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[IT뉴스]“칠흑같은 어둠 속, 물체 인식 정확” KAIST, 자율주행 ‘눈’ 성능 높였다

온카뱅크관리자

2026-05-12 08:27:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">- 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀 <br>- ‘자가 재구성 편광 센서 어레이’ 개발</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Wk3EFFUZHA">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d1165ba793f1d0e951fe37d0d47514901bbc36dac5a419868418e47d24aa7e1f" dmcf-pid="YE0D33u5Yj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="빛 기반 동작 재구성이 가능한 편광 인공지능 센서 플랫폼 실험 이미지(AI생성 이미지).[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/ned/20260512082307878atcw.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="x7tc110HZk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/ned/20260512082307878atcw.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            빛 기반 동작 재구성이 가능한 편광 인공지능 센서 플랫폼 실험 이미지(AI생성 이미지).[KAIST 제공]
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          <p contents-hash="4ab01ec76d0d7f8d949f21a23a57ea81b3ddd1e963f82cd9752ea7af110ed09c" dmcf-pid="GDpw0071YN" dmcf-ptype="general">[헤럴드경제=구본혁 기자] 어둠속에서 도로 위 물과 아스팔트를 구분하지 못하던 기존 카메라의 한계를 극복, 추가적인 시각 정보를 획득할 수 있는 차세대 센서기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 이 기술이 상용화되면 자율주행 차량, 드론, 모바일 기기 등에 적용돼 에너지 효율과 성능을 크게 높일 것으로 기대된다.</p>
          <p contents-hash="d7358c0f262be59f3eafb1896e9e8e993434fcabcbc4d287e9c216964186bb0e" dmcf-pid="HTfyVV6b1a" dmcf-ptype="general">KAIST는 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀이 빛의 특정방향으로 진동하는 성질인 ‘편광(polarization)’정보를 활용, 스스로 최적 상태를 찾아 동작을 조절하는 ‘자기 재구성(self-reconfigurable)’편광 센서 배열 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="1addfd8d0b18a447e34b6d3de2646595e92a0f0be88bd459563ced4aff28a4e3" dmcf-pid="Xy4WffPK1g" dmcf-ptype="general">최근 데이터가 폭발적으로 증가하고 인공지능 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 기존 센서는 빛의 세기 정보에만 의존하고 있어 물체의 방향성이나 표면 구조를 정밀하게 파악하는 데 한계가 컸었다.</p>
          <p contents-hash="f895218048b200f93ff371e8ade9d3f53791d4cfe963234fc6e4bd252cfeb89d" dmcf-pid="ZW8Y44Q9Xo" dmcf-ptype="general">연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 빛의 진동 방향까지 함께 인식할 수 있는 ‘편광’ 기반 센서 기술을 개발했다. 텔루륨(Te)과 이황화레늄(ReS₂)이라는 서로 다른 두 물질을 결합해 새로운 기능을 구현한 ‘이종구조(heterostructure)’를 활용, 결정 방향에 따라 빛에 대한 반응이 달라지는 특성을 효과적으로 구현했다.</p>
          <p contents-hash="9c4016dc15fa35b50493c36b0a8b6685e3a673f799e514feab28d208c99e5e1b" dmcf-pid="5Y6G88x2XL" dmcf-ptype="general">두 물질을 서로 교차하도록 정밀하게 쌓기 위해 연구팀은 원자층 단위로 물질을 정밀하게 쌓아 결정 구조를 제어하는 공정인 ‘에피택셜 원자층 증착’을 적용했다. 이를 통해 두 물질의 결정 구조가 정확히 맞물리도록 구현함으로써, 기존 대비 높은 재현성과 안정적인 성능을 확보했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ef873173799ddd62310863dfff839a4b82804f8da7e327f1599bc6089c3ff992" dmcf-pid="1GPH66MVtn" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이번 연구를 수행한 KAIST 연구진. 조한빈(왼쪽부터) 박사과정, 웬슈안 주 박사후 연구원, 서준기 교수, 김창환 석박사통합과정.[KAIST 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/ned/20260512082308200qkwb.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="y9i0JJoMXc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/ned/20260512082308200qkwb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이번 연구를 수행한 KAIST 연구진. 조한빈(왼쪽부터) 박사과정, 웬슈안 주 박사후 연구원, 서준기 교수, 김창환 석박사통합과정.[KAIST 제공]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="9179d232a8a00eed37cfc1439ca15d21531ce4c15ba68f8393fda5ec890c2e1c" dmcf-pid="tHQXPPRfti" dmcf-ptype="general">이 구조에서는 빛이 조사될 때 물질 경계에서 전하 이동 및 포획(전자가 이동하거나 특정 위치에 머무르는 현상)이 발생하며, 그 결과 빛의 세기, 파장, 방향 등 조건에 따라 전류 방향이 뒤집히는 광반응인 ‘양극성 광응답’이 나타난다. 특히 외부 전기 신호 없이도 빛만으로 센서의 동작 상태를 자유롭게 조절할 수 있는 것이 특징이다.</p>
          <p contents-hash="912c8dd17634f6596e3d1c6c48b6e5c883d7495bd4fb6271050ddcae375b2304" dmcf-pid="FXxZQQe4GJ" dmcf-ptype="general">또한 센서 자체가 데이터를 처리하는 인-센서 컴퓨팅(in-sensor computing) 구조에 적용될 수 있어, 복잡한 연산 과정 없이도 시간에 따라 변화하는 다차원 광학 정보를 효율적으로 처리할 수 있다. 실제 실험에서는 움직이는 물체 인식에서 95% 이상의 높은 정확도를 기록하며, 자율주행 및 의료 진단 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 입증했다.</p>
          <p contents-hash="e2aed3dcac0968683997bfee796f6085e50e855d0164c8161087d9d8fdae5ab7" dmcf-pid="3ZM5xxd85d" dmcf-ptype="general">서준기 교수는 “이 기술이 실용화될 경우 센서 단게에서 데이터 처리까지 동시에 수행하는 초저전력 인공지능 영상시스템으로 발전할 수 있다”면서 “향후 자율주행 차량, 드론, 모바일 기기 등에 적용돼 에너지 효율을 높이고 실시간 처리성능을 향상시키는데 기여할 것”이라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="0f6fa7ae3b4aa4b0f201b896c0ca08b9ad665a9e2d4885c2ded24b8b6eea3d02" dmcf-pid="0Y6G88x2Xe" dmcf-ptype="general">이번 연구결과는 국제학술지 ‘네이처 센서스(Nature Sensors)’에 4월 14일 게재됐다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 헤럴드경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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