전시회명

전시장소

부스 No.

해당 시

참가일자

참가자

소속대학

학위과정

학기

 1

소속학과

 전기및전자공학부

이름

 김주원

지도교수

 제민규

참관내용

 이번 IEEE BioCAS 2025 학회는 바이오신호 처리, 초저전력 회로 설계, 신경형(Neuromorphic) 시스템, 인공지능 기반 생체신호 분석 등 다양한 융합 주제를 다루며, 시스템반도체의 관점에서 의미 있는 기술적 통찰을 얻을 수 있었다.

특히 Biomedical IC 및 AI Hardware Accelerator 관련 세션에서는 최근의 연구 경향이 기존의 단순 신호처리 중심 회로 설계에서 벗어나, AI 모델과의 하드웨어 통합 및 적응형(Adaptive) 회로 설계 기법으로 확장되고 있음을 확인할 수 있었다. 저전력 생체신호 측정 회로, SoC(System-on-Chip) 통합 기술, 및 AI 가속기의 효율적 연산 구조 등은 향후 시스템반도체 연구에서 중요한 역할을 할 것으로 보인다.

이번 학회에는 대형 반도체 기업의 공식 부스나 기업 연구진의 발표는 많지 않았으나, **데모 세션(Demonstration Session)**을 통해 다양한 응용 기술을 직접 확인할 수 있었다.

EEG(뇌파) 및 EOG(안구운동) 신호를 이용한 바이오메디컬 신호처리 및 AI 분석 응용 시스템의 실시간 동작 시연이 인상적이었다. 이러한 시스템은 회로 수준에서 신호를 정제하고, AI 모델을 이용해 사용자의 생리 상태를 추정하는 구조로 구현되어 있었다.

AI 가속기(Accelerator) 데모에서는 소형화된 프로세서 기반의 신경망 연산 가속 기술이 소개되었으며, 연산 효율 향상과 전력 절감을 동시에 달성하는 다양한 구조적 접근 방식을 관찰할 수 있었다. 또한 단백질 농도 측정용 CMOS IC, 바이오센서 신호 변환 회로, mixed-signal 기반 생체신호 측정 칩 등의 회로 기술이 시연되어, 실제 하드웨어 설계와 응용 간의 연계성을 직접 체감할 수 있었다.

이러한 경험을 통해 회로 설계 단계에서의 기술적 선택이 바이오응용 시스템 전체의 성능에 미치는 영향을 구체적으로 이해할 수 있었으며, 향후 연구에서 AI 기반 신호처리와 회로 설계의 공동 최적화(co-design) 접근을 적용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
특히, 학회 전반적으로 AI 연산 효율, 저전력 설계, 생체신호 정확도 향상이라는 세 가지 축이 시스템반도체 연구의 핵심 방향으로 자리 잡고 있음을 느낄 수 있었다.

특이사항

 BioCAS 2025는 Khalifa University 캠퍼스 내 강의동과 연구시설을 중심으로 진행되어 세션 간 이동이 매우 편리하였고, 발표와 데모가 자연스럽게 연결되는 구성이었다. 전체적인 운영이 체계적이며, 세션 간 질의응답 시간이 충분히 확보되어 있어 연구자 간의 심도 있는 토론이 가능했다.

참여 연구자 구성은 중동 및 유럽 지역의 대학과 연구기관이 중심이었으며, AI-SoC 융합 설계 및 Bio-sensing 응용 회로에 대한 관심이 특히 높았다. 산업계의 공식 참여는 많지 않았지만, 학계 중심의 프로토타입 시연을 통해 실제 회로 구현 수준을 직접 확인할 수 있었다.