서강대학교 전자공학과

  Winner of the ‘Young Investigator Award’ at the 19th World Federation for Ultrasound in Medicine and Biology (WFUMB) Congress ▲ Department of Electronic Engineering, advised by Prof. Yangmo Yoo, Hyunwoo Cho  Hyunwoo Cho (Department of Electronic Engineering, advised by Prof. Yangmo Yoo), received the Young Investigator Award (YIA) at the 19th World Federation for Ultrasound in Medicine and Biology (WFUMB) Congress, held in Muscat, Oman, from November 4th to 7th.   At the conference, young researchers from medical ultrasound societies across each continent were nominated, and awards were determined through research presentations. Cho participated as a selected nominee by the Asian Federation of Societies for Ultrasound in Medicine and Biology (AFSUMB).   The title of Cho's research presentation was 'An Unsupervised Deep Beamformer for High-Quality Ultrafast Ultrasound Imaging.' This study proposed a novel method of unsupervised learning to dramatically improve the signal quality of plane wave ultrasound imaging.   Although plane wave ultrasound imaging enables exceptionally high frame rates and has been widely used for various clinical applications such as shear wave elastography and ultrafast perfusion imaging, it suffers from artifacts, noise, and low contrast caused by the characteristics of unfocused plane wave signals. Recent studies have highlighted deep learning-based image reconstruction as a promising solution to mitigate these limitations. However, most existing deep learning-based ultrasound image reconstruction techniques rely on supervised learning. Acquiring high-quality target data for supervised learning in the medical ultrasound field is extremely challenging, and the imperfect target data has been a significant hindrance to the performance of deep learning models.   This study proposed a new unsupervised learning method that can be trained with low-quality signals alone and showed significantly better performance in suppressing artifacts and noise and in improving contrast and resolution compared to existing supervised and self-supervised learning methods. The study also demonstrated that the deep learning model trained with this unsupervised learning method could be applied to advanced medical ultrasound applications like ultrafast perfusion imaging. This research is expected to be a foundational technology easily applicable to existing medical ultrasound imaging systems and to yield additional research outcomes in various medical ultrasound applications.   Cho expressed his gratitude: “I would like to thank my advisor Prof. Yangmo Yoo, as well as my lab seniors and colleagues who have supported and cheered me on. I will continue to work hard to conduct good research in the future.“   □ Organized by: World Federation for Ultrasound in Medicine and Biology (WFUMB)□ Award: The Young Investigator Prize□ Presentation Title: An Unsupervised Deep Beamformer for High-Quality Ultrafast Ultrasound Imaging    

2023.11.21

 Publishes a Paper at the Top Conference 'ICCV 2023' in the Field of Artificial Intelligence ▲ (from left) Professor Kang Suk-ju of the Department of Electronic Engineering, Yang Chang-hee in the master’s course, and Professor Kong Kyeong-bo of Pukyong National University (Sogang graduate) A research team led by Professor Kang Suk-ju of the Department of Electronic Engineering (Yang Chang-hee in the master’s course and Professor Kong Kyeong-bo of Pukyong National University) conducted collaborative research with the NAVER Cloud team and published a paper at ICCV 2023, a top conference in the field of artificial intelligence. ICCV (International Conference on Computer Vision), organized by IEEE/CVF, is one of the top conferences in the field of computer science and is a prestigious conference on computer vision and artificial intelligence-pattern recognition. ICCV 2023 will be hosted from October 2 to October 6 at the Paris Convention Center. The team’s paper is titled SEFD: Learning to Distill Complex Poses and Occlusions, and the research was conducted in collaboration with NAVER Cloud. In this paper, the research team proposed SMPL Edge Feature Distillation (SEFD) to resolve difficulties in measuring occlusion and complex poses. The results were shown to be efficient and competitive with other technologies. The paper was also highly recognized for its novel approach to the concept of existing knowledge distillation techniques and for its design which showed efficient results in the practical testing phase. “I’m very honored that my paper is listed in the ICCV during my graduate studies, and I hope it will motivate other graduate students and researchers at Sogang University,” said Yang Chang-hee in the master’s course. “I hope that more of our students will submit papers to top-tier international conferences and achieve success in their work.”▲ (a) How to create the SMPL edge map and how it works in the input stage(b) How to distill fringe noise in the SMPL edge map ▲ Comparison photos of existing Stage-Of-The-Art (SOTA) and proposed methods▶ Title of the paper: SEFD: Learning to Distill Complex Poses and Occlusions▶ Author information: Yang Chang-hee (co-first author), Professor Kong Kyeong-bo (co-first author, Pukyong National University), Min Seong-jun (co-first author, Samsung Electronics), Cha Gun-ho (co-second author, NAVER Cloud), Jang Ho-deok (co-second author, NAVER Cloud), Wee Dong-yoon (co-second author, NAVER Cloud), Professor Kang Suk-ju (corresponding author, Sogang University) 

2023.08.04

 전자공학과 2023 대학 ICT연구센터사업 'AI 반도체' 분야 선정 서강대학교가 주관하고 총 4개 대학 (서강대, 고려대, 서울시립대, 단국대) 10인의 교수 및 18개 기업이 참여하는 “대규모데이터센터용 인공지능시스템반도체 연구센터 (센터장: 서강대학교 전자공학과 강석주 교수)” 가 대학ICT연구센터 (ITRC)사업에 최종 선정되어 최대 8년 총 75억원의 연구비를 지원받게 되었다. 대학ICT연구센터사업은 고급 연구인재를 양성하여 국가의 기술경쟁력을 강화하고 디지털 경제의 성장을 촉진하기 위해 대학의 ICT 핵심기술 분야에서 첨단 연구 프로젝트를 지원하는 프로그램이다. 과기정통부는 대학ICT연구센터사업으로 총 12개의 과제를 선정하였고, 본교에서는 두 분야에서 연구과제가 선정되었다. 이로써 과제별로 최대 8년간(2+4+2년) 연 10억 원 수준(총 75억 원)의 지원을 받아 연 40명 이상의 인재 양성에 나선다. 특히 서강대학교 전자공학과에서는 반도체 분야에서 지난 10년간 두 차례의 ITRC 사업을 운영했던 것에 이어 또 다시 ITRC 사업에 선정된 쾌거이다. 본 연구센터는 초거대 AI를 위한 대규모데이터센터에 활용될 수 있는 초고효율·초저전력 인공지능 반도체 핵심 기술 개발 및 고급 인력 양성을 목표로 하며, 이를 위해 1) 대규모 멀티모달 네트워크 시스템 경량화 설계 및 최적화, 2) 대규모서버용 Storage 메모리 소자 개발, 3) 고효율 전력변환회로/고속 ADC 및 Interface 설계, 4) 저전력 고효율 시냅스 소자/어레이 개발 등의 연구를 진행할 예정이다. 강석주 교수는 “인공지능 시스템반도체 연구센터의 선정에 대해서 저희 전자공학과의 반도체 분야 참여교수님들의 역량을 인정받아서 선정된 것으로 생각하며, 매우 기쁘게 생각합니다. 본 연구센터를 통해서 최근 많이 이슈가 되고 있는 대규모 데이터센터에 필요한 인공지능 반도체 분야의 핵심적인 원천 기술 개발과 관련 학생들이 많이 배출될 수 있도록 노력하겠습니다. 또한 향후 참여 교수님들과 여러 참여 기업들과 긴밀하게 협력하여 새로운 인공지능시스템 반도체용 소프트웨어, 회로, 소자 등의 핵심 기술을 개발하여 향후 대규모 인공지능 시스템의 성능을 향상시킬 수 있도록 노력하겠습니다.”라고 전했다.   

2023.07.05

 전자공학과 2023 부처 협업형 인재양성사업  선정(단장: 윤광석 교수) 본교 전자공학과가 ‘2023 부처 협업형 인재양성사업’의 일환으로 교육부와 산업통상자원부가 주관하는 ‘반도체 전공트랙 사업’에 선정됐다. 반도체 전공트랙 사업은 반도체 분야 산업경쟁력 강화를 위해 산업계 수요 기반의 학부 전공트랙 개발 및 운영을 통한 기술 인력양성 및 공급을 목적으로 하는 사업으로서, 본교는 이번 사업 선정으로 2년간 18억의 예산을 지원받아 사업을 진행한다. 본 사업에는 전자공학과를 비롯하여 시스템반도체공학과 및 경영전문대학원 등에서 총 14명의 교수진이 참여하여 반도체 전공트랙을 개설하며, 11개의 국내 반도체 회사 및 협회 (SK하이닉스, LG전자, 사피온코리아, LX세미콘, 텔레칩스, 픽셀플러스, 넥스트칩, 미연구소, 네메시스, Cadence Korea, 시높시스, 실리콘마이터스, 한국팹리스산업협회) 들과 함께 컨소시엄을 구성하여 산업체 수요를 반영한 교육과정 및 인프라를 구축하여 운영한다. 반도체 전공트랙은 소자 공정, 회로설계 및 시스템 등 반도체 핵심 기술분야의 교육과정을 모두 포함하고 있다. 전공트랙을 이수하는 학부생들은 반도체 기술의 전반에 대한 학습이 가능하며, 학생 개인의 선택에 따라 특정 분야에 대한 깊이 있는 학습 또한 가능하도록 하였다. 또한, 본교의 반도체 전공트랙은 교과목 이수와는 별개로 설계-툴교육-실험실습 (DTL) 교육 등 비교과 실무교육 프로그램을 개설하며, 이를 통하여 트랙 이수 학생들이 반도체 현장에서 즉시 활용가능한 높은 수준의 실무역량을 익힐 수 있도록 할 예정이다. 사업 총괄책임자인 전자공학과 윤광석 교수는 “이번 사업 선정으로 반도체 교육 인프라를 구축하고 학부생들의 실무역량 강화를 통해 경쟁력 있는 핵심인력을 육성할 기반을 마련하였다”고 말했다. 또한 “본 사업을 시작으로, 학부 및 대학원을 아우르는 반도체 연구 교육 프로그램으로의 확장이 필요하다”고 덧붙였다. 본 사업을 통하여 매년 60명의 트랙 이수 학생을 선발하여 교육할 예정이며, 트랙 이수 학생들에게는 장학금 (생활비보조), 현장실습 및 인턴쉽, DTL 및 학술행사 참가비지원, 학술대회 참석, 취업설명회 등 다양한 혜택이 주어질 예정이다. 

2023.06.30

 최연소 뇌공학회장 박 교수 "블랙홀 뇌? 미래 기술의 시작" [과학기술X학회④] 박형민 한국뇌공학회장"뇌공학 발전, 시류에 흔들리지 않는 긴 호흡의 연구와 정책 必""뇌공학회, 특정연구자 전유물 아냐···누구든 참여 가능 장 만들 것"박형민 서강대 교수는 한국뇌공학회를 이끄는 역대 최연소 회장이다. 그는 우리나라가 AI등 선두에 서기 위해 뇌에 대한 이해를 두려워하지 말아야한다고 말했다.[사진=김지영 기자] "뇌공학발전과 차세대 인공지능 기술을 선도하기 위해 필요한 것은 시류에 흔들리지 않는 긴 호흡의 연구와 정책이다. 특히 인공지능을 연구함에 있어서 우리는 이미 벤치마킹할 좋은 대상(뇌)이 있다. 뇌의 인지메커니즘을 공학에 적용하는 연구는 가장 빠르고 확실한 방법이 될 수 있다." Chat GPT와 같은 생성형 AI기술 등장으로 뇌공학이 그 어느 때보다 주목받고 있다. 뇌공학은 베일에 싸인 뇌의 인지메커니즘을 이용하고 이를 공학적으로 응용하는 융합학문이다. 우리가 기대하는 많은 미래 기술들이 뇌공학에서 출발한다.한국뇌공학회를 이끄는 박형민 회장은 빠르게 진화하는 AI(인공지능)기술 등에서 우리나라가 선두에 서기 위해 공학자들이 뇌에 대한 이해를 두려워하지 말아야한다고 피력했다. 이미 존재하는 뇌 시스템을 공학에 접목하기 위해 필요한 것은 끈질긴 연구를 위한 '시간'이라고도 강조했다. 뇌의  공학적 응용으로 기존 공학은 새로운 변화를 맞이하고 있다. 세상을 바꿀 기술 중 하나로 혁명이라고 까지 불리는 AI기술을 공학계가 어떻게 다루고 선도해야할까. 한국뇌공학회의 창립멤버이자 지난 2월부터 학회장을 맡은 박형민 회장을 만나 미래 뇌공학 발전에 대해  들었다.  ◆ "공학발전 뇌 이해 필요해" 연구자 자발적 참여로 시작 "90년대 후반, 미국과 일본 등에서 블랙박스와 같은 뇌를 이해해야한다는 흐름이 시작됐다. 우리나라도 뇌연구촉진법을 제정했고, 관련 대형프로젝트 등이 시작됐다. 공학적 한계를 극복하기 위해 뇌의 이해를 높여야 한다는 목소리가 높아졌다. 이 법을 계기로 공학계가 발족시킨 것이 뇌공학회다. "우스갯소리로 과학기술자들은 각자만의 언어가 있다고 한다. 전문분야가 다르면 소통하기란 쉽지 않다는 이야기다. 공학적 한계 극복을 위해 뇌를 접목해야한다는 공감대가 높아졌지만 공학자들이 뇌를 모방해 공학적으로 응용하는 것은 쉽지 않은 일이었다. 이를 뛰어넘기 위해 산학연 역량을 결집해 발전시키자는 것이 뇌공학회의 시작이었다. 한국뇌공학회는 뇌신경정보학, 뉴로엔지니어링, 뉴로피드백, 신경회로망, 기계학습, 뇌기계인터페이스, 진화연산 등 뇌공학 관련분야 연구자들이 모여 심포지엄을 개최하며 2014년 정식 발족했다. 약 200여명의 회원이 활동하며 뇌공학 분야의 새로운 성장동력 산업을 발굴하고 있다.  뇌공학회는 2014년 정식 발족했다. 현재 200여명의 회원이 활동하며 뇌공학분야의 새로운 성장동력 산업을 발굴하고 있다. [사진=한국뇌공학회] 6대 회장을 맡은 박형민 서강대 교수는 40대로 역대 회장 중 가장 젊다. 1대 회장을 지낸 국내 AI전문가 이수영 KAIST 전기전자공학부 명예교수의 제자다. 휴먼인터렉션 관련 연구를 국내에서 오랫동안 해왔다.  AI기술은 빠르게 발전했지만 그는 "현재 기술은 많은 한계가 존재한다"고 말했다. Chat GPT, AI스피커, 환자진료를 돕는 의료 AI등 끊임없이 기술이 등장했지만 사람의 뇌와 비교하면 갈 길이 멀다는 이야기다. 예를 들어 사람은 오감으로 들어오는 정보들을 뇌가 이전 경험을 바탕으로 종합적인 관점에서 인지하고, 추론하며, 행동으로  반응한다. 짧은 드라마를 보더라도 무슨 상황인지 대략 파악할 수 있고, 정보가 입력되면 걷거나 팔을 움직이는 등 그에 따른 필요 동작도 가능하다. 하지만 현존하는 AI기술은 거기까지 미치지 못했다.박 회장은 그 이유에 대해 "AI에 주로 쓰이는 딥러닝 모델은 뇌의 정보처리를 아주 단순한 형태로 모사하는 것에서 시작했지만, 현재 AI기술은 뇌와 관계없이 독립적으로 발전하기 때문"이라고 분석했다. 괴리가 크다 보니 AI기술의 빠른 발전에도 한계가 드러나고 있다.결국 그는 "현재 AI기술 한계를 극복하기 위해 공학자들이 뇌에 대한 이해를 높여한다"고 강조했다. 그는 "공학자들이 뇌 이해 자체를 어렵게 생각한다. 나 역시 그랬다"면서도 "뇌는 이미 존재한다. 이미 존재하는 것을 배워 적용하는 것이 뇌공학인 만큼 실패는 없다고 생각한다. 우리에게 필요한 것은 시간"이라고 피력했다.이어 그는 "뇌가 다양한 기능을 갖는 만큼, 뇌공학은 활용분야도 다양하다. 그만큼 다양한 분야의 연구자들이 모여야 한다. 뇌공학회는 특정연구자만의 전유물이라고 생각하지 않는다.  뇌공학을 발전시키고 싶은 모든 사람들에게 열려있는 만큼 관련연구자들이 모여 적극적으로 교류할 수 있는 장으로 만들 것"이라고 강조했다.특히 그는 뇌공학 발전을 위해 시류에 흔들리지 않는 긴 호흡의 연구와 정책을 강조했다. 그는 "현재 도출된 AI 전략기술 개발계획은 많이 다듬어지기는 했지만 '알파고'와 같은 외부충격에 신속한 대응을 위해 시류에 맞춰 만들졌다는 느낌이 많이 든다. 단기간에 많은 자원과 예산을 투입하는 것도 좋지만 진짜 키워야하는 기술이라면 긴 호흡의 국가적인 지원이 우선시되어야 할 것"이라고 덧붙였다. ◆ "연구자 간 활발한 교류 계기 만들 것" 임기동안 박 회장은 "뇌공학회를 알리고 많은 연구자가 함께 지식을 공유할 수 있는 계기를 만들고 싶다"고 말했다. [사진=김지영 기자] 임기 동안 박 회장은 뇌공학회가 어떤 학회인지 알리고 많은 연구자들이 함께 지식을 공유할 수 있기를 바랐다. 그는 "학회 규모를 키우되 연구자간 활발한 교류가 일어날 수 있는 계기를 마련하고 싶다"며 "당장은 어렵더라도 뇌공학 대형 행사를 뇌공학회를 통해 국내에 유치하는 것도 방법이 될 수 있다고 본다.  긴 호흡으로 보면서 좋은 기회를 만들어나갈 것"이라고 강조했다.  한편, 박 회장은 기계와 효율적인 소통을 위해 음성인식에 주목한 연구자 중 한명이다. 음성인식기술은 최근 인공지능 비서 등에도 활용되지만 시끄러운 공간에서는 여전히 사용이 어렵다. 그는 어수선한 상황에서도 제대로 음성을 인식할 수 있게 여러 개의 마이크를 사용하거나 시청각 정보를 활용하는 방식을 포함한 다양한 방법을 연구하고 있다.최근 그의 연구분야는 음성인식뿐 아니라 사람의 행동과 표정을 모니터링하는 등 의사소통에 필요한 정보들을 같이 딥러닝에 적용하는 인간중심 인터랙션 연구로 진화하고 있다.  출처- https://www.hellodd.com/news/articleView.html?idxno=100750 

2023.06.09

 본교 전자공학과 남창주 교수와 한국생산기술연구원 강재현 박사의 공동연구 성과가 산업 자동화 분야 국제 저명 저널인  IEEE Transactions on Industrial Informatics(2022년 기준 JCR Impact Factor 11.648, 상위 3%)에 게재 승인 되었다. 해당 논문은 이동 로봇이 센서 정보를 이용해 주행하는 공간에 대한 지도를 작성하는 동시에 공간 내 자신의 위치를 추정하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술에 대한 것으로, 공간 내 객체에 대한 의미 정보(semantic information)를 비전 센서 기반의 SLAM (Visual SLAM) 기술에서 활용하는 방법을 제안하였다. 로봇의 정확한 위치 추정을 위해 로봇에 장착된 카메라의 6차원 좌표(위치 및 방향) 오차를 보정해야 하는데 기존 기술은 일반적인 사진 정보를 이용하기 때문에 조명이나 카메라 시점 차이가 성능에 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 Visual SLAM 기술에서 위치 오차를 보정하기 위한 새로운 오차 측정 방식에 대하여 제안하였다. Normalized Information Distance (NID)라는 개념을 통해 기존 방법으로는 수치화하기 어려운 의미 정보들 사이의 차이를 정보 이론(information theory) 관점에서 수치화하여 기존 Visual SLAM의 성능을 개선하는 성과를 얻었다. 본 연구 결과는 카메라를 이용하는 차량 및 이동 로봇의 위치 추정 정확도를 높여 자율주행의 성능을 향상시키는데 활용될 수 있다. - 논문명 : A Measure of Semantic Class Difference of Point Reprojection Pairs in Camera Pose Estimation- 저자명 : 강재현(한국생산기술연구원), 남창주(서강대학교)   정보 기반 의미 정합성을 사용한 Visual SLAM 기술 

2023.05.10

 김영욱 교수 연구팀, 2023 한국전자파학회 동계종합학술대회 우수논문상 2편 수상    전자공학과의 인공지능 레이다/RF 연구실(지도교수 김영욱)의 연구원들이 2023년도 한국전자파학회 동계종합학술대회에서 학부 부문 우수 논문상을 2편 수상하였다. 박승연 학생은 ‘Range-Doppler Diagram 기반 CNN을 이용한 저피탐체 탐지 기술‘이라는 제목으로 FMCW 레이다를 이용하여 드론과 같은 RCS가 작은 표적을 시간에 따라 추적하고 그 특징을 추출하여 표적을 탐지하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서 새로운 드론 탐지 방식을 제안하였고 그 우수성을 인정받아 우수 논문상을 수상하였다. 최인수 학생은 ’FMCW 레이더를 이용한 심폐소생술 수행 시의 가슴 압박 깊이 측정‘이라는 논문에서 심폐소생술시 가슴 압박 정도를 레이다를 이용하여 측정하고 회귀 모델을 사용하여 그 정확도를 향상시키는 연구를 진행하였다. 이 연구를 이용하면 응급재난시에 휴대폰에 장착된 레이다를 사용하여 심폐 소생술의 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 서울대학병원의 홍기정 교수팀과 공동으로 진행하였다.인공지능 레이다/RF 연구실은 인공지능을 이용한 레이다 신호처리, 최적화 알고리즘을 이용한 안테나 설계, 응용 전자기학과 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 특히 전자파를 이용한 인공지능 기반 인체 행동 분석 분야에서 세계적인 성과를 거두고 있으며, 스마트 헬스케어용 인체 신호 감지 및 메타버스를 위한 Computer-human interface 분야를 주력으로 연구하고 있다.  

2023.03.28

 정진호 교수 연구팀, ISOCC 2022 Openedge Technology Award 수상               ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 전영채 석사과정, 정재훈 석사과정, 장영민 박사과정, 정진호 교수전자공학과 RF회로설계 연구실의 전영채, 정재훈, 장영민, 정진호(지도교수)가 2022 International SoC Conference (ISOCC 2022)에서 Openedge Technology Award를 수상하였다.ISOCC는 매년 개최되는 국제 학회로, 반도체 시스템 온 칩 분야의 최신 기술 트렌드와 우수 디자인을 지속적으로 선보이고 있다. 이번 대회는 전 세계 18개국의 학교, 기업, 연구소의 전문가 및 연구자 500여 명이 모여 약 200편의 논문을 발표했다.본 논문에서는 InP HBT(heterojunction bipolar transistor) 반도체 기술을 이용하여 D-대역 전력 증폭기 IC를 설계하고, 광대역 마이크로스트립-도파관 변환 구조를 이용하여 D-대역 전력 증폭 모듈을 구현하였다. D-대역(110 – 170 GHz에 해당하는 주파수 대역)은 6 G 이동통신의 후보 주파수 대역으로 국내외 많은 연구 기관 및 기업에서 이 주파수 대역의 이동통신용 반도체 회로 개발을 위해 많은 연구를 진행하고 있다. 본 연구는 D-대역에서 전력 증폭기 집적회로 및 모듈을 설계 및 구현하였으며 그 결과의 우수성을 인정받아 Openedge Technology Award를 수상하였다.- 논문 제목: D-band Power Amplifier Module with Medium Output Power Using E-plane Waveguide Transition- 저자: 전영채, 정재훈, 장영민, 정진호한편, RF회로설계 연구실은 6 G 통신 및 레이다용 RF 및 테라헤르츠(THz) 집적회로, 안테나 및 전력 결합 모듈, 그리고 high speed I/O interface 집적회로 설계, 인지기능 향상을 위한 뇌자기자극 시스템 설계 등 RF 및 아날로그 회로 설계와 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 

2023.03.28

 정진호 교수 연구팀, 2022 한국전자파학회 하계종합학술대회 우수논문상 수상  ▲ (왼쪽부터) 전자공학과 박성준 석사과정, 정진호 교수 전자공학과 RF회로설계 연구실의 박성준, 정진호(지도교수)가 2022년도 한국전자파학회 하계종합학술대회에서 우수 논문상을 수상하였다. 해당 논문은 이동통신 및 레이다에 필수적인 밀리미터파 대역 고출력 전력 증폭 모듈을 구성하기 위한 전력 결합기 설계에 관한 것으로, 더 많은 전력 증폭기 IC를 결합하기 위하여 표준 도파관의 E-평면을 확장하는 기술을 제안하였다. - 논문 제목: 금속 포스트를 이용한 E-평면 확장 도파관 설계 - 저자: 박성준, 정진호  RF 회로 설계 연구실은 6 G 통신 및 레이다용 RF 및 테라헤르츠(THz) 집적회로, 안테나 및 전력 결합 모듈, 그리고 high speed I/O interface 집적회로 설계, 인지기능 향상을 위한 뇌자기자극 시스템 설계 등 RF 및 아날로그 회로 설계와 관련된 다양한 분야를 연구하고 있다. 한편, 한국전자파학회는 1989년에 창립한 정보통신 분야의 대표적인 학회이다. 국내외 전자파 관련 기술의 동향 및 신기술 등을 소개하고 연구내용을 발표하는 학술 행사이며, 특히 국문 논문지 및 영문논문지(JEES, SCIE 등재)를 발간하고 있다. 

2023.03.28

 김호진 박사(지도교수 안길초)TCAS-II 2022 논문 Accept ▲ (왼쪽부터)전자공학과 안길초 교수, 김호진 박사  본교 전자공학과 김호진 박사(지도교수 안길초)가 아날로그 회로설계 분야 국제 저명 저널인 IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs(2021년 기준 JCR impact factor 3.691) 2022에 Accept 되었다. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs (TCAS II)는 이론, 분석, 설계 및 회로의 실제 구현과 시스템 및 신호 처리에 대한 회로 기술의 응용으로 지정된 분야의 간략한 논문을 발표한다. 기본 과학 이론에서 산업 응용에 이르기까지 전체 스펙트럼이 포함된다. 해당 논문의 제목은 "A Single-Loop Third-Order 10-MHz BW Source-Follower-Integrator Based Discrete-Time Delta-Sigma ADC"이며, 김호진 박사는 본 논문을 통해 Source-Follower 기반의 Integrator를 활용하여 광대역 3차 Delta-Sigma ADC를 개발하였다. 또한 고속 동작을 보장하면서도 높은 선형성을 유지할 수 있도록 하는 Reference Shuffling DWA 기법을 적용하였다.   ▲ 김호진 박사가 제안한 구조  ▲ 김호진 박사가 제안한 회로도 및 타이밍도   

2022.12.30