KAIST, ‘자가 재구성 편광 센서 어레이’ 기술 개발
||2026.05.12
생명화학공학과 서준기 교수팀
2차원 소재 교차해 쌓은 구조
기존 이미지 센서 한계 극복
전기 신호 없이 빛으로 상태 재구성
한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 어두운 도로 위 물과 아스팔트를 구분하고 자율주행과 의료진단의 정확도를 높이는 기술을 개발했다. 빛의 방향까지 읽고 스스로 반응을 바꾸는 차세대 편광 센서로, 차세대 인공지능(AI) 비전 기술을 제시했다.
KAIST는 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀이 빛의 특정방향으로 진동하는 성질인 편광 정보를 활용해 스스로 최적 상태를 찾아 동작을 조절하는 ‘자기 재구성’ 편광 센서 배열 기술을 개발했다고 12일 밝혔다.
최근 데이터가 폭발적으로 증가하고 AI 기술이 빠르게 발전하면서 방대한 정보를 적은 에너지로 효율적으로 처리할 수 있는 차세대 비전 시스템의 필요성이 커지고 있다.
그러나 기존 이미지 센서는 빛의 밝기 정보만을 감지하는 데 그쳐 물체의 방향성이나 표면 구조를 정밀하게 파악하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 빛의 진동 방향까지 함께 인식할 수 있는 편광 기반 센서 기술을 개발했다.
특히 텔루륨(Te)과 이황화레늄(ReS₂)이라는 서로 다른 두 물질을 결합해 새로운 기능을 구현한 이종구조를 활용, 결정 방향에 따라 빛에 대한 반응이 달라지는 특성을 효과적으로 구현했다.
두 물질을 서로 교차하도록 정밀하게 쌓기 위해 연구팀은 원자층 단위로 물질을 정밀하게 쌓아 결정 구조를 제어하는 공정인 에피택셜 원자층 증착을 적용했다. 이를 통해 두 물질의 결정 구조가 정확히 맞물리도록 구현했다.
이 구조에서는 빛이 조사될 때 물질 경계에서 전하 이동 및 포획이 발생하며 그 결과 빛의 세기, 파장, 방향 등 조건에 따라 전류 방향이 뒤집히는 광반응인 양극성 광응답이 나타난다. 특히 외부 전기 신호 없이도 빛만으로 센서의 동작 상태를 자유롭게 조절할 수 있는 것이 특징이다.
또 기술은 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.
서준기 교수는 “연구는 편광 정보를 활용해 보다 풍부한 시각 정보를 확보할 수 있는 인공지능 비전 기술의 새로운 기반을 제시한 것”이라며 “향후 저전력·고효율 AI 시스템 구현에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”고 밝혔다.
연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 센서스’(Nature Sensors)에 지난달 14일 자로 게재됐다.
한편, 연구는 과학기술정보통신부가 지원하는 한국연구재단의 PIM 인공지능반도체 핵심기술개발(소자) 사업과 개인기초연구사업 및 한국산업기술진흥원(KIAT) 사업의 산업혁신인재성장지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
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