안개·야간 뚫는 'AI의 눈'…저비용 적외선 센서 판 바꿨다[과학을읽다] 작성일 04-09 29 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">양자점·2차원 반도체 결합해 자율주행용 SWIR 이미지센서 구현</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="54XZw6Tshs"> <p contents-hash="61bc03de14f2750d441132bd3e665c937735389f8f97cb4494172091cf88d4f7" dmcf-pid="18Z5rPyOlm" dmcf-ptype="general">안개와 연기, 야간 환경에서도 물체를 선명하게 인식할 수 있는 차세대 적외선 이미지 센서 기술이 국내에서 개발됐다. 기존 고가 화합물 반도체 기반 센서의 한계를 넘어 저비용·대면적 공정이 가능한 플랫폼을 제시하면서 자율주행차와 로봇, 보안·의료 영상 시장의 'AI 눈' 경쟁을 바꿀 기술로 주목된다.</p> <div contents-hash="8abd1c9033dd438ffb331bfd1a3b217dd92a6f2308d426193541ff6a8f440bc8" dmcf-pid="t651mQWIyr" dmcf-ptype="general"> <p>대구경북과학기술원(DGIST)은 이종수 DGIST 에너지공학과 교수 연구팀이 박민철 한국과학기술연구원(KIST) 책임연구원팀, 김용훈 한국재료연구원(KIMS) 책임연구원팀과 공동으로 양자점과 2차원 반도체를 결합한 차세대 근적외선 이미지 센서 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.</p> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ad13a103ab149b992ebeaeb70604477a4ed89e9738252ed150cdf4800c9e02eb" dmcf-pid="FxF3IRHlyw" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="0D-2D하이브리드 소자의 개념도, 광학적 특성, 밴드갭 정렬을 설명하는 그림. (a~c) 하이브리드 소자의 개념도, 광학적특성, TEM 이미지 (d~j) 하이브리드 광센서 작동원리 및 하이브리드 인터 페이스 효과. 연구진 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/09/akn/20260409092525770luen.jpg" data-org-width="621" dmcf-mid="XULiBSQ9SI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/09/akn/20260409092525770luen.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 0D-2D하이브리드 소자의 개념도, 광학적 특성, 밴드갭 정렬을 설명하는 그림. (a~c) 하이브리드 소자의 개념도, 광학적특성, TEM 이미지 (d~j) 하이브리드 광센서 작동원리 및 하이브리드 인터 페이스 효과. 연구진 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="34eacbcbfea5789c9518e1eaaa168c1842b4b822b277cdb16bcff0591b184b09" dmcf-pid="3M30CeXSTD" dmcf-ptype="general">단파 적외선(SWIR) 센서는 낮과 밤은 물론 안개나 연기 속에서도 물체를 명확히 인식할 수 있어 자율주행차, 로봇, 야간 감시, 의료 영상의 핵심 부품으로 꼽힌다. 하지만 현재는 인듐갈륨비소(InGaAs) 같은 고가 화합물 반도체에 의존해 가격이 비싸고 넓은 면적의 센서 제작이 어렵다는 한계가 있었다.</p> <p contents-hash="43673f08352ecd29e901079654a5191f3c63bf76c73842c5b694d0ebf4b906a7" dmcf-pid="0R0phdZvvE" dmcf-ptype="general">연구팀은 적외선 흡수율이 높은 은-텔루륨( Ag₂Te) 기반 양자점과 전하 이동이 빠른 이황화몰리브덴(MoS₂) 2차원 반도체를 결합한 하이브리드 광센서 구조를 구현했다. 양자점의 느린 전하 이동 문제를 2차원 반도체가 보완하는 방식으로 각 소재의 장점을 극대화했다.</p> <div contents-hash="1b1fe2835a37278935e8ea0cae11e02c15067b17b7d8091614a64410684bedd4" dmcf-pid="pepUlJ5TTk" dmcf-ptype="general"> <p>특히 두 소재 경계면에서 발생하는 포토도핑(photodoping) 효과를 활용해 광신호를 크게 증폭하는 데 성공했다. 개발된 센서는 매우 약한 적외선 신호까지 빠르고 정확하게 잡아낼 수 있을 만큼 높은 감도와 검출 성능을 입증했다. 광응답도는 7.5×10? A/W, 검출도는 10? Jones 수준에 달했다.</p> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0f34ad86590e2393ca4654e27ad0f8713bd86ae3ef8fe825cb8a832d192fa91e" dmcf-pid="UdUuSi1yhc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구진 사진. 좌측부터 DGIST(이종수, 정석진), KIST(박민철, 고현우, 조수연), KIMS(김용훈), 경북대학교(나현수) 공동연구팀. DGIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/09/akn/20260409092527197otxq.jpg" data-org-width="745" dmcf-mid="Zcf41EB3hO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/09/akn/20260409092527197otxq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구진 사진. 좌측부터 DGIST(이종수, 정석진), KIST(박민철, 고현우, 조수연), KIMS(김용훈), 경북대학교(나현수) 공동연구팀. DGIST 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="ba53b74565a9f679ad52112ca4c5a80c634f38120845b0a72f3c76fd1ac41f1b" dmcf-pid="uJu7vntWWA" dmcf-ptype="general">연구팀은 단일 소자를 넘어 32×32 픽셀 적외선 이미지 센서 어레이를 직접 제작해 실제 이미지 측정에도 성공했다. 기존 CMOS 반도체 공정과 결합하면 저비용·대면적의 차세대 SWIR 카메라로 빠르게 확장될 수 있다는 의미다. 실제 프로토타입 센서 수준으로는 향후 2년 안팎의 기술 확장도 기대된다.</p> <p contents-hash="0b5fe534ae22f8bbaa5e574aef75253120c470ca1eed6b9128c8ff415c91a26b" dmcf-pid="7i7zTLFYhj" dmcf-ptype="general">이종수 DGIST 에너지공학과 교수는 "양자점의 높은 광흡수 특성과 2차원 반도체의 빠른 전하 이동 특성을 결합해 기존 적외선 센서의 근본적 한계를 극복했다"며 "고해상도 적외선 카메라와 차세대 지능형 광센서 시스템의 핵심 기반 기술이 될 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="20fc8af12bbc4751b9193ce4225dd61b5cedbf6f33c2aa4cbd31858bf01fbdd6" dmcf-pid="znzqyo3GhN" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과는 재료과학 분야 국제학술지 '어드밴스드 머티리얼스(Advanced Materials)' 3월호에 게재됐다.</p> <p contents-hash="34dfc46aa8284b2ddb97fd1081dbe0b04f46f44f9eddd9085bf8911c3ed0a2d7" dmcf-pid="qLqBWg0Hha" dmcf-ptype="general">김종화 기자 justin@asiae.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 아시아경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 한전KDN·KAIST, AI 기반 에너지 혁신모델 개발 맞손 04-09 다음 이세돌 "알파고 대전 후 10년, AI 이해조차 어려운 수준 진화" 04-09 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
