김재준 교수

웨어러블 헬스케어 기기에서 PPG, ECG, 심음도 등 생체신호를 저전력이면서도 고정확도로 측정하기 위한 아날로그 프론트엔드 및 온칩 신호처리 회로 개발을 목표로 연구를 수행하고 있습니다. 인터-센서 PPG 윈도잉 기법과 다중 도메인 온칩 아날로그 컴퓨팅 구조를 결합하여 신호 품질을 개선했으며, RPT-PW 저전력 센서 구동 기술과 심음도 신호의 피크 검출 및 분류 회로를 설계했습니다. 이 기술들은 웨어러블 헬스케어 패치, 부정맥 및 고혈압 모니터링 디바이스, 심음도 기반 진단 시스템에 적용되고 있습니다. 삼성전자와 헬스케어 패치용 차세대 회로 설계를 위한 산학협력을 진행했으며, (주)앤빅스랩을 공동창업하여 온칩 AI 패치 기술의 상용화를 추진하고 있습니다. 울산과학기술원 재직 기간 중 생체신호 보정장치 및 방법 관련 기술 2건을 (주)케어슨에 기술이전한 바 있습니다(2017). 부정맥 및 고혈압 진단 정확도 90% 이상을 달성했으며, RPT-PW 기술 적용 시 센서부 전력 소모를 약 83% 감소시켰습니다. 이러한 연구는 저전력 생체신호 측정 회로 설계 역량을 기반으로 지속적으로 확장되고 있습니다.

IoT, 헬스케어, 디스플레이 등 다양한 응용 분야에서 저전력이면서 고분해능인 데이터 변환기에 대한 수요가 증가함에 따라, 커패시터 미스매치 등 정밀도 저하 요인을 해결하기 위한 혼성신호 회로 연구를 수행하고 있습니다. 커패시터 미스매치 캘리브레이션 기법과 초저전력 스위칭 기법을 적용했으며, LC-SAR Hybrid ADC, Pipelined SAR ADC, 28nm CMOS 공정 기반 Nyquist SAR ADC를 설계했습니다. 이 기술들은 디스플레이 픽셀 에이징 보정 회로, 차세대 IoT 노드, ECG 모니터링 디바이스에 활용되고 있습니다. 삼성전자와 반도체 공정 기반 산학협력을 진행했으며, IDEC 지원 설계 인프라를 활용해 연구를 진행하고 있습니다. 울산과학기술원 재직 기간 중 아날로그 지연 고정루프를 이용한 ADC 비교기 관련 기술 3건을 (주)유메딕스에 기술이전한 바 있습니다(2016). 12-bit Pipelined SAR ADC에서 SNDR 72.97dB, ENOB 11.83bits를 달성했으며(2024, JSTS), 28nm 공정 기반 14-bit Nyquist SAR ADC는 351μW의 초저전력으로 SNDR 70.0dB를 기록했고, LC-SAR Hybrid ADC는 전력 소모를 약 80% 절감해 0.49에서 4.34μW 수준을 구현했습니다.

산업 방재, 자동차, 모바일 분야에서 다종 가스를 검출하고 판별하기 위한 저전력 고정밀 센서 인터페이스와 AI 기반 판별 알고리즘 개발이 요구되고 있습니다. 가변 이득 가항성 저항-전압 변환 기술과 온칩 AI 기반 가스 분류 알고리즘을 개발했으며, 듀티 사이클링 기반 가스 측정 장치와 삼진 신경망 연산 장치를 설계했습니다. 이 기술들은 산업 방재용 가스 감지 시스템, 자동차용 센서 모니터링, X-ray ROIC 응용 센서에 적용되고 있습니다. (주)센소니아에 가스센서 및 X-ray ROIC 기술을 이전했으며, 대명티에스 등 자동차 산업계와 실링 및 센서 모니터링 기술을 협력하고 있고, 첨단센서 육성사업 국책과제를 수행하고 있습니다. 유해가스 혼합물 분류 정확도 92.46%를 달성했습니다(2026년 기준). 이러한 성과는 온칩 AI 알고리즘과 저전력 회로 설계 기술을 융합한 결과로, 다양한 산업 현장에서의 실증을 통해 검증되고 있습니다.