이용근 연구실은 첨단 반도체 소자와 회로 설계 분야에서 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 반도체 소자의 물리적 특성 분석, 신뢰성 평가, 그리고 다양한 응용을 위한 회로 설계에 중점을 두고 있습니다. 특히, 차세대 반도체 소자 개발을 위해 재료공학적 접근과 전자공학적 설계가 융합된 다학제적 연구를 진행하고 있습니다. 반도체 소자의 특성화 및 공정 최적화는 연구실의 핵심 연구 주제 중 하나입니다. 다양한 금속 및 산화물 박막의 성장, 계면 반응, 확산 장벽 특성, 저저항 실리사이드 형성 등 반도체 제조 공정의 미세한 요소까지 심도 있게 다루고 있습니다. 또한, CMOS 이미지 센서, 고속 신호 전송용 칩, LED 제조 등 실용적 응용을 위한 반도체 공정 기술 개발에도 적극적으로 참여하고 있습니다. 이러한 연구는 실제 산업 현장에서 요구되는 고신뢰성, 고성능 반도체 소자 및 회로의 개발로 이어지고 있습니다. 연구실은 다양한 특허와 논문을 통해 그 성과를 입증하고 있으며, 반도체 산업의 혁신을 이끌어가는 핵심 기술을 지속적으로 창출하고 있습니다.

연구실은 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 활용한 컴퓨터 비전 분야에서 활발한 연구를 전개하고 있습니다. 객체 검출, 이미지 분류, 전이 학습, 신경망 기반 영상 처리 등 다양한 컴퓨터 비전 문제를 해결하기 위한 알고리즘 개발에 집중하고 있습니다. 최근에는 모바일 환경에서의 효율적인 AI 모델 경량화, LoRA 기반 파라미터 효율적 미세조정, 실시간 영상 인식 등 첨단 연구 주제를 다루고 있습니다. 특히, 의료 영상 분석, 피부 질환 분류, 암 진단 등 헬스케어 분야와의 융합 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 연구실은 대규모 데이터셋 구축, 신경망의 강인성 평가, 베이지안 최적화 기반 메타서피스 설계 등 다양한 방법론을 적용하여 실질적인 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 또한, 객체 검출 알고리즘의 성능 향상, 비전 센서와의 연계, 실시간 영상 처리 시스템 개발 등 산업적 응용에도 중점을 두고 있습니다. 이러한 연구는 인공지능과 반도체 기술의 융합을 통해 차세대 스마트 시스템 구현에 기여하고 있습니다. 연구실은 국제 학술지 및 학회에서 다수의 논문을 발표하며, AI 기반 컴퓨터 비전 분야에서 국내외적으로 높은 평가를 받고 있습니다.

연구실은 인간의 뇌 신경망을 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅 기술과, 이를 기반으로 한 지능형 모터 구동 및 제어 시스템 연구에 집중하고 있습니다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 저전력, 고효율 연산을 가능하게 하여 차세대 인공지능 하드웨어 구현에 필수적인 기술로 주목받고 있습니다. 연구실은 뉴로모픽 회로 시뮬레이션, 신경망 기반 센서 신호 처리, 실시간 제어 알고리즘 개발 등 다양한 연구를 수행하고 있습니다. 모터 드라이브 및 제어 분야에서는 BLDC 및 스위치드 릴럭턴스 모터(SRM) 등 다양한 전동기의 고성능 구동을 위한 센서리스 제어, 토크 리플 저감, 효율 최적화 등 실용적 문제 해결에 주력하고 있습니다. 또한, 모터 구동 시스템의 신뢰성 향상, 고장 진단, 실시간 테스트 및 평가 기술 개발에도 앞장서고 있습니다. 이러한 연구는 전기자동차, 로봇, 산업 자동화 등 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다. 연구실은 실제 산업 현장과의 협력을 통해 연구 결과를 실용화하고 있으며, 관련 특허와 논문을 다수 보유하고 있습니다. 뉴로모픽 컴퓨팅과 모터 제어 기술의 융합은 미래 지능형 시스템의 핵심 기반이 될 것으로 기대됩니다.