조원주 연구실의 대표적인 연구축은 이온전계효과트랜지스터(ISFET), 확장게이트 FET(EGFET), 듀얼게이트 구조를 이용한 고감도 바이오센서 및 화학센서 개발이다. 연구실은 pH, 이온 농도, 효소 반응, 면역반응, 후각 단백질 기반 분자 인식 등 다양한 생화학적 신호를 전기적 신호로 직접 변환하는 반도체 센서 플랫폼을 구축해 왔다. 특히 실리콘 나노와이어 채널, SOI 구조, 고유전율 감지막, 확장게이트 구조를 결합하여 기존 센서의 감도 한계를 넘는 초고감도 검출 성능을 확보하는 데 집중하고 있다. 이 연구의 핵심은 감지막 재료와 트랜지스터 구조를 함께 최적화하여 신호 증폭과 신뢰성을 동시에 확보하는 것이다. 연구실은 SiO2/HfO2/Al2O3 적층 감지막, SnO2 및 다양한 high-k 산화물, 듀얼게이트 및 트리플게이트 구조, 저항성 커플링 및 정전용량성 커플링 설계를 활용해 문턱전압 변화를 크게 증폭시키는 전략을 발전시켰다. 또한 ELISA 전기신호화, 코르티솔·도파민·칼슘·나트륨 등 선택적 분석물 검출, 에탄올 인식을 위한 초파리 유래 odorant-binding protein 융합 센서 등으로 응용 범위를 확장하며 현장진단형 포인트오브케어 센서 플랫폼 가능성을 보여주고 있다. 이러한 연구는 차세대 의료진단, 환경 모니터링, 식품 안전, 웨어러블 센서 분야와 직접 연결된다. 연구실이 수행한 바이오센서 관련 특허와 국제 논문들은 반도체 공정 기반 센서를 통해 고감도·소형화·대량생산 가능성을 동시에 확보할 수 있음을 보여준다. 향후에는 CMOS 호환 바이오센서, 복합 환경에서도 안정적으로 동작하는 선택형 센서, 휴대형 진단기기와 결합된 실시간 센싱 시스템으로 발전할 가능성이 크다.

연구실의 또 다른 핵심 분야는 a-IGZO, IWO, ITO, ZnO 계열 산화물 반도체를 기반으로 한 박막트랜지스터(TFT)와 나노구조 소자 공정 기술이다. 조원주 연구실은 반도체공정과 반도체 나노 공정을 바탕으로 용액공정, 전기방사 나노파이버, 저온 열처리, 플라즈마 처리 등 다양한 공정기술을 결합해 고성능 전자소자를 구현해 왔다. 특히 투명·유연 전자소자, 저온 공정이 필요한 기판, 웨어러블 전자소자에 적용 가능한 산화물 TFT 성능 향상 연구가 두드러진다. 구체적으로는 마이크로웨이브 어닐링을 이용한 저열예산 공정이 연구실의 중요한 차별점이다. 기존 퍼니스 열처리 대비 짧은 시간과 낮은 열 손상으로 산화물 박막의 이동도, 문턱전압 안정성, 서브스레숄드 특성, 온오프 비를 개선하는 공정 기술을 지속적으로 축적해 왔다. 또한 전기방사 기반 IGZO·ITO 나노파이버 채널, 고유전율 게이트 절연막, 이종접합 채널, 플라즈마 표면처리 등을 통해 전기적 특성과 장기 신뢰성을 동시에 향상시키는 방향으로 연구가 전개되고 있다. 이 연구는 디스플레이 구동소자, 유연 전자기기, 투명 센서, 차세대 집적회로 등 폭넓은 산업적 활용성을 가진다. 산화물 반도체는 대면적 공정과 저온 제조에 유리하기 때문에 미래 전자소자의 핵심 재료로 평가되며, 연구실은 공정-재료-소자 특성의 연계 최적화를 통해 실용화 가능성을 높이고 있다. 최근에는 센서용 TFT뿐 아니라 재구성 가능한 FET, 적응형 로직 응용까지 확장되며 반도체 소자 플랫폼 연구로 발전하고 있다.

조원주 연구실은 바이오센서와 TFT 연구뿐 아니라 비휘발성 메모리 및 차세대 기능성 반도체 소자 연구에서도 오랜 축적을 가지고 있다. 초기 연구부터 전하트랩 플래시 메모리, 나노입자 기반 메모리, 스핀 메모리, ReRAM, 하이브리드 유무기 저항변화 메모리 등 다양한 메모리 구조를 탐구해 왔다. 이러한 연구는 반도체 재료, 터널 절연막, 트랩층, 전극 구조를 정밀 제어하여 저장 특성, 프로그램/소거 특성, 유지 특성, 멀티레벨 구동 특성을 향상시키는 데 중점을 둔다. 연구실은 특히 high-k 물질과 엔지니어드 터널 배리어 설계를 적극 활용해 메모리 성능을 개선해 왔다. HfO2, Ta2O5, Al2O3, Si3N4 등의 적층 구조를 이용해 전하 주입과 누설을 제어하고, 마이크로웨이브 공정 및 용액공정을 접목하여 저온 공정형 메모리 소자 구현 가능성을 제시하였다. 더불어 저항변화 메모리의 형성전압 저감, 다중 상태 구현, 신뢰성 향상 연구가 활발하며, 최근 학술발표에서는 차지트랩 기반 시냅스 소자, 멤리스터, 뉴로모픽 소자까지 연구 범위가 확장되고 있다. 이 분야의 성과는 단순 저장장치를 넘어 인공지능 하드웨어와 차세대 집적 반도체 아키텍처로 연결된다. 비휘발성 메모리와 시냅스 트랜지스터는 저전력 연산, 온디바이스 학습, 뉴로모픽 컴퓨팅의 기반 기술로 주목받고 있으며, 연구실은 CMOS 호환성까지 고려한 소자 설계를 통해 실제 시스템 적용 가능성을 높이고 있다. 따라서 이 연구는 기존 메모리 공정 경험과 미래형 지능형 반도체 소자 개발을 연결하는 중요한 연구축으로 평가할 수 있다.