수상·소식
- 관리자
- 2026.04.08
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김성진 교수 SPAD 센서 연구팀,
반도체 집적회로 최고 학술대회 ‘IEEE Symposium on VLSI Technology and Circuits 2026’ 논문 채택
▲ (왼쪽부터) 김성진 교수, 황정혜 석박통합과정
본교 시스템반도체공학과/전자공학과 김성진 교수 SPAD 센서 연구팀의 연구 결과가 반도체 집적회로 분야 세계 최고 학회 중 하나인 ‘IEEE Symposium on VLSI Technology and Circuits, 이하 VLSI 2026’에 선정되었다.
VLSI는 반도체 소자 분야와 집적회로 분야 논문을 같이 다루는 학회로 ISSCC와 함께 반도체 회로 분야에서 가장 높은 권위를 가지고 있으며 nVidia, SK 하이닉스, 삼성전자, TSMC 등 관련 분야 세계 최고의 기업에서 최신 기술을 소개하는 경연장이다.
해당 논문의 제목은 “A 3.86 TOPS/W TTFS-Based Neuromorphic Image Sensor Featuring Clocked-Recharging SPAD Pixels and Sub-Pixel-Array-Level Processing”이다.
이번 연구는 최근 각광받고 있는 연구 분야인 온디바이스 AI 반도체 분야의 연구 결과로, 구체적으로는 이미지센서에 전처리 기능을 하는 프로세서를 집적하여 추론을 통해 영상 인식을 할 수 있는 뉴로모픽 이미지센서에 관한 것이다. 인간의 뇌를 모방한 spike neural networking 연산을 이미지센서 어레이 내에서 수행하며, 초고감도 소자인 Single-Photon Avalanche Diode(SPAD)를 사용하여 영상 신호를 spike 신호로 변환하고 이를 시간 축에서 표현하는 Time-to-First-Spike 방식을 픽셀 내부에 구현하였다. 또한, 전력 및 면적 효율이 높은 아날로그 회로를 활용하여 모든 픽셀 내에서 연산을 동시에 수행하여 전력 소모 대비 연산량을 높이는 기술을 선보였다. 향후 메모리와 프로세서의 사용을 최소화하면서 다양한 영상 인식이 가능한 이미지센서 연구로 이어져 Physical AI의 핵심 기술로 자리매김 할 것으로 기대된다.
이번 연구는 울산과학기술원 소속이면서 서강대학교에서 연구하고 있는 황정혜 학생의 주도로 진행되었으며, 한국연구재단에서 지원하는 한-EU 국제협력사업(RS-2024-00439307)과 IITP의 양자 센싱 사업(RS-2025-02217613)의 지원을 받아 이루어졌다.