‣ 소량의 데이터만으로도 성능 보정 가능한 자율주행 기술 개발<숭실대 전자정보공학부 권민혜 교수(사진=숭실대)>숭실대학교(총장 이윤재)는 전자정보공학부 권민혜 교수 연구팀이 자율주행차 학습 과정에 ‘오프라인-투-온라인 강화학습(Offline-to-online Reinforcement Learning)’ 방식을 적용한 새로운 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다. 이번 성과를 통해 자율주행차가 실제 도로 주행에서 무한히 많은 데이터를 수집하지 않아도, 소량의 추가 데이터만으로 성능을 보정하고 보다 안전하게 진화할 수 있을 전망이다.기존 자율주행 인공지능은 고속도로, 톨게이트, 차선 합류 구간 등 특정 상황에 맞춰 설계되는 경우가 많아 새로운 환경에 직면하면 성능이 급격히 저하되는 한계가 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 통합 의사결정 모델을 제안했다. 이 모델은 단일 정책(policy)으로 다양한 주행 환경을 학습할 수 있어, 주행 상황이 달라져도 안정적이고 유연한 대응이 가능하다.또한, 연구팀은 강화학습 기반 자율주행 AI가 방대한 도로 주행 데이터를 필요로 해 비용 부담과 안전사고 위험이 따른다는 한계에 주목했다. 이를 보완하기 위해 일부 기업들이 오프라인 학습(offline Reinforcement Learning) 방식을 활용하고 있었지만, 데이터의 제약으로 성능 향상에는 한계가 있었다.권 교수 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 오프라인-투-온라인 강화학습 방식을 도입했다. 차량은 기존에 축적된 데이터로 기본 주행 능력을 학습한 뒤, 실제 주행에서 확보한 소량의 추가 데이터만으로도 성능을 즉시 보정할 수 있어, 이에 따라 대규모 데이터를 새로 수집하지 않고도 정교하고 안전한 주행이 가능해졌다.특히, 연구팀은 ▲Q함수 재초기화 ▲Q적응 ▲정책 분산 재초기화라는 세 가지 핵심 기술을 적용해, 온라인 보정 단계에서 흔히 발생하는 불안정한 성능 저하를 막고 안정적인 성능 향상을 달성해냈다. 시뮬레이션 결과, 연구팀이 개발한 기술은 기존 강화학습 방식에 비해 주행 안전성과 효율성 모두 향상됐으며, 데이터 품질이 낮아도 안정적인 성능을 유지해 상용 자율주행차에도 바로 적용할 수 있는 가능성을 보여줬다.권민혜 교수는 “이번 연구는 자율주행차가 단 한 번에 완벽해지지 않아도, 실제 운행 중 확보한 소량의 데이터만으로 지속적인 보정과 발전이 가능하다는 점에서 의미가 크다”며 “피지컬AI 시대에 필수적인 ‘학습 비용 절감’과 ‘안전성 강화’라는 두 가지 목표를 동시에 충족시킬 수 있을 것”이라고 강조했다.한편, 이번 연구는 「Scenario-Free Autonomous Driving With Multi-Task Offline-to-Online Reinforcement Learning」라는 제목으로 상위 2%의 국제 저명 학술지 ‘IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems’ 9월호에 게재됐다.홍보팀(pr@ssu.ac.kr)

극저온 RF 양자수동부품 국산화와 글로벌 협력 본격화‣ 5년간 총 50억 원 규모 지원… NPL과 협력, 양자 측정 글로벌 표준 연구 선도 목표<(상단 왼쪽부터)숭실대 전자정보공학부 이호진·홍순기·오준택 교수, (하단 왼쪽부터)세종대 최택집·신상희 교수, 경북대 조명래 교수(사진=숭실대)>숭실대학교(총장 이윤재)는 전자정보공학부 이호진·홍순기·오준택 교수 연구팀이 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 주관하는 ‘2025년 양자기술국제협력강화사업’에서 국제 공동연구실 신규 과제로 최종 선정됐다고 밝혔다. 이번 과제는 세종대학교 최택집·신상희 교수, 경북대학교 조명래 교수와 함께 공동으로 수행한다.‘양자기술국제협력강화사업’은 양자기술 분야에서 글로벌 리더십을 확보하기 위해 정부가 추진하는 국가 전략 사업이다. 이번 공모에는 국내 주요 대학과 국책연구소들이 대거 참여해 치열한 경쟁을 벌였으며, 심사 결과 숭실대 공동 연구팀을 비롯해 한국과학기술연구원(KIST), 한국표준과학연구원(KRISS), 한국과학기술원(KAIST) 등 단 4곳만 최종 선정됐다. 숭실대 공동 연구팀은 이번 선정으로 5년간 총 50억 원 규모의 사업비를 지원받는다.과제 명칭은 ‘극저온 양자신호 제어 저손실 저자기장·고신뢰성 수동부품 국제공동연구실(International Joint Laboratory: Passive RF Devices for Cryogenic Quantum Applications)’로, 양자컴퓨터의 성능과 집적도를 좌우하는 핵심 수동 부품 개발을 목표로 한다. 공동 연구팀은 ▲결정 나노입자 기반 후막 자성층 원천기술 및 저손실 유전체 기판 기반 RF 수동소자 ▲차세대 비자성 RF 수동소자 기술(조셉슨 접합 기반 아이솔레이터, Cryo-CMOS 기반 서큘레이터) ▲극저온 수동부품 집적 패키징 플랫폼 기술을 중점적으로 개발할 계획이다.연구팀은 이를 위해 글로벌 측정 표준 대표기관이자 세계적 권위를 지닌 영국 국립표준연구소(NPL, National Physical Laboratory)와 긴밀히 협력해 국제 공동연구실을 구축하고, 최첨단 기술 교류와 공동 연구 성과 확산을 본격화할 예정이다.이번 연구는 현재 전량 해외 수입에 의존하고 있는 고가의 양자 수동 부품 분야에서 기술 자립을 이루는 것은 물론, 향후 글로벌 시장을 선도할 교두보를 마련한다는 점에서 큰 의미를 가진다. 특히, 해당 기술은 양자컴퓨팅 시스템의 신뢰성과 집적도를 크게 향상시켜 상용화를 앞당기는 핵심 해법이 될 것으로 평가받고 있다.연구총괄 책임자인 숭실대 이호진 교수는 “이번 과제의 가장 큰 의미는 그간 해외에 의존해 온 핵심 양자 부품 분야의 기술 자립도를 높이는 데 있다”며 “공동 연구팀은 소재 개발부터 최종 패키징까지 전 과정을 아우르는 기술 경쟁력을 확보해 국내 양자 산업의 기반을 강화하고, 세계 시장에서도 경쟁력을 갖출 수 있도록 최선을 다하겠다”이라고 말했다.관련기사 1

USC Hackathon Unites 69 Students from Korea and U.S. for AI Road Safety Challenge“AI로 도로를 읽다” 한미 학생 69명, USC 해커톤서 기술 열전 - 교육뉴스 포털 Education Bridge+인공지능과 데이터 과학을 통해 교통 시스템을 더욱 안전하고 스마트하게 만드는 지능형 솔루션을 만드는 것을 목표로 하는2025 USC-IMSC 해커톤이 7월 26일 토요일 서던캘리포니아대학교(USC) 캠퍼스에서 성공적으로 개최되었습니다.이번 행사는 USC 통합 미디어 시스템 센터(IMSC)와 숭실대학교 스파르탄 소프트웨어 교육 센터가 공동으로 주최했으며 한국계 미국인 소매업체Wang Global의 자료 후원 하에 진행되었습니다.참가자들은 이미지 데이터에서 도로 손상을 감지할 수 있는 AI 기반 모델을 개발하여 기술적 통찰력과 창의성을 모두 보여주며 경쟁했습니다. 해커톤은 오전 9시부터 오후 9시까지 12시간 동안 진행되었으며, 고등학교와 대학교에서 온 69명의 학생들이 20개 팀을 구성하여 협업하고 프로그래밍 기술을 선보였습니다.해커톤에는 미국과 한국 전역의 총 16개 대학과 10개 고등학교의 학생들이 참가하여 다양한 학생들이 한자리에 모였습니다.USC IMSC 김선호 이사는 "작년에는 아쉽게도 행사를 취소해야 했지만 올해는 더욱 혁신적이고 도전적인 주제로 돌아와 큰 관심과 참여를 불러일으켰다"고 말했다. "학생들의 열정과 짧은 시간에 창의적인 아이디어와 기술 솔루션을 개발하는 능력에 놀랐습니다."이러한 정서에 대해 숭실대학교 스파르탄 SW교육센터장 신용태 교수는 "참가자들의 문제 해결 능력과 집중력에 깊은 인상을 받았습니다. 글로벌 환경에서의 이러한 실습 경험이 학생들에게 중요한 전환점이 되기를 바랍니다."대학부에서는 노성현, 권지윤, 이가은, 김그레이엄으로 구성된 '샤뇽'팀이 1위를 차지했다. 고등학생 부문에서는 현재 고등학생을 대상으로 한 여름 프로그램인한국일일데이터 사이언스 프로젝트에참여하고 있는 레이윤, 장에이든 씨, 왕사라 등이 우승팀에 이름을 올렸다.고등학생 에이든 황씨는 "대학생들이 문제에 접근하고 보고서를 작성하는 모습을 지켜보면서 미래의 과제를 분석하고 접근하는 방법을 배웠다. 그것은 단순한 기술을 넘어 문제 해결에 대한 나의 생각을 바꿔 놓았습니다."경기대학교 박준형 선배는 "우리 팀은 YOLO 기반 이미지 감지 모델을 사용하여 도로 손상을 식별했습니다. 기술의 실제 적용 가능성을 경험할 수 있는 의미 있는 기회였습니다." 그는 또한 향후 미국에서 AI 및 데이터 과학 대학원 과정을 밟는 데 관심을 표명했습니다.올해 해커톤의 성공은 한미 기관 간의 글로벌 AI 협업과 실습 교육에 대한 관심이 높아지고 있음을 시사합니다.[우승자]대학부▶1위:–팀명 :Charmander–팀원 :노성현, 권지윤, 이개은, 그레이엄 김▶2위:–팀명:오카피–팀원:박인철, 이승우, 송하현▶3위(동):–팀명 :CRACKPINK–멤버 :권다훈, 조민혁, 유지민, 유라이언–팀명 :쓰리 가이즈–멤버 :강윤주, 임유리, 박준형–팀명 :방탄소년단–멤버 :이건, 김상엽, 서윤하, 김지훈▶가작:–팀명:KBS–멤버 :신용재, 백소희, 김주희–팀명 :초신바–멤버 :곽은진, 김도영, 황지원원고등학교 부문▶1위:–팀명:레이스 팀–멤버:레이윤, 에이든 장, 사라 왕▶가작:–팀명:다이앤의 팀–멤버:다이앤 유, 줄리아 한, 에이든 황, 제이든 심–팀명:AI 포스–멤버:사무엘 선, 백우린, 다니엘 한[참가대학]숭실대학교, 숙명여자대학교, 선문대학교, 부경대학교, 고려항공대학교, 동국대학교, 경기대학교, 세종대학교, 공주대학교, 순천대학교, 전남대학교, 서울대학교, 전북대학교, 경상대학교, 서던캘리포니아대학교(USC), 캘리포니아대학교 로스앤젤레스캠퍼스(UCLA)

–드론 이상 탐지 기술로 산업 현장 적용 가능성 입증<숭실대 임성빈 교수 연구팀이 7월 10일 열린 ‘ICSV 31’의 AI 챌린지에서 1위를 차지했다(사진=숭실대)>숭실대학교(총장 이윤재)는 전자정보공학부 임성빈 교수 연구팀(전송보상연구실)이 7월 10일(목) 인천 송도 컨벤시아에서 열린 세계적 음향 진동 학술대회 ‘제31회 국제 음향 및 진동 학술대회(The 31st International Congress on Sound and Vibration, ICSV 31)’의 AI 챌린지 부문에서 최종 1위를 차지했다고 밝혔다.이번 대회에서 수상한 연구팀은 주정인(전자정보공학부 학석사통합과정, 전자정보공학부 4학년), 김서우, 박세은, 서윤선(전자정보공학부 4학년), 김준휘, 최준규(정보통신공학과 박사과정 수료) 학생으로 구성됐다.이번 대회에서는 실제 드론 운항 환경과 유사한 고소음 조건에서 드론의 기계적 이상음을 탐지하고 상태를 진단하는 과제가 주어졌다. 참가팀들은 드론의 음향 데이터를 기반으로 설계한 이상 탐지 모델의 성능을 AUC(Area Under the Curve) 지표로 평가받았다.임 교수 연구팀은 잡음이 많은 드론의 미세한 기계 이상을 높은 정확도로 구분하는 딥러닝 기반 음향 이상 탐지 모델을 설계했다. 평가 결과, 기준 성능인 0.5956을 크게 웃도는 0.9404의 AUC를 기록하며 경쟁팀들을 제치고 1위에 올랐다.연구팀 학생들은 “문제 해결을 위해 치열하게 고민하고 협력하는 과정에서 큰 보람과 성장을 얻었다”며 “대회 준비부터 우승까지 아낌없는 지원을 해주신 임성빈 교수에게 감사드린다”고 소감을 전했다.한편, 1995년 개설된 숭실대학교 전송보상연구실(Transmission Compensation Laboratory, TC Lab.)은 통신 분야의 신호처리 연구를 시작으로, 현재는 다양한 센서 기반 데이터에 대한 고도화된 신호처리 연구를 수행하고 있다. ▲5G 통신 내 왜곡 추정 및 제거 ▲음향 기반의 탐지 및 위치 추정 ▲반도체 식각 공정의 종료 시점 예측 ▲공장 설비의 고장 탐지 등 다양한 분야에서 실용적이고 현장 중심적인 연구를 진행 중이다.특히, 신호처리 및 인공지능 분야 최고 권위 학회인 IEEE ICASSP에서 Signal Processing Cup 3위를 두 차례(2015, 2019) 수상하며 기술력을 입증했으며, 올해 IEEE ICCE에서 Best Student Poster Award를 수상하는 등 다양한 학술적 성과를 이어가고 있다.홍보팀(pr@ssu.ac.kr)

<(왼쪽부터)신오순 교수, 권민혜 교수, 신요안 교수, 이종호 교수(사진=숭실대)>숭실대학교(총장 이윤재)는 전자정보공학부 신오순 교수 연구팀이 한국연구재단의 ‘글로벌 기초연구실 지원사업’에 선정됐다고 밝혔다.이 사업은 기초과학 분야의 창의적이고 도전적인 소규모 연구그룹을 지원해, 특정 주제에 대한 심화 연구를 장려하고 미래 과학기술을 선도할 역량 있는 연구자를 육성하기 위한 정부 재정지원사업이다.연구책임자인 신오순 교수를 비롯해 동일 학부 소속 권민혜 교수, 신요안 교수, 이종호 교수로 구성된 연구팀은 올해부터 3년간 최대 총 15억 원의 연구비를 지원받아 ‘미래 UAV(무인항공기) Warfare를 위한 지능형 임무수행 프레임워크 연구’를 수행할 예정이다.이번 연구는 ▲딥러닝 기반 객체 탐지 기술 ▲UAV 무선통신 및 센싱 기술 ▲다중 UAV 기반의 협력적 의사결정 기술을 통합해, 다수의 자율 UAV가 실시간으로 협력하여 적의 드론 군집을 효과적으로 탐지·추적·무력화할 수 있는 지능형 임무수행 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 한다.연구는 총 3년간 진행된다. 1차년도에는 인프라 기반의 중앙집중형 의사결정 시스템을 개발하고, 2차년도에는 자율적 협력 임무 수행이 가능한 Autonomous UAV Swarm 기술을 확보한다. 마지막 3차년도에는 세부 기술을 통합해 Counter UAV Swarm 체계에 적용 가능한 프레임워크를 개발하고, 종합 성능을 검증할 계획이다.신 교수는 “이번 연구를 통해 개발될 UAV Swarm 기반 전술 임무수행 프레임워크와 이를 뒷받침하는 AI 기반 인지, 통신, 의사결정 기술은 미래 UAV 전장 환경에서 전술적 우위를 확보할 수 있는 새로운 패러다임을 제시할 것”이라며 “국내외 연구진들과의 지속적인 협력을 통해 실질적인 성과를 도출하고, 지능형 UAV 운용 및 국방 기술 혁신을 선도하는 기반이 되기를 기대한다”고 밝혔다.홍보팀(pr@ssu.ac.kr)

<숭실대 전자정보공학부 신요안 교수(사진=숭실대)>숭실대학교(총장 이윤재)는 전자정보공학부 신요안 교수가 교신저자로 참여한 딥러닝 기반의 위성 영상 내 선박 정밀 탐지 기술 연구 논문이 ICT융합 분야 Q1등급 저명 국제저널인 ‘ICT Express’의 2025년도 최고 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 밝혔다.‘ICT Express’는 세계 최대 출판사 Elsevier가 발행하는 한국통신학회의 국제저널로, 2015년 창간 이후 2020년 SCI-E에 등재됐다. 2024년 기준 ‘Information Systems and Computer Science’ 카테고리의 Q1등급에 속하며, ICT융합 연구를 선도하는 대표적인 국제저널로 자리매김하고 있다.수상 논문은 신 교수와 유초시 학생(공동 제1저자, 정보통신공학과 박사과정)이 함께 집필한 ‘SAR Ship Detection Based on Improved YOLOv5 and BiFPN’으로, 2024년 ICT Express에 발간된 총 139편의 논문 가운데 최대 피인용 수 등의 지표에 대한 심사를 거쳐 최고 논문으로 선정됐다. 특히, 이번 수상은 ICT Express가 2017년부터 본 상을 제정한 이래, 한국 저자의 논문으로는 처음 수상한 사례로 더욱 의미가 크다.신 교수 연구팀은 논문을 통해 위성의 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상에서 선박을 정밀하게 탐지하는 새로운 영상처리 딥러닝 모델을 제안했다. 해당 모델은 기존 YOLOv5 딥러닝 객체 탐지 알고리즘을 개선하고, 여기에 좌표 집중(Coordinate Attention) 기능과 양방향 특징 피라미드 네트워크(Bidirectional Feature Pyramid Network; BiFPN)를 결합해 탐지 정확도와 처리 속도에서 기존 기법보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 기상 조건이나 빛(조도)의 영향을 받지 않는 SAR 영상의 특성상, 본 기법은 악천후나 야간 등 다양한 환경에서도 안정적인 탐지가 가능해 상용 해양 탐지는 물론 국방 분야 등에서의 활용 가능성이 높다는 평가를 받았다.신 교수는 “이번 연구는 정밀한 선박 탐지를 위한 딥러닝 기반 모델을 제안하고, 실제 환경에서 기존 모델보다 우수한 정확도와 속도를 입증했다는 점에서 의미가 크다”며 “향후 상용 및 군용 해양 감시 시스템 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다”고 밝혔다.시상식은 한국통신학회가 올해 7월 포르투갈 리스본에서 개최하는 ICUFN 2025 (16th International Conference on Ubiquitous and Future Networks) 국제 학술대회에서 진행될 예정이다.관련 링크: https://www.sciencedirect.com/journal/ict-express/about/awards/2025-ict-express-best-paper-best-paper-runner-up-awards홍보팀(pr@ssu.ac.kr)

–강화학습 기반으로 실제 도로에서 주변 차량 운전 성향 예측·선제적 대응 가능…–컴퓨터 과학 분야 세계적 권위 학술지『IEEE Internet of Things Journal』에 논문 게재<숭실대 전자정보공학부 권민혜 교수(사진=숭실대)>숭실대학교(총장 이윤재) 전자정보공학부 권민혜 교수 연구팀이 AI 강화학습을 활용해 주변 차량의 운전 성향을 예측하고, 도로 상황에 선제적으로 대응할 수 있는 자율주행 기술을 개발했다고 밝혔다.강화학습은 자율주행차가 예측 불가능한 상황에서도 사람처럼 유연하게 판단하고 대처할 수 있도록 하는 물리AI의 핵심 기술로, 테슬라, 모빙아이, 웨이모 등 글로벌 자율주행 기업에서 차량의 경로 계획과 의사결정 계획 수립에 활발히 적용되고 있다. 이번 연구는 여기에 인간의 사고방식을 본뜬 ‘에피소드 기반 미래 예측(Episodic Future Thinking, EFT)’ 기법을 접목해 기술의 실용성과 확장 가능성을 한층 높였다.EFT는 향후 발생할 수 있는 상황을 사전에 예측하고 대응 전략을 세우는 AI 기술 방식으로, 권 교수팀이 2024년 세계적 AI 학술대회 ‘NeurIPS’에서 최초로 제안한 방식이다. EFT 기반 자율주행 기술은 단순히 눈앞의 상황에 반응하는 기존 자율주행 방식과 달리, 앞 차선의 차선 변경 가능성 등을 예측해 선제적으로 속도를 조절하거나 차로를 변경하는 등의 행동이 가능하다. 이는 마치 숙련된 인간 운전자의 직관처럼 주변 차량의 운전 성향을 파악하고 능동적으로 주행 전략을 조정하는 기술로, 안전성과 유연한 주행을 가능하게 한다.또한, 연구팀은 실제 도로 데이터를 기반으로 한 ‘오프라인 강화학습’을 도입해, 시뮬레이터 없이도 자율주행차가 다양한 주행 전략을 학습할 수 있도록 했다. 기존의 온라인 강화학습 방식은 실제 환경과의 반복적인 상호작용을 전제로 하기 때문에, 예측 실패 시 실제 사고로 이어질 수 있는 위험성이 존재했다. 반면, 오프라인 강화학습은 사전 수집된 도로 주행 데이터를 기반으로 학습이 이뤄지기 때문에 실제 주행 없이도 복잡한 상황 대응 전략을 안전하고 효율적으로 익힐 수 있다는 점에서 상용화 가능성도 높게 평가된다.연구팀이 수행한 모의실험에 결과에 따르면, 본 기술은 고속도로 주행, 차선 병합, 교통 정체 구간 등 다양한 주행 시나리오에서 기존 자율주행 기술보다 뛰어난 성능을 나타냈다. 특히, 안전성, 주행 안정성, 민첩성 등 주요 성능 지표에서 뚜렷한 개선을 보였다. 또한, 미국 캘리포니아 고속도로 실주행 데이터(NGSIM)를 활용한 실증 실험에서도 우수한 성능을 보이며 실제 도로 환경에서도 효과적으로 작동할 수 있음을 입증했다.권민혜 교수는 “눈앞의 도로 상황에 대한 단순 반응을 넘어서, 자율주행차가 주변 차량의 행동을 예측하고 전략적으로 판단할 수 있는 AI 기술을 구현한 것이 핵심”이라며 “현실 데이터를 기반으로 학습한 만큼 산업적 활용 가능성도 크다”고 밝혔다.한편, 이번 연구는 국제 저널 『IEEE Internet of Things Journal』 2025년 6월호에 ‘Episodic Future Thinking With Offline Reinforcement Learning for Autonomous Driving’이라는 제목으로 게재됐다. 해당 저널은 컴퓨터 과학 분야 영향력지수(IF) 기준 상위 3%에 해당하는 세계적으로 권위 있는 학술지이다.논문링크:https://doi.org/10.1109/JIOT.2025.3535594

<사진1-(왼쪽부터)이원우 박사, 박홍수 박사, 이호진 교수, 박창근 교수, 홍순기 교수(사진=숭실대)>숭실대학교(총장 이윤재)는 전자정보공학부 이호진 교수 연구팀이 무인이동장치에 적용 가능한 에너지 집속 메타표면 기반의 초소형 무선 전력 전송 시스템을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구 결과는 세계적 권위의 광학·전자파 분야 국제학술지 ‘Advanced Optical Materials(IF=8.0)’에 2025년 5월 게재됐다.연구팀은 이호진 교수(교신저자)를 비롯해 이원우 박사(전자정보공학부, 제1저자), 박홍수 박사(지능형반도체학과, 공동 제1저자), 전자정보공학부 박창근 교수, 홍순기 교수로 구성됐다. 연구팀이 개발한 신형 메타렌즈는 두께 1㎜ 미만의 단층형 메타표면을 활용한 전자파의 에너지 집속이 가능하며, 수직 입사뿐만 아니라 다양한 입사각을 가진 전자기파에 대해서도 우수한 집속 성능을 보였다.<사진2-전자파 집속 메타렌즈와 CMOS 정류기가 결합된 무선전력전송시스템의 개념도와 위치에 따른 메타렌즈의 전자기 특성 및 위상설계도(사진=숭실대)>기존 메타표면 기반 렌즈 기술은 대부분 가시광선 대역에 집중되어 있어, 밀리미터파 대역을 활용하는 통신 및 안테나 응용에는 어려움이 있었다.이에 숭실대 연구팀은 중심 동작 주파수인 22.5㎓ 대역에서 편광 방향에 무관하게 작동하는 독립적인 전자기 집속 특성을 구현, 밀리미터파 대역에서 작동 가능한 새로운 메타표면 렌즈 설계 기술을 제시했다. 이 메타렌즈는 입사각에 대한 민감도가 낮아, -10도에서 10도 사이의 기울어진 각도로 전자기파를 입사하더라도 집속 초점의 위치 변화가 거의 없다.이 메타렌즈를 통해 집속된 전자기파 에너지는 패치 안테나를 거쳐 CMOS 기반 초소형 정류기를 통해 직류 전압으로 변환되고, 이어 DAC 변환기를 통해 초소형 무인이동체의 구동에 필요한 전압으로 최종 변환된다. 이를 통해 연구팀은 메타렌즈와 CMOS 회로 기술을 융합한 초소형 무선 전력 전송 시스템을 구축했다.연구팀은 해당 시스템을 이온성 탄성유전체 기반 엑추에이터에 적용해, 소형 무인 인동체를 애벌레의 움직임과 유사한 방식으로 구동할 수 있다는 흥미로운 연구 결과를 실험적으로 확인했다. 이 연구는 메타표면과 CMOS 기반 무선 전력 전송 기술의 결합을 통해 기존 소형 무인 이동체의 제한된 동작 시간을 극복할 수 있는 가능성을 제시했으며, 향후 드론, 로봇, 자동차 등 다양한 이동형 시스템 설계에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.<사진3-무선전력전송시스템을 이용한 엑추에이터 버그의 동작 원리와 전체 무선전력전송 시스템의 블록다이어그램(사진=숭실대)>이호진 교수는 “이번 연구는 전자기 집속 메타표면 기술과 CMOS 회로 설계 기술을 융합해 무선 전력 전송 시스템을 구현한 첫 사례”라며 “향후 광대역·광각의 전자기 집속 및 더 높은 효율의 전력 변환이 가능한 시스템을 개발하고, 상용적 유효성 검증을 위한 후속 연구로 이어갈 계획”이라고 밝혔다.이번 연구는 미해군연구국(ONR)과 한국연구재단 기초연구실(BRL) 사업의 지원을 받아 수행됐다.