학부소개 세계 최고 IT 강국,
KAIST 전기 및
전자공학부가 만들어갑니다.
세계 최고 IT 강국, KAIST 전기 및 전자공학부가 만들어갑니다.

전기및전자공학부는 KAIST공과대학 소속의 학교
최대학과로서 대한민국, 나아가 전세계 전기및
전자공학 분야의 발전을 기원하고 있습니다.

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AI in EE AI and machine learning
are a key thrust
in EE research
AI and machine learning are a key thrust in EE research

AI/machine learning  efforts are already   a big part of   ongoing
research in all 6 divisions - Computer, Communication, Signal,
Wave, Circuit and Device - of KAIST EE 

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2025학년도 가을학기 전기및전자공학부 대학원 입시 서류전형에 합격하신 것을 축하드리며

면접일정 안내 및 유의사항을 아래와 같이 안내드립니다.

 

1. 대상자

  • 1단계 서류심의 합격자

2. 면접일

  • 석사,(신입생)석박통합과정 지원자: 5월 20일(화)
  • 박사,재학생석박통합과정, 편입학전형 지원자: 5월 21일(수)

3. 면접시간 및 면접대기장소

  • 석사,석박통합과정 지원자: 5월 20일(화) 오전8시
  • 박사,재학생석박통합과정,편입학전형지원자: 5월 21일(수) 오전8시 30분
  • 면접대기장소 : 정보전자동(E3-2빌딩) 우리별세미나실(2201호)

4. 유의사항
   가. 신분증 및 수험표 필수 지참 (미지참 시 면접 불가)
      ※수험표 출력 마감: 5월 14일 (수)

   나. 면접은 개별 면접으로 진행되며, 종료 시각은 지원자별 상이
        ※ 개별 면접 시간 사전 안내는 불가

   다. 비대면 면접 신청 가능

  • 대상: 해외 체류 중 또는 법정 감염병 격리자
  • 신청마감: 5월 14일(수)까지
  • 신청 방법: 아래 이메일로 [수험번호 / 성명 / 사유] 기재 후 증빙 서류와 함께 제출

라. 면접 불참 시 사전 이메일 연락 필수

 

5. 문의: barbie1975@kaist.ac.kr

 

6. 참고사항
KAIST 찾아오는 길 

면접장소 오시는 길

 

교수님 홍보 이미지 1

교수님 홍보 이미지

 

전기및전자공학부 김상현 교수 연구실 제안 과제가 삼성미래기술육성센터에서 올해 상반기에 선발한 ICT분야 5개 신규과제 중의 하나로 선정되었다.

삼성미래기술육성사업은 대한민국 과학기술과 산업 발전을 목표로 자연과학부터 공학까지 다양한 분야에서 혁신적인 연구과제를 발굴해 지원하는 프로그램이다.

김상현 교수 연구실에서는 “초저전력 컴퓨팅향 온칩 Voltage regulator 내재 저손실 능동 전력 전송 네트워크”를 진행하게 된다. 연구진은 최근 반도체 칩, 패키징 분야에서 중요 이슈로 부각되고 있는 전력 전송 문제를 해결하기 위해서 고전압으로 전력을 전송하고 이를 칩의 후면에서 하전하여 전원을 공급하는 방안을 연구할 예정이다. 특히, 소재적 잠재력이 우수한 GaN을 스위치로 이용하고 강유전체 기반의 capacitor를 이용하여 온칩 Voltage regulator를 구현하는 것이 목표이다. 궁극적으로는 이를 후면전력공급망 (BSPDN)의 active component로 집적하고자 하는 것이 주요 아이디어이다.

한편, 연구진은 본 과제의 골격이 되는 기초 컨셉을 반도체 3대 학회인 IEDM에서 작년 12월에 발표한 바 있고 개선 기술을 오는 6월에 열리는 VLSI symposium에서 발표 예정이다. 

교수님 360 2
교수님 사업수주
<(왼쪽부터) 전기및전자공학부 정명수 교수, 김동준 교수, 김성민 교수, 유민수 교수>
우리 학부 정명수 교수님, 김동준 교수님, 김성민 교수님, 유민수 교수님 연구팀이 과학기술정보통신부/정보통신기획평가원(IITP) 주관의 ‘AI반도체를 활용한 K-클라우드 기술개발사업’에서 400억 규모의 실리콘 SoC 과제들의 신규지원 대상으로 선정되었습니다.
 
K-클라우드 기술개발사업은 세계 최고 수준의 저전력·고성능 데이터센터 하드웨어/소프트웨어 핵심 기술을 확보하여 국내 클라우드 경쟁력을 강화하는 사업으로, 정명수 교수님이 총괄하는 본 연구팀은 K-클라우드 기술개발사업 중 AI 인프라, AI 융합, 컴퓨트익스프레스링크(CXL) 및 칩렛(Chiplet) 기술을 기반으로 하는 컴퓨테이셔널 메모리(Computational Memory) 실리콘 하드웨어 등을 개발하는 과제 등에 선정되어 약 400억원 이상의 연구비를 4년간 지원받게 됩니다.
 
연구팀은 K-클라우드 기술개발사업 과제를 통해 AI 관련 연산을 데이터가 저장된 곳 근처에서 수행하여 데이터 이동 및 이로 인한 전력 소모를 최소화하는 저전력·고성능 컴퓨테이셔널 메모리 장치 SoC를 개발할 예정입니다. 또한 해당 장치를 비롯한 다양한 시스템 장치들을 고속연결 프로토콜인 컴퓨트익스프레스링크로 연결하여 대규모 AI융합 시스템을 구축하는 기술을 제안하고 있습니다. 최종적으로 AI 알고리즘 기반의 최적화 소프트웨어를 적용해 AI 인프라를 구축하고, 대규모언어모델(LLM), 검색증강생성(RAG), 추천시스템 등 다양한 대규모 AI 응용에 대한 실증 과정을 통해 실용성을 검증할 예정입니다.
 
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< 본 과제에서 개발하는 SoC 구조>
 
이번 연구과제는 정명수 교수님이 설립한 KAIST 교원창업기업 파네시아를 중심으로 우리 학부 김동준 교수님, 김성민 교수님, 유민수 교수님 연구팀들이 참여하였습니다. 이 외에도 서울대학교, 연세대학교, 고려대학교, 한양대학교, 중앙대학교, POSTECH, UNIST와 한국전자기술연구원을 포함한 4개 산업계 기관으로 구성된 산학연 컨소시엄이 협업하며, 중앙대학교 병원 등 외부기관이 실증을 진행할 예정입니다.
 
 본 과제를 진행하며, 우리 학부에서 시작한 교원창업기업과 우리 학부 연구팀들의 협력을 통해 학계와 산업계에 모두 영향력을 끼치는 연구개발결과를 도출할 수 있을 것으로 기대합니다.
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< (왼쪽부터) 카네기 멜런대 크리스 도너휴 교수, 전기및전자공학부 김예원 박사과정, 전기및전자공학부 이성주 교수 >
 음악 창작자가 초기 아이디어를 생각하거나 창작 중간 막힐 때, 이를 같이 해결해 주고 다양한 음악적 방향 탐색에 실질적인 도움을 주는 동료가 있다면 얼마나 좋을까? KAIST 전기및전자공학부 연구진이 이런 음악 창작을 돕는 동료 작가와 같은 AI 기술을 개발했다.
 
우리 학부 이성주 교수 연구팀이 AI 기반 음악 창작 지원 시스템 어뮤즈(Amuse)를 개발하였다. 이 연구 결과는 4월 26일부터 5월 1일까지 일본 요코하마에서 열린 인간-컴퓨터 상호작용 분야 세계 최고 권위의 국제학술대회인 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 전체 논문 중 상위 1%에게만 수여되는 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다.
 
이성주 교수 연구팀이 개발한 어뮤즈(Amuse) 시스템은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 다양한 형식의 영감을 입력하면 이를 화성 구조(코드 진행)로 변환해 작곡을 지원해 주는 AI 기반 시스템이다.
 
예를 들어, 사용자가 ‘따뜻한 여름 해변의 기억’과 같은 문구나 이미지, 사운드 클립을 입력하면, 어뮤즈는 해당 영감에 어울리는 코드 진행을 자동으로 생성해 제안한다.
 
기존의 생성 AI와 달리, 어뮤즈는 사용자의 창작 흐름을 존중하고, AI의 제안을 유연하게 통합·수정할 수 있는 상호작용 방식을 통해 창의적 탐색을 자연스럽게 유도한다는 점에서 차별성을 갖는다.
 
어뮤즈 시스템의 핵심 기술은 대형 언어 모델의 이용해 사용자의 영감으로 프롬프트에 입력한 글자 따라 이에 어울리는 음악 코드를 생성하고, 실제 음악 데이터를 학습한 AI 모델이 부자연스럽거나 어색한 결과는 걸러내는(리젝션 샘플링) 과정을 거쳐 결합한 두 가지 방법을 자연스럽게 이어 재현하는 하이브리드 생성 방식이다.

 

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< (그림 1) 어뮤즈(Amuse)의 시스템 구성. 사용자 입력으로부터 음악 키워드를 추출한 뒤, 대형 언어 모델 기반 코드 진행을 생성하고 리젝션 샘플링으로 정제한다(왼쪽). 오디오 입력으로부터 코드 추출도 가능하다(오른쪽). 하단은 생성된 코드의 화성 구조를 시각화한 예시이다. >

 

연구팀은 실제 뮤지션들을 대상으로 한 사용자 연구를 수행하여, 어뮤즈가 단순한 음악 생성 AI가 아닌, 사람과 AI가 협업하는 창작 동반자(Co-Creative AI)로서의 가능성이 높다는 평가를 받았다.

 

우리 학부 박사과정 김예원 학생, 이성주 교수, 카네기 멜런 대학의 크리스 도너휴(Chris Donahue) 교수가 참여한 해당 논문은 학계 및 산업계 모두의 창의적 AI 시스템 설계의 가능성을 보여주었다.

 

<연구 데모 영상>

 

이성주 교수는 “ 최근 생성형 AI 기술은 저작권이 있는 콘텐츠를 그대로 모방하여 창작자의 저작권을 침해하거나, 창작자의 의도와는 무관하게 일방향으로 결과물을 생성한다는 점에서 우려를 낳고 있다. 이에 연구팀은 이러한 흐름에 문제 의식을 가지고, 창작자가 실제로 필요로 하는 것이 무엇인지에 주목하며 창작자 중심의 AI 시스템 설계에 주안점을 두었다.”라고 말했다. 

 

이어 ”어뮤즈는 창작자의 주도권을 유지한 채, 인공지능과의 협업 가능성을 탐색하는 시도로, 향후 음악 창작 도구와 생성형 AI 시스템의 개발에 있어 보다 창작자 친화적인 방향을 제시하는 출발점이 될 것으로 기대된다.“라고 설명했다.

 

이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.(RS-2024-00337007)

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<(왼쪽부터) 이광형 총장과 현우 KAIST 학술상을 수상한 최신현 교수>

 

우리 학부 최신현 교수가 차세대 AI 하드웨어 개발 및 혁신적인 반도체 관련 연구 성과로, KAIST가 주관하고 현우문화재단(이사장 곽수일)이 후원하는 `현우 KAIST 학술상’ 수상자로 선정됐다.

 

수상자로 선정된 최신현 교수의 중점 연구 분야는 미래형 메모리와 컴퓨터 장치 개발에 집중한  ▲저항 스위칭 소자(resistive switching device)를 이용해 기본 방식보다 더 빠르고 효율적인 차세대 메모리·컴퓨팅 장치 개발 ▲엣지 컴퓨팅(edge computing)과 뉴로모픽 컴퓨팅(neuromorphic computing)의 스마트한 컴퓨터 메모리 기능 등 통합 시스템 응용 ▲기존 3단자 트랜지스터(3-terminal transistor) 방식과 다른 더 효율적이고 창의적인 컴퓨팅·메모리 소자 작동 방식 개발이다.

 

대표적인 연구 업적으로 차세대 메모리 기술 분야에서 기존의 값비싼 초미세 노광공정*을 사용하는 방식보다 전기를 15배 이상 절감하고, 수직 적층 구조에 최적화된 초저전력 차세대 상변화 메모리(phase-change memory) 소자 개발에 성공했다. * 노광공정: 반도체 칩 위에 미세한 회로 패턴을 실리콘 웨이퍼 위에 새기는 공정으로 고급기술이고 비용이 많이 드는 단점이 있음

 

나아가, 최 교수는 차세대 메모리·컴퓨팅 소자를 기반으로, 기존의 CPU, GPU와 같이 많은 전력을 쓰는 칩을 대체할 수 있는 AI 알고리즘을 효율적으로 구동하는 차세대 컴퓨팅 하드웨어(칩)를 개발하였다. 이를 통해 데이터를 더 빠르고 효율적으로 작동시키며 스마트폰, 자율주행 등 다양한 응용하여 실생활에 활용 가능한 주목할 만한 성과를 거뒀다.

 

또한, 메모리 소자의 동작 원리를 기초 물리법칙에 기반한 원자단위까지 분석함으로써 이를 통해 메모리 성능을 더 빠르고 안정적으로 향상시킬 방법을 제시하는데 크게 기여했다.

 

최 교수의 연구는 재료 분석부터 반도체 소자, 통합 시스템 개발 등 반도체 기술 전 과정에 대한 연구 분야를 아우르며, 그 성과는 네이처(Nature), 네이처 일렉트로닉스(Nature Electronics), 네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications), 사이언스 어드밴시스(Science Advances) 등 최상위 저널에 게재되는 등 탁월한 성과를 거뒀다.

 

최신현 교수는 “최근 큰 사회적 변화를 주도하고 있는 IT와 인공지능 관련 하드웨어 연구로 뜻깊은 상을 받게 되어서 영광이고, 이번 연구를 통해 학계와 기업에 새로운 시각을 제공할 수 있어 감회가 깊다.”며, “앞으로도 후속 연구자들에게 영감을 주며 실제로 사회에 기여할 수 있는 연구 성과가 나올 수 있도록 끊임없이 노력하겠다”라고 포부를 밝혔다.

 

한편, 올해로 5회째 시행되는 `현우 KAIST 학술상’은 KAIST에서 우수한 학술적 업적을 남긴 학자들을 매년 포상하고자 현우문화재단 곽수일 이사장이 기부한 재원을 바탕으로 제정된 상이다. 현우재단 선정위원과 KAIST 교원 포상 추천위원회의 엄격한 심사를 거쳐, 탁월한 학술 업적을 이룬 교원 1명을 매년 선정해 상패와 함께 1천만 원의 포상금을 수여하고 있다. 올해 시상식은 4월 30일 KAIST 학술문화관 정근모 홀에서 개최되었다.

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<(왼쪽부터)이광형 총장과 연구대상을 수상한 배현민 교수>

 

우리 학부 배현민 교수가 4월 30일 학술문화관 정근모콘퍼런스홀에서 열린 2025년 ‘KAIST 리서치데이’에서 최고의 영예인 연구대상을 수상했다.

 

배 교수는 ‘AI를 통한 정량적 의료 영상 초음파 장비 연구개발 연구’에 관한 성과를 인정받아 이번 연구대상 수상자로 선정됐으며, 이날 기념 강연을 통해 10여 년간의 연구 여정을 공유했다.

 

배 교수는 초음파 장비에 인공지능을 접목해 상업화에 성공하지 못했던 정량적 초음파 기술을 실현해, 2024년 시카고에서 열린 북미영상의학회(RSNA)에서 라이브 데모를 통해 그 기술력을 입증했다. 해당 기술은 기존 초음파 장비에 소프트웨어 형태로 탑재될 수 있어, 조기 암 진단은 물론 폐, 간, 심장 등 주요 장기의 질환 진단에도 활용될 수 있는 것으로 평가된다.

 

배 교수는 “정량적 초음파 기술을 통해 보다 정확하고 신속한 진단이 가능해져, 다양한 의료 분야에 실질적인 도움이 되길 바란다” 며, “앞으로도 이 기술이 인류의 의료 복지 향상에 기여할 수 있도록 연구를 지속해 나가겠다.”라며 연구에 대한 수상 소감을 밝혔다. 

 

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< 2025 KAIST 리서치데이 수상자 단체사진 >

 

한편, 올해 리서치데이에서는 ‘KAIST 2024년 대표연구성과 10선’에 권경하(요도 카테터 삽입 없이 방광 기능을 모니터링하기 위한 무선 이식형 생체전자 시스템), 유민수(uPIMulator: 범용 PIM 아키텍처를 위한 빠르고 유연한 시뮬레이션 프레임워크) 교수가 선정됐다. 

 

2025년 KAIST 14대 미래선도기술 대표연구성과에는 최준일 교수(카이랄 나노입자를 활용한 차세대 가시광 보안 통신 기술/차세대 통신 분야)와 유경식 교수(양자정보 광신호를 처리하는 실리콘 광집적회로/양자 분야)가 이름을 올렸다.

 

이광형 총장은 “세계 최초이자 세계 최고의 연구를 지향하는 KAIST는 오늘 리서치데이를 통해 우수 연구자들의 탁월한 성과를 함께 축하하며, 앞으로도 KAIST는 연구를 통해 국가와 인류사회에 기여하고, 혁신과 융합을 선도하는 세계적인 연구기관으로 성장해 나가겠다”라고 밝혔다.

 

한편, KAIST 리서치데이는 지난 2016년부터 매년 이어져 온 우리 학교의 대표적인 연구 축제로, 연구개발(R&D) 성과를 공유하고 융합연구를 위한 연구자들의 교류를 활성화를 위해 마련되었다.

 

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우리 학부 심현철 교수 연구팀이 2025년 4월 12일 아랍에미리트(UAE) 정부 후원으로 개최된 아부다비 자율 레이싱 대회(Abu Dhabi Autonomous Racing League, 이하 A2RL)의 드론 챔피언십 리그( Drone Championship League, 이하 DCL)에서 세계 3위를 차지했다.

 

아부다비 국립 전시 센터 마리나(ADNEC Marina) 대회장에서 개최된 본 선 대회에서는 2024년 가을 예선을 통해 선발된 14개 팀들이 참가해 실력을 겨뤘다. 참가팀들은 ▲최단 비행시간 경연(AI Grand Challenge), ▲4대동시 자율비행, ▲양쪽에서 마주 보면서 고속으로 비행하는 드래그 레이싱, ▲AI 대 인간 조종사 대결 등 총 4개 부문에서 경합을 벌였다.

 

그 중 8개 팀이 최단 비행시간 경연 준결승에 진출했고, 이 중 KAIST는 네덜란드 델프트공대(TU Delft), UAE 기술혁신연구소(TII), 체코 공과대학(Czech Technical University, CTU)와 함께 결승에 올랐다.

 

결승에서는 델프트 공대가 1위를 차지했으며, UAE 기술혁신연구소가 2위, 우리 학부 심현철 교수 연구팀은 그 뒤를 이어 세계 종합 3위의 성과를 거두었다.

 

또한, 심현철 교수팀은 세계 최초로 개최된 자율비행 드론의 동시 자율비행에서 2위를, 양쪽에서 동시에 마주 보며 출발하는 드래그 레이싱(drag racing)에서도 2위를 차지하며 뛰어난 성과를 거두었다.

 

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심 교수팀은 팀장인 한동훈 박사과정을 비롯해 마울라나 아자리(Maulana Azhari) 박사과정, 유제인 석사과정, 박성준 석사과정 등 총 4명으로 구성되어 있으며, 자체 개발한 영상기반 측위 기술과 고기동 비행 제어 기술을 바탕으로 우수한 기량을 선보여 총 10만 5천달러의 상금을 수상하게 되었다.

 

이번 대회는 외부 카메라나 라이다(LiDAR) 없이 단안 카메라만을 활용하여 자율 비행 드론에 적용한 최초의 국제 대회로, 총 12개의 게이트가 설치된 실내 경연장에서 진행되었다. 상금 총액은 100만 달러에 달하며, 드론 기술의 미래를 선도하는 경쟁의 장이 되었다.

 

A2RL DCL 자율비행 대회는 2017년 세계적인 로봇 기술 경연대회인 MBZIRC(Mohamed Bin Zayed International Robotics Competition) 이후 UAE 정부 지원으로 개최된 5번째 대규모 로보틱스 경진대회이다.

 

특히 이번 대회와 같은 카메라 기반 자율비행 드론 레이싱은 단순한 E-sports를 넘어서 현대전에 게임 체인저로 등장한 1인칭 시점(FPV) 드론에 직접적으로 적용될 수 있는 중요한 기술로서, 세계적으로 주목받고 있다.

 

심현철 교수는 “코로나로 인한 대회 중단과 연구팀 재편 등 연구 공백과 고속 비행을 제대로 실험할 환경을 구하기 어려운 여건 속에서도, 독자적인 측위 및 제어 기술을 완성해 결국 세계 유수의 연구팀들을 제치고 값진 성과를 거둘 수 있었다”고 밝혔다. 이어 “이번 결과에 만족하지 않고, 더욱더 경쟁력 있는 연구 역량 및 환경을 갖출 수 있다면 앞으로 열릴 국제 대회에서는 압도적인 기술력으로 세계 최고 수준의 성과를 만들어내겠다”고 각오를 전했다.

 

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심 교수는 2016년 세계적인 로봇 학회 IROS에서 세계 최초로 자율드론 레이싱을 개최한 자율 드론 레이싱 분야의 선구자이며, 같은 대회에서 2016년, 2018년 각각 우승 및 준우승을 차지했다.

 

또한, 2019년 미국 록히드 마틴(Lockheed Martin)사가 주최한 AlphaPilot 자율 드론 AI 경진대회에서는 3위를, 2019년, 2020년 과기정통부가 개최한 AI 그랜드 챌린지 드론 실내비행 부분에서 2회 연속 우승을 거두며 총 24억원의 후속 연구비를 지원받는 등 꾸준히 우수한 성과를 거두었다.

 

더불어 2024년 해양 환경에서 자율 로봇(무인 보트, 드론 등)의 기술 능력을 겨루는 국제 대회인 MBZIRC 해양 챌린지(Maritime Challenge)에서 KAIST 기계공학부 김진환 교수팀과 공동으로 참여하여 2등을 차지한 바 있다. 

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<(왼쪽부터) 김인기 박사과정 (공저자), 김상현 교수 (교신저자), 심준섭 박사 (제1저자), 임진하 박사 (공저자) >

미국 항공우주국(NASA)의 제임스웹 우주망원경(JWST)은 중적외선 스펙트럼을 활용해 외계 행성 대기의 수증기, 이산화황 등 분자 성분을 정밀하게 분석하고 있다. 이처럼 각 분자가 ‘지문’처럼 고유한 패턴을 나타내는 중적외선 분석의 핵심은, 아주 약한 빛의 세기까지 정밀하게 측정할 수 있는 고감도 광검출기 기술이다. 최근 KAIST 연구진이 중적외선 스펙트럼의 넓은 영역을 감지할 수 있는 혁신적 광검출기 기술을 개발하며 주목을 받고 있다. 

 

우리 학부 김상현 교수팀이 상온에서 안정적으로 동작하는 중적외선 광검출기 기술을 개발하고, 이를 통해 초소형 광학 센서 상용화에 새로운 전환점을 마련했다. 

 

이번에 개발된 광검출기는 기존 실리콘(Silicon) 기반 CMOS 공정을 활용해 저비용 대량 생산이 가능하며, 상온에서 안정적으로 동작하는 것이 특징이다. 특히 연구팀은 이 광검출기를 적용한 초소형·초박형 광학 센서를 이용해 이산화탄소(CO2) 가스를 실시간으로 검출하는 데 성공, 환경 모니터링 및 유해가스 분석 등 다양한 응용 가능성을 입증했다. 

 

기존 중적외선 광검출기는 상온에서의 높은 열적 잡음(Thermal noise)으로 인해 일반적으로 냉각 시스템이 요구된다. 이러한 냉각 시스템은 장비의 크기와 비용을 증가시켜, 센서의 소형화 및 휴대용 기기 응용을 어렵게 만든다. 또한, 기존 중적외선 광검출기는 실리콘 기반 CMOS 공정과 호환되지 않아 대량생산이 어렵고 상용화가 제한됐다. 

 

이에 연구팀은 실리콘과 같은 주기율표 4족 원소인 저마늄(Germanium) 반도체를 기반으로 한 광학 플랫폼을 활용해, 넓은 대역의 중적외선 검출 성능을 확보하면서도 동시에 상온에서 안정적으로 동작할 수 있는 새로운 형태의 도파로형(waveguide-integrated) 광검출기를 개발했다.

 

1. 연구팀이 개발한 광검출기 개략도
< 그림 1. 본 연구에서 제안하는 저마늄-온-인슐레이터(Ge-on-insulator) 광학 플랫폼 기반 상온 중적외선 도파로형 광검출기 개략도(위). 센싱부와 함께 집적하여 제작된 소자의 광학 현미경 이미지(아래) >

 

‘도파로’란 빛을 특정한 경로로 손실 없이 효과적으로 유도하는 구조물을 의미한다. 온-칩(on-chip) 상에서 다양한 기능의 광학 회로를 구현하기 위해서는 도파로형 광검출기를 포함해 도파로를 기반으로 하는 광학 소자의 개발이 필수적으로 요구된다.

 

이번 기술은 기존에 광검출기 동작에 일반적으로 활용되는 밴드갭 흡수 원리와는 다르게 볼로미터 효과(Bolometric effect)*를 활용해 중적외선 스펙트럼 영역 전체를 대응할 수 있기 때문에 다양한 종류의 분자들의 실시간 센싱에 범용적으로 활용될 수 있다. *볼로미터 효과(Bolometric effect): 빛을 흡수하면 온도가 올라가고, 그 온도 변화에 따라 전기적인 신호가 달라지는 원리 

 

연구팀이 개발한 상온 동작 및 CMOS 공정 호환 중적외선 도파로형 광검출기는 기존 중적외선 센서 기술이 가진 냉각 필요성, 대량 생산의 어려움, 높은 비용 문제를 해결하는 혁신적인 기술로 평가된다.

 

2. 연구에서 제안하는 광검출기의 광응답 특성 및 가스 센싱 결과
< 그림 2. 본 연구에서 제안하는 중적외선 도파로형 광검출기의 상온 광응답특성(좌) 및 해당 광검출기를 통한 실시간 이산화탄소(CO2) 가스 센싱 결과(우). >

 

이를 통해 환경 모니터링, 의료 진단, 산업 공정 관리, 국방 및 보안, 스마트 디바이스 등 다양한 응용 분야에 적용 가능하며, 차세대 중적외선 센서 기술의 핵심적인 돌파구를 제공할 것으로 기대된다.

 

김상현 교수는 “이번 연구는 기존 중적외선 광검출기 기술의 한계를 극복한 새로운 접근 방식이며, 향후 다양한 응용 분야에서 실용화될 가능성이 매우 크다”고 밝혔다. 또한, “특히 CMOS 공정과 호환되는 센서 기술로, 저비용 대량생산이 가능해 차세대 환경 모니터링 시스템, 스마트 제조 현장 등에서 적극 활용될 것”이라고 덧붙였다.

 

3. 연구팀이 개발한 광검출기의 성능 비교 이미지 e1744786578688
< 그림 3. 본 연구에서 제안하는 기술로 제작된 상온 중적외선 도파로형 광검출기의 성능 비교 이미지. 볼로메트릭 효과(Bolometric effect)를 활용한 기존 기술 대비 세계 최고 성능을 달성하였으며, CMOS 공정 호환이 되는 유일한 솔루션임. 본 연구진이 제안하는 기술의 경우 중적외선 대역 넓은 스펙트럼을 제한 없이 대응할 수 있는 것이 커다란 특징임. >

 

이번 연구 결과는 심준섭 박사(現 하버드대학교 박사후 연구원)가 제1 저자로 참여해 국제 저명 학술지인 ‘빛, 과학과 응용(Light: Science & Applications, JCR 2.9%, IF=20.6)’에 2025년 3월 19일 자 발표됐다. (논문제목: Room-temperature waveguide-integrated photodetector using bolometric effect for mid-infrared spectroscopy applications, https://doi.org/10.1038/s41377-025-01803-3)

 

한편, 해당 연구는 한국연구재단의 지원을 받아 진행됐다.

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