EMERGING MATERIALS, DEVICES & SYSTEM (EMDS) LAB

신소재공학부 윤정호

EMERGING MATERIALS, DEVICES & SYSTEM (EMDS) LAB는 신소재공학부에 속한 연구실로, 첨단 재료와 소자, 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 연구실은 특히 뉴로모픽 컴퓨팅과 멤리스터 소자에 대한 연구에서 높은 성과를 보이고 있습니다. 최근 3년간, 연구팀은 이온 이동형 임계스위칭 소자 기반의 전역최적해 탐색용 확률론적 컴퓨팅 플랫폼 개발, 다공성 산화물 구조체 기반의 신경 뉴런 소자 및 시스템 개발 등 다수의 프로젝트를 성공적으로 수행하였습니다. 또한, 인공 감각 시스템 및 강유전체 트랜지스터에 관한 다수의 논문을 발표하며, 학계와 산업계에서 주목받고 있습니다. 이러한 연구 성과는 차세대 지능형 반도체 기술 개발과 같은 국가적 과제에서도 인정받고 있으며, 다양한 기업과의 협업을 통해 실질적인 응용 가능성을 높이고 있습니다.

Neuromorphic Computing

Memristive Devices

Ferroelectric Transistors

대표 연구 분야

연구 영역 전체보기

이온 이동형 임계스위칭 소자 기반 확률론적 컴퓨팅 플랫폼 개발

신소재공학부 EMERGING MATERIALS, DEVICES & SYSTEM (EMDS) LAB은 이온 이동형 임계스위칭 소자를 활용한 확률론적 컴퓨팅 플랫폼 개발에 주력하고 있습니다. 이 연구는 차세대 지능형 반도체 기술 개발의 일환으로, 신경망 학습과 인공지능 연산에서 높은 효율성과 낮은 전력 소비를 목표로 하고 있습니다. 소자의 구조적 특성과 이온 이동 메커니즘을 정밀하게 조절하여 신뢰성 높은 메모리 특성을 구현하며, 이는 다양한 인공지능 응용 분야에서 활용될 수 있습니다. 특히, 전역 최적해 탐색을 위한 확률론적 알고리즘에 최적화된 소자를 개발하여, 빠르고 정확한 데이터 처리가 가능하도록 합니다. EMDS LAB은 이 분야에서 다수의 연구 경험을 쌓아왔으며, 다양한 실험적 접근법과 분석을 통해 소자의 성능을 극대화하고 있습니다.

주요 논문

발행물 전체보기

Self-nonlinear memristor array based on asymmetric current conduction

Suk Yeop Chun, et al.

Stochastic Memristive Neuron Device for True Random Number Generator

Keun Ho Soh, et al.

Cluster type selector-less 1R memristor array for spiking neural network

Ji Eun Kim, et al.

완료된 프로젝트

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다공성 산화물 구조체 기반 감응, 비감응형 신경 뉴런 소자 및 신경 시스템 개발 (우수신진연구과제)

Unknown

2022년 03월 ~ 2025년 02월

NEUROMORPHIC COMPUTING APPLICATIONS

BIO-MIMICKING EMULATORS FOR HUMANOID ROBOT