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 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.