문태환 연구실은 전자세라믹스, 특히 하프늄-지르코늄 산화물(HfO2-ZrO2) 기반 강유전체 박막의 물리적, 화학적 특성 및 소자 응용에 대한 심층 연구를 수행하고 있습니다. 다양한 도핑 및 박막 성장 조건을 제어하여, 극한의 박막 두께에서도 우수한 강유전성을 구현하는 방법을 탐구합니다. 이를 위해 원자층 증착, 스퍼터링 등 다양한 박막 증착 기술과 고온 어닐링, 결정상 제어, 미세구조 분석 등 다각적인 접근법을 활용합니다. 특히, 박막 내 결정상 변화와 그에 따른 전기적 특성(잔류 분극, 내구성, 피로 현상 등)의 상관관계를 규명하고, 전극 재료 및 인터페이스 엔지니어링을 통해 소자의 신뢰성 및 성능을 극대화하는 연구를 진행합니다. 또한, 강유전체 박막의 음의 정전용량 현상, 도메인 벽 이동, 산소 공공의 이동 및 분포 등 미시적 현상을 실시간 분석하여, 소자 동작의 근본 원리를 밝히고 있습니다. 이러한 연구는 차세대 비휘발성 메모리, 저전력 트랜지스터, 에너지 저장 소자, 센서 등 다양한 응용 분야로 확장되고 있습니다. 특히, 기존 페로브스카이트계 강유전체의 한계를 극복하는 새로운 전자세라믹스 시스템을 제안하고, 실리콘 기반 CMOS 공정과의 호환성을 확보함으로써 산업적 파급효과가 매우 큽니다.

본 연구실은 강유전체 터널 접합(FTJ) 및 멤리스터 소자를 활용한 신경모방(Neuromorphic) 컴퓨팅 하드웨어 구현에 집중하고 있습니다. 생물학적 신경망의 기능을 모사하는 휘발성 및 비휘발성 멤리스터 소자를 설계하고, 다양한 산화물 및 칼코게나이드 재료를 적용하여 임계 스위칭 특성, 가변 저항 특성, 확률적 동작 특성 등을 체계적으로 분석합니다. 특히, 멤리스터 소자의 임계 스위칭 메커니즘, 인터페이스 효과, 산소 공공의 이동 및 트랩 현상 등이 신경망 학습 및 추론 성능에 미치는 영향을 실험 및 시뮬레이션을 통해 규명합니다. 또한, 멀티비트 시냅스, 인공 뉴런, 인공 감각 수용체 등 다양한 신경모방 소자 구조를 제안하고, 크로스바 어레이, 리저버 컴퓨팅, 하드웨어 보안 등 첨단 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 이러한 연구는 기존 디지털 컴퓨팅의 한계를 뛰어넘는 초저전력, 고효율, 대규모 병렬처리 시스템 구현에 기여하며, 차세대 인공지능 하드웨어의 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 더불어, 멤리스터 기반의 확률적 컴퓨팅, 하드웨어 보안, 적응형 시스템 등 미래 지향적 연구도 활발히 진행 중입니다.