본 연구실은 2차원 반도체와 카이랄 플라즈모닉 금 나노입자를 결합한 차세대 광전자 소자 개발에 주력하고 있습니다. 2차원 반도체는 기존의 벌크 반도체에 비해 뛰어난 전기적, 광학적 특성을 지니고 있어, 초고속, 저전력, 고효율의 광전자 소자 구현에 매우 적합합니다. 특히, 원자 단위의 두께와 우수한 이동도, 뛰어난 유연성 등은 차세대 전자 및 광전자 소자의 핵심 소재로 각광받고 있습니다. 카이랄 플라즈모닉 금 나노입자는 빛의 편광 상태에 민감하게 반응하는 특성을 지니고 있어, 원형 편광 빛 검출 및 발광 소자 등 다양한 응용 분야에 활용되고 있습니다. 본 연구실에서는 2차원 반도체와 카이랄 플라즈모닉 금 나노입자를 이종접합 구조로 결합하여, 기존 소자 대비 향상된 감도와 선택성을 갖는 광센서 및 광검출기, 발광 소자 등을 개발하고 있습니다. 이를 통해 원형 편광 빛의 정밀한 검출 및 제어가 가능하며, 차세대 광통신, 바이오센서, 양자정보처리 등 다양한 첨단 분야로의 확장이 기대됩니다. 이러한 연구는 나노소재의 합성, 표면 개질, 이종접합 구조 설계, 소자 제작 및 특성 평가 등 다양한 융합적 접근을 필요로 하며, 실험적 연구와 시뮬레이션을 병행하여 소재 및 소자의 성능을 극대화하고 있습니다. 본 연구실의 연구는 국내외 유수 학술지에 다수 게재되고 있으며, 관련 특허와 정부 과제도 활발히 수행 중입니다.

본 연구실은 인간 두뇌의 신경망을 모방한 뉴로모픽 소자 및 바이오모방 전자소자 개발에도 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 멀티모달 멤리스터, 옵토-뉴로모픽 디바이스 등 차세대 인공지능 하드웨어 구현을 위한 핵심 소자 연구에 집중하고 있습니다. 멤리스터는 전기적 신호뿐만 아니라 빛, 습도 등 다양한 입력에 반응하는 특성을 지니며, 생체 신경 시냅스의 가소성, 학습 및 기억 기능을 전자적으로 구현할 수 있습니다. 펩타이드 기반 소재는 생체적합성과 생분해성을 동시에 갖추고 있어, 바이오 임플란터블 전자소자, 일회용 바이오센서, 친환경 전자기기 등 다양한 응용이 가능합니다. 본 연구실에서는 티로신이 풍부한 펩타이드 소재를 활용하여, 프로톤과 전자의 결합 전도 특성을 조절하고, 이를 기반으로 한 멤리스터 및 시냅스 트랜지스터를 개발하고 있습니다. 이러한 소자는 전기적, 광학적, 화학적 자극에 따라 다양한 시냅스 가소성 특성을 나타내며, 인공 신경망 구현에 필수적인 아날로그 저항 변화, 장단기 기억, 시냅스 강화 및 약화 등의 기능을 모사할 수 있습니다. 이와 같은 연구는 차세대 인공지능 하드웨어, 바이오전자, 신경공학 등 다양한 분야에 혁신적인 기여를 할 수 있으며, 실제로 본 연구실의 멤리스터 및 펩타이드 기반 소자는 국내외 특허와 논문, 산학협력 과제 등에서 우수한 성과를 내고 있습니다. 또한, 생분해성 전자소자 및 멀티입력 기반 메모리 소자 등 다양한 원천기술을 확보하고 있어, 미래 지능형 전자기술의 핵심 연구실로 자리매김하고 있습니다.

본 연구실은 반도체 소자 물리와 시뮬레이션, 그리고 신경망과의 연계 연구에도 심도 있게 참여하고 있습니다. 반도체 소자의 동작 원리와 특성 분석을 위해 다양한 시뮬레이션 툴을 활용하며, 이를 통해 소자 설계 최적화 및 신소재 적용 효과를 예측하고 있습니다. 특히, 2차원 반도체, 금속 산화물, 펩타이드 하이브리드 소재 등 다양한 신소재 기반 소자의 전기적, 광학적 특성을 정밀하게 분석하고, 실제 소자 제작 및 평가와 연계하여 연구의 완성도를 높이고 있습니다. 또한, 신경망(Neural Networks)과의 융합 연구를 통해, 인공지능 기반 소자 설계 및 데이터 분석, 최적화 등에 적극적으로 활용하고 있습니다. 예를 들어, 신경망을 활용한 카이랄 플라즈모닉 나노입자의 설계, 멤리스터 동작 특성의 예측 및 최적화, 복잡한 소자 동작 데이터의 해석 등 다양한 분야에서 인공지능 기법을 접목하고 있습니다. 이를 통해 기존의 실험적 접근만으로는 한계가 있었던 복잡한 현상에 대한 이해와 혁신적인 소자 설계가 가능해지고 있습니다. 이러한 연구는 차세대 반도체 소자 개발, 인공지능 하드웨어, 데이터 기반 소재 설계 등 다양한 첨단 융합 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 본 연구실은 시뮬레이션과 실험의 유기적 결합, 그리고 신경망 기반 데이터 분석을 통해 반도체 및 나노소자 연구의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.