Prof Seyong Oh Lab
전자공학부 오세용
오세용 교수 연구실은 차세대 반도체 소자, 2차원 소재, 바이오 영감 전자소자, 뉴로모픽 시스템, AI 융합 센서 및 스마트 헬스케어 등 첨단 융합 분야에서 세계적인 연구를 선도하고 있습니다. 본 연구실은 그래핀, TMDs, h-BN, 흑린 등 다양한 2차원 소재와 산화물 반도체, 탄소나노튜브 등 신소재를 활용하여, 기존 실리콘 기반 반도체의 한계를 극복하고 고성능·저전력·유연성을 갖춘 차세대 반도체 소자 개발에 집중하고 있습니다.
특히, 바이오 영감 및 유연 바이오전자 소자, 뉴로모픽 소자 및 회로, 하드웨어 기반 인공지능 시스템 등 뇌 신경망을 모사하는 차세대 인공지능 하드웨어 연구에 주력하고 있습니다. 피부 부착형 무선 센서, 미니어처화된 바이오센서, 연속 생체신호 모니터링 시스템 등은 스마트 헬스케어, 웨어러블 의료기기, 환경 모니터링 등 실생활과 밀접한 분야에서 큰 파급력을 보이고 있습니다.
AI-임베디드 감각/뉴로모픽 시스템, 온디바이스 AI 시스템, 진정한 난수 발생기 내장 시스템 등 첨단 하드웨어 기반 인공지능 기술을 개발하여, 실시간·저전력·고신뢰성의 인공지능 구현을 가능하게 하고 있습니다. 또한, 무선 환경 센서 시스템, 스마트팜, 백스캐터 통신 등 환경 및 농업 분야로의 확장도 활발히 이루어지고 있습니다.
연구실의 다수 논문은 Advanced Materials, Nature Communications, Science Advances, Nature Medicine 등 세계적 저널에 게재되고 있으며, 다양한 특허와 산학협력, 국책과제 수행을 통해 실용화 및 산업적 파급 효과도 높이고 있습니다. 연구실 구성원들은 전자공학, 재료공학, 바이오, 인공지능 등 다양한 배경을 바탕으로 융합적 연구를 수행하고 있습니다.
오세용 교수 연구실은 미래 정보통신기술, 바이오·의료, 환경, 에너지 등 다양한 융합 분야에서 혁신적인 연구를 지속하며, 궁극적으로 인간의 삶의 질 향상과 사회적 가치 창출에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다.
Smart Healthcare Systems
Smart Healthcare System
Digital Healthcare System
차세대 반도체 소자 및 2차원 소재 연구
우리 연구실은 차세대 반도체 소자 개발과 2차원(2D) 소재의 응용에 중점을 두고 있습니다. 그래핀, TMDs(전이금속 칼코게나이드), h-BN, 흑린 등 다양한 2D vdW(반데르발스) 적층 소재를 활용하여, 기존 실리콘 기반 반도체의 한계를 극복하고자 합니다. 산화물 반도체(IGZO, SIZO), 탄소나노튜브(CNT), 카본블랙, 그래핀 나노파우더 등도 적극적으로 연구하여, 고성능·저전력·유연성을 갖춘 신소재 반도체 소자 개발에 앞장서고 있습니다.
이러한 소재들은 고유의 전기적, 광학적 특성을 바탕으로 메모리, 센서, 트랜지스터 등 다양한 전자소자에 적용되고 있습니다. 특히, 2차원 소재의 원자 수준의 두께와 우수한 이동도, 뛰어난 기계적 유연성은 차세대 유연 전자소자 및 웨어러블 디바이스 구현에 필수적입니다. 본 연구실은 소재 합성, 소자 구조 설계, 나노패터닝, 전기적·광학적 특성 평가 등 전주기적 연구를 수행하고 있습니다.
이러한 연구는 반도체 산업의 미래 경쟁력 확보뿐 아니라, 인공지능, 바이오, 에너지 등 다양한 융합 분야로의 확장 가능성을 보여줍니다. 차세대 반도체 소재 및 소자 연구는 미래 정보통신기술의 핵심 기반을 마련하며, 혁신적인 전자기기와 스마트 시스템의 실현을 이끌고 있습니다.
바이오 영감 및 유연 바이오전자 소자와 뉴로모픽 시스템
본 연구실은 생체 신호를 모사하고 처리할 수 있는 바이오 영감 전자소자와 유연 바이오전자 소자, 그리고 뉴로모픽 시스템 개발에 집중하고 있습니다. 전자/광전자 시냅스 소자, CMOS 뉴런 회로, 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN) 등 하드웨어 기반 인공지능 구현을 위한 핵심 소자를 연구합니다. DRAM, 플래시 메모리 등 기존 메모리 소자뿐 아니라, 유연 전자소자, 3D 바이오전자, 피부 부착형 센서(바이오신호, 광센서, 스트레인 센서 등) 등 다양한 응용 분야로 확장하고 있습니다.
특히, 피부 부착형 무선 센서, 미니어처화된 바이오센서, 연속 생체신호 모니터링 시스템 등은 스마트 헬스케어, 웨어러블 의료기기, 환경 모니터링 등 실생활과 밀접한 분야에서 큰 파급력을 보이고 있습니다. AI와 결합된 폐쇄 루프 시스템, 하드웨어 신경망(STDP 시냅스/LIF 뉴런 통합 SNN), 스마트 헬스케어 시스템 등은 기존 소프트웨어 기반 인공지능의 한계를 극복하고, 실시간·저전력·고신뢰성의 인공지능 구현을 가능하게 합니다.
이러한 연구는 인간의 뇌 신경망을 모사하는 차세대 인공지능 하드웨어, 신경과학적 원리를 적용한 전자소자, 그리고 실시간 건강 모니터링 및 맞춤형 의료 서비스 등 다양한 미래 산업에 기여할 것으로 기대됩니다. 또한, 유연 전자 및 바이오전자 소자의 상용화와 사회적 파급 효과도 매우 큽니다.
AI 융합 센서 시스템 및 스마트 헬스케어 응용
우리 연구실은 AI가 융합된 센서 시스템과 스마트 헬스케어 응용 분야에서도 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. AI-임베디드 감각/뉴로모픽 시스템, 온디바이스 AI 시스템, 진정한 난수 발생기(TRNG) 내장 시스템 등 첨단 하드웨어 기반 인공지능 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 시스템은 하드웨어 신경망, 폐쇄 루프 제어, 실시간 신호 분석 등 다양한 기능을 통합하여, 기존의 소프트웨어 중심 AI와 차별화된 혁신을 이끌고 있습니다.
특히, 무선 환경 센서 시스템, 스마트팜, 백스캐터 통신 등 환경 및 농업 분야로의 확장도 활발히 이루어지고 있습니다. 피부 부착형, 무선, 초소형 바이오센서 및 환경센서를 활용한 실시간 데이터 수집과 AI 기반 분석을 통해, 환자 맞춤형 건강관리, 질병 조기 진단, 환경 변화 감지 등 다양한 사회적 문제 해결에 기여하고 있습니다. 또한, 에지 컴퓨팅 기반의 실시간 생체신호 모니터링 시스템, 초저전력 멀티모달 스마트 헬스케어 디바이스 등은 미래 의료 및 웨어러블 시장에서 핵심 기술로 주목받고 있습니다.
이러한 연구는 하드웨어-소프트웨어 융합, 데이터사이언스, 인공지능, 바이오·의료·환경 등 다양한 학문 분야와의 협력을 통해 새로운 융합 연구 패러다임을 제시합니다. 궁극적으로, 인간의 삶의 질 향상과 사회적 가치 창출에 기여하는 혁신적인 기술 개발을 목표로 하고 있습니다.
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[In revision] Advanced Materials (IF = 27.4, JCR = 0.4%), Co-corresponding Author J. Lee, ... , S. Oh*, J.-H. Park* Self-Determined Synaptic Operation in Photo-Activated Remote Charge Trap Memory for Fault-Tolerant Learning
J. Lee, S. Oh*, J.-H. Park*
Advanced Materials, 2025
2
[Accepted] Advanced Science (IF = 14.3, JCR = 1.3%), Co-1st Author S. Seo+,..., S. Oh+, ... , J. A. Rogers* Minimally invasive flexible, wireless multimodal probe to detect compartment syndrome
S. Seo+, S. Oh+, J. A. Rogers*
Advanced Science, 2025
3
npj Flexible Electronics (IF = 12.3, JCR = 1.7%), Co-Author G. Lee, S. Jeong, H, Kim, Y. J. Kim, S. Oh*, J. Choi*, H. Yoo* Photoresponsive Dual-Mode Memory Transistor for Optoelectronic Computing: Charge Storage and Synaptic Signal Processing
G. Lee, S. Jeong, H, Kim, Y. J. Kim, S. Oh*, J. Choi*, H. Yoo*
npj Flexible Electronics, 2025
1
On-Device AI 기반 영유아용 초소형?초저전력 Multi-modal 스마트 헬스케어 디바이스 개발
2
[이관]에지 컴퓨팅 기반 센서/시냅스 집적 실시간 생체신호 모니터링 시스템 개발
