본 과제는 웨어러블 환경에 적합한 차세대 이미지 센서의 새로운 구조를 제안하고 구현하는 연구입니다. Physical AI 시대가 도래하면서 로봇 손끝이나 피부처럼 휘어지는 표면에 부착해 사용할 수 있는 시각 센서의 필요성이 커지고 있습니다. 그러나 기존 액티브 매트릭스 방식의 이미지 센서는 수많은 픽셀과 트랜지스터, 복잡한 배선으로 이루어져 있어 구조적으로 취약하고 데이터 처리 부담도 크다는 한계가 있습니다.
이에 우리 연구팀은 픽셀 배열 방식에서 벗어나, 2차원 반도체인 이황화몰리브덴(MoS₂) 박막을 이용한 단일 픽셀(single-pixel) 이미지 센서를 제안합니다. 이 센서는 빛이 닿는 위치에 따라 박막의 전기적 특성이 공간적으로 달라지는 현상을 측정하고, 이를 신호 처리로 재구성해 영상을 얻는 방식입니다. 복잡한 픽셀 어레이 없이도 고해상도 이미지를 확보할 수 있어, 구조 단순화·기계적 신뢰성 향상·저전력 및 저데이터 구동을 동시에 달성하는 것이 목표입니다. 
연구는 소재 → 소자 → 회로 → AI로 이어지는 통합 구조로 진행됩니다. 2차원 반도체 소재 설계 기준을 확립하고 센서 제작 및 영상 복원 과정을 검증한 뒤, FPGA 시스템과 머신러닝 기반 직접 인지 기술을 결합해 최종 센서를 완성할 계획입니다. 개발 기술은 산업 현장의 로봇 손이나 시각장애인용 보조 장치 등에 활용될 수 있으며, 본 과제는 차세대 웨어러블 센서의 원천기술 확보와 함께 Physical AI 및 인간 보조 기술 분야에 실질적인 파급효과를 제공할 것으로 기대됩니다.