연구자 정보를 불러오는 중입니다...
연구자 정보를 불러오는 중입니다...
울산과학기술원 전기전자공학과 김재준 교수는 아날로그-디지털 변환기(ADC), 다양한 센서 시스템 및 전력 관리 반도체 분야에서 혁신적인 기술을 개발해오고 있습니다. 특히, 터치 검출, 생체 신호 처리, 가스 센싱, 차량용 통신 모듈 등 실생활 및 산업 분야에 적용 가능한 35건 이상의 특허를 보유하며 이 분야의 발전을 이끌고 있습니다. 김재준 교수의 연구는 고성능, 저전력, 고해상도 구현을 통해 디지털 전환 시대를 위한 핵심 솔루션을 제공합니다.
| 연구자 프로필 |  |
| 연구자 명 | 김재준 |
| 직책 | 교수 |
| 이메일 | jaejoon@unist.ac.kr |
| 재직 상태 | 재직 중 |
| 부서 학과 | 전기전자공학과 |
| 사무실 번호 | 0522172126 |
| 연구실 | 차세대 에너지 연구실 |
| 연구실 홈페이지 | https://csdl.unist.ac.kr/ |
| 홈페이지 | https://ee.unist.ac.kr/%EA%B9%80%EC%9E%AC%EC%A4%80/ |
| 소속 | 울산과학기술원 |
| 회사명 | UNIST |
| 재직기간 | 재직 중 |
| 담당업무 | 교수, UNIST 전기전자컴퓨터공학부 (2011–현재) |
| 회사명 | Georgia Tech |
| 재직기간 | - |
| 담당업무 | Research Engineer II, Georgia Tech (2009–2011) |
| 연구 1 | 고성능 집적회로 및 스마트 센서 시스템 |
| 내용 | 김재준 교수의 연구실은 아날로그/혼성모드 신호처리칩 및 반도체 회로 설계 분야의 선두주자로서, 고성능, 저전력, 고해상도 구현을 목표로 혁신적인 집적회로 및 스마트 센서 시스템을 개발하고 있습니다. 아날로그-디지털 변환기(ADC) 설계 기술은 이 연구의 핵심 축으로, 최신 SAR 방식 및 델타-시그마 변조 기술을 활용하여 정밀하고 효율적인 데이터 변환을 가능하게 합니다. 이러한 핵심 회로 기술은 터치 센서, 지문 인식 센서, 그리고 다양한 IoT 센서 플랫폼에 적용되어 시스템 전반의 성능을 향상시킵니다. 특히, 자기 인식 및 자기 보정 기능을 갖춘 지능형 IoT 센서 플랫폼 개발을 통해 센서 시스템의 신뢰성과 자율성을 극대화하고 있습니다. 이는 디지털 전환 시대를 위한 핵심 솔루션을 제공하며, 복잡한 환경 계측 및 데이터 정규화 문제를 해결하는 데 기여합니다. 본 연구는 실생활 및 산업 분야에 적용 가능한 기술로, 다수의 특허를 통해 그 우수성과 실용성을 입증하고 있습니다. |
| 연구 2 | 웨어러블/헬스케어 및 생체신호 처리 시스템 |
| 내용 | 본 연구실은 웨어러블 디바이스 및 헬스케어, 의료 기기 분야에서 인공지능과 연계된 혁신적인 시스템 및 플랫폼 개발에 집중하고 있습니다. 특히, 생체 신호 처리, 임피던스 측정 기술을 기반으로 혈압 및 심혈관 모니터링을 위한 임피던스 혈류계 IC, 뇌파(BCI) 인터페이스, 정신 건강 관리 모니터링 등 다양한 헬스케어 솔루션을 제공합니다. 재구성 가능한 부착형 이종 다중 센서 패치 플랫폼 개발은 사용자의 편의성과 정확도를 동시에 높이는 것을 목표로 합니다. 나아가, 자체 전원 공급이 가능한 파워-센서 통합 회로 및 시스템 연구를 통해 웨어러블 기기의 지속 가능성과 독립성을 확보하고 있습니다. 이러한 기술은 환자 모니터링, 예방 의학, 맞춤형 건강 관리 등 정밀 의료 분야에 광범위하게 적용될 수 있으며, 실제 의료 현장에서의 활용 가치가 매우 높습니다. 연구 성과들은 국제고체회로학회(ISSCC)와 같은 최정상 학술대회에서 지속적으로 발표되며, 혁신성을 인정받고 있습니다. |
| 연구 3 | 환경 및 산업용 지능형 센서 인터페이스 |
| 내용 | 김재준 교수의 연구는 환경 계측 및 다양한 산업 분야에 적용되는 지능형 센서 시스템 개발에 중점을 둡니다. 특히, 가스 센서, 터치 센서, 차량용 통신 모듈 등 실생활 및 산업 환경에 필요한 센서 인터페이스 회로 및 시스템 기술을 선도하고 있습니다. 나노히터 기반 가스 센서와 전자코 기술은 환경 모니터링 및 유해 가스 감지에 혁신적인 솔루션을 제공하며, 관련 연구 논문이 '스몰(Small)'과 'ACS 센서즈(ACS Sensors)'와 같은 저명 학술지에 표지 논문으로 선정될 정도로 우수성을 인정받았습니다. AI 기반의 지능형 스마트 센서는 환경 변화에 능동적으로 대응하고, 센서 데이터를 효율적으로 처리하며, 데이터 정규화 및 자가 보정 기능을 통해 센싱의 정확도와 신뢰성을 극대화합니다. 이러한 기술은 복합 감지 장치를 이용한 시설물 관리 시스템과 같은 다양한 산업 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하며, 사회 안전 및 효율적인 자원 관리에 기여하고 있습니다. |
| 학력 사항 | Ph.D. Electrical Engineering, KAIST (2003) M.S. Electrical Engineering, KAIST (1998) B.S. Electronics Engineering, 한양대학교 (1996) |
보유 기술 로딩 중...
