본 연구실은 차세대 신흥 메모리 소자, 특히 ReRAM, STT MRAM, SOM, FRAM 등 다양한 신소재 기반의 메모리 소자 개발에 중점을 두고 있습니다. 금속 산화물 및 페로브스카이트 나노구조를 활용하여 멀티레벨 저장, 저전력 동작, 고속 스위칭 특성을 구현하고자 하며, 이를 통해 기존 실리콘 기반 메모리의 한계를 극복하고자 합니다. 특히, 페로브스카이트 기반 멤리스터 및 금속 산화물/페로브스카이트 복합구조를 적용한 신개념 메모리 소자 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 신흥 메모리 소자는 인공지능 반도체와의 융합을 통해 뉴로모픽 컴퓨팅, 실시간 이미지 인식, 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN) 등 차세대 인공지능 하드웨어 구현에 필수적인 역할을 합니다. 실제로 본 연구실에서는 멤리스터 기반 뉴럴 집적 칩을 개발하여 초저전력, 고집적, 실시간 학습 및 인식이 가능한 하드웨어 플랫폼을 제시하고 있습니다. 이를 위해 TCAD 시뮬레이션, 소재 합성, 소자 특성 평가 등 다양한 실험 및 이론적 접근이 병행되고 있습니다. 향후에는 더욱 다양한 소재와 구조를 적용한 메모리 소자 및 인공지능 반도체의 융합 연구를 통해, 초고속·초저전력·고신뢰성의 차세대 정보 저장 및 처리 기술을 선도할 계획입니다. 또한, 실제 산업 응용을 위한 대면적 공정, 집적화, 신뢰성 평가 등 실용화 연구도 적극적으로 추진하고 있습니다.

본 연구실은 나노발전기, TENG(Triboelectric Nanogenerator), PENG(Piezoelectric Nanogenerator), 태양전지 등 다양한 에너지 하베스팅 기술을 연구하고 있습니다. 금속 산화물, 페로브스카이트, 복합 나노구조체 등 혁신적인 소재를 활용하여, 유연하고 고효율의 에너지 변환 소자를 개발하고, 이를 기반으로 자가구동 센서 및 디스플레이 등 다양한 응용 분야로 확장하고 있습니다. 특히, 유연한 TENG, PENG 및 태양전지 소자는 웨어러블 디바이스, 사물인터넷(IoT), 바이오 센서 등 차세대 전자기기의 에너지 자립화에 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. 본 연구실에서는 소재의 결정 구조, 표면 개질, 나노구조 제어 등을 통해 에너지 변환 효율을 극대화하고, 실제 환경에서의 내구성 및 신뢰성 확보에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 이러한 에너지 하베스팅 기술은 단순한 전력 공급을 넘어, 자가구동 센서 네트워크, 무선 통신, 환경 모니터링 등 다양한 스마트 시스템의 기반 기술로 활용될 수 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 소재-소자-시스템 통합 연구를 통해 에너지 하베스팅 분야의 혁신을 지속적으로 이끌어 나갈 것입니다.

본 연구실은 자외선(UV)부터 적외선(IR)까지 넓은 스펙트럼을 커버하는 광센서 및 포토디텍터 개발에 주력하고 있습니다. 페로브스카이트, 금속 산화물, 나노구조체 등 다양한 신소재를 적용하여 고감도, 고선택성, 유연성, 대면적화가 가능한 광센서를 구현하고 있습니다. 특히, 전사 공정 및 나노구조 제어 기술을 활용하여 유연한 기판 위에 고성능 광센서를 집적하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 또한, 환경 문제 해결을 위한 광촉매 소재 및 소자, 그리고 반도체 및 전자기기의 열 관리를 위한 고성능 열계면재료(TIM) 개발도 중요한 연구 분야입니다. 금속 산화물, 페로브스카이트, 그래핀 복합체 등 다양한 소재를 기반으로 한 열전도성 향상, 열 확산 경로 최적화, 대면적/대량 공정 기술을 연구하고 있습니다. 이를 통해 차세대 반도체 패키지, 고출력 전자기기, 친환경 에너지 시스템 등 다양한 응용 분야에 기여하고 있습니다. 앞으로 본 연구실은 광센서와 환경/열 관리 소자의 융합, 스마트 센서 네트워크, 인공지능 기반 환경 모니터링 등 미래 지향적 연구를 지속적으로 확대해 나갈 계획입니다.