△(왼쪽부터) 고려대학교 세종캠퍼스 지능형반도체공학과 윤세진 석사과정, 지능형반도체공학과 김하성 석사과정, 지능형반도체공학과 이현근 교수, 전자및정보공학과 Trevon Badloe 교수

데이터 생성 단계부터 전력 소모 줄이는 차세대 온-디바이스 AI 비전 기술 제시 학부생 주도 논문, 국제 학술지 Nanophotonics 게재 및 표지 논문 선정

 

고려대학교 세종캠퍼스(부총장 양지운) 전자및정보공학과 Trevon Badloe 교수·지능형반도체공학과 이현근 교수 공동 연구팀이 메타렌즈와 압축센싱(Compressive Sensing, CS) 기반 반도체 이미지 센서를 융합해 초저전력·고속·저데이터 엣지 검출이 가능한 차세대 이미징 시스템을 개발했다.

 

이번 연구는 최근 AI 비전 시스템에서 문제가 되고있는 대용량 이미지 데이터 처리에 따른 전력 소모와 데이터 병목 문제를 데이터 생성 단계에서부터 줄였다는 점에서 의미가 크다. 특히 기존처럼 촬영된 전체 이미지를 전송한 뒤 디지털 연산으로 처리하는 방식이 아니라, 빛이 센서에 도달하는 과정에서 필요한 정보만 효율적으로 추출하는 새로운 접근법을 제시했다.

 

△메타렌즈 및 압축센싱 이미지 센서가 통합된 초저전력·고속·저데이터 엣지 이미지 획득 시스템

이번 연구 성과는 광학·나노소재 분야 국제 학술지 Nanophotonics(Impact Factor 6.6, JCR 상위 15%)에 게재됐으며, 학술지 표지 논문(Front Cover)으로 선정됐다. 특히 이번 논문은 연구 당시 전자및정보공학과 학부 4학년에 재학 중이던 윤세진 학생이 연구를 주도해 만든 성과라는 점에서 더욱 주목받고 있다.

(논문명: Hybrid Metalens–Compressive Sensing Imaging System for Ultra-Low-Power Edge Detection (Nanophotonics 2026, nap2.70079))

 

엣지 검출은 이미지 내 사물의 경계를 추출하는 기술로 객체 인식, 자율주행, 로봇 비전 등 다양한 머신 비전 시스템의 핵심 전처리 단계로 활용된다. 그러나 기존 디지털 방식은 이미지 센서가 촬영한 모든 데이터를 신호처리 기기로 전송한 뒤 알고리즘 연산을 수행해야 하므로 전력 소모가 크고, 센서와 프로세서 사이의 데이터 병목 현상으로 인해 처리 지연이 발생한다는 한계가 있었다. 특히 4K·8K급 고해상도 이미지를 실시간으로 처리해야 하는 응용 분야에서는 해상도가 높아질수록 처리 시간과 전력 소모가 함께 증가하는 문제가 지속적으로 제기돼 왔다.

 

 

 △Nanophotonics 표지 논문 (Volume 15, Issue 9, May 2026)

연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 나선형 메타렌즈(Spiral Metalens)와 압축센싱 기반 CMOS 이미지 센서(Compressive Sensing CMOS Image Sensor, CS-CIS)를 결합한 시스템 수준의 광-전자 공동설계 시스템을 제안했다.

 

이 기술은 메타 소재 기반 렌즈를 통해 빛의 위상을 정밀하게 제어함으로써 별도의 디지털 연산 없이 빛의 속도로 엣지 정보를 추출한다. 이후 압축센싱 이미지 센서를 통해 필요한 정보만 압축된 형태로 획득함으로써 데이터 양과 전력 소모를 크게 줄이고, 고속 이미징을 가능하게 한다. 그 결과 연구팀은 원본 데이터의 12.5%만을 활용하면서도 초당 6,248장의 속도로 엣지 이미지를 획득하는 데 성공했다. 이는 일반 카메라 대비 수백 배에 달하는 고속 데이터 획득 성능으로, 초저전력·고속 엣지 검출 이미징 시스템의 구현 가능성을 입증한 결과다.

 

연구팀은 이번 기술이 향후 자율주행 차량의 실시간 사물 인식, 모바일·웨어러블 기기용 저전력 비전 센서, 로봇 비전, 산업 현장의 결함 검사 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한, 빛의 위상을 자유롭게 조절할 수 있는 재구성 가능 메타표면 기술과 결합할 경우, 상황에 따라 기능을 바꿀 수 있는 적응형 카메라로의 확장도 가능할 것으로 전망된다.

 

이번 연구에는 고려대학교 세종캠퍼스 지능형반도체공학과 윤세진(제1저자)·김하성(공동 저자) 학생이 참여하였으며, 지능형반도체공학과 이현근 교수, 전자및정보공학과 Trevon Badloe 교수가 교신저자로써 연구 지도 및 참여했다.

 

윤세진 학생은 “메타렌즈의 광학 연산 능력과 압축센싱 이미지 센서의 데이터 효율성을 하나의 시스템으로 통합하여 최적화함으로써, 기존에는 양립하기 어려웠던 초저전력과 고속·고성능을 동시에 달성할 수 있었다”고 전했다.

 

연구를 지도한 Trevon Badloe 교수와 이현근 교수는 “학부 단계에서 시작된 연구가 세계적 학술지의 표지 논문으로 결실을 맺은 매우 의미 있는 성과”라며, “이번 하이브리드 이미징 플랫폼은 광학과 반도체 기술이 결합된 새로운 형태의 비전 시스템을 제시한 것으로, 차세대 온-디바이스 인공지능 비전 시스템 상용화를 향한 중요한 기술적 토대가 될 것”이라고 전했다.

 

한편, 해당 연구는 고려대학교 교내 연구비 지원(K2515331)을 비롯해 산업통상자원부의 재원으로 한국산업기술진흥원(KIAT)이 지원하는 산업혁신인재성장지원사업(RS-2025-02215617), 산업통상자원부 및 한국산업기술기획평가원(KEIT)의 알키미스트 프로젝트(1415185027, 20019169), 교육부와 세종특별자치시 지원 세종RISE센터의 지역혁신중심 대학지원체계(RISE) 사업 (2025-RISE-08-001), 그리고 과기정통부·정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터(ITRC)사업(RS-2026-25520273)의 지원 아래 수행되었다.

고려대학교 세종캠퍼스

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