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본 발명은 40Gb/s 속도로 동작하는 샘플 앤 홀드(Sample-and-Hold, S&H) 기반의 자기 참조(Self-Referenced) PAM-4 수신기(Receiver) 회로 및 구조에 관한 것이다. 입력 신호의 진폭을 판정하기 위해 외부 기준 전압을 필요로 하던 기존 방식과 달리, 본 발명은 이전 데이터와 현재 데이터의 진폭을 직접 비교하는 자기 참조 기법을 특징으로 한다. 이를 통해 데이터 판정에 필요한 비교기의 수를 줄이고 외부 기준 전압 생성기를 제거함으로써 하드웨어 면적과 전력 소모를 최적화하였다. 또한, 동일한 진폭이 연속으로 입력될 때 발생하는 CIA(Consecutive Identical Amplitude) 패턴 오류를 방지하기 위하여, 이전 LSB 판정 값을 비교기에 직접 피드백(Direct Feedback)하여 가중치를 부여하는 오프셋 제어 회로를 포함하여 데이터 복원의 신뢰성을 높인 저전력 고효율 PAM-4 수신기 기술이다.

본 발명은 전동기 구동 장치(서보 드라이브)의 기계계 루프 튜닝(속도 제어기, 위치 제어기) 이득을 기계 파라미터의 사전 정보 없이 자동으로 결정하는 방법에 관한 것이다. 특히 본 발명은 튜닝 과정에서 전동기가 회전할 수 있는 허용 변위가 명확한 상한을 갖는 상황에서, 상기 상한을 입력 사양으로 하여 여진 조건을 결정하고 튜닝 종료 시점의 위치와 시작 위치의 차이가 소정 값 이하가 되도록 제한하는 것을 특징으로 한다. 본 발명은 다음과 같은 상황에서 유용하게 사용할 수 있다. 전동기가 장비에 조립 완료된 상태, 가공물 또는 지그가 물려 있는 상태, 스트로크가 제한된 직선축, 협소 공간에 설치된 축, 안전 펜스 내부에 위치하여 대변위 동작이 허용되지 않는 축의 경우, 종래의 자동 튜닝 기법이 요구하는 다회전 또는 장시간 동작을 수행할 수 없다. 또한 부하 관성이 변동될 때마다 재튜닝이 요구되는 다품종 생산 설비, 협동로봇 관절, 반도체·디스플레이 이송 장치의 경우 재튜닝이 반복적으로 수행되어야 하므로 1회 튜닝에 소요되는 시간과 동작량이 설비 가동률에 직접 영향을 미친다. 본 발명은 상기 상황에서 허용 변위를 초과하지 않으면서 단시간에 기계계 루프 이득을 산출하고, 튜닝 종료 후 원점 재확립에 소요되는 부담을 저감하여 즉시 정상 운전으로 복귀할 수 있도록 한다. 또한 본 발명은 영구자석 동기전동기 및 리니어 모터에 적용될 수 있으며, 회전자 위치 검출기의 출력으로부터 속도를 추정하는 관측기를 이용하는 구동 장치에도 적용될 수 있다.

Pointcloudcompletionaddressestheproblemofreconstructing complete 3D geometric shapes from incomplete or partial observations. While deep learning-based methods have achieved success using Chamfer Distance (CD) as a loss function, inherent limitations remain. The nearest-neighbor correspon dence mechanism of CD allows many-to-one mappings between point clouds, leading to distributional imbalance and undesired clustering artifacts. This distributional bias accumulates during training without being captured by CD metrics, resulting in misalignment with ground-truth distributions. To mitigate this issue, we (i) propose categorization to distinguish aligned from misaligned point correspondences, and (ii) introduce a correspondence-aware loss function consisting of two complementary terms—an uncovered region guidance loss and an interior-spreading loss—that provide explicit relocation guidance for misaligned points. Consequently, our approach achieves improved completion and better alignment with ground truth distributions. The proposed loss reuses correspondence information already computed during CD, maintaining computational efficiency comparable to that of CD while avoiding the exponential overhead of EMD.Throughexperimentsconductedacrossfivepointcloudcompletionarchitecturesandthreebenchmark datasets, we demonstrate that the proposed loss function improves completion models quantitatively and qualitatively.

본 발명은 모바일 단말이 동작 중 특정 이벤트가 포함되는 구간을 고프레임레이트 버스트로 촬영하고, 상기 버스트로부터 단말 상에서 밀리초 해상도의 타이밍·키네마틱 특징을 추출하며, 상기 버스트 영상은 저프레임레이트로 다운샘플하여 상기 추출된 특징 데이터와 분리하여 서버로 전송하는 동작 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이로써 고프레임레이트 영상 전체를 업로드하지 않고도 밀리초 정밀 분석을 보존하면서 대역폭과 저장을 절감하고, 분석 정밀도를 업로드 영상의 프레임레이트와 분리한다.

본 발명은 넷리스트 기반 하드웨어 제약 모델과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 이용한 임베디드 시스템의 회로 자동 설계 및 펌웨어 자동 생성·검증·배포 방법 및 시스템에 관한 것이다. 본 발명은 단일 정본 넷리스트를 중심으로, 한편으로는 자연어 작업지시로부터 대상 보드를 결정하고 그 보드의 가용 핀·전압 제약을 고려하여 회로(부품 구성 및 핀 배정)를 자동으로 설계하여 스키매틱 편집기에 자동으로 표시하고 사용자가 실물 하드웨어를 구성하도록 제시하며, 다른 한편으로는 이종 EDA 넷리스트 또는 편집기 출력을 공통 부품-네트 그래프로 정규화한다. 시스템은 상기 정본 넷리스트로부터 핀-기능 맵 및 전기적 제약을 포함하는 하드웨어 제약 모델을 추론하여 MCP 리소스로 언어모델에 제공하고, 언어모델은 상기 제약에 정합하는 펌웨어를 생성하며, 빌드 이전에 핀-기능·전기적 정합성을 정적으로 검증하여 위반 시 자동 수정하고, 적합도가 임계치로 수렴하면 하드 제약 게이트의 통과를 조건으로(바람직하게는 사람 승인 및 실물 구성 완료 확인을 추가 조건으로) 대상 장치에 업로드한다. 이로써 자연어만으로 회로 진실에 정합하는 안전한 하드웨어·펌웨어 자동화를 제공한다.

본 발명은 로봇의 자기보고 능력 모델에 기초한 펌웨어 ·애플리케이션의 온디맨드 합성 및 디지털 트 윈 검 증 을 통 한 로 봇 기 능 자 율 확 장 방 법 및 시 스 템 에 관 한 것 이 다 . 로 봇 은 자 신 의 URDF/SRDF·ros2_control 인터페이스·연결 하드웨어 정보를 포함하는 능력 모델을 서버로 자 기보고하고, 서버는 자연어 요구를 능력 프리미티브로 분해하여 저수준 펌웨어와 행동 애플리케이 션을 2계층으로 합성한다. 동일 능력 모델로부터 자동 구성된 디지털 트윈에서 운동학 ·안전 정합을 검증하고, 검증 적합도가 임계치 이상인 하드 게이트를 통과하면 (바람직하게는 사용자 최종 컨펌을 추가 조건으로) 서명 OTA로 배포한다. 로봇은 자체검증 후 로딩하여 새 기능을 실행하며 이상 시 안전 상태로 롤백한다 . 이로써 행동 계층만으로는 불가능한 기능까지 안전하게 자율 확장한다 .

본 발명은 단일 카메라로 취득한 영상에 대한 마커리스 포즈 추정을 이용하여, 하나의 엔드 내 복수의 발에 대한 타이밍 및 자세 각도 특징의 변동계수/분산으로부터 발간 재현성을 나타내는 일관성 지수를 산출하고, 각 메트릭의 측정 모달리티 및 유형에 기초한 신뢰도 계층(검증/보조)에 따라 코칭 출력을 차등 표시 또는 게이팅하는 양궁 동작 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다. 이로써 부착 센서 없이 현장에서 발간 일관성을 정량화하고, 단일 2D 포즈로 측정된 보조 지표가 검증 지표처럼 오인되는 것을 방지한다.

본 발명은 단일 카메라로 취득된 2차원 동작 영상으로부터 동작의 리듬감을 종합 채점하는 기술에 관한 것이다. 영상의 프레임 간 움직임량 신호의 극대·극소 구조로 동작을 복수의 시간 구간으로 자동 분절하고, 구간 시간비율·템포비·매끄러움(SPARC/저크)·객관 레퍼런스 적합도 등 서로 성질이 다른 복수의 정량 메트릭을 산출한다. 척도가 상이한 이들 메트릭을 공통 척도로 정규화하고, 촬영 시점·검출 신뢰도·메트릭 가용성에 따라 가중치를 적응적으로 배분하며, 결측 메트릭이 있을 경우 가중치를 재정규화하여 단일의 리듬감 종합 점수와 그 구성요소 분해를 산출한다. 직교적 실패 모드를 갖는 이질 메트릭의 정규화·적응 가중 융합에 의해, 단일 메트릭 대비 위양성·위음성이 억제되고 인간 지각과의 상관이 향상된다. 본 발명은 골프 스윙에 특화되되 타이밍·주기성을 갖는 일반 동작으로 확장 가능하다.