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유승협 교수님 360
유승협 교수가 연구팀과 연구성과물을 들고 기념촬영을 하고 있다
< (좌측부터) 전기및전자공학부 최동호 박사과정, 유승협 교수, 신소재공학과 김민재 학사과정 >

이산화탄소는 주요 호흡 대사 산물로서, 날숨 내 이산화탄소 농도의 지속적인 모니터링은 호흡·순환기계 질병을 조기 발견 및 진단하는 데 중요한 지표가 될 뿐만 아니라, 개인 운동 상태 모니터링 등에 폭넓게 사용될 수 있다. 우리 연구진이 마스크 내부에 부착하여 이산화탄소 농도를 정확히 측정하는데 성공했다.

 

우리 학부 유승협 교수 연구팀이 실시간으로 안정적인 호흡 모니터링이 가능한 저전력 고속 웨어러블 이산화탄소 센서를 개발했다.

 

기존 비침습적 이산화탄소 센서는 부피가 크고 소비전력이 높다는 한계가 있었다. 특히 형광 분자를 이용한 광화학적 이산화탄소 센서는 소형화 및 경량화가 가능하다는 장점에도 불구하고, 염료 분자의 광 열화 현상으로 인해 장시간 안정적 사용이 어려워 웨어러블 헬스케어 센서로 사용되는 데 제약이 있었다.

 

광화학적 이산화탄소 센서는 형광 분자에서 방출되는 형광의 세기가 이산화탄소 농도에 따라 감소하는 점을 이용하며, 형광 빛의 변화를 효과적으로 검출하는 것이 중요하다. 이를 위해 연구팀은 LED와 이를 감싸는 유기 포토다이오드로 이루어진 저전력 이산화탄소 센서를 개발했다. 높은 수광 효율을 바탕으로 형광 분자에 조사되는 여기 광량이 최소화된 센서는 수 mW 수준을 소비하는 기존 센서에 비해 수십 배 낮은 171μW의 소자 소비전력을 달성했다.

연구팀이 개발한 광화학적 이산화탄소 센서의 구조와 작동 원리
< 그림 1. 개발된 광화학적 이산화탄소 센서의 구조와 작동 원리. LED에서 방사된 빛은 형광 필름을 통해 형광으로 변환되고, 광 산란층에서 반사되어 유기 포토다이오드로 입사한다. 이산화탄소가 형광 필름 내부 미량의 물과 반응해 탄산(H2CO3)을 형성하고 그에 따른 수소 이온(H+)의 농도가 증가하며 470 nm 여기광에 의한 형광 세기가 감소한다. 수광 효율이 높은 원형 유기 포토다이오드는 형광 세기의 변화를 효과적으로 감지하며, 요구되는 LED의 구동 전력을 낮추고 빛에 의한 열화를 감소시킨다. >

 

연구팀은 또한 이산화탄소 센서에 사용되는 형광 분자의 광 열화 경로를 규명해 광화학적 센서에서 사용 시간에 따라 오차가 증가하는 원인을 밝히고, 오차 발생을 억제하기 위한 광학적 설계 방법을 제시했다. 

 

이를 기반으로, 연구팀은 기존 광화학적 센서의 고질적 문제였던 광 열화 현상에 따른 오차 발생을 효율적으로 감소시키고 동일 재료에 기반한 기존 기술은 20분 이내인데 반해 최대 9시간까지 안정적으로 연속 사용이 가능하며, 이산화탄소 감지 형광 필름 교체시 다회 활용도 가능한 센서를 개발했다.

 

웨어러블 스마트 마스크와 실시간 호흡 모니터링. 제작한 센서 모듈 모식
<그림 2. 웨어러블 스마트 마스크와 실시간 호흡 모니터링. 제작한 센서 모듈은 네 가지 요소로 구성된다.(①: 기체 투과성 광 산란층, ②: 컬러필터 및 유기 포토다이오드, ③: 발광다이오드, ④: 이산화탄소 감지 형광 필름) 얇고 가벼운 센서(D1: 400 nm, D2: 470 nm)는 마스크 내부에 부착되어 실시간으로 착용자의 호흡을 모니터링할 수 있다. >

 

개발된 센서는 가볍고(0.12 g), 얇으며(0.7 mm), 유연하다는 장점을 기반으로 마스크 내부에 부착되어 이산화탄소 농도를 정확히 측정했다. 또한, 실시간으로 들숨과 날숨을 구별해 호흡수까지 모니터링 가능한 빠른 속도와 높은 해상도를 보였다.

 

마스크 내부에 연구팀이 개발한 센서를 부탁한 사진
< 개발한 센서가 마스크 내부에 부착되어 있는 모습 >

 

유승협 교수는 “개발한 센서는 저전력, 고안정성, 유연성 등 우수한 특성을 가져 웨어러블 디바이스에 폭넓게 적용될 수 있어 과탄산증, 만성 폐쇄성 폐질환, 수면 무호흡 등 다양한 질병의 조기 진단에 사용될 수 있다”면서 “특히, 분진 발생 현장이나 환절기 등 장시간 마스크 착용 환경에서의 재호흡에 따른 부작용 개선에도 사용될 것으로 기대된다ˮ 라고 밝혔다. 

 

신소재공학과 김민재 학사과정과 전기및전자공학부 최동호 박사과정이 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구는 Cell 자매지인 `디바이스(Device)’ 온라인판에 지난달 22일 공개됐다. (논문명: Ultralow-power carbon dioxide sensor for real-time breath monitoring) DOI: https://doi.org/10.1016/j.device.2024.100681 

 

한편 이번 연구는 산업통상자원부 소재부품기술개발사업, 한국연구재단 원천기술개발사업, KAIST 학부생 연구참여 프로젝트 (URP) 프로그램의 지원을 받아 수행됐다.

이영주 교수님 360 1
이영주 교수님 프로필 사진
<이영주 교수님>

우리 학부에 이영주 교수님께서 2025년 2월 16일 부로 부임하십니다. 축하드립니다.

 

이영주 교수님이 사용하시는 임시 오피스 위치는 새늘동(E3-4) 1408호입니다. 임베디드 프로세서 아키텍처, 고성능 SoC 설계, 초고효율 VLSI 신호처리, 애플리케이션 특화 컴퓨터 시스템 등 최첨단 디지털 시스템 반도체 설계가 주요 연구 분야입니다. 이영주 교수님의 자세한 연구 내용은 홈페이지를 참고 부탁드립니다.

* 홈페이지 링크: https://sites.google.com/view/epiclab

 

다시 한번 이영주 교수님의 부임을 축하드립니다.

 

이영주 교수님 연구 업적 및 학문 배경 장표

 

 

 

 

김정호 교수님360
김정호 교수님 프로필 사진
<김정호 교수님>
우리 학부 김정호 교수님이 HBM 개발에 기여한 공로를 인정받아 한국반도체학술대회 상임운영위원회가 선정하는 ‘2025년 강대원 상’ 회로·시스템 분야 수상자로 선정됐습니다.  
 
강대원 상은 세계 최초로 모스펫(MOSFET)과 플로팅게이트를 개발해, 반도체 기술 발전에 신기원을 이룩한 고(故) 강대원 박사를 기리기 위해 제정되었으며, 한국반도체학술대회 상임운영위원회가 지난 2017년 열린 제24회 반도체 학술대회부터 강대원 박사를 이을 인재들을 발굴, 선정해서 시상하고 있습니다.
 
김정호 교수님은 ‘HBM 아버지’로 불리는 인공지능 반도체 분야의 세계적 권위자로 20년 이상 HBM 관련 설계 기술을 세계적으로 주도해 왔습니다. 특히, HBM 실리콘관통전극(TSV), 인터포저, 신호선 설계(SI), 전력선 설계(PI) 등을 연구하며 세계적으로 연구의 독창성을 인정받고 있습니다. 이것뿐만 아니라 2010년부터 HBM 상용화 설계에 직접 참여했으며, 그 결과 현재의 인공지능 시대를 가능하게 했다는 평가를 받고 있습니다.
 
최근에는 6세대 HBM인 HBM4를 비롯해, HBM5, HBM6와 같은 차세대 HBM 구조와 아키텍트를 주도적으로 연구하고 있습니다. 여기에 한 걸음 더 나아가 HBM 설계를 인공지능으로 자동화하려는 시도를 병행하고 있습니다. 특히 강화학습과 생성 인공지능을 결합해 HBM의 전기적, 열적 최적화 연구를 세계적 수준으로 이끌며, 이 분야의 연구를 선도하고 있습니다.
 
작년 6월에는, 삼성전자와 공동으로 우리 학부에 ‘시스템아키텍트대학원’을 설립해 인공지능 반도체 분야 H/W 및 S/W 동시 설계가 가능한 고급 전문 인력을 양성하는 데 힘쓰고 있으며, 2018년부터 삼성전자 산학협력센터장을 맡고 있습니다. 또 네이버 ‧ 인텔과 협력해 KAIST에 AI 공동연구센터(NIK AI Research Center)를 설립하는 등 AI 반도체 설계와 더불어 AI 클라우드, AI 데이터 센터 성능 최적화를 목표로 반도체 산업의 신생태계 구축에도 기여하고 있습니다.
 
IEEE(국제전기전자공학자학회) 석학회원(Fellow)인 김정호 교수님은 이와 같이 반도체 분야 연구와 교육을 통해 산업 발전에 기여한 공로를 인정받아 KAIST 학술상, KAIST 연구대상, KAIST 국제협력상, IEEE 기술 업적상 등을 수상했으며. IEEE 등 여러 국제학회에서 20여 차례에 걸쳐 ‘최고 논문상‘을 받는 등 학술적인 면에서도 큰 성과를 거두고 있습니다.
 
시상식은 13일 오후 강원도 하이원그랜드호텔에서 한국반도체산업협회 · 한국반도체연구조합 · DB하이텍이 공동으로 주관, 개최하는 ‘제32회 한국반도체학술대회(KCS 2025)’ 개막식에서 진행됩니다.
 
1정동현 박사360
정동현 박사 증명사진
<정동현 박사>

 

우리 학부 Intelligent Communication Systems Lab.(ICL) 졸업생 정동현박사(지도교수: 최준일)가 2025년 3월 1일부로 숭실대학교 IT대학 전자정보공학부의 전임교원으로 임용되었습니다.

 

정동현 박사는 2024년 2월 KAIST에서 위성통신 시스템의 확률적 모델링 및 분석 연구로 박사학위를 취득하였으며, 2017년부터 현재까지 ETRI 입체통신연구소 위성통신연구본부에서 위성통신 시스템에 대한 선도적인 연구·개발을 수행하고 있습니다.

 

주요 연구분야는 위성통신 시스템 설계 및 최적화로 IEEE Vehicular Technology Magazine, IEEE Transactions on Wireless Communications, IEEE Transactions on Communications 등 국제저명학술지에 다수의 논문을 발표하였습니다. 특히, 위성 클러스터링 기술, 위성 전송 방식 최적화 기술, 공평성 기반 비균일 자원 할당 기술 등 위성통신 시스템의 성능을 효과적으로 개선하는 기술을 개발하였으며, 3GPP와 ITU-R 표준화 업무를 수행하며 위성통신 기술의 국제 표준을 수립하는데 적극적으로 기여하고 있습니다.

 

향후 차세대 비지상망(Non-Terrestrial Network)과 우주 통신 기술 연구에 힘쓸 예정입니다.

이형택 360
이형택 박사
<이형택 박사>

우리 학부 Intelligent Communication Systems Lab. (ICL) 졸업생 이형택 박사 (지도교수: 최준일) 가 2025년 3월 1일부로 이화여자대학교 융합전자반도체공학부 전자전기공학전공의 전임교원으로 임용되었습니다.

 

이형택 박사는 2023년 8월 KAIST 전기 및 전자공학부에서 박사학위를 취득한 후, 현재까지 KAIST 정보전자연구소에서 연수연구원으로 근무 중입니다.

 

주요 연구 분야는 6G를 위한 무선 통신 시스템 개발로 IEEE Transactions on Wireless Communications, IEEE Transactions on Communications 등 무선 통신 분야의 국제저명학술지에 다수의 논문을 게재하였고, 다수의 우수논문상 및 국제 특허 등록을 통해 연구의 우수성 및 실용성을 인정받았습니다.

 

향후, 무선 통신 시스템 물리 계층의 실용적인 기반 기술 확보에 힘쓸 예정입니다.

성지훈 360
성지훈 박사 프로필 사진
<성지훈 박사>

 

우리 학부 Quantum Information and Communications Lab. (QUIC) 졸업생 성지훈박사 (지도교수: 이준구) 가 2025년 3월 1일부로 전북대학교 공과대학 컴퓨터인공지능학부의 전임교원으로 임용되었습니다.

 

성지훈 박사는 2016년 8월 KAIST에서 박사학위를 취득한 후, 삼성전자 무선사업부에서 4년간 근무하며, AI/ML기술을 활용한 무선 네트워크 최적화 및 보안 솔루션을 포함한 다양한 네트워크 기술을 개발하고 이를 상용화하였습니다. 이후 2020년 9월부터 현재까지 ETRI에서 네트워크 지능화, 자동화, 최적화 분야의 연구를 진행하며, 이동통신기술분야 표준기구인 3GPP의 표준 기술에 대한 표준 필수 특허 확보에 주력해왔습니다. 

 

주요 연구분야는 네트워크 지능화 및 최적화 분야로, IEEE TMM 등 국제저명학술지에 다수의 논문을 발표하였습니다.

 

향후, AI/ML기술을 네트워크 분야에 접목한 다양한 네트워크 지능화 및 고도화 기술 연구에 힘쓸 예정입니다.

 

김동준 360

 

김동준 교수 프로필 사진
<김동준 교수>

우리 학부 김동준 교수님이  ‘고성능 인터커넥션 네트워크 아키텍처 설계 및 분석에 대한 기여’를 인정받아  국제전기전자공학회(IEEE) 2025 석학회원(Fellow)으로 선정됐습니다. 김동준 교수님의 연구 분야는 컴퓨터 아키텍처 및 인터커넥션 네트워크입니다. 최근 시스템의 노드의 수가 증가함에 따라 시스템 스케일업(scale-up) 및 스케일아웃(scale-out)으로 인해 데이터 이동 과정이 심각한 병목 현상으로  발생하고 있습니다. 김동준 교수님은 이러한 멀티코어 및 대규모 시스템에서의 통신 병목 현상 해결에 중점을 둔 연구를 하고 있으며 딥러닝 시스템에서 발생하는 통신 병목 문제를 연구하고 있습니다.

 

김동준 교수님은 아시아 소속 연구자 중 최초로 컴퓨터 아키텍처 분야의 3대 주요 학회(ISCA, MICRO, HPCA) 명예의 전당(Hall of Fame)에 헌액된 바 있습니다.  컴퓨터 아키텍처 3대 학회에서 프로그램위원, 운영위원장 등을 맡으며 해당 분야에서 국내 연구의 위상을 올리는 데 오랜 기간 노력해 왔으며, 아시아 기관 소속 연구자 중 최초로 최우수 컴퓨터 아키텍처 학회 (HPCA2024) 프로그램 의장도 역임했습니다. 김동준 교수님은 향후 메모리 중심 아키텍처에서 효율적인 데이터 이동과 도메인 특화 네트워크 활용에 대한 연구를 수행할 예정입니다.

최신현 윤영규 교수th
공동 연구진 4인이 연구 장비 앞에서 촬영한 사진
< (왼쪽부터) 전기및전자공학부 윤영규 교수, 한승재 석박사통합과정, 정학천 석박사통합과정, 최신현 교수 >

 

기존 컴퓨터 시스템은 데이터 처리 장치와 저장 장치가 분리돼 있어, 인공지능처럼 복잡한 데이터를 처리하기에는 효율적이지 않다.  우리 학부  연구팀이 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사한 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발했다. 이제 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 의심스러운 활동을 즉시 인식하는 스마트 보안 카메라부터 건강 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 의료기기까지 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었다.

 

최신현 교수, 윤영규 교수 공동연구팀은 스스로 학습하고 오류를 수정할 수 있는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 초소형 컴퓨팅 칩을 개발했다.  이 컴퓨팅 칩의 특별한 점은 기존 뉴로모픽 소자에서 해결이 어려웠던 비이상적 특성에서 발생하는 오류를 스스로 학습하고 수정할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 영상 스트림을 처리할 때 칩은 움직이는 물체를 배경에서 자동으로 분리하는 법을 학습하며 시간이 지날수록 이 작업을 더 잘 수행하게 된다. 

 

이러한 자가 학습 능력은 실시간 영상 처리에서 이상적인 컴퓨터 시뮬레이션에 견줄 만한 정확도를 달성하며 입증됐다. 연구팀의 주요성과는 뇌와 유사한 구성 요소의 개발을 넘어, 신뢰성과 실용성을 모두 갖춘 시스템으로 완성한 것에 있다.

 

연구 성과 설명 이미지
< 그림 1. 높은 신뢰성을 가진 셀렉터리스(selector-less) 32×32 멤리스터 크로스바 어레이가 탑재된 컴퓨팅 칩의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지 (왼쪽). 실시간 인공지능 구현을 위해 개발된 하드웨어 시스템 (오른쪽) >

 

연구팀은 세계 최초로 즉각적인 환경 변화에 적응할 수 있는 멤리스터 기반 통합 시스템을 개발하며, 기존 기술의 한계를 극복하는 혁신적인 해결책을 제시했다. 

 

이 혁신의 핵심에는 멤리스터(memristor)*라고 불리는 차세대 반도체 소자가 있다. 이 소자의 가변 저항 특성은 신경망의 시냅스 역할을 대체할 수 있게 되고, 이를 활용해 우리 뇌세포처럼 데이터 저장 및 연산을 동시에 수행할 수 있다.*멤리스터: 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 두 단자 사이로 과거에 흐른 전하량과 방향에 따라 저항값이 결정되는 차세대 전기소자

 

연구팀은 저항 변화를 정밀하게 제어할 수 있는 고신뢰성 멤리스터를 설계하고, 자가 학습을 통해 복잡한 보정 과정을 배제한 효율적인 시스템을 개발했다. 이번 연구는 실시간 학습과 추론을 지원하는 차세대 뉴로모픽 반도체 기반 통합 시스템의 상용화 가능성을 실험적으로 검증했다는 점에서 중요한 의미를 가진다.

 

멤리스터 특성을 설명하는 연구 이미지
< 그림 2. 멤리스터 소자의 비이상적 특징이 포함된 영상의 배경 및 전경 분리 결과 (왼쪽). 본 연구진이 개발한 멤리스터 컴퓨팅 칩을 통한 기기 내 학습을 통한 실시간 영상 분리 결과 (오른쪽) >

 

이 기술은 일상적인 기기에서 인공지능을 사용하는 방식을 혁신하여 AI 작업 처리를 위해 원격 클라우드 서버에 의존하지 않고 로컬에서 처리할 수 있게 되어, 더 빠르고 사생활 보호가 강화되며 에너지 효율성이 높아질 것이다. 

 

이 기술 개발을 주도한  정학천 연구원과  한승재 연구원은  “이 시스템은 책상과 자료 캐비닛을 오가며 일하는 대신 모든 것이 손이 닿는 곳에 있는 스마트 작업 공간과 같다. 이는 모든 것이 한 곳에서 처리돼 매우 효율적인 우리 뇌의 정보 처리 방식과 유사하다”고 설명했다. 

 

전기및전자공학부 정학천 석박통합과정생과 한승재 석박사통합과정생이 제 1저자로 연구에 참여했으며 국제 학술지 `네이처 일렉트로닉스 (Nature Electronics)’에 2025년 1월 8일 자로 온라인 게재됐다. (논문 제목: Self-supervised video processing with self-calibration on an analogue computing platform based on a selector-less memristor array, https://doi.org/10.1038/s41928-024-01318-6) 

 

이번 연구는 한국연구재단의 차세대지능형반도체기술개발사업, 우수신진연구사업, PIM인공지능반도체핵심기술개발사업, 정보통신기획평가원의 한국전자통신연구원연구개발지원사업의 지원을 받아 수행됐다.

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