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기타
다목적 어댑터 카드 및 그 통합 방법
■ 기술개요 • 본 특허는 외부 디바이스와 연결 외에도 서로 다른 기능의 PCIe(Peripheral Component Interconnect express)어댑터 카드를 통합한 단일 PCIe 어댑터 카드 및 그 통합 방법에 관한 기술임 ■ 기존기술문제점 • 특정 목적에 맞게 개발되어 주로 외부 디바이스 연결을 위한 확장용으로만 활용 • 외부 디바이스 연결을 위한 확장의 기능으로만 활용될 뿐, 호스트 간 연결(인터커넥트 네트워크로의 활용) 불가 ■ 기술의 특징 • DIP 스위치의 설정을 통해 단일 어댑터 카드로 호스트 간의 연결, 호스트와 외부 디바이스와의 연결 가능 • 어댑터 카드의 기능을 설정하는 PCIe 스위칭 모듈은 레지스터 값의 정보에 기반하거나,기능 변경 신호에 기반하여 다목적 어댑터 카드의 기능 변경 • PCIe 어댑터 카드를 연결한 온보드형 광모듈은 PCIe 신호를 광신호로 변환하여 전송 • PCIe 어댑터 카드 설정변경, 클럭 신호 생성, RESET신호 생성으로 PCIe 어댑터 카드를 다목적으로 활용 ■ 기술의 우수성 • 디바이스의 확장, 인터커넥트 네트워크 용으로 기능을 전환하여 다양한 영역으로의 확장이 용이함 • 기능전환이 용이하기 때문에 개별 기능에 맞게 별도로 제작되는 비용 절감 • 광모듈을 통한 어댑터 카드의 확장이 용이함 • 광모듈을 통해 케이블링의 편의성 증대
관련특허정보 1건
2024-08-02
View. 25
#기술키워드
어댑터 카드, PCIE, 메인보드, 그래픽 카드, 확장카드
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139
기타
전력 효율을 제어하기 위한 서버랙 전력 관리 시스템
■ 기술개요 • 본 발명은 전기 장치에 전원을 공급하는 전원 공급 장치에 관한 것으로, 소비되는 전력 수준에 따라서 최적의 전력 효율을 유지하기 위한 전력 관리 시스템 및 이의 운용 방법임 ■ 기존기술문제점 • 종래에는 규모 전력 소모가 높은 HPC, 슈퍼컴퓨터,데이터센터 등의 전력 효율성을 향상시키기 위해 Open Computer Pro-ject(OCP) 등과 같은 기관에서 OCP에서는 서버에 공급되는 DC전원에 직접적으로 UPSfUninterruptible power sup-ply)를 적용하여 전력 변환이 한번으로 끝내 손실을 최소화 함 • 전력변환 과정에서 손실 최소화와 함께 서버, 데이터 저장, 랙, 네트워크 스위치 등 전력 공급이 요구되는 장치에 대한 최적 전력공급 방식이 요구됨 ■ 기술의 특징 • 전기 장치들에 전력을 공급하는 PS(power supply)와 전기장치에 매칭되는 PSU, 최적의 PSU 전력 효율을 유지시키면서 전력을 공급할 수 있는 제어기 구성을 갖춤 • 제어기는 턴-온된 PSU의 정격 전력과 전체 소비 전력을 기준으로 산출된 전력 공급률이 지정 범위에 속하는지 판단하여 턴-온된 PSU들의 턴-온 상태를 유지하도록 함 • 전력 공급률이 지정된 범위에서 벗어날 경우 제어기에 의해 지정된 범위에 속하도록 PSU1 턴-온 또는 턴-오프 시켜 지정 범위에 유지되도록함 ■ 기술의 우수성 • 전력이 요구되는 부대장치들의 전력 소모를 최소화시킬 수 있어 전기 요금을 절감시킬 수 있음 • 다수의 초고성능컴퓨팅 시스템에 필요한 전력을 효과적으로 전달하여 에너지 효율성을 개선시킬 수 있음
관련특허정보 1건
2024-08-02
View. 8
#기술키워드
전력 관리/ 전기 장치/ PS
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138
AI
인공지능기반 사이버 위협 정보 자동분석 플랫폼
■ 기술개요 • 본 특허는 보안관제 기술 사용에 미숙한 사용자가 최적의 인공지능 모델을 생성할 수 있도록 대량의 원천데이터를 이용하여 인공지능 모델 개발과 구축까지의 전 과정을 사용자 요구 방식에 따라 논스톱으로 처리할 수 있는 시스템에 관한 기술임 ■ 기존기술문제점 • 대량의 보안 이벤트 수의 증가로 인한 사이버 위협 정보를 보안관제 담당자가 수동으로 분석하기 어려운 한계점 존재 • 기존의 보안 관제 서비스 는 담당자의 전문지식과 경험에 의존하여 분석결과의 편차, 업무 편중 등의 문제점으로 업무능력 향상 저하 • 따라서, 보안관제 요원의 분석에 의존하는 기본 보안관제 서비스 구조 자체를 혁신할 필요성 증가 ■ 기술의 특징 • 인공지능 모델 성능에 직결되는 데이터 정제 및 특징 정보 추출 방식을 최적으로 적용함으로써 비전문가도 단시간에 최적의 인공지능 모델 생성 가능 • 인공지능 모델 개발 프로세서의 전 과정을 자동화하여 고성능 모델을 생성하고 특징 분석을 위한 다양한 솔루션 제공 가능 • 사용자 정의 상관 특징(시/공간 정보 표현 등)을 생성할 수 있는 기능 제공 가능 • 대규모 사이버공격과 이상 행위 발생 징후를 효율적으로 분석하여 인공지능 기반의 침해 대응 체계를 구축 및 원천 기술 확보 가능 ■ 기술의 우수성 • 하루평균 2,000만 건 이상, 연평균 100억 건의 대용량 침해 위협 데이터 수집 가능 • 사 이 버 공 격 등 의 비 정 상 행 위 와 정 상 행 위 판단에 대해 99.9%의 정확도로 자동 분류할 수 있는 고성능의 인공지능 보안관제 모델 생성가능 • 다양한 시각화와 인사이트를 제공하고 고성능 모델의 중요 특징 자동 분석 및 추적 가능 • 기본정보/공간 정보, 그리고 페이로드(전송데이터) 특징을사용자 정의에 따라 무한대로 생성 가능
관련특허정보 5건
2024-08-02
View. 15
#기술키워드
인공지능/ 사이버보안/ APT/ 빅데이터/ 자동화플랫폼/ 데이터모델링/ 실시간 분석
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137
AI
인공지능기반 자연재해 예측
■ 기술개요 • 본 발명은 인공지능 기반 건물의 지진/침수 피해 예측 방법, 그리고 이를 구현하기 위한 장치에 관한 것임 ■ 기존기술문제점 • 종래의 지진/침수 피해 평가 시스템들은 데이터 분석에 많은 시간과 비용이 발생함 • 현실의 모든 건물, 하수관망 및 관련 데이터들을 모델링 후 지진/침수 시물레이션 구현 거의 불가능 • 지진/침수 관련 데이터 통합 및 표준화 부재 • 침수 예측에서 대응까지 원스톱 솔루션 부재 ■ 기술의 특징 • 인공 신경망 기술을 이용하여 지진에 의한 건물 피해 정도를 시나리오기반예측 제시 • 지진에 의한 건물 피해 정도를 예측 시, 기존의 방법에 비해 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 제공(슈퍼컴퓨터 활용 지반운동 시물레이션 활용) • 침수 예측에서 대응까지 원스톱 솔루션 제공 • 침수 지역별 안전맵자동 생성 • GIS 기반 최적 안전 대피 경로 제공 • 하수관망, 토지피복도, 강우량 등 활용 정밀 도시 침수 예측 가능 ■ 기술의 우수성 • 예측에서 대응까지 원스톱 솔루션 제공 가능 • 예측 결과에 있어서 정확도의 획기적인 향상 • 상대적으로 적은 시간과 비용이 요구됨 ■ 관련 특허 정보 • 등록 10-2545314 인공지능 기반 건물의 지진 피해 예측 방법, 그리고 이를 구현하기 위한 장치 • 등록 10-2434578 인공지능 기반 강우량 예측 방법, 그리고 이를 구현하기 위한 장치 • 등록 10-2631539 딥러닝 기반 강수 예측 방법, 그리고 이를 구현하기 위한 장치
관련특허정보 1건
2024-08-02
View. 10
#기술키워드
지진 피해 예측 모델, 기계 학습
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136
AI
딥러닝 기반 가치 평가
■ 기술개요 • 본 발명은 딥러닝 기반의 가치 평가 방법 및 그 장치에 관한 것임 ■ 기존기술문제점 • 가치 평가의 대상이 무형의 대상까지 확대되면서 전문가의 경험에만 의존하기에는 객관성이 떨어질 수 있음 • 현금 흐름 할인 모형은 여러가지 평가 기초 데이터를 요구하는데, 표준산업분류별 기업의 실제 데이터를 충분한 볼륨으로 확보하는 것은 현실적으로 어려우며, 비용 및 시간이 많이 소요됨 ■ 기술의 특징 • 딥러닝 기반의 인공지능을 이용하여 평가 기초 데이터 확보 • 간단한 평가 항목의 입력만으로 가치 평가 결과를 얻을 수 있음 • 비전문가도 손쉽게 평가 대상의 가치를 분포 형태로 산출할 수 있도록 평가 과정 단순화 ■ 기술의 우수성 • 신뢰성 있고 충분한 볼륨의 평가 기초 데이터 확보 • 사용자의 편의성 향상 • 비전문가도손쉽게 이용 가능
관련특허정보 1건
2024-08-02
View. 10
#기술키워드
딥러닝/ 가치 평가/ GAN 네트워크
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135
AI
인공지능 모델 학습용 데이터 생성 장치
■ 기술개요 • 컴퓨팅 장치에 의해 수행되고, 영상 데이터 상의 치아를 식별하고, 치아의 해부학적 구조를 기초로 치아의 특징점을 결정하면서, 특징점을 기초로 치아에 대한 바운딩 박스를 생성하는 인공지능 모델 학습용 데이터 생성 방법 및 장치임 ■ 기존기술문제점 • 치아의 바운딩 박스를 생성할 때, 치아의 해부학적 구조에 기초하지 않고, 작업자의 경험에 의존하여 대략적인 위치와 크기로 바운딩 박스를 생성했기 때문에 비숙련자의 경우 정확한 위치에 바운딩 박스를 생성하는 데 어려움이 있었으며, 작업자에 따라 바운딩 박스의 정확도가 낮아지는 문제가 있음 • 레이블링 작업은 치과 전문의 등 전문가가 학습 데이터용 영상 이미지를 직접 분석하여 치과 질환 여부 및 그 정도를 기입하는 방식으로 수행되었는데, 그에 따라 레이블링 작업에 많은 시간과 전문인력이 소요되었으며, 수작업에 의존하는 과정에서 휴먼에러에 의한 오류가 발생하는 문제가 있음 ■ 기술의 특징 • 학습 데이터 생성 시 정확하고 효율적으로 바운딩 박스를 생성할 수 있는 인공지능 모델 학습용 데이터 생성 방법 및 장치 • 레이블링 작업에 있어 전문가의 수작업에 의존하지 않고 자동으로 레이블링 할 수 있는 인공지능 모델 학습용 데이터 생성 방법 및 장치 ■ 기술의 우수성 • 자동화된 바운딩 박스 생성 및 레이블링을 통해 학습 데이터 생성의 정확도와 효율성 높음 • 작업자의 경험에 의존하지 않고 자동화된 바운딩 박스 및 레이블링을 통해 비숙련자도 보다 쉽게 작업 수행 가능함 • 인 공지능 모델로 인해 레이블링 작업 시간 감소 및 전문인력 소요 감소함
관련특허정보 1건
2024-08-02
View. 6
#기술키워드
AI기술, 데이터 생성, 파노라마 영상
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134
AI
치매 예측 장치
■ 기술개요 • 일상생활 능력정보 기반 치매 예측 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 스마트홈 기술을 기반으로 사용자의 실제 거주공간에서의 일상생활을 모니터링함에 따라 치매 발생 여부를 조기에 예측, 진단 할 수 있는 일상생활 능력정보 기반 치매 예측 방법 및 그 장치에 관한 것임 ■ 기존기술문제점 • 현재 의료 수준상 치매는 완치가 불가하다는 점에서 치매를 조기에 예측하여 치매의 속도를 늦추는 것만이 해결책이 되고 있으나, 현재 독거 노인 또는 의료에 취약한 노인의 경우 치매의 위험에 대해 면밀하게 관찰할 수 있는 사회적 여건이 부족하여 치매를 조기에 예측할 수 있는 방법이 없음. 집에서 대부분의 시간을 보내거나 유사한 생활패턴으로 대부분의 시간을 보내는 노인들에 대해 일상생활 능력정보를 이용하여 치매를 예측할 수 있는 효율적인 방안이 요구되고 있는 실정임 ■ 기술의 특징 • 실내에 설치된 loT 디바이스를 통해 사용자의 실내 행동을 모니터렁하여 치매 예측에 관련된 일상 생활 능력 정보를 얻음 • 상기 일상생활 능력정보를 이용하여 상기 사용자의 행동에 대한 생활패턴을 결정함 • 상기 일상생활 능력정보를 통해 상기 사용자의 행동이 상기 생활패턴을 벗어나는 것으로 감지되는 경우 상기 사용자가 치매 위험 상태에 있는 것으로 판단 ■ 기술의 우수성 • 스마트홈 기술을 기반으로 사용자의 실제 거주공간의 일상생활을 모니터링 함에 따라 치매 발생 여부를 조기에 예측 진단할 수 있는 일상생활 능력정보 기반 치매 예측 방법을 제공함 • 사용자의 실제 거주공간의 일상생활 수집항목에 따라 사용자의 일상생활을 모니터링함에 따라 사용자의 행동을 세밀하게 모니터링할 수 있는 일상생활 능력정보 기반 치매 예측 방법을 제공함 • 사용자의 이동경로에 따른 배회를 보다 면밀히 관찰하여 사용자의 치매 위험을 정확하게 판단 예측할 수 있는 일상생활 능력정보 기반 치매 예측 방법을 제공함 ■ 관련 특허정보 • 등록 10-2494874 일상생활 능력정보 기반 치매 예측 방법 및 그 장치
2024-08-02
View. 5
#기술키워드
치매/ 예측/ 잠복기/ 빅데이터
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133
AI
기계 학습을 이용한 신호 데이터 상태 분석 및 방법
■ 기술개요 • 본 발명은 측정 신호 데이터를 필터링 데이터로 변환, 최단 거리에 위치한 대상 클러스터 확인, 대상 클러스트 상태 정보를 결정하여 학습 데이터로 활용 기계 학습 모델을 완성하고,학습 완료된 기계학습 모델을 이용하여 신호 데이터 상태를 분석하는 장치 및 방법임 ■ 기존기술문제점 • 음향, 진동 등의 물리 전기적 센서를 이용한 신호 데이터의 경우, 해당 신호 데이터가 분석하고자 하는 대상체 상태에 관련된 신호 데이터인지 파악이 매우 어려움. 특히 센서 작동 환경에서 생성된 일반적 또는 관련성 없는 데이터인지 등, 신호 발생 원인에 따라 측정되는 패턴이 달라지고, 이는 기계 학습 등 인공지능시스템 구현에 장애가 됨. 따라서 다양한 신호 패턴에서 적절한 상태 정보 분석 자동화가 매우 어려움 ■ 기술의 특징 • 음향, 진동, 광학센서 등에서 측정되는 신호 데이터 패턴을 기계 학습 모델이 인식하여 신호 데이터를 정확하게 분석 가능 • 각각의 클러스터 내에 포함된 복수의 필터링 학습 데이터와 이에 대응되는 복수의 상태 학습 데이터 각각을 클러스터의 상태 정보와 비교하여 오차 값을 산출하고 기준 값과 비교해 상태 정보를 결정 ■ 기술의 우수성 • 기계 학습을 이용하므로 다양한 신호 발생 원인에 따른 신호 데이터의 상태 정보 변화 최소화 • 음향 센서를 활용할 경우 대상 시스템에 간섭없이 직접 접촉하지 않고 원거리에 떨어져서도 분석이 가능 • 복수의 입력 학습 데이터 및 입력 학습 데이터의 상태 정보를 포함 하는 복수의 상태 학습 데이터를 이용한 신호 데이터 상태 분석 방법으로 신호 데이터를 보다 더 정확하게 분석 가능
관련특허정보 1건
2024-08-02
View. 1
#기술키워드
신호, 데이터분석, 기계 학습, 머신러닝
기술소개서 다운로드
132
AI
인공지능기술기반 맞춤형 추천정보 서비스
■ 기술개요 • 본 발명은 인공지능 기반의 하이브리드 학습모델을 활용하여 사용자가 선호할 것으로 예상되는 콘텐츠를 선별하여 추천하는 방법에 관한 기술임 ■ 기존기술문제점 • 인공지능을 이용한 콘텐츠 추천 기술은 학습 데이터 규모가 작을 경우, 정확한 정보를 출력하지 못하는 콜드 스타트(cold ) 문제가발생할수있음 • 광고,동영상 콘텐츠를 대상으로 하는 인공지능 모델에 대해서 많은 연구가 진행되고 있으나,논문,연구 과제 등을 포함하는 학술 관련 콘텐츠를 대상으로 하는 인공지능 모델에 대한 연구가 미미함 ■ 기술의 특징 • 사용자의 콘텐츠 검색 이력, 사용자의 참여인력으로 기록된 콘텐츠 목록, 사용자가 스크랩한 콘텐츠 목록을 통해 사용자에게 콘텐츠를 선별함 • 콘텐츠 추천 장치에 사용자의 데이터 베이스를 저장 및 가공하여 콘텐츠 범위를 확장하여 사용자가 선호할 것으로 예상되는 콘텐츠를 선별하여 사용자에게 콘텐츠를 제공함 ■ 기술의 우수성 • 하이브리드 학습모델을 이용한 콘텐츠 추천 장치로 사용자가 선호하는 콘텐츠를 빠르게 제공함 • 광고,멀티미디어 콘텐츠뿐만 아니라 논문, 연구 과제 등 다양한 콘텐츠에 대한 정보제공 • 콘텐츠의 부가정보를 이용하여 데이터셋을 가공하여, 가공된 콘텐츠의 데이터셋을 확장 데이터로서 획득할 수 있음
관련특허정보 1건
2024-08-02
View. 2
#기술키워드
AI/ 하이브리드 학습 모델/ 콘텐츠
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131
AI
AI기반 과학기술정보 메타데이터 자동 추출기술
■ 기술개요 • PDF 논문파일로 부터 메타데이터를 자동추출하기 위한 딥러닝 기반의 메타데이터 추출 방안에 관한 것임 ■ 기존기술문제점 • 일반적으로 논문 메타데이터의 DB 구축은 PDF 원문 파일을 대상으로 사람이 직접 메타데이터를 추출하고 있어 DB구축에 매년 많은 비용과 시간을 소비하고 있는 실정임 • 구축자마다 이해관계가 다르며 성실도가 다르기 때문에, 구축자마다 수작업 추출 결과의 품질이 일관적이지 않다는 문제점 존재함 ■ 기술의 특징 • PDF 논문파일로 부터 메타데이터를 자동추출하기 위한 딥러닝 기반의 메타데이터 추출 방안임 • 메타데이터 예측모델에 대한 전처리·후처리 기능을 구현함 ■ 기술의 우수성 • PDF 논문 파일의 메타 테이터에 관한 대용량의 코퍼스를 구축하고, 이를 학습한 딥러닝 기반의 메타데이터 예측 모델을 통해 PDF 논문 파일의 메타데이터를 자동 추출함 • 다양한 학술지에 게재되는 PDF 논문 파일에 대한 양호하고도, 안정적인 메타데이터 추출 성능 보장 ■ 관련특허정보 • 등록 10-2554452 메타데이터 추출장치 및 메타데이터 추출 방법 • 출원 10-2023-0054813 메타데이터 추출장치 및 메타데이터 추출 방법
2024-07-31
View. 10
#기술키워드
추출/ 메타데이터/ 딥러닝
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