3D 프린팅에 적합한 기계적 물성을 가지며, 화화적 가교결합 밀도 조절을 통해 약물 방출 속도를 제어할 수 있다. 본 발명의 일 예에 따른 하이브리드 잉크를 3D 프린팅하여 제작된, 서로 다른 성장인자가 시공간적으로 구획화된 다층 구조의 패치는 서로 다른 성장인자가 순차적으로 서방출되기 때문에 약물전달 시스템, 혈관신생 촉진 또는 혈관신생과 관련된 질환을 치료하는데에도 사용될 수 있다.

배터리 모델 최적화 방법 및 이를 수행하는 전자 장치

METHOD OF OPTIMIZING BATTERY MODEL AND ELECTRONIC APPARATUS PERFORMING THEREOF

• 출원번호

  10-2022-0180837

• 출원일

  2022-12-21

• 공개번호

  10-2024-0036437

• 공개일

  2024-03-20

• 등록번호

  10-2897582

• 등록일

  2025-12-04

배터리 모델 최적화 방법이 개시된다. 배터리 모델 최적화 방법은 제1 최적화 기법을 통해 배터리 모델의 제1 파라미터 최적화를 수행하고, 상기 제1 파라미터 최적화를 수행하면서 누적된 카운트에 기초하여, 최적화 기법의 스위칭을 위한 스위칭 기준이 만족하는지 판단하며, 상기 스위칭 기준이 만족하는 경우, 상기 제1 최적화 기법에서 제2 최적화 기법으로 스위칭하고, 상기 제2 최적화 기법을 통해 상기 배터리 모델의 제2 파라미터 최적화를 수행하고, 상기 제2 파라미터 최적화를 수행하는 동안 최적화 종료 이벤트를 감지하고, 상기 최적화 종료 이벤트를 감지한 경우, 상기 배터리 모델 최적화 방법을 수행하는 동안에 결정된 베스트(best) 파라미터 조합을 상기 배터리 모델의 최적 파라미터로 결정하는 단계를 포함한다.