IT/과학
"칠흑같은 어둠 속, 물체 인식 정확" KAIST, 빛 방향 읽는 자율주행 '눈' 혁신
뉴스보이
2026.05.12. 09:38
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간단 요약
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빛의 진동 방향인 편광 정보를 활용, 어두운 환경에서 95% 이상 정확하게 물체를 인식합니다.
별도 전기 신호 없이 빛으로 동작 조절하며, 초저전력 인공지능 영상시스템 구현에 기여합니다.
이 기사는 7개 언론사의 보도를 교차 검증하여 작성되었습니다.
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KAIST 생명화학공학과 서준기 교수 연구팀이 자율주행 및 의료 진단의 정확도를 높일 차세대 편광 센서 기술을 개발했습니다. 이 기술은 빛의 진동 방향인 편광 정보를 활용하여 스스로 최적 상태를 찾아 동작을 조절하는 자기 재구성 편광 센서 배열 기술입니다. 기존 센서의 한계를 넘어 어두운 환경에서도 물체를 95% 이상의 높은 정확도로 인식합니다.
연구팀은 텔루륨(Te)과 이황화레늄(ReS₂)이라는 두 물질을 결합한 이종구조를 활용하여 빛의 진동 방향까지 인식하는 편광 기반 센서를 구현했습니다. 원자층 단위로 물질을 정밀하게 쌓는 에피택셜 원자층 증착 공정을 적용하여 높은 재현성과 안정적인 성능을 확보했습니다.
이 센서는 외부 전기 신호 없이 빛만으로 동작 상태를 자유롭게 조절할 수 있습니다. 또한 센서 자체가 데이터를 처리하는 인 센서 컴퓨팅 구조에 적용되어 복잡한 연산 없이 다차원 광학 정보를 효율적으로 처리합니다.
이번 연구 결과는 국제 학술지 '네이처 센서스(Nature Sensors)'에 4월 14일 게재되었습니다. 서준기 교수는 이 기술이 초저전력 인공지능 영상시스템으로 발전하여 에너지 효율을 높이고 실시간 처리 성능을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대한다고 밝혔습니다.
이 콘텐츠는 뉴스보이의 AI 저널리즘 엔진으로 생성 되었으며, 중립성과 사실성을 준수합니다. AI가 작성한 초안을 바탕으로 뉴스보이 에디터들이 최종검수하였습니다. (오류신고 : support@curved-road.com)
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