Laboratory of Semiconductor Materials
정보전자신소재공학과 이홍섭
경희대학교 Laboratory of Semiconductor Materials 연구실은 차세대 반도체 소자 및 신소재 개발을 선도하는 연구실로, 멤리스터(Memristor), 멤트랜지스터(Memtransistor) 등 뉴로모픽 하드웨어 구현을 위한 핵심 전자소자와 소재 연구에 집중하고 있습니다. 본 연구실은 전이금속 산화물, 2차원 전자재료, 알칼리 이온 도핑 산화물 등 다양한 소재를 기반으로, 저전력·고신뢰성·고집적 특성을 갖는 차세대 인공지능 하드웨어 플랫폼을 개발하고 있습니다.
특히, 크로스바 어레이 구조와 같은 집적 아키텍처에서 발생하는 스니크 커런트(sneak current) 문제를 해결하기 위해 셀프-정류(Self-Rectifying) 특성을 갖는 멤리스터 및 인터페이스 타입 소자 개발에 주력하고 있습니다. 또한, 원자층 증착(Atomic Layer Deposition), 광화학 증착(Photochemical Metal-Organic Deposition) 등 첨단 박막 공정 기술을 활용하여 균일하고 재현성 높은 박막을 구현하고, 하부전극 설계 및 도핑 제어를 통해 소자의 신뢰성과 내구성을 극대화하고 있습니다.
연구실은 방사광 가속기 기반의 X-선 분광, 전자현미경, 스펙트로마이크로스코피 등 첨단 분석기술을 적극적으로 활용하여 소재의 전자구조, 결함, 계면 특성 등을 정밀하게 규명하고 있습니다. 이를 통해 멤리스터 및 멤트랜지스터 소자의 저항변화 메커니즘, 이온 이동 경로, 도핑 효과 등 근본적 원리를 밝히고, 이론적 시뮬레이션과 연계하여 소재 및 소자 구조를 최적화하고 있습니다.
본 연구실의 연구성과는 국내외 특허, SCI급 논문, 산학협력 프로젝트 등에서 그 우수성을 인정받고 있으며, 실제로 개발된 멤리스터/멤트랜지스터 소자는 이미지 인식, 패턴 인식, 자율주행, 웨어러블 AI 등 다양한 응용 분야에서 높은 인식률과 신뢰성을 입증하고 있습니다. 또한, 에너지 하베스팅, 광센서, 유연 전자소자, 차세대 메모리 등 다양한 전자 및 정보소자 분야로 연구를 확장하고 있습니다.
앞으로도 본 연구실은 혁신적인 소재 및 소자 기술 개발을 통해 미래 반도체 및 인공지능 하드웨어 산업의 핵심 원천기술을 선도하고, 에너지 효율적이고 고성능의 차세대 전자소자 구현에 기여할 것입니다.
Atomic Layer Deposition
Memristors
Neuromorphic Hardware
멤리스터 및 멤트랜지스터 기반 뉴로모픽 하드웨어
본 연구실은 차세대 인공지능 하드웨어 구현을 위한 멤리스터(Memristor) 및 멤트랜지스터(Memtransistor) 소자 개발에 집중하고 있습니다. 멤리스터는 아날로그 메모리 특성을 갖는 수동 저항 소자로, 전이금속 산화물 내 산소공공 또는 알칼리 이온의 이동을 통해 저항 변화를 구현합니다. 멤트랜지스터는 멤리스터의 특성과 트랜지스터의 기능을 결합한 3단자 소자로, 더욱 정교한 신호 제어와 뉴로모픽 시스템 내 시냅스 역할을 수행할 수 있습니다.
연구실에서는 다양한 소재(transition metal oxides, 2D 전자재료 등)를 기반으로 한 멤리스터 및 멤트랜지스터 소자를 개발하고, 크로스바 어레이 구조와 같은 집적 아키텍처에 적용하여 대규모 인공지능 연산에 적합한 하드웨어 플랫폼을 구현하고 있습니다. 특히, 저전력 동작, 높은 신뢰성, 셀 간 간섭 최소화(스니크 커런트 억제), 고선형성 및 대용량 데이터 저장 특성 확보에 중점을 두고 있습니다.
이러한 연구는 기존 디지털 기반 AI 가속기(GPU, NPU 등)의 한계를 극복하고, 에너지 효율적이고 고성능의 아날로그 인메모리 컴퓨팅 하드웨어를 실현하는 데 기여합니다. 실제로 본 연구실의 멤리스터/멤트랜지스터 소자는 이미지 인식, 패턴 인식, 자율주행, 웨어러블 AI 등 다양한 응용 분야에서 높은 인식률과 신뢰성을 입증하고 있습니다.
알칼리 이온 및 복합 산화물 기반 차세대 전자소자 소재 개발
본 연구실은 고신뢰성, 고성능의 차세대 전자소자 구현을 위해 알칼리 이온(Li, Na 등) 도핑 및 복합 산화물(Perovskite, TiO2, BaTiO3 등) 소재 개발에 주력하고 있습니다. 알칼리 이온 기반 멤리스터는 기존 산소 이온 기반 소자의 낮은 신뢰성 문제를 극복할 수 있는 대안으로, 이온의 확산성 및 조성 제어를 극대화하여 소자의 내구성, retention, endurance 특성을 크게 향상시킵니다.
특히, 원자층 증착(Atomic Layer Deposition, ALD), 광화학 증착(Photochemical Metal-Organic Deposition, PMOD) 등 첨단 박막 증착 공정을 활용하여 균일하고 재현성 높은 박막을 제작하고, 하부전극 설계 및 도핑 공정 제어를 통해 알칼리 이온의 분포와 확산을 정밀하게 조절합니다. 이를 통해 멤리스터, 멤트랜지스터, 저항변화 메모리(ReRAM) 등 다양한 소자에서 높은 신뢰성과 성능을 확보하고 있습니다.
이러한 소재 및 공정 기술은 뉴로모픽 하드웨어뿐만 아니라, 에너지 하베스팅, 광센서, 유연 전자소자, 차세대 메모리 등 다양한 전자 및 정보소자 분야로 확장되고 있습니다. 실제로 본 연구실의 소재 및 소자 기술은 국내외 특허, 논문, 산학협력 프로젝트 등에서 그 우수성을 인정받고 있으며, 미래 반도체 및 인공지능 하드웨어 산업의 핵심 원천기술로 자리매김하고 있습니다.
방사광 가속기 및 첨단 분석기술을 활용한 소재 특성 분석
본 연구실은 전자소자 및 신소재의 근본적 특성 규명을 위해 방사광 가속기(synchrotron radiation) 기반의 첨단 분석기술을 적극적으로 활용하고 있습니다. 방사광을 이용한 X-선 광전자 분광법(XPS), X-선 흡수 분광법(XAS), 스펙트로마이크로스코피, GIWAXS(Grazing-Incidence Wide-Angle X-ray Scattering) 등 다양한 분석법을 통해 소재의 전자구조, 결함, 도핑 상태, 계면 특성 등을 정밀하게 규명합니다.
이러한 분석을 통해 멤리스터, 멤트랜지스터, 복합 산화물 등 다양한 소재의 저항변화 메커니즘, 이온 이동 경로, 산소공공 및 알칼리 이온의 분포, 계면 반응 등 소자 특성에 직접적으로 영향을 미치는 근본적 요인들을 밝혀내고 있습니다. 또한, 실험 결과를 바탕으로 이론적 시뮬레이션(DFT 등)과 연계하여 소재 설계 및 소자 구조 최적화에 반영하고 있습니다.
방사광 가속기 기반 분석기술은 기존 전통적 분석법으로는 파악하기 어려운 나노스케일의 구조적·전자적 특성을 규명할 수 있어, 차세대 전자소자 및 신소재 개발의 핵심 도구로 활용되고 있습니다. 본 연구실은 국내외 방사광 가속기 시설과의 협력을 통해 세계적 수준의 소재 분석 역량을 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 혁신적인 소재 및 소자 개발에 앞장서고 있습니다.
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Persistent ferromagnetic ground state in pristine and Ni-doped Fe3GaTe2 flakes
Ki-Hoon Son, Sehoon Oh, Junho Lee, Sobin Yun, Yunseo Shin, Shaohua Yan, Chaun Jang, Hong-Sub Lee*, Hechang Lei*, Se Young Park*, Hyejin Ryu*
Nano Convergence, 2024
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Mechanical Strain‐Modulated Multifunctional Pr‐Doped BaTiO3 Thin Film for Luminescence Sensing and Piezoelectric Energy‐Harvesting Applications
Akendra Singh Chabungbam, Dong-eun Kim, Geonwoo Kim, Minjae Kim, Hong-Sub Lee, Sang-Woo Kim, Hyung-Ho Park*
International Journal of Energy Research, 2024
3
An investigation on low operating voltage induced self-rectifying multilevel resistive switching in AgNbO3
Akendra Singh Chabungbam, Atul Thakre, Dong-eun Kim, Minjae Kim, Geonwoo Kim, Hong-Sub Lee, Hyung-Ho Park*
Applied Surface Science, 2024
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[원천] (2022M3F3A2A01044952) 원자층 증착기술 기반 자가정류 알칼리 이온 멤리스터 소자 개발 (1/3)
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뉴로모픽 컴퓨팅 기술을 위한 전이금속 산화물 기반의 p형, n형 멤트랜지스터 소자개발