강성준 교수

AI 시각 정보 처리 과정에서 발생하는 높은 전력 소모 문제를 해결하기 위해, 산화물 반도체 기반의 광전자 시냅스 트랜지스터(SNDP) 특성을 구현하는 연구를 수행하고 있습니다. 해당 소자는 빛 자극에 반응하여 신경세포의 시냅스처럼 다중 전도 상태를 형성하는 원리를 활용하며, 512개 이상의 전도 상태를 구현하여 아날로그 방식의 정밀한 정보 저장과 연산이 가능하도록 설계했습니다. 이러한 다중 전도 상태 구현을 통해 기존 방식 대비 학습 시간을 87.7% 단축시키는 성과를 확보했습니다. 이 기술은 자율주행 차량의 머신비전 시스템과 로봇 시각 시스템에 적용되어 저전력으로 실시간 이미지 인식과 학습을 수행하는 뉴로모픽 하드웨어 개발에 활용되고 있습니다. 현재 TRL 4 단계에 있으며, 관련 연구 성과는 Advanced Functional Materials(2024) 표지 논문으로 게재되었고, ACS Nano(2025)에도 표지 논문으로 예정되어 있습니다.

고효율 차세대 디스플레이와 센서에 대한 수요 증가에 대응하기 위해, 양자점(QD)을 활용한 광전소자 연구를 진행하고 있습니다. 핵심 기술로 스프레이 코팅 공정을 통해 양자점 박막을 형성하고, 계면 전자구조를 정밀하게 설계하여 전하 이동 효율을 높이는 방식을 적용하고 있습니다. 특히 유기-무기 하이브리드 정공 주입층을 도입하여 정공 주입 효율을 극대화함으로써 소자의 발광 효율과 안정성을 동시에 개선하는 성과를 확보했습니다. 이러한 계면 설계 기술은 양자점 발광 소자의 구동 전압을 낮추고 수명을 늘리는 데 기여하고 있습니다. 해당 기술은 QLED 디스플레이의 색재현율 및 소비전력 개선과, 웨어러블 광센서의 저전력 구동에 적용되어 실용화를 위한 연구가 진행되고 있으며, 현재 TRL 4~5 단계에서 소자 성능 최적화와 신뢰성 검증을 병행하고 있습니다.

실시간 자외선 노출 모니터링에 대한 요구가 커짐에 따라, 투명 산화물 반도체를 활용한 자외선 센서 연구를 수행하고 있습니다. 핵심 기술은 NiO/ZnO 등의 산화물 소재를 조합한 투명 p-n 접합 구조를 설계하는 것으로, 가시광 투과율을 유지하면서도 자외선 영역에서 선택적으로 높은 감응 특성을 갖도록 소자를 구현했습니다. 이를 통해 응답도 80.1 mA/W를 확보했으며, 센서 신호를 스마트폰과 연동하여 실시간으로 자외선 노출량을 확인할 수 있는 앱 기반 모니터링 시스템도 함께 개발했습니다. 이 기술은 자외선 차단 알림 기능을 갖춘 스마트 글라스와, 피부 건강 관리를 위한 디지털 헬스케어 패치에 적용되어 웨어러블 형태의 실시간 자외선 모니터링 솔루션으로 활용되고 있습니다. 현재 TRL 6 단계로 실증 수준에 도달했으며, ㈜유비전랩(UVision Lab)과 투명 자외선 감지 센서 및 스마트폰 연동 모니터링 솔루션을 공동 개발하고 있습니다.