차세대 반도체 소자 및 어레이 구조 개발은 ISDL 연구실의 핵심 연구 분야 중 하나입니다. 본 연구실은 실리콘 기반의 CMOS, NCFET, TFET 등 다양한 신소자 구조를 탐구하며, 소자의 전기적 특성을 예측하기 위해 TCAD 시뮬레이션을 적극적으로 활용합니다. 이를 통해 소자의 미세화와 저전력 동작, 고속 스위칭 특성 등 첨단 반도체 소자에서 요구되는 다양한 성능 지표를 분석하고, 실제 소자 제작 및 측정 데이터를 바탕으로 이론과 실험을 융합한 연구를 수행합니다. 특히, 플래시 메모리, 멤리스터, 멤커패시터 등 차세대 메모리 소자와 어레이 구조에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 소자들은 높은 집적도와 신뢰성, 멀티비트 저장 능력, 저전력 특성 등 기존 메모리 한계를 극복할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 연구실에서는 어레이 구조의 설계 및 제작, 소자 간 상호작용 분석, 공정 최적화 등 다양한 관점에서 연구를 진행하며, 실제로 3D 적층형 어레이, 고수율 멤리스터 어레이, 플래시 기반 시냅스 소자 등 혁신적인 구조를 구현하고 있습니다. 이러한 연구는 차세대 인공지능 하드웨어, 엣지 컴퓨팅, IoT, 고신뢰성 보안 시스템 등 다양한 응용 분야에서 요구되는 고성능·저전력·고집적 반도체 기술의 기반을 마련합니다. 또한, 소재-공정-소자-회로-시스템-알고리즘을 아우르는 융합적 접근을 통해 반도체 기술의 한계를 극복하고, 미래 반도체 산업의 혁신을 선도하고 있습니다.

ISDL 연구실은 뉴로모픽 시스템과 인메모리 컴퓨팅 응용 분야에서 세계적인 연구를 선도하고 있습니다. 기존의 폰 노이만 구조 기반 컴퓨팅 시스템이 가진 메모리-프로세서 병목 현상과 높은 전력 소모 문제를 해결하기 위해, 메모리 소자(멤리스터, 플래시, 멤커패시터 등)를 활용한 인메모리 컴퓨팅 구조를 연구합니다. 이러한 구조는 데이터 이동을 최소화하고, 병렬 연산을 극대화함으로써 초저전력·고속 인공지능 연산이 가능합니다. 특히, 하드웨어 기반 인공신경망, 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN), 컨볼루션 신경망(CNN) 등 다양한 신경망 모델을 멤리스터 크로스바 어레이 등 실제 소자 어레이에 구현하고, 온칩 학습, 경계값 이진 신경망, 커널 맵핑 등 하드웨어 친화적 알고리즘 개발에도 집중하고 있습니다. 또한, 멀티비트 가중치 표현, 소자 변동성 보정, 신뢰성 향상 등 실용적 하드웨어 구현을 위한 다양한 회로 및 시스템 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 엣지 디바이스, 스마트 모빌리티, IoT, 차세대 AI 가속기 등 다양한 응용 분야에서 초저전력·고성능 인공지능 연산을 실현하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 더불어, 소자-회로-시스템-알고리즘의 전주기적 통합 연구를 통해 실제 하드웨어 기반 AI 시스템의 상용화 가능성을 높이고, 미래 지능형 반도체 기술의 패러다임 전환을 이끌고 있습니다.

ISDL 연구실은 반도체 소자 기반 하드웨어 보안 기술, 특히 물리적 복제불가 함수(PUF) 개발에 있어서도 독보적인 연구 역량을 보유하고 있습니다. 멤리스터, 멤커패시터, 플래시 등 다양한 메모리 소자의 고유한 변동성과 비가역적 특성을 활용하여, 복제 불가능한 고유 식별 정보를 생성하는 PUF 회로 및 어레이 구조를 설계·제작하고 있습니다. PUF 기술은 IoT, 엣지 디바이스, 스마트카드, 보안 칩 등에서 하드웨어 기반 인증, 암호키 생성, 정보 보호 등 다양한 보안 응용에 필수적입니다. 연구실에서는 3D 적층형 어레이, 차동 쌍 구조, 랜덤 노이즈 기반 난수 발생기(TRNG) 등 다양한 구조적 혁신을 통해, 높은 보안성, 신뢰성, 저전력 특성을 동시에 만족하는 PUF 솔루션을 제시하고 있습니다. 또한, 실제 소자 변동성 분석, 환경 변화 내성, 머신러닝 공격 저항성 등 실질적 보안 성능 평가와 개선에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 이러한 연구는 미래의 초연결 사회에서 요구되는 안전하고 신뢰성 높은 하드웨어 보안 인프라 구축에 기여하며, 반도체 소자 기반 보안 기술의 새로운 패러다임을 제시합니다. 더불어, 소자-회로-시스템-알고리즘의 융합적 접근을 통해, 실용적이고 확장성 높은 하드웨어 보안 솔루션을 지속적으로 개발하고 있습니다.