NSDL
전자공학과 조일환
NSDL(나노스케일 소자 및 회로 연구실)은 전자공학과를 기반으로 반도체 소자 및 회로 분야에서 세계적 수준의 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 차세대 전계효과 트랜지스터, 나노스케일 메모리 소자, AI(뉴로모픽) 반도체 등 첨단 반도체 기술 개발에 주력하고 있으며, 이론적 모델링부터 실제 소자 제작 및 특성 평가에 이르기까지 전 주기적 연구를 진행하고 있습니다.
특히, 터널링 FET, 피드백 FET, 고온 동작 FET 등 다양한 차세대 트랜지스터 구조의 개발을 통해 기존 CMOS 기술의 한계를 극복하고, 미래 집적회로 및 시스템 온 칩(SoC) 구현에 필요한 기반 기술을 확보하고 있습니다. 이러한 연구는 극한 환경에서의 신뢰성 확보, 저전력 동작, 고속 스위칭 등 다양한 산업적 요구에 부응하고 있습니다.
또한, 3D 수직 NAND 플래시 메모리, 차지 트랩 플래시 메모리 등 나노스케일 메모리 소자 연구를 통해 데이터 저장의 고집적화와 고속화를 실현하고 있습니다. 본 연구실은 메모리 소자의 구조적 혁신과 소재 개발, 신뢰성 평가 등 다양한 측면에서 선도적인 연구를 수행하고 있으며, 관련 특허 및 논문을 통해 국내외 학계와 산업계에 큰 영향을 미치고 있습니다.
AI(뉴로모픽) 반도체 분야에서는 스파이크 및 딥 뉴럴 네트워크 기반 소자와 회로를 개발하여, 초저전력 인공지능 연산 및 실시간 데이터 처리가 가능한 하드웨어 구현에 앞장서고 있습니다. 이러한 연구는 인공지능, 자율주행, 스마트 센서 등 다양한 미래 산업에 적용될 수 있는 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다.
NSDL은 산학협력, 국가 연구과제, 국제 학술활동 등 다양한 외부 협력과 교류를 통해 연구 성과를 확장하고 있으며, 미래 반도체 산업의 혁신과 인재 양성에 기여하고 있습니다. 앞으로도 첨단 반도체 소자 및 회로 분야에서 새로운 패러다임을 제시하며, 글로벌 리더로서의 역할을 지속적으로 강화해 나갈 것입니다.
High Temperature Operation FET
Neuromorphic Semiconductor
3D Vertical NAND Flash Memory
차세대 전계효과 트랜지스터(Next Generation Field Effect Transistors)
차세대 전계효과 트랜지스터(FET)는 반도체 소자의 성능 한계를 극복하고, 더욱 높은 집적도와 저전력 동작을 실현하기 위해 연구되고 있는 핵심 기술입니다. 본 연구실에서는 터널링 FET, 피드백 FET, 고온 동작이 가능한 FET 등 다양한 구조와 동작 원리를 가진 차세대 트랜지스터를 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 기존 CMOS 기술의 한계를 극복하고, 미래의 집적회로 및 시스템 온 칩(SoC) 구현에 필수적인 기반 기술을 제공합니다.
특히 터널링 FET는 저전력 동작이 가능하여 모바일 및 IoT 기기 등 에너지 효율이 중요한 분야에서 각광받고 있습니다. 피드백 FET는 소자의 스위칭 특성을 개선하여 더 빠르고 안정적인 동작을 가능하게 하며, 고온 동작 FET는 극한 환경에서도 신뢰성 있는 동작을 보장할 수 있도록 설계되고 있습니다. 본 연구실은 이러한 다양한 FET 구조의 이론적 모델링, 시뮬레이션, 그리고 실제 소자 제작 및 특성 평가를 종합적으로 수행하고 있습니다.
이러한 연구를 통해 얻어진 결과는 학술 논문, 특허, 그리고 산학협력 프로젝트 등 다양한 형태로 성과를 내고 있으며, 국내외 반도체 산업 발전에 기여하고 있습니다. 앞으로도 차세대 트랜지스터 연구를 통해 미래 반도체 기술의 혁신을 선도하고, 새로운 응용 분야 개척에 앞장설 계획입니다.
나노스케일 메모리 소자(Nano scale Memories)
나노스케일 메모리 소자는 정보 저장의 고집적화와 고속화를 실현하기 위한 핵심 기술로, 본 연구실에서는 3D 수직 NAND 플래시 메모리, 차지 트랩 플래시 메모리 등 다양한 차세대 메모리 소자 구조를 연구하고 있습니다. 3D 수직 NAND 플래시는 기존 평면 구조의 한계를 극복하고, 셀 집적도를 획기적으로 높여 대용량 데이터 저장이 가능한 메모리로 각광받고 있습니다. 본 연구실은 이러한 3D 구조의 설계, 제작 공정, 전기적 특성 분석 등 전 주기에 걸친 연구를 수행하고 있습니다.
차지 트랩 플래시 메모리는 데이터 저장의 신뢰성과 내구성을 높이기 위한 기술로, 다양한 소재와 구조적 변형을 통해 성능을 극대화하는 연구가 이루어지고 있습니다. 또한, 고온 환경에서도 안정적으로 동작할 수 있는 메모리 소자 개발에도 집중하고 있으며, 이는 자동차, 우주항공, 산업용 IoT 등 극한 환경에서의 응용에 필수적인 요소입니다.
이와 같은 연구는 실제 산업 현장에서 요구되는 고성능, 고신뢰성 메모리 소자 개발에 직접적으로 기여하고 있으며, 관련 특허 및 논문 발표를 통해 국내외 학계와 산업계에 큰 영향을 미치고 있습니다. 앞으로도 나노스케일 메모리 소자의 혁신을 통해 데이터 중심 사회의 기반을 강화하는 데 앞장설 것입니다.
AI(뉴로모픽) 반도체 소자 및 회로
AI(뉴로모픽) 반도체는 인간의 뇌 신경망을 모방한 구조와 동작 원리를 기반으로, 초저전력 인공지능 연산 및 실시간 데이터 처리가 가능한 차세대 반도체 기술입니다. 본 연구실에서는 스파이크 뉴럴 네트워크(Spike Neural Network) 소자 및 회로, 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network) 소자 및 회로 등 다양한 뉴로모픽 반도체 소자와 회로를 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 기존의 범용 반도체와 차별화된 구조와 동작 특성을 바탕으로, 인공지능의 효율성과 확장성을 크게 높일 수 있습니다.
특히, 뉴로모픽 소자는 대규모 병렬 연산과 학습 기능을 하드웨어적으로 구현할 수 있어, 에지 컴퓨팅, 자율주행, 스마트 센서 등 다양한 응용 분야에서 각광받고 있습니다. 본 연구실은 뉴로모픽 소자의 소재 개발, 소자 구조 설계, 회로 통합 및 시스템 레벨 평가까지 전방위적인 연구를 수행하고 있으며, 이를 통해 초저전력, 고속, 고신뢰성 인공지능 하드웨어 구현을 목표로 하고 있습니다.
이러한 연구 성과는 국내외 학술지 및 특허로 발표되고 있으며, 산학협력 및 국가 연구과제와 연계하여 실제 산업 현장에 적용될 수 있는 기술로 발전하고 있습니다. 앞으로도 AI 반도체 분야의 혁신을 선도하며, 미래 인공지능 사회의 핵심 인프라를 구축하는 데 기여할 것입니다.
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Investigation of the Memory Operations in the 3D NAND Flash with More Realistic Geometry with Wavey Channel in the Tapered Channel Hole
HyunSeo Oh, YunJae Oh, Hyeongjun So, Jueun Kim, Soomin Kim, So Won Son, Tae Hun Kim*, Daewoong Kang*, Seongjae Cho*, Il Hwan Cho*
Journal of Electrical Engineering & Technology, 2025
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3D NAND Flash Memory Cell Current and Interference Characteristics Improvement With Multiple Dielectric Spacer
Yunjae Oh, Inyoung Lee, Yunejae Suh, Daewoong Kang*, Il Hwan Cho*
IEEE ACCESS, 2023
3
Device characteristics of the select transistor in a vertical-NAND flash memory
Daewoong Kang, Hyojin Park, Dae Hwan Kim, Il Hwan Cho*
Japanese Journal of Applied Physics, 2023
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[3-3차년도]극한 고온 환경 동작 실리콘 기반 트랜지스터 기반 기술 개발
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[3-2차년도]극한 고온 환경 동작 실리콘 기반 트랜지스터 기반 기술 개발
3
[3-1차년도]극한 고온 환경 동작 실리콘 기반 트랜지스터 기반 기술 개발
