주요 논문
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Review
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인용수 170
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2024Flexible and Stretchable Light-Emitting Diodes and Photodetectors for Human-Centric Optoelectronics
Sehui Chang, Ja Hoon Koo, Jisu Yoo, Min Seok Kim, Moon Kee Choi, Dae‐Hyeong Kim, Young Min Song
IF 55.8 (2024)
Chemical Reviews
유연하고 신축 가능한 발광 또는 광반응형 장치와 같이 비전통적인 형태를 갖는 광전자 소자는 차세대 인간 중심 광전자공학의 핵심 요소이다. 예를 들어, 이러한 변형 가능한 소자는 밀착형 웨어러블 센서로 활용되어 정밀한 생체신호를 획득한 뒤 즉시 관찰 및 진단을 위해 클라우드로 업로드할 수 있으며, 동시에 인간과 상호작용하는 로봇을 위한 비전 시스템에도 사용될 수 있다. 이러한 개념의 출현은 새로운 광전자 재료 기술과 소자 설계 청사진(blueprinting) 방법론에서의 혁신에 의해 촉진되었고, 그 결과 기존의 경직된 광전자 소자에 유연성과 기계적 내구성을 부여할 수 있게 되었다. 본 논문은 이러한 소프트(soft) 광전자 소자 기술의 발전을 검토하면서 다양한 재료, 제조 기술 및 소자 설계 전략에 초점을 맞춘다. 먼저, 기판, 전극 및 절연층에 대한 적절한 재료 선택을 포함하여 유연하고 신축 가능한 소자 제작을 위한 일반적 접근법을 강조할 것이다. 이어서 유연·신축 발광다이오드의 재료, 소자 통합 전략, 그리고 대표적인 응용 사례를 다룰 것이다. 다음으로 유연·신축 포토디텍터의 재료로 넘어가며, 최첨단 재료와 소자 제작 방법을 제시한 뒤 대표적인 응용 사례를 소개한다. 마지막으로 간략한 요약을 제공하고, 결론에서는 기능성 소자의 추가 개발을 위한 잠재적 과제를 논의할 것이다.
https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.3c00548
Photodetector
Fabrication
Computer science
Flexibility (engineering)
Wearable computer
Nanotechnology
Materials science
Light-emitting diode
Optoelectronics
Embedded system
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Article
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인용수 53
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2024Avian eye–inspired perovskite artificial vision system for foveated and multispectral imaging
Jinhong Park, Min Seok Kim, Joonsoo Kim, Sehui Chang, Mincheol Lee, Gil Ju Lee, Young Min Song, Dae‐Hyeong Kim
IF 27.5 (2024)
Science Robotics
조류의 눈은 광범위한 진화의 결과로 깊은 중심와(central foveae)를 가진다. 깊은 와는 입사광을 효율적으로 굴절하여 표적 물체의 확대된 영상을 형성함으로써, 물체의 운동을 추적하기 쉽게 한다. 이러한 특징들은 역동적인 환경에서 원거리 물체를 탐지하고 추적하는 데 필수적이다. 또한 조류의 눈은 가시광과 자외선을 포함한 넓은 스펙트럼의 빛에 반응하여, 복잡한 배경으로부터 표적 물체를 효율적으로 구별할 수 있게 한다. 동물의 시각을 모방하는 인공 비전 시스템에서 주목할 만한 발전이 있었음에도 불구하고, 와(고해상도) 기반 및 다중스펙트럼 이미징을 통한 조류 눈의 탁월한 물체 검출 및 표적화 능력은 충분히 탐구되지 않았다. 본 연구에서는 조류 시각의 이러한 측면을 활용하는 인공 비전 시스템을 제시한다. 우리는 인공 와(artificial fovea)와, 와(고해상도) 및 다중스펙트럼 이미징의 시연을 위해 이론적 시뮬레이션으로 설계가 최적화된 수직 적층 페로브스카이트 광검출기 배열을 도입한다. 제안된 인공 비전 시스템은 색을 갖는 물체 및 혼합색 물체를 성공적으로 식별하고, 와(고해상도) 이미징을 통해 원거리 물체를 탐지한다. 또한 동적 환경에서 원거리 표적을 탐지, 추적, 인식해야 하는 무인 항공기(uncrewed aerial vehicles)에 적용될 가능성도 논의한다. 본 연구의 조류 눈 영감 페로브스카이트 인공 비전 시스템은 생체모방 인공 비전 분야에서 주목할 만한 진전을 이룬다.
https://doi.org/10.1126/scirobotics.adk6903
Multispectral image
Computer vision
Artificial intelligence
Computer science
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Article
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인용수 30
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2022Gires–Tournois Immunoassay Platform for Label‐Free Bright‐Field Imaging and Facile Quantification of Bioparticles
Young Jin Yoo, Joo Hwan Ko, Gil Ju Lee, Jiwon Kang, Min Seok Kim, Stefan G. Stanciu, Hyeon‐Ho Jeong, Dae‐Hyeong Kim, Young Min Song
IF 29.4 (2022)
Advanced Materials
나노스케일 생체입자의 밝은장(명시야) 이미징은 기존 표면에서 생체입자의 빛-물질 상호작용이 굴절률이 낮고 크기가 작기 때문에 약하다는 점에서 광학 현미경으로는 어려운 과제이다. 대안으로, 근접장 현미경 및 위상 현미경을 포함한 고급 이미징 기법들은 생체입자의 시각화와 정량화를 가능하게 했지만, 정교하고 맞춤화된 시스템의 보조 및 복잡하게 확립된 알고리즘을 이용한 후처리를 필요로 한다. 여기에서는 단순하고 빠른 면역분석 장치인 Gires-Tournois 면역분석 플랫폼(GTIP)이 제시되며, 이는 광학 환경 변화에 반응하여 고유한 색 동역학을 제공함으로써 기존의 광학 현미경을 사용한 비표지(nabel-free) 밝은장 이미징과 생체입자의 용이한 정량화를 가능하게 한다. GTIP 위의 생체입자는 반사광의 속도를 늦추며, 국소 입자 밀도에 따라 생생한 색 변화가 나타나 고공간 구분성을 위한 분광(색채) 대비를 극대화한다. 공진자 표면에서의 입자 분포와 밀도는 2D 래스터 스캐닝 기반 색도(chromaticity) 분석을 통해 손쉽게 파악할 수 있다. GTIP는 서로 다른 굴절률과 크기를 갖는 표적 분석물에 대해 멀티스케일 감지 기능을 제공한다.
https://doi.org/10.1002/adma.202110003
Materials science
Microscopy
Chromaticity
Raster scan
Optics
Refractive index
Nanotechnology
Optoelectronics
Physics
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Article
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인용수 0
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2022Gires–Tournois Immunoassay Platform for Label‐Free Bright‐Field Imaging and Facile Quantification of Bioparticles (Adv. Mater. 21/2022)
Young Jin Yoo, Joo Hwan Ko, Gil Ju Lee, Jiwon Kang, Min Seok Kim, Stefan G. Stanciu, Hyeon‐Ho Jeong, Dae‐Hyeong Kim, Young Min Song
IF 29.4 (2022)
Advanced Materials
2110003호 논문에서 Dae-Hyeong Kim, Young Min Song 및 동료 연구자들은 Gires–Tournois 면역분석 플랫폼(GTIP)을 사용하여 생체입자를 표지 없이 밝은 면( bright-field )에서 영상화하고, 이를 용이하게 정량화하기 위한 직관적이고 견고한 접근법을 제안한다. 공진기 표면에서의 입자 분포와 밀도는 2D 래스터 스캐닝 기반 색도(chromaticity) 분석을 통해 신속하게 분석된다.
https://doi.org/10.1002/adma.202270155
Materials science
Raster scan
Immunoassay
Optics
Nanotechnology
Physics
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Article
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인용수 102
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2022An amphibious artificial vision system with a panoramic visual field
Mincheol Lee, Gil Ju Lee, Hyuk Jae Jang, Eehyung Joh, Hyojin Cho, Min Seok Kim, Hyun Myung Kim, Kyeong Muk Kang, Joong Hoon Lee, Myungbin Kim, Hongwoo Jang, Ji‐Eun Yeo, Frédo Durand, Nanshu Lu, Dae‐Hyeong Kim, Young Min Song
IF 34.3 (2022)
Nature Electronics
https://doi.org/10.1038/s41928-022-00789-9
Microlens
Compound eye
Biomimetics
Refractive index
Photodiode
Computer science
Optics
Artificial intelligence
Materials science
Computer vision