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[IT뉴스]"밤길 물웅덩이도 척척"…KAIST, 스스로 동작 바꾸는 편광 센서 개발

온카뱅크관리자

2026-05-12 10:57:34

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="4sHJaacne2">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="08240f471f056b96efd5d704acc7da4b863fe7f3453d4b897a4244f498f76631" dmcf-pid="8OXiNNkLL9" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="빛의 방향을 스스로 감지·조절하는 편광 AI 센서 플랫폼 개념도. 생성 AI 이미지, KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/dongascience/20260512105154268dugp.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="VtzmllyOMf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/dongascience/20260512105154268dugp.jpg" width="658"></p>
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            빛의 방향을 스스로 감지·조절하는 편광 AI 센서 플랫폼 개념도. 생성 AI 이미지, KAIST 제공
           </figcaption>
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          <p contents-hash="413e21c50dc0fd95e5b865086ac4d95ce3e2e12e766dd059649035b54cd9684b" dmcf-pid="6IZnjjEoRK" dmcf-ptype="general">어두운 도로에서 물웅덩이와 아스팔트를 구분하지 못하는 기존 이미지 센서의 문제를 해결한 기술이 나왔다. 빛의 방향 정보까지 읽어내는 차세대 편광 센서를 개발해 자율주행·의료 진단 분야의 새 가능성을 열었다. </p>
          <p contents-hash="0e699079bab6dbf704de99776727a0918cdcf6e38177f13a2c5704813e1af340" dmcf-pid="PC5LAADgib" dmcf-ptype="general"> KAIST는 서준기 생명화학공학과 교수팀이 빛의 특정 방향 진동 성질인 편광 정보를 활용해 스스로 최적 상태를 찾아 동작을 조절하는 '자기 재구성' 편광 센서 배열 기술을 개발했다고 12일 밝혔다. 연구 결과는 국제 학술지 ‘네이처 센서스’에 4월 14일 게재됐다.</p>
          <p contents-hash="88bfccded9d9b40836989bd2ec14059a6cb8472eb88bb84b322dea2f43a3b72a" dmcf-pid="Qh1occwaMB" dmcf-ptype="general"> 데이터가 폭발적으로 증가하고 인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 방대한 정보를 적은 에너지로 효율적으로 처리할 수 있는 차세대 비전 시스템의 필요성이 커지고 있다. 하지만 기존 이미지 센서는 빛의 밝기 정보만을 감지해 물체의 방향성이나 표면 구조를 정밀하게 파악하는 데 어려움이 있다.</p>
          <p contents-hash="58331b818196cf851c10652879bc83f57d73c4e60a44c2da5dbb4f4ee6052cda" dmcf-pid="xltgkkrNJq" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 밝기 정보에만 의존하는 기존 센서의 정보 처리 범위를 넓히기 위해 빛의 진동 방향까지 인식하는 '편광' 기반 센서 기술을 개발했다. 텔루륨(Te)과 이황화레늄(ReS₂)을 결합한 이종구조를 활용해 결정 방향에 따라 빛 반응이 달라지는 특성을 구현했다. </p>
          <p contents-hash="49e8f5c73cede3c7d50589c5798669d0381853e77956e9208880ad0957a6d630" dmcf-pid="y8oF77b0nz" dmcf-ptype="general"> 두 물질을 정밀하게 교차 적층하기 위해 원자 한 층 두께 단위로 결정 구조를 쌓는 '에피택셜 원자층 증착(Epitaxial Atomic Layer Deposition)' 공정을 적용했다. 덕분에 두 물질의 결정 구조가 정확히 맞물려 기존보다 높은 재현성과 안정적인 성능을 확보했다. </p>
          <p contents-hash="68b6c1bfc346ff489f08d2e92da8861b094d713ef0c110821c1d71ecc417fb36" dmcf-pid="W6g3zzKpR7" dmcf-ptype="general"> 빛을 쏘면 두 물질의 경계면에서 전자가 이동하거나 특정 위치에 머무르는 현상이 일어나며 빛의 세기·파장·방향에 따라 전류 방향이 뒤집히는 '양극성 광응답(bipolar photoresponse)'이 나타난다. 별도의 전기 신호 없이 빛만으로 센서의 동작 상태를 바꿀 수 있다는 점이 핵심이다. </p>
          <p contents-hash="89c399f24213aa11fe78e00c0cdd9f591ba16bf90d854bfca8990762ec252b7c" dmcf-pid="YPa0qq9UJu" dmcf-ptype="general"> 센서 자체가 데이터를 처리하는 '인-센서 컴퓨팅(in-sensor computing)' 구조에 적용할 수 있어, 별도의 복잡한 연산 없이도 시시각각 변하는  다차원 광학 정보를 효율적으로 처리한다. 실제 실험에서 움직이는 물체를 95% 이상의 정확도로 인식하며 자율주행·의료 진단 등 다양한 분야에서의 활용 가능성을 확인했다.</p>
          <p contents-hash="3f6d0c1b0216411421e792ec2b5a275e7706e871b5999fb1c4d76e3ba1865825" dmcf-pid="GQNpBB2uRU" dmcf-ptype="general"> 서준기 교수는 "편광 정보를 활용해 보다 풍부한 시각 정보를 확보할 수 있는 인공지능 비전 기술의 새로운 기반을 제시했다"며 "저전력·고효율 AI 시스템 구현에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다"고 밝혔다. </p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9146fff3b14344294c810cb48a5ffc8510726feb29c5688c88230304cf2b9dde" dmcf-pid="HxjUbbV7Lp" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="조한빈 박사과정생(왼쪽부터), 웬슈안 주 박사후 연구원, 서준기 교수, 김창환 석박사통합과정생. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/dongascience/20260512105155527idqy.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="f6qwCCvmnV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/12/dongascience/20260512105155527idqy.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            조한빈 박사과정생(왼쪽부터), 웬슈안 주 박사후 연구원, 서준기 교수, 김창환 석박사통합과정생. KAIST 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="d3821d5997ca0f4188dc311fcde7e5d0e57fd905385b89e994ba8c28f4197b42" dmcf-pid="Xekz228Bn0" dmcf-ptype="general">&lt;참고자료&gt;<br> doi.org/10.1038/s44460-026-00057-9</p>
          <p contents-hash="7818167df45314be2546f749ae0baebb021c1fce119f392b94e9e6588c8fc5b1" dmcf-pid="ZdEqVV6bM3" dmcf-ptype="general">[조가현 기자 gahyun@donga.com]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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