김종웅 교수 연구실
기본 정보
연구 분야
프로젝트
논문
구성원
article|
인용수 5
·2025
Deep learning-developed multi-light source discrimination capability of stretchable capacitive photodetector
Su Bin Choi, Jun Sang Choi, Hyun Sik Shin, Jeong-Won Yoon, Youngmin Kim, Jong‐Woong Kim
IF 15.5 (2025) npj Flexible Electronics
초록

우리는 인공지능(AI)을 사용하여 광원을 판별할 수 있는 향상된 다중 광원 검출 기능을 갖춘 새로운 신축성 포토디텍터를 제안한다. 이러한 특성은 정확한 가시광 통신(VLC)을 필요로 하는 응용 분야에서 딥러닝이 강화된 포토디텍터의 적용 가능성을 부각한다. 실험 결과는 실제 교통 시스템에서의 우수한 잠재력을 보여주었다. 은 나노와이어(AgNWs)/황화아연(ZnS)-폴리우레탄 아크릴레이트(PUA)/AgNWs의 복합 구조를 이용해 제작된 이 포토디텍터는 25% 인장 변형 및 2 mm 굽힘 반경 조건에서 안정적인 성능을 유지하였다. 448 및 505 nm 파장 모두에서 높은 감도를 보이며, 기계적 변형, 서로 다른 파장 및 주파수 하에서 광원을 검출한다. 1차원 합성곱 신경망(1D-CNN) 모델을 통합함으로써, 두 파장의 빛이 혼합된 경우에도 광원 출력 수준을 96.52%의 정확도로 분류하였다. 또한 모델의 성능은 평탄, 굽힘, 신장 상태 전반에 걸쳐 일관되게 유지되어, 동적인 환경에서 AI와 결합된 유연 전자소자의 선례를 제시한다.

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.

키워드
PhotodetectorCapacitive sensingMaterials scienceOptoelectronicsLight sourceComputer scienceOpticsPhysics
타입
article
IF / 인용수
15.5 / 5
게재 연도
2025

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