Research

Miniaturized Wireless Neural Sensor and Stimulator

저희 연구실은 반도체 집적회로(IC) 기술을 기반으로 신경 신호를 정밀하게 측정하고 자극할 수 있는 지능형 무선 신경 인터페이스를 개발을 목표로 하고 있습니다. 이 시스템은 복잡한 배선이나 외부 연결 장치에 의존하지 않고, 무선 전력 전송과 데이터 통신을 통해 독자적으로 동작하며 동시에  분산 네트워크를 이루어 다채널 신경 기록과 자극이 가능합니다. 본 연구는 초소형 회로 설계, 무선 통신, 후공정 및 패키징 기술을 융합하여, 차세대 뇌–기계 인터페이스(BMI), 신경재활, 인공감각, 그리고 로봇 제어를 위한 AI 기반 신경 데이터 분석 등 다양한 분야로의 확장을 목표로 하고 있습니다.

Our lab aims to develop wireless neural interfaces based on integrated circuit (IC) technology that can precisely record and stimulate neural signals. These systems operate independently through wireless power transfer and data communication, eliminating the need for complex wiring or skin-penetrating connectors. They can also form distributed networks, enabling scalable, multi-channel neural recording and stimulation. Our research integrates miniaturized circuit design, wireless communication, post-CMOS processing, and advanced packaging technologies to drive next-generation brain–machine interfaces, neural rehabilitation, artificial sensory feedback, and AI-driven neural data analysis for robotic control.

Minimally Invasive and Wearable Neural Sensor System

본 연구는 피부 아래나 근육 근처에 최소 침습적으로 삽입 가능한 유연한 신경 센서 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 반도체 무선 칩과 다채널 유연한 전극을 일체화하여 피부를 절개하는 수술이나 마취없이 뇌파나 신경 근 신호를 측정할 수 있습니다. 이 시스템은 착용형 전력 및 통신 모듈과 연동되어 장시간의 신경 신호 모니터링할 수 있는 기존에 없는 새로운 형태의 신경 인터페이스 개발을 목표로 합니다.

This research aims to develop a flexible neural sensor system that can be implanted in a minimally invasive manner beneath the skin or near muscles. By integrating a wireless semiconductor chip with a multichannel flexible electrode, the system can record brain and neuromuscular signals without the need for surgical incisions or anesthesia. It is designed to interface seamlessly with a wearable power and communication module, enabling long-term neural signal monitoring and representing a new class of neural interface technology beyond existing systems.

Neuromorphic Signal Processing for Decoding and Robot Control

신경 활동을 실시간으로 해석하고 로봇 제어로 연결할 수 있는 뉴로모픽 신호처리 기법을 연구합니다. 뉴로모픽(Neuromorphic) 기술은 뇌의 신경망 구조와 정보처리 방식을 모방하여 칩 내부에서 초저전력·이벤트 기반으로 연산이 이루어지는 경량형 인공지능(엣지 컴퓨팅)입니다. 이를 통해 수천 개의 신경 센서에서 발생하는 방대한 데이터를 효율적으로 처리하고, 운동 의도를 실시간으로 해석할 수 있습니다. 본 연구는 초소형 초저전력 임베디드 인공지능을 기반으로 차세대 신경–기계 인터페이스 기술의 구현을 목표로 합니다.

We study neuromorphic signal processing methods for real-time decoding of neural activity and translating it into robotic control. Neuromorphic computing emulates the brain’s structure and information processing, performing computations on-chip in an event-driven and ultra–low-power way as a form of lightweight edge computing. This approach enables efficient processing of large-scale neural data from thousands of sensors and real-time inference of motor intent. Our research aims to develop next-generation neuro–machine interface technologies powered by miniaturized, ultra–low-power embedded AI.