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【발명의 명칭】 입자 기반 생분해성 고분자의 분해도 정량 평가 방법 {Method for Quantitative Evaluation of Degradation of Biodegradable Polymers Using Particles} 【기술분야】 본 발명은 생분해성 고분자의 분해도를 정량적으로 평가하기 위한 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로는 생분해성 고분자를 입자 형태로 제공하고, 분해 반응에 따라 발생하는 광학적 신호를 시간 경과에 따라 측정함으로써 분해 진행 정도를 정량적으로 평가하는 방법에 관한 것이다. 【배경기술】 플라스틱 폐기물 증가로 인해 생분해성 고분자(biodegradable polymer)가 대체 소재로 활용되고 있으나, 실제 분해 속도와 환경 의존성이 크기 때문에 정확하고 재현성 있는 분해도 평가 기술의 필요성이 대두되고 있다. 현재 생분해도 평가는 주로 이산화탄소(CO2) 발생량 기반 표준 시험법과 필름 기반 무게 감소 측정법이 포함된다. 이산화탄소 발생량 기반 분석은 퇴비화 조건에서 시료가 분해되는 과정 동안 발생하는 이산화탄소를 측정하여 분해도를 산출하는 방식으로, 국제 표준에서 제시되는 대표적인 생분해도 평가법이다. 그러나, 이 방법은 분석 기간이 일반적으로 90일 이상 소요되고, 이산화탄소 발생량이 미량일 경우 검출이 어려워 소량 시료 또는 마이크로입자(microparticle) 형태의 시료에는 적용이 제한된다. 또한 이산화탄소 센서 및 전용 배양 시스템 등 고가의 장비가 필요하여 일반 연구실 환경에서는 수행하기 어렵다. 따라서 연구실 환경에서는 이산화탄소 발생량 기반 표준법보다 필름 기반 무게 감소 분석법이 더 널리 사용되는 경향이 있다. 필름 기반 무게 감소 분석법은 일정 시간 간격으로 필름을 회수하여 세척·건조 후 무게 변화를 측정하는 방식으로, 장비 요구 조건이 단순하고 접근성이 높아 실제 연구 환경에서 가장 빈번히 활용된다. 그러나, 필름 시료는 두께, 표면 거칠기, 제조 편차 등의 요인에 따라 분해 속도가 달라질 수 있어 실험 간 재현성이 저하될 수 있다. 또한 회수·세척·건조 과정에서 시료 손실이 발생하면 실제 분해량과 측정값 간 불일치가 발생할 수 있다. 특히 표면적이 넓은 필름은 분해가 상대적으로 느리게 진행되어 분석 기간이 장기간에 걸리는 경향이 있으며, 분해 초기 단계에서 발생하는 미세한 질량 변화는 전자저울의 측정 한계 이하로 떨어져 검출이 어려울 수 있다. 더불어 무게 측정 기반 방식은 시료를 회수하여 측정해야 하므로 분해 반응의 실시간(real-time) 관찰이 불가능하다. 한편, 미세유체기술(microfluidic system)은 미세 규모 채널에서 유체 흐름을 정밀하게 제어하여 균일한 크기의 마이크로입자를 제조할 수 있어 소량 시료 기반의 분석에 유리하다. 그러나, 이를 생분해성 고분자의 정량적 분해도 평가에 직접적으로 활용한 기술은 충분히 확립되지 않았다. 특히 PBAT(poly(butylene adipate-co-terephthalate))와 같은 생분해성 고분자는 특정 파장에서 고유 형광(autofluorescence)을 나타내며, 분해가 진행될수록 형광 신호가 감소하는 특성이 있음이 알려져 있다. 이는 별도의 형광 표지 없이도 분해도를 관찰할 수 있다는 장점을 제공하지만, 이를 실시간·정량 분석 형태로 구현한 기술은 제한적인 실정이다. 그러나, 상기 선행기술들은 생분해성 고분자를 입자 단위로 분리·고정한 상태에서 광학적 신호를 이용하여 분해 진행을 실시간으로 정량 평가하는 구성을 개시하거나 시사하지 않는다. 따라서 기존 필름 기반 평가의 한계를 보완하고, 신속하면서도 재현성 높은 생분해성 고분자 분해도 평가 기술을 제공할 수 있는 새로운 플랫폼 개발이 요구되고 있다. 【선행기술문헌】 (특허문헌 0001) 대한민국 등록특허 제10-2025-0118887호 【발명의 내용】 【해결하고자 하는 과제】 본 발명은 기존 생분해도 평가법이 가지는 구조적 한계를 개선하여 생분해성 고분자의 분해도를 보다 정확하고 재현성 있게 정량 평가할 수 있는 기술을 마련하는 데 그 목적이 있다. 필름 기반 무게 감소 분석법은 시료 두께, 표면 거칠기, 제조 편차 등에 따라 분해 속도가 달라질 수 있어 실험 간 변동성이 커질 수 있다. 또한 필름을 회수하여 세척 및 건조하는 과정에서 시료 일부가 손실될 수 있어 실제 분해와 무관한 무게 변화가 측정값에 포함될 가능성이 존재한다. 이러한 요인들은 반복 실험의 수행을 어렵게 하여 재현성 확보에 한계를 초래한다. 더 나아가 분해 초기 단계에서 발생하는 미세한 질량 변화는 측정 장비의 한계로 인해 검출이 어렵고, 무게 측정 방식의 특성상 시료를 회수해야만 분석이 가능하므로 분해 반응의 시간적 진행 양상을 연속적으로 관찰하는 데 제약이 있다. 이와 같은 문제들은 전체 분석 기간을 장기화시키고, 생분해성 고분자의 분해도를 정량적으로 비교·평가하는 데 어려움을 야기한다. 따라서 생분해성 고분자의 분해 거동을 시간의 흐름에 따라 정량적으로 평가할 수 있는 새로운 분석 방법을 제공함으로써 기존 필름 기반 분석법의 한계를 극복하는 것이 본 발명의 기술적 과제이다. 【과제의 해결 수단】 본 발명은 상기 기술적 과제를 해결하기 위하여 생분해성 고분자를 입자 형태로 제공하고, 이를 분석 단위로 활용하여 분해 거동을 시간 경과에 따라 정량적으로 평가할 수 있는 기술을 제공한다. 일 실시형태에 따르면 생분해성 고분자를 용매에 용해한 분산상과 연속상 용액을 이용하여 액적 기반 공정을 통해 생분해성 고분자의 마이크로입자를 형성할 수 있다. 상기 액적 기반 공정은 미세유체 구조를 포함하는 장치를 이용하여 구현될 수 있으며 두 상의 유동 조건을 제어함으로써 비교적 균일한 크기의 입자를 제조할 수 있다. 형성된 액적은 용매의 제거 또는 고형화 과정을 거쳐 고체의 마이크로입자로 전환될 수 있다. 고형화된 마이크로입자는 분해 거동의 관찰 및 분석을 용이하게 하기 위하여 마이크로웰(microwell) 또는 동등한 기능을 갖는 구조체가 형성된 칩 상에 배치될 수 있다. 상기 구조체는 개별 입자의 위치를 고정하여 분해 반응 전후 및 반응 진행 중의 변화를 동일 위치에서 관찰할 수 있도록 한다. 상기 구조체는 마이크로웰 구조에 한정되지 않으며 입자의 위치를 개별적으로 구획, 고정 또는 추적할 수 있는 임의의 구조를 포함할 수 있다. 본 발명에 따른 분해도 분석 구성은 생분해성 고분자가 특정 파장에서 나타내는 고유 형광 신호를 이용하여 별도의 형광 표지 없이 분해 반응을 평가할 수 있도록 한다. 상기 형광 신호는 광학 관찰 장치를 통해 시간 경과에 따라 획득될 수 있으며 획득한 이미지는 배경 신호 보정, 관심 영역(ROI) 설정, 신호 정규화 등의 이미지 처리 과정을 거쳐 정량화될 수 있다. 이를 통해 분해 반응의 진행에 따른 형광 신호 변화가 계산될 수 있다. 상기와 같은 구성에 의하여 본 발명은 (1) 생분해성 고분자를 입자 형태로 제공하는 분석 구성, (2) 입자의 위치 고정을 위한 구조체 기반 분석 환경, (3) 고유 형광을 이용한 무표지(label-free) 분해도 평가 방식, (4) 광학적 신호를 기반으로 한 시간 경과에 따른 정량 분석 구성 을 포함하는 생분해도 평가 기술을 제공한다. 【발명의 효과】 본 발명에 따르면 미세유체기술을 이용하여 생분해성 고분자를 단분산 특성을 갖는 마이크로입자 형태로 제조할 수 있으며, 이에 따라 분해도 분석에 사용되는 시료 간 물리적 조건 차이가 최소화될 수 있다. 이러한 특성은 분해 반응의 진행 양상을 보다 일관된 조건 하에서 평가할 수 있도록 하여 분해도 정량 분석의 재현성과 신뢰성을 향상시키는 데 기여할 수 있다. 또한 본 발명은 마이크로입자를 칩 상의 미세 구조체에 개별적으로 고정하여 각 입자를 분해 반응 동안 독립적인 반응 단위로 유지할 수 있도록 하여 입자 간 공간적 간섭을 효과적으로 방지한다. 이에 따라 동일한 분해 조건 하에서 다수의 마이크로입자에 대한 병렬 분석이 가능하며 단일 시료 기반 분석에 비해 보다 높은 분석 효율을 제공할 수 있다. 아울러 본 발명은 생분해성 고분자가 분해 과정에서 나타내는 고유 형광 특성을 활용함으로써 별도의 형광 표지 물질을 사용하지 않고도 분해 반응의 진행 양상을 실시간으로 모니터링할 수 있다. 이러한 형광세기 기반 온칩 분석은 시료의 회수 또는 건조 과정 없이 분해 반응을 연속적으로 관찰할 수 있어 기존의 무게 변화 기반 분석 방법에서 발생할 수 있는 시료 손실 및 측정 변동 요인을 최소화할 수 있으며, 이에 따라 분해 반응 초기 단계에서의 변화도 안정적으로 반영할 수 있다. 따라서 본 발명에 따른 미세유체 기반 분해도 정량 평가 플랫폼은 기존 필름 기반 분석 방법에 비해 적은 시료량으로도 분해 반응의 진행 양상을 효과적으로 반영할 수 있으며 생분해성 고분자의 분해 특성을 보다 정밀하고 효율적으로 평가할 수 있는 분석 수단을 제공할 수 있다.

본 발명은 다단계 정제 공정 없이 고순도 배터리급 수산화리튬을 직접 회수할 수 있는 통합 전기화학 시스템 및 그 구동 방법에 관한 것이다. 구체적으로 양이온 교환막을 구비한 제로 갭 셀(zero-gap cell) 수전해 구성을 기반으로, 양극 측에 산성의 리튬 함유 전해질을 공급하고 음극 측에 초순수를 공급한 후 전기장을 인가한다. 이에 따라 음극에서는 수소 발생 반응(HER)을 통해 유용한 수소 가스가 생산되며, 동시에 리튬 이온이 전기적 인력에 의해 막을 투과하여 음극 전해액에 4.0 M 이상의 고농도로 축적된다. 축적된 음극 전해액을 증발시키면 복잡한 결정화 공정 없이 거의 100% 순도의 고체 수산화리튬(LiOH)을 획득할 수 있다. 음극 다공성 전달층의 기공도를 최적화하여 수산화리튬에 의한 전극 막힘을 방지하였으며, 본 공정은 기존 직접 증발 공정 대비 극히 낮은 에너지만을 요구하여 친환경적이고 경제적인 리튬 재활용 공정으로서 유용하게 활용될 수 있다.

조직이 보유한 HR 데이터를 연결·활용하기 위해서는 직무–역량–교육–평가–보상–경력개발 등 주요 HR 개체(entity) 간 관계를 표준화한 HR 온톨로지 구축이 필요함. 특히 이를 위해서는 HR 의사결정의 중심 축인 역량에 대한 표준화된 정의가 필요함. 기업이나 각 유형의 조직에서 역량은 평가(asessment)와 교육(learning & development)에 동시에 기준으로 활용되는 정보를 제공하고 있음. 이에 역량을 HR 전반에 활용하고 AI 기술을 적용할 수 있도록 역량의 개념이나 속성, 관계 그리고 데이터 규격을 선행 정의하는 작업이 요구됨. 본 설명자료는 (1) 역량 기반 온톨로지의 핵심 구성요소가 무엇인지 정리하고, (2) 평가 활용 시 반드시 필요한 행동지표와 관련정보의 구체적 구성 필요성을 제시하며, (3) 교육 활용 시 반드시 필요한 지식 및 기술 정보의 수집 필요성을 명시하며, (4) 이를 기반으로 특허 출원 시 기술적 차별화 포인트를 도출하고 이를 설명하는데 목적이 있음.

본 발명은 2019 개정 누리과정 온톨로지를 기반으로 한 유아교사 통합 지원 AI 에이전트 시스템이다. 핵심 구성: Ai-Harmony 마더 에이전트: 5대 영역(영유아, 교사, 학부모, 업무, 개인) 15개 자식 에이전트 통합 관리 온톨로지 기반 지식 체계: 누리과정 5개 영역, 목표, 내용 범주를 구조화하여 LLM 환각 최소화 및 정확성 담보 에이전트 간 자동 호출 메커니즘: 필요한 에이전트를 자율적으로 연계 실행 품질 검증 모델: DRAFTER-CRITIC-REFINER 3단계 품질 보증 시스템 Turn 기반 맥락 유지: 메모리 파라미터로 장기적 유아 발달 추적 다문화 음성 브릿지 시스템: 다국어 안내문을 생성하고, 문자 해독이 어려운 학부모에게 음성으로 정보 및 의견 전달 차별성: 기존 범용 AI와 달리 국가 교육과정을 지식 기반으로 탑재하여 교육 전문성과 신뢰성을 확보하였으며, 단순 챗봇이 아닌 교사의 복합적 업무(교육 실행, 행정, 상담, 개인 성장)를 통합 지원하는 온톨로지 기반 협력 에이전트 시스템이다. 또한 기존 다문화 지원 시스템은 단순 번역 텍스트 제공에 그쳤으나, 본 발명은 음성 합성 및 인식 기술을 결합하여 문맹률이 높거나 문자 소통이 어려운 다문화 가정 학부모도 완전한 교육 정보 접근이 가능하도록 설계되었다.

연료전지 진단 기술.

본 발명은 메모리 인터페이스에 사용되는 저전력 송신기에 사용되는 출력 드라이버에 관한 내용이다. 메모리 인터페이스의 데이터 전송 속도가 증가함에 따라 NRZ (Non-Return-To-Zero) 신호가 아닌 PAM (Pulse Amplitude Modulation) 신호로 신호 사용방식이 바뀌고 있다. 특히 GDDR 메모리의 최신 버전인 GDDR7 에서는 PAM-3 신호 방식을 사용하였는데 PAM-3 신호 중 중간 레벨을 송신하기 위해선 출력 드라이버에 단락 전류가 흐르게 되어 전력 소모가 늘어난다. 이를 줄이기 위해 새로운 구조의 출력 드라이버를 제시하였다.

본 발명은 전기자기파의 편파를 바꿔주는 안테나의 편파 변환기, 더욱 상세하게는 파라볼라 반사판 안테나에 RF신호를 급전하는 배열 안테나의 전기자기파의 편파를 바꿔주는 편파 변환기 및 그 소형경량화에 관한 것이다.

Edge AI (예: 배터리 기반)등에서 적응형으로 AI 모델의 추론 시간을 변경하는 내용입니다. 목적은 배터리 절약 및 수위의 급격한 변동 시에 긴급한 대응을 하기 위함입니다. 예를 들어, 하수관거에 위치한 센서 등에서 한수관거의 깊이를 실시간으로 모니터링 시에 깊이가 급격히 차오르거나 변화가 생길 시에 어떻게 AI 모델의 추론 시간을 바꾸거나 혹은 서버로의 통신이나 ALARAM 주기를 어떻게 조절하는 지의 내용입니다.

본발명은 다중목적 강화학습(Multi-Objective Reinforcement Learning, MORL)에서, 선호 벡터(preference vector)의 샘플링을 확률 분포 학습 문제로 정식화하고, 엔트로피/쿨백–라이블러(KL) 정규화와 타깃 KL 제어를 이용하여 파레토 전선(Pareto front)의 커버리지와 균형을 향상시키는 선호 분포 학습 방법 및 이를 이용한 강화학습 방법에 관한 것이다. - 도면을 위한 그림은 추후 추가예정 - 도면을 위한 그림은 추후 추가예정

본 발명은 금속 각인 일련번호 인식률 향상을 위해 부적합 데이터 자동 선별 및 정형 데이터 기반의 합성 증강 기법을 포함하는 인공지능 학습 모델 구축 방법에 관한 것이다. 본 발명의 구성은 다음과 같다. 첫째, 수집된 이미지 중 조명 반사, 마모, 오염으로 인해 인식이 불가능한 저품질 데이터를 이미지 특징값 또는 검출 신뢰도 기반의 임계치를 이용하여 자동 분류 및 제외하는 데이터 정제 단계를 포함한다. 둘째, 실제 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 표준 각인 폰트를 활용한 정형 숫자 데이터에 금속 표면의 물리적 특성(스크래치, 질감, 노이즈)을 결합한 합성 데이터(Synthetic Data)를 생성 및 증강하는 단계를 포함한다. 셋째, 정제된 실제 데이터와 생성된 합성 데이터를 혼합 학습하고, 기하학적 정규화 및 이중 방향 추론 알고리즘을 통해 회전된 금속 부품의 숫자를 인식하는 최적화 학습 및 추론 단계를 포함한다. 본 발명을 통해, 학습 데이터의 품질을 상향 평준화하고 합성 데이터를 통해 모델의 강건성을 확보함으로써, 다양한 산업 환경에서 금속 일련번호 인식의 신뢰도를 획기적으로 높이고 제조 공정의 디지털 전환에 적용을 기대할 수 있다.