김재준 연구실은 다양한 물리·화학·바이오 센서를 효율적으로 구동하고 해석하기 위한 센서 인터페이스 회로와 ROIC(Read-Out Integrated Circuit) 플랫폼을 핵심 연구 축으로 삼고 있다. 연구실의 주요 관심사는 광, 전압, 전류, 정전용량, 자기, 라이다·레이다 등 서로 특성이 다른 센서를 하나의 범용적이면서도 고정밀한 반도체 플랫폼 위에 통합하는 데 있다. 이를 통해 센서 종류에 따라 매번 별도의 판독 회로를 설계해야 하는 비효율을 줄이고, 산업 현장과 헬스케어, 환경 감시 분야에 빠르게 적용 가능한 반도체 기반 센서 시스템을 구현한다. 이 연구는 저잡음 아날로그 프런트엔드, 고해상도 아날로그-디지털 변환기, 멀티모드 판독 구조, 자동 보정 회로, 드리프트 및 온도 보상 기술과 긴밀히 연결된다. 특히 연구실은 센서의 비선형성, 미세 신호 검출 한계, 공정 편차, 환경 변화에 따른 오차 문제를 회로 수준에서 해결하는 데 강점을 보인다. 학회 발표와 프로젝트에서 확인되듯이 가스 센서, 전기화학 센서, 바이오임피던스 센서, 적외선 센서, 포토플레티스모그램 센서 등 다양한 센서에 적용 가능한 재구성형 인터페이스와 저전력 판독 IC를 지속적으로 개발하고 있다. 이러한 ROIC 플랫폼 연구는 단순한 신호 읽기를 넘어 센서 반도체 산업의 기반 기술로 확장된다. 연구실은 중소·중견기업의 센서 반도체 개발을 지원할 수 있는 플랫폼형 기술을 지향하며, 센서 소형화·고성능화·저전력화 요구에 대응하고 있다. 궁극적으로는 센서와 신호처리 회로, 그리고 응용 알고리즘까지 하나의 칩 또는 패치형 시스템으로 통합하여, 차세대 지능형 센서 반도체 생태계 구축에 기여하는 것이 이 연구 주제의 중요한 목표이다.

연구실의 또 다른 대표 분야는 가스센서 신호처리와 전자코(e-nose) 시스템이다. 단일 센서 또는 다종 센서 어레이에서 얻어지는 복합 신호를 이용해 유해가스, 혼합가스, 식품 부패 가스 등을 구별하는 기술이 연구의 중심을 이룬다. 기존 가스센서 시스템은 외부 서버나 고전력 프로세서에 의존하는 경우가 많지만, 이 연구실은 센서 단에서 직접 패턴 인식과 분류를 수행하는 엣지 AI 기반 반도체 시스템에 집중한다. 이를 통해 실시간성, 전력 효율, 휴대성을 동시에 확보하는 방향으로 연구를 발전시키고 있다. 구체적으로는 가스센서의 드리프트 보정, 듀티사이클 기반 저전력 운용, 혼합가스 분류, 온칩 CNN 및 아날로그 신경망 적용, 센서 데이터 정규화와 특징 추출 회로 설계 등이 핵심 요소이다. 관련 특허에서는 가스 판별모델의 선택적 활성화를 통해 소모 전력을 줄이는 제어 기술이 제시되었고, 학술 발표에서는 혼합가스 분류용 온칩 CNN, 실시간 악취 인식용 엣지 AI, 단일 센서 기반 전자코, 저전력 히터 온도 변조 가스센서 시스템 등이 확인된다. 이는 하드웨어와 알고리즘을 동시에 최적화하는 연구실의 접근법을 잘 보여준다. 이 연구는 환경 감시, 산업 안전, 식품 보관 모니터링, 스마트 IoT 시스템에 직접적으로 연결된다. 특히 식품 부패 모니터링용 복합가스 센서, 환경 감시 자율무인시스템, 고습 환경에서도 안정적인 자가발전형 가스센서 응용 연구는 연구실의 기술이 실제 현장 문제 해결을 지향함을 보여준다. 앞으로는 센서 소재, 판독 회로, 내장형 AI 추론 엔진을 하나로 통합한 초소형 지능형 가스 인식 플랫폼으로 발전할 가능성이 높으며, 이는 차세대 스마트 환경 센싱 기술의 핵심 기반이 될 수 있다.

김재준 연구실은 인체 부착형 전자시스템과 바이오신호 측정을 위한 웨어러블 헬스케어 반도체 연구도 활발히 수행하고 있다. 심전도(ECG), 광용적맥파(PPG), 심음도(PCG), 바이오임피던스, 뇌신호 등 다양한 생체신호를 안정적으로 획득하고 분석할 수 있는 패치형·귀부착형·목걸이형 인터페이스 시스템이 대표적이다. 연구실은 신호 획득 정확도와 착용 편의성, 장시간 연속 측정, 무선 전송까지 고려한 통합 시스템을 지향하며, 개인 맞춤형 디지털 헬스케어 실현을 위한 핵심 회로 기술을 개발하고 있다. 연구 내용은 저잡음 계측 증폭기, 생체신호 보정 회로, 피크 검출 회로, 바이오임피던스 분석기, 다중 생체신호 통합 프런트엔드, 심혈관 모니터링용 인터페이스 IC 등으로 구성된다. 관련 특허에서는 심음도 피크 검출, 생체신호 보정, 아날로그 신호 분석용 삼진 신경망 장치가 제시되었고, 프로젝트에서는 심혈관 질환 예측·분석·모니터링용 메타 패치, 연속 혈압 추정, 부정맥 모니터링, 정신건강 패치형 인터페이스, 자율주행 운전자 상태 인식용 다중 생체신호 BMI 기술 등이 추진되고 있다. 이는 단순 센싱을 넘어 생체신호 해석과 질환 예측까지 포괄하는 방향성을 보여준다. 최근에는 접착성과 탈부착성을 동시에 고려한 피부 밀착형 패치, 대형 전자부품을 수용할 수 있는 유연 전자 플랫폼, 무선 데이터 전송과 고신뢰 신호 측정을 결합한 차세대 웨어러블 시스템으로 연구가 확장되고 있다. 이러한 기술은 병원 밖에서도 심혈관 질환, 수면, 정신건강, 재활, 일상 건강 상태를 지속적으로 추적할 수 있게 해준다. 궁극적으로 연구실은 반도체 회로, 센서, 패키징, AI 신호분석을 통합한 초소형 헬스케어 디바이스를 구현함으로써 미래 정밀의료와 개인화 건강관리의 핵심 플랫폼을 구축하고자 한다.