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배진호

배진호

소속

제주대학교 (해양시스템공학과)

AI요약

현대 사회는 지속 가능한 에너지, 고성능 센서, 그리고 차세대 컴퓨팅 기술에 대한 끊임없는 수요에 직면해 있습니다. 특히 해양 환경에서의 기술 혁신은 매우 중요한 과제입니다. 제주대학교 해양시스템공학과 배진호 교수는 이러한 문제 해결을 위해 해양 시스템 공학을 기반으로 다양한 융합 연구를 선도하고 있습니다. 교수님의 주요 연구 분야는 친환경 바이오 소재 및 폐기물을 활용한 고효율 에너지 하베스팅 기술, 특히 마찰전기 나노발전기(TENG) 개발에 집중되어 있습니다. 또한, 메타버스 환경에 적용 가능한 고감도 습도 센서, 인체 활동 모니터링을 위한 무선 센서 네트워크, 그리고 차세대 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 저항성 메모리 소자 연구를 활발히 수행하고 있습니다. 이러한 연구들은 해양 환경 모니터링부터 첨단 전자 소자 개발에 이르기까지 폭넓게 기여하며, 미래 해양 산업 및 디지털 전환 시대의 핵심 기술 발전에 중요한 역할을 하고 있습니다. 배진호 교수의 연구는 지속 가능한 에너지 솔루션과 혁신적인 센서 기술을 통해 산업과 사회의 발전에 크게 이바지하고 있습니다.

기본 정보

연구자 프로필
배진호 프로필 사진
연구자 명배진호
직책교수
이메일baejh@jejunu.ac.kr
재직 상태재직 중
소속제주대학교
부서 학과해양시스템공학과
사무실 번호0647543483
연구실해양시스템공학과
연구실 홈페이지-
홈페이지-

경력정보

회사명대양전기공업(주)
재직기간1993.01.01 ~ 2002.12.31
담당업무기술연구소 실장
회사명KAIST
재직기간2002.01.01 ~ 2002.12.31
담당업무BK21 초빙교수
회사명텍사스 A&M 대학교
재직기간2006.01.01 ~ 2007.12.31
담당업무방문교수
회사명University of California at Santa Cruz
재직기간-
담당업무방문교수
회사명제주대학교
재직기간2002.01.01 ~ 재직 중
담당업무해양시스템공학과 부교수

중요 키워드

#머신러닝#에너지하베스팅#기술사업화#친환경소재#센서어레이#인공지능#뉴로모픽컴퓨팅#IoT#습도센서#재료과학#시스템반도체#비휘발성메모리#웨어러블센서#나노제너레이터#스마트팩토리

대외활동

활동 내용[공동 연구 활동] - Gwangwoon University 및 Seoul National University와의 공동 연구 참여 [기술 협력 및 잠재적 기술 이전] - 실시간 선박 안전성 모니터링을 위한 초음파 기술 관련 협의 - 그래핀 및 자성 산화철 기반 자가치유 스트레인 센서 혁신 기술 관련 협의 - 뱀 허물 전기적 특성 규명을 통한 친환경 전자 소자 및 웨어러블/생체 이식형 전자기기 소재 활용 가능성 논의

주요 연구 내용

연구 내용[연구 분야] 신재생 에너지 하베스팅 및 센서 기술 친환경 바이오 소재 기반 기능성 전자기기 비휘발성 메모리 및 뉴로모픽 컴퓨팅 소자 머신러닝 기반 재료 과학 [대표 연구 내용] 현대 전자기기 및 미래 컴퓨팅 환경은 지속 가능한 에너지원과 고성능, 저전력 센싱 및 메모리 소자를 요구합니다. 기존 기술은 환경 문제와 성능 한계에 직면해 있습니다. 본 연구는 이러한 문제 해결을 위해 친환경 바이오 소재를 활용한 에너지 하베스팅 및 첨단 센서 개발에 주력하며, 차세대 컴퓨팅을 위한 혁신적인 메모리 소자 기술을 탐구합니다. [기술 우위] - 바이오매스 기반 Triboelectric Nanogenerator (TENG): 한천(agar-agar), 과일 껍질, 곤충 유충, 해초 등 다양한 생체 폐기물을 활용하여 고효율의 에너지 하베스팅 소자를 개발, 환경 친화적이며 지속 가능한 전력 공급 솔루션을 제공합니다. 이는 기존 발전 방식의 한계를 극복하고 환경 부담을 최소화하는 기술입니다. - 고감도/고신축성 센서 개발: 메타버스 환경에 최적화된 F8BT 기반 습도 센서 및 그래핀 코팅 거미줄을 이용한 고신축성 스트레인 센서 등 혁신적인 센서 기술을 통해 실시간 환경 및 생체 모니터링의 정확도와 활용성을 극대화합니다. - 차세대 비휘발성 메모리 및 뉴로모픽 컴퓨팅 소자: GaN/ZnO, 구리 산화물, 실크 피브로인 겔 등 신소재를 적용하여 고안정성 다중 상태 저항성 메모리 소자를 개발하고, 머신러닝 기법을 활용하여 최적의 소자 설계 가이드라인을 제시합니다. 이는 인공지능 시대를 위한 고효율, 저전력 컴퓨팅의 핵심 기반 기술입니다. - 머신러닝 융합 재료 연구: 재료의 안정성 예측 및 성능 최적화에 머신러닝을 도입하여 신소재 개발 기간을 단축하고, 예측 정확도를 향상시켜 연구 개발의 효율성을 높입니다. [사업 가치] - 지속 가능한 에너지 솔루션 시장 진출: 생체 폐기물을 활용한 TENG 기술은 친환경 에너지 시장에서 독점적 우위를 확보하며, IoT 및 웨어러블 기기의 자가 전원 공급원으로 활용되어 새로운 사업 기회를 창출합니다. - 스마트 센서 및 메타버스 산업 혁신: 개발된 고성능 센서는 스마트 팩토리, 스마트 헬스케어, 실감형 메타버스 콘텐츠 등 다양한 산업 분야에서 정밀한 데이터 수집과 상호작용을 가능하게 하여 시장 경쟁력을 강화합니다. - AI 및 차세대 컴퓨팅 분야 선도: 혁신적인 메모리 소자 기술은 인공지능, 빅데이터 처리, 엣지 컴퓨팅 등 고성능 컴퓨팅이 요구되는 분야에 필수적인 솔루션을 제공하며, 관련 시장을 선도할 잠재력을 가집니다. - 자원 순환 경제 기여 및 비용 절감: 폐기물 자원화 기술은 환경 문제 해결에 기여할 뿐만 아니라, 재료 비용 절감 및 새로운 가치 창출을 통해 기업의 사회적 책임과 경제적 이득을 동시에 만족시킵니다.

학력

학력 사항박사 KAIST 전자전산학과 (2001) 석사 KAIST 정보통신공학과 (1996) 학사 아주대학교 전자공학과 (1993)

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