연구 필요성
빅 데이터 시대를 맞아 실리콘 기반 기술을 활용한 방대한 양의 데이터 계산은 현재 기술 한계에 도달하고 있습니다. 이에 대한 대안으로 고집적화 및 저전력 구동이 가능한 신개념 디바이스 개발이 필요합니다. 새로운 유형의 반도체 소자 개발 외에도 인간의 뇌와 같이 병렬로 데이터를 처리 할 수 있는 뉴로모픽 시스템과 같은 혁신적인 컴퓨팅 시스템의 개발이 필요합니다.
연구 분야
1. 반도체 소자 개발, 분석 및 응용
- 원자 단위 제어를 통한 초저전력 사물인터넷 (IoT)/뉴로모픽 시스템용 신개념 소자
: 단일 원자스케일 스위칭 동작 이해를 통한 임계 스위치, 저항성 메모리 및 배터리 소자용 통합 메커니즘 개발
- 이온 농도의 정밀한 제어를 통해 이상적인 시냅스 특성을 구현하는3단자 소자
: 배터리 구조에서의 이온 이동 메커니즘을 활용하여 채널 내의 이온 농도를 정밀하게 제어할 수 있는 3단자 구조의 이온 기반 아날로그 시냅스 메모리 소자 개발
- X-point 메모리 어레이 구현을 위한 저항 변화 메모리 및 선택 소자
1) 저항 변화 메모리 : 산소 결함, 모바일 이온 등의 움직임 제어을 통한 비휘발성 저항변화 메모리 소자 연구
2) 선택 소자 : 누설 전류 억제를 위한 휘발성의 스위치 소자. 절연체-금속천이(IMT)현상을 이용한 NbO2 스위치, Te-기반의 Ovonic 스위치를 이용한 나노스케일의 2단자 스위칭 소자 연구
- HfO2 기반의 얇은 박막에서 ferroelectric 특성을 이용한 메모리 및 뉴로모픽 소자
: HfO2에서 ferroelectric 특성이 발현되는 원리를 이해하고 이를 통해 메모리 및 뉴로모픽 소자에 적합한 특성 최적화 연구
2. 초저전력, 고성능, 고집적의 뉴로모픽 하드웨어 시스템 구현
- 뉴로모픽 시스템을 위한 시냅스 소자 특성 분석 및 이의 응용
: 소자 특성이 뉴로모픽 시스템에 미치는 영향 분석 및 성능 최적화를 위한 개선 방안 탐색
- 차세대 뉴런 소자 개발 및 응용
: 저항 변화 메모리와 선택 소자의 임계 스위치 특성을 이용한 뉴런 소자 개발 및 회로 설계