Semiconductor Device & Application Lab.
전자공학부 우성윤
Semiconductor Device & Application Lab.(SDAL)은 차세대 반도체 소자 및 응용 기술을 선도하는 연구실로, DRAM, 플래시 메모리, 1T-DRAM 등 다양한 메모리 소자와 전력 소자, 신경모방 소자 개발에 주력하고 있습니다. 본 연구실은 반도체 소자의 구조적 혁신과 물리적 현상 분석을 통해 고성능, 고집적, 저전력 소자 구현을 목표로 하고 있습니다. 특히, 플로팅 바디 효과, 스티프 스위칭, 게이트 타이리스터 등 첨단 소자 기술을 활용하여 차세대 메모리 및 연산 소자의 한계를 극복하고 있습니다.
최근에는 메모리와 연산 기능을 융합한 PIM(Processing-In-Memory) 기술 개발에 집중하고 있습니다. PIM은 메모리 내에서 직접 연산을 수행함으로써 데이터 이동에 따른 에너지 소모와 지연을 최소화할 수 있는 혁신적인 기술입니다. 본 연구실은 DRAM 어레이, 플래시 메모리 기반 PIM 칩, 신개념 비교기 및 연산 회로 등 다양한 PIM 응용 소자를 개발하고, 실제 칩 구현 및 시스템 적용까지 연구 범위를 확장하고 있습니다.
또한, 하드웨어 기반의 신경망 구현을 위한 뉴로모픽 소자 및 회로 연구도 활발히 진행 중입니다. 플래시 메모리 기반 시냅스 소자, 스티프 스위칭 디바이스, 양성 피드백 뉴런 소자 등 다양한 소자를 활용하여 생물학적 뉴런의 기능을 모방하는 하드웨어 신경망을 개발하고 있습니다. 이를 통해 저전력, 고속, 고신뢰성의 인공지능 하드웨어 구현을 목표로 하며, 실제로 여러 특허와 논문을 통해 그 성과를 인정받고 있습니다.
본 연구실은 삼성전자, 한국연구재단 등과의 산학협력 프로젝트를 통해 연구 성과를 산업 현장에 적용하고 있습니다. 또한, 우주 환경에서의 방사선 영향 분석, 신경모방 소자 및 회로의 신뢰성 평가 등 다양한 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 이러한 연구는 미래 인공지능 반도체, 엣지 컴퓨팅, 우주항공용 전자소자 등 첨단 산업 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.
SDAL은 반도체 소자 및 응용 분야에서 세계적 수준의 연구 역량을 바탕으로, 차세대 반도체 기술의 패러다임 전환과 국내외 반도체 산업의 경쟁력 강화에 기여하고 있습니다. 앞으로도 혁신적인 연구와 산학협력을 통해 미래 반도체 기술 발전을 선도할 것입니다.
Memory Device
Processing Unit
Neural Networks
차세대 반도체 소자 및 메모리 기술
본 연구실은 차세대 반도체 소자와 메모리 기술 개발에 중점을 두고 있습니다. DRAM, 1T-DRAM, AND 및 NOR 타입 플래시 메모리 등 다양한 메모리 소자의 구조와 동작 원리를 심층적으로 연구하며, 이를 통해 고성능, 고집적, 저전력 메모리 소자 구현을 목표로 하고 있습니다. 특히, 플로팅 바디 효과를 활용한 1T-DRAM, 3D 적층형 플래시 메모리, 게이트 타이리스터 기반의 스티프 스위칭 소자 등 혁신적인 소자 구조를 설계하고 특성 분석을 수행합니다.
이러한 연구는 메모리 소자의 신뢰성 향상과 소형화, 그리고 고속 동작을 실현하는 데 중요한 역할을 합니다. 소자 내 잡음(RTN, 1/f noise), 트랩 추출 등 미세 소자에서 발생하는 다양한 물리적 현상을 정밀하게 분석하여, 차세대 메모리 소자의 내구성과 성능을 극대화하는 방법을 모색합니다. 또한, AlGaN/GaN HEMT, SiC 다이오드 및 FET 등 전력 소자 연구도 병행하여, 다양한 응용 분야에 적합한 반도체 소자 개발에 힘쓰고 있습니다.
본 연구실의 연구는 삼성전자, 한국연구재단 등과의 산학협력을 통해 실제 산업 현장에 적용 가능한 기술로 발전하고 있습니다. 이를 통해 국내외 반도체 산업의 경쟁력 강화와 미래 반도체 기술의 패러다임 전환에 기여하고 있습니다.
PIM(Processing-In-Memory) 및 뉴로모픽 하드웨어 응용
본 연구실은 메모리와 연산 기능을 통합한 PIM(Processing-In-Memory) 기술과 뉴로모픽 하드웨어 응용 분야에서도 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. PIM 기술은 DRAM 어레이, 플래시 메모리 등 기존 메모리 소자에 연산 기능을 직접 구현함으로써, 데이터 이동에 따른 에너지 소모와 지연을 획기적으로 줄일 수 있는 혁신적인 접근법입니다. 본 연구실에서는 PIM 기반의 신개념 연산 소자, 비교기(Comparator), IF 회로, PWM 회로 등 다양한 연산 유닛을 개발하고, 이를 실제 칩에 적용하는 연구를 진행하고 있습니다.
또한, 하드웨어 기반의 신경망(Neural Network) 구현을 위한 뉴로모픽 소자 및 회로 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 플래시 메모리 기반 시냅스 소자, 스티프 스위칭 디바이스, 양성 피드백 뉴런 소자 등 다양한 소자를 활용하여, 생물학적 뉴런의 동작을 모방하는 하드웨어 신경망을 개발하고 있습니다. 이를 통해 저전력, 고속, 고신뢰성의 인공지능 하드웨어 구현을 목표로 하며, 실제로 여러 특허와 논문을 통해 그 성과를 입증하고 있습니다.
특히, 우주 환경에서의 방사선(양성자, 중성자, 중이온 등) 영향 분석, 신경모방 소자 및 회로의 신뢰성 평가 등 다양한 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 이러한 연구는 미래 인공지능 반도체, 엣지 컴퓨팅, 우주항공용 전자소자 등 첨단 산업 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.
1
Flash Memory for Synaptic Plasticity in Neuromorphic Computing: A Review
우성윤
BIOMIMETICS, 2025
2
Design Strategies for BCAT Structures: Enhancing DRAM Reliability and Mitigating Row Hammer Effect
우성윤
ELECTRONICS, 2025
3
Gate oxide technology relieving word-line break in 10 nm-class DRAMs
우성윤
JAPANESE JOURNAL OF APPLIED PHYSICS, 2025
2
고집적 고효율 PIM 구현을 위한 응용 맞춤형 연산 비스포크 소자 개발
3
고성능 선택소자 개발을 통한 고집적 크로스포인트 시냅스 어레이 구현