초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
ㅇ센서 노드 플랫폼의 기저가 되는 범용 코어 플랫폼 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하고, 개발된 코어 플랫폼을 SoC FPGA, FPGA 그리고 chip 솔루션으로 제공한다.
ㅇ본 연구를 통해 IoT용 경량 블록체인 플랫폼 모델 수립을 위한 IoT Open H/W 적용방식을 탐색하고 Inner (Private) – Outer (Public) Chain 연동 모델을 수립한 다. 기술개발의 활용 모델로 IoT Blockchain 서비스 모델을 구현하여 최종적으로 IoT 디바이스 적응형 블록체인 서비스

□ 연구의 목적 및 내용
ㅇ센서 노드 플랫폼의 기저가 되는 범용 코어 플랫폼 하드웨어 및 소프트웨어를 개발하고, 개발된 코어 플랫폼을 SoC FPGA, FPGA 그리고 chip 솔루션으로 제공한다.
ㅇ본 연구를 통해 IoT용 경량 블록체인 플랫폼 모델 수립을 위한 IoT Open H/W 적용방식을 탐색하고 Inner (Private) – Outer (Public) Chain 연동 모델을 수립한 다. 기술개발의 활용 모델로 IoT Blockchain 서비스 모델을 구현하여 최종적으로 IoT 디바이스 적응형 블록체인 서비스 플랫폼을 제안한다.
ㅇ스마트 감시 카메라 시스템은 event detector, multi-sensor, encoder/decoder, processor, storage, communication module 등 다양한 구성 블록을 포함하며, 이러한 시스템은 스마트폰을 통하여 클라우드 시스템과 연동하여 사용자에게 다양한 서비스를 제공한다. 본 과제에서는 사건기록 장치용으로 오픈 플랫폼 기반 이벤트 로거 (Open Platform Event Logger)인 OPEL 소프트웨어 플랫폼을 최적화하고, 이를 기반으로 차량용 사건기록 장치를 개발한다. 이벤트 검출에 있어서 딥 러닝에 기반으로 하는 다중 이벤트 검출 프레임워크와 가속 엔진을 개발한다. 또한, 교량 및 건축물 같은 사회기반시설물에 발생하는 피로균열을 상시 감시, 자동 감지하는 자가 충족형 무선 센서 노드를 개발한다.
ㅇ본 연구에서는, 센서에서 입력된 데이터를 이용하여 이들의 특징을 분석해 IoT가 수행해야 할 업무를 결정하여, 각각의 IoT 기기가 독립된 신경망으로서 의 역할을 수행하도록 하는 딥 러닝 기법을 설계한다. 이를 위하여 기존에 존재하는 머신러닝 알고리즘을 분석하고, 이들을 딥 러닝화 하는 새로운 연구 결과를 도출한다. 그리고 가상 데이터를 이용하여 제안된 알고리즘의 성능을 분석하고 보완한 뒤에, 최종적으로 실제 상황의 데이터를 오픈 소스 플랫폼에서 입력 받아 검증한다. IoT 기기를 위한 저복잡도 딥 러닝 기법에 강화 학습 기법을 적용시킨다.
ㅇ이기종 라디오와 드론을 통합적으로 활용하는 네트워킹 기법을 개발한다.
ㅇ웨이크업 래디오 송수신기 단일칩 개발한다.
ㅇ리튬이온 배터리의 내부 화학적 상태를 기반으로 하는 배터리 관리를 위해, 배터리의 열역학적 인자(특히, 엔트로피 ΔS)에 대한 비-파괴적 추출기술을 개발 및 검증한다.
ㅇ배터리 내부 물질의 상태에 대한 정보를 열역학기반의 비-파괴적 방식으로 추출하여, 충전 알고리즘을 설계하는 새로운 방법론 및 접근법을 제안한다. 파생되는 주제로서, 배터리의 손상이 거의 없으면서도 더 빠르게 충전할 수 있는 고속충전 알고리즘의 개발, 동일한 충전 속도에서 배터리 용량감소 등의 문제점을 최소화하는 알고리즘을 개발하는 것 등을 목표로 한다.
ㅇ중심주파수 79GHz의 UWB 레이더 front-end 구조 연구 및 레이더의 초소형, 저전력, 저가를 위한 고집적, 단일칩 UWB 레이더 CMOS IC 개발한다.
ㅇ개발된 IC를 이용한 1차원 거리 측정을 위한 알고리즘과 모듈을 구현한다.
ㅇUWB 레이더 front-end의 배열을 통해 2차원 또는 3차원의 거리 및 방향 검출 기술을 연구한다.
ㅇ전기 자동차용 차량 제어 기술 개발
-극한 조건 동작을 위한 배터리팩/EMS 개발
-개조 전기차 E/E 미츠 네트워크 시스템 개발
ㅇ초박형 압전 맥박 센서 개발
-맥박 모니터용 압전 센서 개발
-압전 발전기 개발
ㅇ걸음 보조 착용형 로봇 개발
-Wearable robot suit 기구 설계
-Force-control 제어 로직 개발
ㅇ적외선 광-테라피 시스템
-외상성 뇌손상환자용 헬멧 형태 적외선 광원 시스템 개발
-적외선 LED 광원 시스템
ㅇ멀티홉 멀티채널 클러스터 V2X 네트워크 개발
-고 안정성의 멀티홉 V2X 네트워크 기술 개발하여 주변 차량 및 환경 정보를 다수의 차량과 공유하여 도로상의 위험상황을 신속히 인지하여 차량 운행 안전을 획기적으로 높이는 것을 목적으로 함
ㅇV2X 기반 멀티카메라 차량 트래킹 딥러닝 및 공유 기술개발
-자율주행 또는 차량안전운전보조시스템 (ADAS)을 위한 멀티 카메라 영상을 이용하여 차량 트래킹의 정확도를 극대화 하고 Object Occlusion 및 reappearance 시에도 차량의 트래킹을 가능하게 하는 deep learning 기술을 개발하는 것을 목적으로 함.
ㅇ모바일 3D 제스쳐 인식 MEMS 초음파 시스템 개발
-고감도 2D Array 압전 박막 초음파 성능 안정화 확보에 의한 모바일 3D 제스쳐 센서 시스템 도출
-MEMS 공정에 의한 압전체인 질화알루미늄(ALN)을 실리콘 박막으로 이루어진 원형 디스크에 조성하고 전극을 가하여 고감도 초음파 트랜스듀서 구성
ㅇ다채널 무선 뇌파 치매 진단 기술 개발
-20채널 기반의 무선 뇌파 시스템을 개발하여 치매 진단

□ 연구개발성과
ㅇOS 포팅 가능한 코어, 메모리 시스템, 버스 시스템, peripheral devices를 포함한 하드웨어 플랫폼 개발을 완료했다.
ㅇ소프트웨어 플랫폼 및 개발 환경 (Compiler, debugger, peripheral application programming interface, start-up code, linker script 등)를 구축하였다.
ㅇFPGA 보드 IP에 대한 컨트롤러를 포함하는 코어 플랫폼을 구축하여 AI application인 object detector의 동작을 검증했다.
ㅇChain-Agent 모델과 E2E(Ful Node) 모델을 설계하고 구현하였다. Intel 칩 기반의 IoT 보드용 블록체인 레이어를 개발하여 작동을 실증하였으며, ARM 기반의 IoT보드용 블록체인 모듈 호환성을 확보하였다. 경량 블록체인 모형이 적용된 생육 환경 모니터링 및 인증 분산 어플리케이션을 제작하였다.
ㅇIoT 기기를 위한 저복잡도 딥러닝 개발
ㅇIoT 환경에서의 딥 러닝 구조에 적합한 강화 학습 기법 개발
ㅇ저전력, 저지연, 고성능 IoT 네트워크 인프라 구축
ㅇAdv. ETIS 기술 개발 : 기존 ETM대비 측정시간이 짧으면서도 준-실시간 측정이 가능한 엔트로피 측정기술
ㅇ모델기반 엔트로피 추출 기술 개발배터리에 대한 사전정보를 기반으로, 임베디드 가능한 실시간 엔트로피 추정기술
ㅇ79GHz UWB 레이더 CMOS IC 및 모듈
ㅇ79GHz UWB 레이더 phased array 시스템 및 모듈
ㅇ전기 자동차용 차량 제어 기술 개발
-개별 전지셀 탁부착이 용이한 배터리팩 구조 개발
-IGBT 게이트 드라이버 및 IGBT 게이트, isolated CAN x2, RS232, Dry contact output x8, ADC x4, DSP 선정: TI 38277s
-충전 용량: 20kWh, 132V, 150Ah, high C 방전 특성: 3C 연속 방전, 5C 1분 pulse 방전, 방전 특성: 132V 최대 100kW, 264V 최대 200kW, 400V 최대 300kW 달성
ㅇ초박형 압전 맥박 센서 개발
-초박형 압전 맥박 센서 개발 (총 소자 두께 10 μm 이하)
-개발된 맥박 센서를 통한 실시간 맥박 전송 및 모니터링 민감도: 0.018 kPa^-1 구현
ㅇ걸음 보조 착용형 로봇 개발
-Fuzzy control을 사용한 admittance control 구현(mechanical impedance<20% 이내)
-저가의 센서들의 조합으로 고가의 센서의 성능에 버금가는 힘측정 센서 개발(측정 범위(0~30N))
ㅇ적외선 광-테라피 시스템
-2W (840nm) 급의 적외선 LED 광원 구현 (24개 이상의 배열 구조)
-복사조도 : 250 mW/cm, 파장 : 840~940 nm, 광원 갯수 : 24개 이상
ㅇ멀티홉 멀티채널 클러스터 V2X 네트워크 개발
-Multi-Channel 차간통신 및 고속 네트워크 구조연구
-다수차량간 고속 동신전송 네트워크 구조연구
-고속 멀티채널 자가구성 고안정성 V2V 네트워크 기술개발
ㅇV2X 기반 멀티카메라 차량 트래킹 딥러닝 및 공유 기술개발
-다수의 차량의 멀티 카메라 영상으로부터 계산된 deep learning feature 정보를 V2X 통신을 통해 서로 교환하여 deep temporal association 및 wide range spatial association 기술 개발 완료
-높은 accuracy 및 occluded object의 tracking을 가능하게 하 V2X 기반 Multi-Vehicle Collaborative multi-object tracking의 기술 개발 완료
ㅇ모바일 3D 제스쳐 인식 MEMS 초음파 시스템 개발
-2D Array 압전박막 단일칩에 의한 반도체초음파 펄스에코 신호 감지 시스템 확보
-박막 압전체에 의한 100-200kHz에서 초음파를 송신과 수신하는 고안정성 MEMS 구조를 확보하여 3D 제스쳐 인식을 고려한 초음파 2D Array 확보
-예상성능: 시계 배터리로 하루이상 연속 작동 가능, 제스쳐 인식거리 10cm이상
-5V 저전압 트랜스듀서 구동으로 구동회로 일체화에 의한 저전력, 저가격화 가능
ㅇ다채널 무선 뇌파 치매 진단 기술 개발
-20채널, 24bit resolution, 250Hz sampling 뇌파 측정장치 개발
-전극 모듈 개발에 의한 다채널 뇌파 캡 사용의 용이성 확보
-뇌파 측정, CERAD-K, 그리고 MRI 촬영을 병행한 임상 연구 실험
-정상과 치매 구분율 95% 달성

□ 연구개발성과의 활용계획(기대효과)
ㅇ개발한 하드웨어 코어 플랫폼이 기저가 되어 제공하는 소프트웨어 개발 환경을 이용하면 다양한 응용시스템을 개발 가능하다.
ㅇFPGA 보드에 존재하는 모든 IP에 대한 컨트롤러 및 드라이버를 제공하여 다양한 응용 시스템에서 손쉽게 활용 가능하고, 자체 개발한 IP 컨트롤러, 코어플랫폼, 소프트웨어 환경을 활용하여 FPGA 보드 상에서 데모 시스템을 가능하게 한다.
ㅇ개방형 블록체인 플랫폼인 탱글 프로젝트(Tangle Project), 하이퍼레저 프로젝트 (Hyerleger Project), 코스모스 프로젝트 (Cosmos Project) 등의 한계를 극복한 IoT용 블록체인 서비스 플랫폼 구축 및 검증을 통해 사업단 내 상용화 프로젝트에 기여한다.
ㅇOPEL을 지원하는 다양한 플랫폼과 응용을 제공함으로써 OPEL 기반 생태계 및 개발자 확보
ㅇ기 개발 기술의 차량용 블랙박스 제품 적용 및 차량내 센서 단말 연동을 통한 신규 서비스 창출
ㅇ무선 센서 노드를 교량 및 건축물에 부착하여 구조물 모니터링 수행 및 기술료 획득하고 해양크레인, 고속철도, 항공기 등 다양한 구조물에 적용 가능
ㅇ스마트 한 사물 인터넷: 제안된 딥 러닝 기법은 IoT 기기에서 높은 복잡도의 딥 러닝을 수행할 수 있게 하여 기존 클라우드에 의존하는 중앙 집중형이 아닌 분산 컴퓨팅을 통하여 네트워크 트래픽을 경감시킬 수 있다. 이로 인해 스마트 빌딩, 스마트 시티 등의 대규모 사물 인터넷에서 딥 러닝을 이용한 다양한 데이터의 처리가 가능해진다.
ㅇ저전력, 저지연, 고성능 IoT 네트워크 인프라를 구축하여 앞으로 나올 다양한 IoT의 적용 범위를 넓히고 그 효율성을 증대 시킬 수 있다.
ㅇZigbee, WPAN, WBAN, 비표준 무선 등에 활용가능하다.
ㅇ응용 분야: 개인용 환경 모니터링 시스템 (PEMS), 무선 마우스 (RF on Chip), ZigBee 웨이크업, IoT 응용 ULP/웨이크-업 래디오
ㅇ열역학 기반 배터리 관리기술을 기존의 SBS(Smart Battery System) 기술 표준에 적용하여 확장된 표준 설립한다.
ㅇ개발이 완료된 칩과 레이더 모듈은 독립적으로 제품화 가능하다.
ㅇ보안, 차량, 로봇, 환경, 의료, 동작인식 분야 등 다양한 시스템으로 응용 및 개발 가능
ㅇ전기 자동차용 차량 제어 기술 개발
-극한 험로 주행이 가능한 전기자동차의 전기파워트레인(배터리팩 포함) 솔루션 연구개발
ㅇ초박형 압전 맥박 센서 개발
-초박형 맥박 센서의 개발로 웨어러블 헬스케어 시장에 진입 가능
ㅇ걸음 보조 착용형 로봇 개발
-무릎-대퇴부 보조 wearable robot의 시장은 2025년에는 5조 5천억원 이상의 시장 규모를 이룰 것으로 예상. 사회 소외 계층의 사회 참여 확대가능
ㅇ적외선 광-테라피 시스템
-외상성 뇌손상 환자의 빠른 치료를 돕기 위하여 소형화된 포터블 형태의 광-테라피 시스템을 이용한 광범위한 재활 치료 적용 가능성 확대
ㅇ멀티홉 멀티채널 클러스터 V2X 네트워크 개발
-본 기술의 활용분야는 무선검침 네트워크 뿐만 아니라 자율주행자동차 및 connected car의 환경인식정보 전송을 위한 V2X 네트워크와 저전력 영상 전송을 위한 IOT 네트워크, 그리고 Event driven 영상인식 및 보안정보 전송을 위한 무선 CCTV 네트워크 등에 활용할 계획
ㅇV2X 기반 멀티카메라 차량 트래킹 딥러닝 및 공유 기술개발
-Multi-Camera 간의 Tracking data 공유기술을 개발하여 기존 기술로 달성하기 매우 어려운 높은 정확도의 vehicle tracking이 가능하며, Occluded vehicle의 tracking도 가능하게 되어 자율주행 및 ADAS 기술의 안전성을 보장할 수 있음.
-자율주행 및 ADAS 기술을 선도하여 급속도로 성장하는 미래의 자율주행 기술과 LDM data 생성 및 Cloud 기반 광범위 LDM data 공유 서비스를 가능하게 하여 새로운 시장을 창출하고, 국내외 시장을 선점할 수 있어서 높은 경제성이 있음.
ㅇ모바일 3D 제스쳐 인식 MEMS 초음파 시스템 개발
-다양한 동적인 환경에서 항시 모니터링을 위한 스마트 UI 활용
-Mobile 제품의 UI 혹은 모니터링 장치로 사용가능
-자율주행 자동차/ADAS 운전자 UI로 활용가능
-작은 Mobile UI에서 확대되어 스마트 모빌러티의 안전 모니터링으로도 활용가능
-Health 피부상태 모니터링 및 테라피 : 피부마사지, 주름관리등
-환경 센서 / 바이오 센서 분야로 응용처 확대
-pMUT 2D Array의 고감도 막 주파수 변이 감지 (흡착층/온도 제어층 첨가필요)
-에너지 하비스트 : pMUT layout 설계변경(Disk Cantilever)에 의한 에너지 하비스트 적용. (공정은 그대로 활용)
ㅇ다채널 무선 뇌파 치매 진단 기술 개발
-현재, 의료기기를 활용한 치매 진단 시스템이 없으므로, 본 과제 결과물인 ‘뇌파를 이용한 치매 지단 시스템’으로 세계 최초 의료 기기를 통한 치매 진단의 원천 기술을 확보할 수 있음
-보건소, 치매 안심 센터와 같은 고가 의료 장비가 없는 1차 치매 진료 기관에서 치매 스크리닝, 치매 진단 도구로 활용 가능
-휴대용으로 제작되기 때문에 향후 가정에서도 치매 검사 도구로 활용이 가능함
-후속 연구로 치매를 지연시키는 장비를 개발하여 치매 진단과 더불어 치매를 지연시키는 장치로서 활용이 가능함
마. 가성 치매를 유발하는 우울증 진단기, 인지력 측정기로서 활용이 가능함

(출처 : 요약문 4p)

Abstract ▼

□ Purpose & Contents
ㅇDevelopment of a hardware platform for sensor node applications and software development environment and the core platform is provided in SoC FPGA, FPGA, and Chip solution.
ㅇWe develop IoT Open H / W application method for establishing a lightweight block chain platform m

□ Purpose & Contents
ㅇDevelopment of a hardware platform for sensor node applications and software development environment and the core platform is provided in SoC FPGA, FPGA, and Chip solution.
ㅇWe develop IoT Open H / W application method for establishing a lightweight block chain platform model for IOT. An interworking model of Inner (Private) - Outer (Public) chain is also established. IoT Blockchain service model is implemented as a utilization model of technology development and finally IoT device adaptive blockchain service platform is proposed.
ㅇSmart surveillance system consists of a variety of building blocks including event detector, multi-sensor, encoder/decoder, processor, storage, communication module. The system coupled with cloud system through a smartphone provides various services for users. In this project, we optimize OPEL software platform, which is open platform based event logger for an event recording device, and develop event recording devices for vehicle based on the OPEL software platform. Regarding event detection, we develop multi-event detection framework, acceleration engine based on deep-learning.
ㅇIn this research, we analyze sensor data obtained by IoT devices, determine tasks to be performed by the devices, and design deep learning for such devices so that they can perform independent tasks using deep learning. We analyze existing machine learning algorithms suitable for such tasks and find deep learning architectures for such algorithms. We plan to use virtual data and analyze the performance of the proposed deep learning schemes. Finally, we plan to verify our algorithms using actual data obtained by IoT devices. We plan to develop a low complexity deep reinforcement learning for IoT devices.
ㅇIn this research, we analyze sensor data obtained by IoT devices, determine tasks to be performed by the devices, and design deep learning for such devices so that they can perform independent tasks using deep learning. We analyze existing machine learning algorithms suitable for such tasks and find deep learning architectures for such algorithms. We plan to use virtual data and analyze the performance of the proposed deep learning schemes. Finally, we plan to verify our algorithms using actual data obtained by IoT devices.(Low-complexity deep learning for IoT devices)
ㅇIn this research, we plan to develop a low complexity deep reinforcement learning for IoT devices. We plan to add reinforcement learning to our proposed low-complexity deep learning architecture and develop a low-complexity reinforcement learning techniques.(Reinforcement learning for IoT devices)
ㅇTo achieve an internal chemistry-based battery management of LIBs, non-destructive extraction on thermodynamic parameters (e.g, entropy ΔS) of a battery will be developed and proved.
ㅇThe purpose of this study is to propose a new methodology and approach for designing a charging algorithm by extracting information on the state of the internal materials of the battery in a non-destructive manner based on thermodynamics. The goal is to develop a fast charging algorithm that can charge faster and with less battery damage, and to develop algorithms that minimize problems such as reduced battery capacity at the same charging rate.
ㅇResearch of a W-band UWB radar front-end structure and development of a single-chip UWB radar CMOS IC for a low power, small area, and low cost radar ㅇImplementation of a radar module and its algorithm to detect the range in 1-dimension with high range resolution
ㅇImplementation of radar array systems 2-D & 3-D position information acquiring sensors
ㅇDevelopment of electric vehicle and optimum operation technique, driving algorithm by control algorithm
ㅇDevelopment ultra-thin piezo electrice pressure semsor
ㅇDevelopment of walking-assisted robots based on human-centered design
ㅇDevelopment of mobility brain injury patient rehabilitation assistive technology
ㅇDevelopment of Multi-Hop V2X Network with High Reliability
ㅇDevelopment of vehicle tracking technology by multi-camera with deeplearning
ㅇDevelopment of piezoelectric micro-machined ultrasonic transducer(pMUT) system for mobile 3D gesture recognition
ㅇDevelopment of dementia diagnostic system by using EEG

□ Results
ㅇHardware platform including OS portable core, memory system, bus system. and peripheral devices
ㅇSoftware platform and development environment (Compiler, debugger, peripheral application programming interface, start-up code, linker script, and so on)
ㅇVerification of the object detector AI application by using developed Core Platform, which is composed of the Core Platform, and IP controllers of FPGA board.
ㅇThe chain-agent model and End-to-End (Full Node) model are developed. We apply re-structured blockchain layer to Intel-chip based development boards. In addition, we develop ARM based blockchain module. The actions for blockchain over development boards are fully tested and verified. To guarantee the s/w applicability, we develop dApp for food growth monitoring and certification.
ㅇLow-complexity deep learning for IoT devices
ㅇReinforcement learning for IoT devices
ㅇLow power, low delay and high performance IoT network infrastructure
ㅇAdv. ETIS technology : Development of entropy measurement technology that can measure on quasi-real time with shorter measuring time compared to existing ETM.
ㅇModel-based Realtime entropy extraction : Development of real-time entropy estimation technology based on pre-information of a battery, which can be embedded.
ㅇ79GHz UWB radar CMOS IC and module
ㅇ79GHz UWB radar phased array system and module
ㅇDevelopment of electric vehicle and optimum operation technique, driving algorithm by control algorithm
- Battery pack with attacheable cells
- IGBT gate driver, isolated CAN x2, RS232,Dry contact output x8, ADC x4, DSP: TI 38277s
- Charge capacity: 20kWh, 132V, 150Ah, high C, dischar character: 3C continuous discharge, 5C, 1 minute pulse discharge, 132V max @100kW, 264V max @ 200kW, 400V max @300kW
ㅇUltra-thin piezo pressure sensor
- piezo sensor thickness is under 10 μm
- Sensitivity of 0.018 kPa^-1
ㅇWalking-assisted robots
- Fuzzy logic based admittance control (mechanical impedance <20%)
-Force sensor with range of 0~30N
ㅇMobility brain injury patient rehabilitation assistive technology
- LED light source with 2W @840nm (over 24 arrays)
- Radiation power : 250 mW/cm, wavelength : 840~940 nm, number of source : over 24
ㅇDevelopment of Multi-Hop V2X Network with High Reliability &
ㅇDevelopment of vehicle tracking technology by multi-camera with deeplearning
-Development of Multi-Channel Vehicular Communication and high speed network architecture.
-Development of high speed network among multiple vehicles.
-Development of high speed multi-channel self organizing reliable V2X network.
ㅇDevelopment of piezoelectric micro-machined ultrasonic transducer(pMUT) system for mobile 3D gesture recognition
-High sensitivity transducer platform with the piezo-electric ALN membraned structures by using MEMS fabrication processes.
-High resolution 2D array ultrasound beam-forming algorithm for 3D gesture recognition.
-Patents : 5 domestic, 2 US, and 1 PCT items
ㅇDevelopment of dementia diagnostic system by using EEG
-EEG measuring system with 20 channels, Bluetooth classic, 250Hz sampling rate, and 24bit resolution.
-Clinical trial with dementia test by CERAD-K, MRI, and EEG
-The success rate of separation of normal and dementia is acquired to be 95%.
-Application of 4 related patents
-Getting of TIPS grant

□ Expected Contribution
ㅇUtilizing the hardware core platform and software development environment, user can easily develop various application systems.
ㅇSince all IP controllers in the SoC FPGA board and drivers are provided, they can be easily used in the various, application systems, and also provide demo system on the FPGA board and chip solution by using the IP controller, core platform, and software development environment.
ㅇWe have established and tested a blockchain service platform for IoT, which overcomes the limitations of the open blockchain platform sucha as Tangle Project, Hyerleger Project, and Cosmos Project. In addition, we contributes to CISS commercialization projects.
ㅇSecure OPEL based ECO system and developers by providing various OPEL platforms and applications
ㅇAdopting developed technologies to vehicular blackbox and creating services coupled with operation data/sensor data collecting device
ㅇAble to create specialized market by making personal and customized information
ㅇSmart IoT: The proposed deep learning technique will enable low-complexity deep learning at IoT devices and will lower the network traffic since we do not need to send data to data centers anymore. This will make it possible to process various data for a large-scale IoT environment such as smart building and smart city.
ㅇBy constructing low power, low delay and high performance IoT network infrastructure, we can support a variety of IoT applications and increasing the efficiency of that network.
ㅇApplication to sensor node transceiver for Zigbee, WPAN, WBAN standard
ㅇExpecially, applied to the camera sensor application networks that operates by CICC(PEMS, wireless mouse, ZigBee wake-up mode, IoT applications)
ㅇEstablishment of an extended standard by applying thermodynamic-based battery management technology to existing SBS (Smart Battery System) standard
ㅇCommercialization of the UWB radar single-chip and module
ㅇPossibility at various applications such as vehicular radar, a robot vision, a security, a medical image and a networking system
ㅇDevelopment of Multi-Hop V2X Network with High Reliability &
ㅇDevelopment of vehicle tracking technology by multi-camera with deeplearning
-The technology developed can be applied to autonomous vehicles and connected cars as well as wireless metering networks.
-It can be utilized for V2X networks for environment sensing data transfer and IOT networks for image transfer.
-It can be also extended to wireless CCTV networks for image recognition and security.
ㅇDevelopment of piezoelectric micro-machined ultrasonic transducer(pMUT) system for mobile 3D gesture recognition
-It can be used for user interface devices for mobile smart system.
-It cane be used for skin health therapy and monitoring by the dynamic focusing ultrasound energy.
-2D piezo-electric transducer platform applicable for environmental/bio sensors by detecting frequency shifting effects.
-Energy scavengers by modifying the mask layout from a disk type to a cantilever type.
ㅇDevelopment of dementia diagnostic system by using EEG
-The device developed is the first medical instrument for the diagnosis of dementia in the world, so we can acquire the core technology for the diagnosis of dementia.
-It can be used as an early detection and the 1^st screening tool for diagnosis of dementia in hospitals, infirmaries, center for dementia
-The device developed is a portable device and can be applicable to home-care device for the early detection of dementia
-With the further R&D, it can be expanded to help prevent or slow cognitive decline.

(출처 : SUMMARY 8p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 4
• SUMMARY ... 8
• 목차 ... 12
• 제1장 연구개발과제의 개요 ... 13
• 1. 연구개발 목적 ... 13
• 2. 연구개발의 필요성 ... 15
• 3. 연구개발 범위 및 연구수행 방법 ... 19
• 제2장 연구수행내용 및 성과 ... 22
• 1. 연구 최종목표 및 실적 ... 22
• 2. 세부과제별 연구 최종목표 대비 실적 ... 25
• 제3장 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 28
• 1. 최종 목표 ... 28
• 2. 목표 달성여부 (연구개발목표의 달성도) ... 29
• 3. 관련 분야 기여도 ... 31
• 4. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후 대책 (후속 연구의 필요성 등) ... 35
• 제4장 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 36
• 제5장 연구개발성과의 보안등급 ... 38
• 제6장 국가과학기술종합정보시스템(NTIS)에 등록한 연구시설·장비 현황 ... 38
• 제7장 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전 조치 이행 실적 ... 39
• 1. 기술적 위험 요소 분석 ... 39
• 2. 안전 관리 대책 ... 39
• 제8장 연구개발과제의 대표 연구 실적 ... 41
• 제9장 기타 사항 ... 47
• 제10장 참고문헌 ... 47
• 끝페이지 ... 47