정보통신전자공학부

￮ 국책사업 선정: 한국연구재단, 2026년도 이공분야 학술연구지원사업 (석사과정생연구장려금지원사업)

정보통신전자공학과 김이안·김진혁 석사과정생(지도교수 권순재)이 한국연구재단의 '2026년도 석사과정생 연구장려금 지원사업'에 나란히 최종 선정됐다.

석사과정생 연구장려금 지원사업은 이공계 대학원생이 직접 연구책임자를 맡아 자신의 연구 주제를 주도적으로 수행하도록 지원하는 프로그램으로, 두 학생은 각각 1년간 연구비 1,200만 원을 지원받는다.

김이안 학생의 과제는 '수면무호흡 및 다중 건강 지표 관리를 위한 멀티모달 센서 인터페이스 기반 온디바이스 AI 시스템 개발'이다. 수면무호흡증 환자가 매일 밤 착용하는 양압기(CPAP) 마스크에 심전도·뇌파·맥파·움직임·체온 센서를 함께 담아, 치료 기기를 그대로 측정 장비로 활용하겠다는 구상이다. 병원 수면다원검사(PSG) 없이도 매일의 수면 질과 양압기 사용 순응도를 확인할 수 있다는 점이 강점이다. 김이안 학생은 저전력 센서 인터페이스 회로와 경량 수면 분석 AI 모델을 설계해 기기 안에서 실시간 분석이 이뤄지도록 구현한 뒤, 은평성모병원 임상 연구진과 함께 임상적 유효성을 검증할 계획이다.

김진혁 학생의 과제는 '동적 온도 변조 기반 BVOC 식별용 온디바이스 지능형 센싱 시스템 및 핵심 IP 집적회로 설계'다. 식물이 방출하는 생물성 휘발성 유기화합물(BVOC)은 대기질과 기후변화를 읽어내는 지표지만, 개별 성분 구분은 값비싼 대형 분석 장비(GC/MSD)로만 가능했다. 김진혁 학생은 센서의 온도를 주기적으로 변조해 가스마다 다르게 나타나는 반응 패턴, 이른바 '가스 지문'을 읽어내는 방식을 제안했다. 초저잡음 아날로그 프론트엔드(AFE)와 온도 변조 제어 모듈을 집적회로 IP로 직접 설계하고, 경량 딥러닝 모델(1D-CNN)을 기기 안에서 구동해 실시간으로 가스 종류를 판별한다. 에너지환경공학과와 협업해 확보한 실제 식물 기원 가스 데이터를 회로 설계에 반영해, 손바닥만 한 장치로 실험실 장비에 준하는 식별을 해내는 것이 목표다.

두 과제는 센서의 미세한 신호를 회로 단계에서부터 다시 설계하고 판단까지 기기 안에서 끝내는 '온디바이스 AI'라는 공통의 축을 갖는다. 두 학생은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 학·석사연계ICT핵심인재양성사업에 참여해 왔으며, IDEC '2025 스마트 전자회로설계 챌린지'에서 각각 수상했다.

김이안 학생은 "직접 해보고 싶었던 주제를 밀고 나갈 수 있도록 믿고 지원해주신 권순재 교수님께 감사드린다"라며 "하드웨어와 AI를 모두 다룰 수 있는 연구자로 성장해 많은 이들의 건강에 기여하고 싶다"고 말했다.

김진혁 학생은 "연구 주제를 스스로 세우고 다듬는 과정마다 방향을 잡아주신 권순재 교수님께 감사드린다"라며 "반도체와 인공지능을 함께 다룰 수 있는 연구자가 되어, 환경을 읽는 센서 기술을 실제로 쓰이는 물건으로 만들고 싶다"고 말했다.

권순재 교수는 "치료 기기인 양압기 마스크에 생체센서를 통합하는 일도, 센서의 온도를 변조해 가스를 구별해내는 일도 쉽지 않은 도전"이라며 "두 연구가 완성되면 수면무호흡증 환자의 치료 순응도를 높이고, 산림·도심 녹지의 대기 환경 감시로 활용 범위를 넓히는 동시에 국내 지능형 센서 반도체 기술의 저변을 확장하는 성과가 될 것"이라고 말했다.