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유담 연구실

서울대학교 전기·정보공학부

유담 교수

Body Area Networks

Body Area Network

Instrumentation Amplifiers

유담 연구실

전기·정보공학부 유담

유담 연구실은 집적회로(IC) 설계를 기반으로 바이오메디컬, 인체 통신, 에너지 하베스팅, 뉴로모픽 컴퓨팅 등 다양한 융합 연구를 선도하는 전기·정보공학부 소속 연구실입니다. 본 연구실은 초저전력, 초소형, 고신뢰성의 집적회로 기술을 바탕으로 웨어러블 및 이식형 의료기기, 신경 인터페이스, 생체 신호 측정 시스템 등 차세대 바이오메디컬 응용 분야에 혁신적인 솔루션을 제공하고 있습니다. 특히, 다채널 EEG/EMG 신호 획득, 환자 맞춤형 뇌전증 예측 및 관리, 실시간 바이오신호 분석 등 의료 현장에서 요구되는 다양한 시스템을 개발해왔습니다. 이 과정에서 아날로그 프론트엔드, 신경 신호 처리 SoC, 온칩 인공지능 및 기계학습 알고리즘 통합 등 첨단 회로 및 시스템 설계 기술을 적용하고 있습니다. 또한, 인체를 매개로 한 저전력 통신 및 에너지 하베스팅 기술을 통해 배터리 없는 지속가능한 웨어러블/이식형 기기 구현에도 앞장서고 있습니다. 연구실은 인체 통신(Body-Coupled Communication), 바디 커플드 파워 트랜스미션, 트리보일렉트릭 에너지 하베스터 등 다양한 에너지 관리 및 통신 회로를 개발하여, 웨어러블 헬스케어, 스마트 의료, IoT 기반 건강관리 등 미래 융합 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 또한, 뉴로모픽 및 인공지능 하드웨어 가속기, Ising 머신, CNN 하드웨어 엔진 등 차세대 AI 컴퓨팅 시스템을 위한 집적회로 연구도 활발히 진행 중입니다. 이러한 연구 성과는 실제 임상 환경 및 산업 현장에서의 실증과 상용화로 이어지고 있으며, 다양한 정부, 산업체, 의료기관과의 협력을 통해 사회적 가치 창출에 기여하고 있습니다. 연구실은 환자 맞춤형 치료, 장기 모니터링, 비침습적 건강관리 등 미래 의료 패러다임을 선도할 핵심 기술 개발에 매진하고 있습니다. 유담 연구실은 앞으로도 집적회로 설계와 바이오메디컬, 인공지능, 에너지 하베스팅 등 다양한 융합 연구를 통해, 인류의 건강과 삶의 질 향상에 기여하는 혁신적인 연구를 지속적으로 펼쳐나갈 것입니다.

Body Area Networks
Body Area Network
Instrumentation Amplifiers
집적회로 기반 바이오메디컬 시스템 설계
유담 연구실은 집적회로(IC) 기술을 기반으로 한 바이오메디컬 시스템 설계에 중점을 두고 있습니다. 본 연구실은 초저전력, 초소형화, 고신뢰성의 집적회로를 개발하여 웨어러블 및 이식형 의료기기, 신경 인터페이스, 생체 신호 측정 시스템 등 다양한 바이오메디컬 응용 분야에 적용하고 있습니다. 이러한 시스템은 환자의 실시간 건강 모니터링, 질병 예측 및 관리, 신경질환 치료 등 의료 현장에서의 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 특히, 연구실은 다채널 EEG(뇌파) 및 EMG(근전도) 신호 획득을 위한 맞춤형 아날로그 프론트엔드, 신경 신호 처리용 SoC(System-on-Chip), 환자 맞춤형 뇌전증 예측 및 관리 시스템 등 다양한 바이오메디컬 집적회로를 개발해왔습니다. 이 과정에서 초저전력 설계, 소형화, 고집적화, 신호 노이즈 저감, 실시간 데이터 처리 등 다양한 회로 및 시스템적 난제를 해결하고 있습니다. 또한, 기계학습 및 인공지능 알고리즘을 온칩에 통합하여 실시간 질병 진단 및 예측이 가능한 스마트 의료기기를 구현하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 임상 환경에서의 적용 가능성을 높이기 위해, 다양한 의료기관 및 산업체와의 협력을 통해 실증 연구와 상용화에도 힘쓰고 있습니다. 연구실의 기술은 환자 맞춤형 치료, 장기 모니터링, 비침습적 건강관리 등 미래 의료 패러다임을 선도할 핵심 기반 기술로 자리매김하고 있습니다.
인체 통신 및 에너지 하베스팅 회로
유담 연구실은 인체를 매개로 한 통신(Body-Coupled Communication, BCC) 및 에너지 하베스팅 기술 개발에 선도적인 역할을 하고 있습니다. 인체 통신은 인체 자체를 신호 전송 매체로 활용하여, 웨어러블 및 이식형 센서 간의 저전력, 고신뢰성 데이터 전송을 가능하게 합니다. 본 연구실은 인체 채널 특성 분석, 저전력 트랜시버 설계, 신호 간섭 및 손실 최소화, 다양한 신체 부위 간 통신 최적화 등 인체 통신의 전반적인 시스템을 연구하고 있습니다. 또한, 인체를 통한 에너지 하베스팅 및 무선 전력 전송 기술도 활발히 개발 중입니다. 인체에 존재하는 전자기파, 환경 에너지, 인체 움직임 등 다양한 에너지원으로부터 전력을 수집하고, 이를 웨어러블/이식형 기기에 안정적으로 공급하는 집적회로 및 시스템을 설계합니다. 예를 들어, 트리보일렉트릭 에너지 하베스터, 바디 커플드 파워 트랜스미션, 동적 임피던스 매칭 회로 등 혁신적인 에너지 관리 기술을 통해 완전 자율형 바이오센서 및 헬스케어 시스템 구현을 목표로 하고 있습니다. 이러한 연구는 웨어러블 헬스케어, 스마트 의료, IoT 기반 건강관리 등 다양한 미래 융합 분야에서 핵심적인 역할을 하며, 배터리 없는 지속가능한 의료기기, 환자 편의성 증대, 데이터 신뢰성 향상 등 실질적인 사회적 가치를 창출하고 있습니다.
뉴로모픽 및 인공지능 하드웨어 가속기
연구실은 차세대 인공지능 및 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 위한 하드웨어 가속기 개발에도 집중하고 있습니다. 기존의 소프트웨어 기반 인공지능 처리 방식은 높은 연산량과 전력 소모로 인해 웨어러블, 이식형, 엣지 디바이스에 적용하는 데 한계가 있었습니다. 이에 따라 연구실은 초저전력, 고효율의 뉴로모픽 회로, 인공지능 SoC, 하드웨어 기반 신경망 가속기 등 다양한 집적회로 솔루션을 개발하고 있습니다. 특히, Ising 머신, CNN(합성곱 신경망) 하드웨어 엔진, 환자 독립적 뇌전증 추적 SoC, 바이오신호 기반 감정 분류 하드웨어 등 다양한 응용 분야에 특화된 AI 하드웨어를 연구합니다. 이 과정에서 메모리 기반 PIM(Processing-In-Memory), 온칩 학습 및 추론, 실시간 신호 처리, 에너지 효율 극대화 등 첨단 회로 및 시스템 아키텍처 기술을 적용하고 있습니다. 이러한 연구는 의료, 로봇, 드론, IoT 등 다양한 분야에서 실시간 인공지능 서비스를 가능하게 하며, 차세대 스마트 헬스케어, 자율 시스템, 지능형 센서 네트워크 등 미래 산업의 핵심 동력으로 자리잡고 있습니다.
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A 3.32mW 300MS/s 13b Pipelined SAR ADC Using a Time-Assisted Ringamp with Dynamic Slew Rate and Low-Supply Bias
유담, Rucheng Jiang
IEEE European Solid-State Electronics Research Conference, 202409
2
A Single-Stage, Capacitively-Coupled Instrumentation Amplifier With Complementary Transimpedance Boosting
Wu Han, Ng Kian Ann, 유담, Zhang Lian, Tang Tao
IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS I-REGULAR PAPERS, 202407
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Concurrent Body-Coupled Powering and Communication ICs With a Single Electrode
Li Jiamin, Dong Yilong, 유담, Lin Longyang, Tan Joanne Si Ying, Fong Jia Yi
IEEE JOURNAL OF SOLID-STATE CIRCUITS, 202404