Circuits & Systems Lab(CSL)
지능형전자시스템전공 정준원
Circuits & Systems Lab(CSL)은 차세대 전자 시스템을 위한 혁신적인 집적회로(IC) 및 시스템 설계 기술을 연구하는 연구실입니다. 본 연구실은 전기차(EV)용 배터리 관리 집적회로(BMIC), 에너지 하베스팅, 아날로그 및 혼합 신호 회로, 엣지 AI 가속기, IoT 보안 회로 등 다양한 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다.
특히, 전기차 및 스마트 모빌리티 시대에 필수적인 배터리 관리 IC 연구를 통해, 배터리의 효율적인 충전/방전, 상태 진단, 수명 연장, 안전성 확보 등 실질적인 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, 태양광, 열전, 진동 등 다양한 환경 에너지원을 활용한 에너지 하베스팅 회로 및 시스템을 개발하여, IoT 및 웨어러블 기기 등 저전력 자가 구동 시스템의 실현을 목표로 하고 있습니다.
엣지 AI 및 IoT 시대를 대비한 아날로그 가속기와 보안 회로 설계도 CSL의 핵심 연구 분야입니다. 초저전력, 고성능 신호처리 및 인공지능 연산을 위한 아날로그 가속기, 그리고 사이드 채널 공격에 대응하는 경량화된 하드웨어 보안 솔루션을 개발하여, 차세대 스마트 디바이스의 신뢰성과 효율성을 높이고 있습니다.
CSL은 IEEE Transactions on Circuits and Systems, IEEE Journal of Solid-State Circuits, IEEE Transactions on Power Electronics 등 세계적 권위의 저널에 다수의 논문을 발표하고 있으며, 국내외 특허 출원 및 등록, 산학협력 프로젝트, 정부 연구과제 등 다양한 성과를 창출하고 있습니다. 또한, 학생들은 국제 학회 및 디자인 콘테스트에서 우수한 성과를 거두며, 연구실의 역량을 대외적으로 인정받고 있습니다.
본 연구실은 앞으로도 집적회로 및 시스템 분야의 첨단 연구를 선도하며, 친환경 에너지, 스마트 모빌리티, 인공지능, IoT 등 미래 사회의 핵심 기술 발전에 기여할 것입니다.
Energy Harvesting
Power Management
Battery Management System
전기차용 배터리 관리 집적회로(BMIC) 및 고효율 에너지 하베스팅
전기차(EV) 시장의 성장과 함께 배터리 관리 시스템(BMS)의 중요성이 크게 부각되고 있습니다. 본 연구실에서는 전기차용 배터리 관리 집적회로(BMIC) 개발에 집중하고 있으며, 배터리의 상태를 정확하게 진단하고, 수명을 연장하며, 안전성을 극대화하는 다양한 회로 및 시스템을 연구하고 있습니다. 특히, 저전력 및 고정밀 측정 기술을 바탕으로, 배터리의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 다양한 환경 조건에서도 안정적으로 동작할 수 있는 BMIC 솔루션을 개발하고 있습니다.
또한, 본 연구실은 에너지 하베스팅 기술에도 주목하고 있습니다. 태양광, 열전, 진동 등 다양한 환경 에너지를 효율적으로 수집하고 저장할 수 있는 회로 설계에 대한 연구를 수행하고 있습니다. 이를 위해 DC-DC 컨버터, LDO, MPPT(Maximum Power Point Tracking) 알고리즘 등 에너지 변환 및 관리에 필수적인 아날로그 및 혼합 신호 회로를 개발하고 있습니다. 이러한 기술은 IoT, 웨어러블, 자가 구동 센서 등 차세대 저전력 전자기기에 적용되어 에너지 자립형 시스템 구현에 기여하고 있습니다.
특히, 본 연구실은 에너지 하베스팅 시스템의 효율을 극대화하기 위한 다중 충전기, 고효율 변환기, 적응형 제어 알고리즘 등 다양한 특허와 논문을 발표하며, 국내외 학계 및 산업계에서 높은 평가를 받고 있습니다. 이러한 연구는 친환경 에너지 활용과 스마트 모빌리티 시대의 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다.
엣지 AI 및 IoT를 위한 아날로그 가속기와 보안 회로 설계
엣지 컴퓨팅과 인공지능(AI)의 융합이 가속화됨에 따라, 저전력 고성능 아날로그 가속기의 필요성이 커지고 있습니다. 본 연구실은 엣지 AI 시스템을 위한 아날로그 가속기 설계에 중점을 두고, 신호 처리 및 인공지능 연산을 효율적으로 수행할 수 있는 회로 구조를 연구합니다. 이를 통해 데이터 센터에 의존하지 않고, 현장에서 실시간으로 데이터를 처리할 수 있는 초저전력 AI 솔루션을 개발하고 있습니다.
또한, 사물인터넷(IoT) 기기의 확산과 함께 보안 위협도 증가하고 있습니다. 본 연구실은 IoT 환경에서 발생할 수 있는 사이드 채널 공격(Side-Channel Attack, SCA)에 대응하기 위한 저오버헤드 보안 회로 및 방어 기법을 연구합니다. 하드웨어 수준에서의 보안 강화는 소프트웨어 기반 보안보다 높은 신뢰성과 효율성을 제공하며, 본 연구실은 다양한 IoT 응용 분야에서 적용 가능한 경량화된 보안 회로를 개발하고 있습니다.
이와 더불어, ADC, DAC, 레벨 시프터 등 아날로그 및 혼합 신호 회로의 설계 최적화에도 집중하고 있습니다. 이러한 연구는 엣지 AI, IoT, 스마트 센서 등 다양한 첨단 응용 분야에서 요구되는 저전력, 고신뢰성, 고성능 회로 기술을 실현하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
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A 2 A Dual Loop LDO With Dynamic Negative Feedback Loop and G m Boosting Error Amplifier for Off-Chip and Cap-Less Applications
Ho-Chan Ahn, Chan-Ho Lee, Sang-Yun Nam, Jeong-Hun Kim, HyeonHo Park, Hyun-Woo Jeong, Jeeyoung Shin, Woong Choi, Junwon Jeong*, Sung-Wan Hong*
IEEE Transactions on Circuits and Systems I, 2024
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A 12V Input 0.3V-to-0.6V Output Imbalanced Inductor-Currents Converter that Achieves a Peak Efficiency of 90.7%
Chan-Ho Lee, Jeong-Hun Kim, Hyun-Woo Jeong, Hyeonho Park, Jeeyoung Shin, Junwon Jeong, Woong Choi, Sung-Wan Hong
IEEE Transactions on Circuits and Systems II, 2024
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A 600-mA Multifeedback Loop Capacitorless Low-Dropout Regulator With a –40-dB Power Supply Rejection at 1 MHz With 27.5-μA Quiescent Current Consumption
Young-Jun Jeon, Hyun-Woo Jeong, Hyeonho Park, Jeeyoung Shin, Junwon Jeong, Woong Choi, Sung-Wan Hong
IEEE Transactions on Power Electronics, 2024.10
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1회 촬영으로 2종의 인체조직영상 검출이 가능한 영상센서 SoC개발
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고감도 자기센서 소재공정 및 3축 지자기센서 기술개발
