이장식 연구실
포항공과대학교 신소재공학과
이장식 교수
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이장식 연구실
포항공과대학교 신소재공학과 이장식 교수
이장식 연구실은 박막공학과 전자재료를 기반으로 강유전체 트랜지스터, 저항변화 메모리, 광시냅스 및 뉴로모픽 소자 등 차세대 반도체 메모리와 지능형 소자 기술을 연구하며, CMOS 공정호환 고집적 메모리 구조와 컴퓨팅-인-메모리 플랫폼 구현을 위한 재료·공정·소자 융합 연구를 수행하고 있다.
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
박막 전자재료와 고집적 저항변화 메모리
박막 전자재료와 고집적 저항변화 메모리
강유전체 트랜지스터 기반 차세대 메모리 소자
뉴로모픽 및 광시냅스 소자
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
5개년 연도별 논문 게재 수
47총합
5개년 연도별 피인용 수
2,137총합
주요 논문
3
논문 전체보기
1
article
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인용수 3
·
2025Sub-unit-cell-segmented ferroelectricity in brownmillerite oxides by phonon decoupling
Jinhyuk Jang, Yeongrok Jin, Yeon‐Seo Nam, Heung‐Sik Park, Jaegyu Kim, Kyeong Tae Kang, Y. W. So, Jiwoung Choi, Young Jai Choi, Jae-Hyeok Shim, Panithan Sriboriboon, Dong Kyu Lee, Kyoung‐June Go, Gi‐Yeop Kim, Seungbum Hong, Jun Hee Lee, Daesu Lee, Myung‐Geun Han, Junwoo Son, Yunseok Kim, Hiroki Taniguchi, Seokhyeong Kang, Jang‐Sik Lee, He Tian, Chan‐Ho Yang, Yimei Zhu, Sang‐Wook Cheong, Woo Seok Choi, Jaekwang Lee, Si‐Young Choi
IF 38.5
Nature Materials
https://doi.org/10.1038/s41563-025-02233-7
Ferroelectricity
Brownmillerite
Phonon
Materials science
Decoupling (probability)
Condensed matter physics
Unit (ring theory)
Chemical physics
Crystallography
Optoelectronics
2
article
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인용수 67
·
2022Neurotransmitter‐Induced Excitatory and Inhibitory Functions in Artificial Synapses
Dongshin Kim, Jang‐Sik Lee
IF 19
Advanced Functional Materials
Abstract Neurotransmitters control signal transmission in the nervous system. The signals of neuron cells can be excited or inhibited based on the types of neurotransmitters that are released from pre‐synaptic neurons. The balance of the excitatory and inhibitory synaptic responses has important implications for the versatility, plasticity, and parallel computing characteristics of the nervous system. Emulating the excitatory–inhibitory balancing characteristics is one way to establish the versatility and plasticity characteristics of the brain. In this study, the authors develop artificial synapses to emulate the excitatory and inhibitory functions of biological synapses using electrochemical reactions between the channel and neurotransmitter solutions. The devices show excitatory and inhibitory characteristics depending on types of neurotransmitter solutions. The interaction between these two types of synaptic responses is employed for emulating the excitatory–inhibitory balance characteristics. The devices emulate the multifunctional characteristics of biological synapses, resulting in their potential for use in bio‐realistic neuromorphic devices.
https://doi.org/10.1002/adfm.202200497
Excitatory postsynaptic potential
Inhibitory postsynaptic potential
Neuroscience
Neurotransmission
Neurotransmitter
Neurotransmitter Agents
Excitatory synapse
Synaptic plasticity
Neuron
Synapse
3
review
|
인용수 201
·
2022Ferroelectric Transistors for Memory and Neuromorphic Device Applications
Ik‐Jyae Kim, Jang‐Sik Lee
IF 26.8
Advanced Materials
Ferroelectric materials have been intensively investigated for high-performance nonvolatile memory devices in the past decades, owing to their nonvolatile polarization characteristics. Ferroelectric memory devices are expected to exhibit lower power consumption and higher speed than conventional memory devices. However, non-complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) compatibility and degradation due to fatigue of traditional perovskite-based ferroelectric materials have hindered the development of high-density and high-performance ferroelectric memories in the past. The recently developed hafnia-based ferroelectric materials have attracted immense attention in the development of advanced semiconductor devices. Because hafnia is typically used in CMOS processes, it can be directly incorporated into current semiconductor technologies. Additionally, hafnia-based ferroelectrics show high scalability and large coercive fields that are advantageous for high-density memory devices. This review summarizes the recent developments in ferroelectric devices, especially ferroelectric transistors, for next-generation memory and neuromorphic applications. First, the types of ferroelectric memories and their operation mechanisms are reviewed. Then, issues limiting the realization of high-performance ferroelectric transistors and possible solutions are discussed. The experimental demonstration of ferroelectric transistor arrays, including 3D ferroelectric NAND and its operation characteristics, are also reviewed. Finally, challenges and strategies toward the development of next-generation memory and neuromorphic applications based on ferroelectric transistors are outlined.
https://doi.org/10.1002/adma.202206864
Neuromorphic engineering
Materials science
Ferroelectricity
Transistor
Memristor
Optoelectronics
Nanotechnology
Non-volatile memory
Electronic engineering
Electrical engineering
정부 과제
28
과제 전체보기
1
2025년 8월-2034년 8월
|1,500,000,000원반도체기술융합센터
● 본 사업을 통해 ① 포스텍이 추구하는 글로벌 수월성있는 연구집단을 창출하고, ② 최고급 학문후속세대를 안정적으로 육성하며, ③ 기초연구와 함께 지역혁신을 위한 실용적인 연구결과 도출, 이의 상용화를 통한 기술이전, 창업연계를 바탕으로 ④ 지역의 혁신생태계를 창출하고 앵커기업들을 중심으로 산학연 협력체계를 고도화하여 글로벌 경쟁력있는 연구소로 발전한다는...
그래
초박막소재
상복합소재
이차원소재
산화물반도체
2
주관|
2023년 3월-2025년 12월
|750,000,000원CMOS 공정호환 강유전체 트랜지스터 기반 초고효율 3D Vertical 컴퓨팅-인-메모리 집적 플랫폼 개발
[1차년도]
o 3D 강유전체 메모리 단위소자 개발 및 어레이 구조 설계
- 3D 강유전체 메모리 단위 소자 동작 특성 최적화 및 어레이 구조 설계
- 강유전체-산화물 반도체 채널을 조합한 3D 구조
o 시뮬레이션을 활용한 3D 어레이 구조 연구
- 정확한 SPICE 모델을 이용하여 다양한 3D 강유전체 메모리 어레이 구조 탐색
- 기존 시뮬레이터 framework를 멀티레벨 동작으로 확장하여 CIM 동작이 검증 및 IP 구조 확보
o 3D 구조 시뮬레이션 framework 구축
- 강유전체 트랜지스터의 측정 데이터 기반 SPICE 모델 자동 생성 소프트웨어 개발
- 강유전체 소자의 SPICE 모델을 이용한 어레이 동작 시뮬레이션 framework 구축
- 강유전체 기반의 다양한 CIM 아키텍처 및 3D 구조의 강유전체 CIM 아키텍처 동작 평가 시뮬레이션 framework 구축
o 고성능, 고집적 3D 어레이 구조 개발
- MAC과 CAM 연산을 위한 고성능, 고집적 3D 어레이 구조 개발
- SPICE 소자 모델 기반 어레이 구조 탐색
- 다양한 어레이 모델에 따른 성능 도출 및 비교 평가
- 멀티레벨 동작시 CIM 연산 효율 및 정확도 평가 수행
- CIM 동작을 위한 SoC 프로세서, 버스, 인터페이스 등의 기본 IP확보
[2차년도]
o 3D 강유전체 메모리 어레이 제작
- 강유전체-산화물 반도체 채널 소자를 이용한 3D 강유전체 메모리 어레이 제작
- 3D 강유전체 메모리 어레이 인터페이스 회로 설계 및 구현
o 3D 강유전체 메모리 어레이 동작 방식 개발
- 3D 강유전체 메모리 어레이 인터페이스 회로 설계 및 구현
- Sensing 오차 최소화 및 cell 어레이의 구조에 최적화된 알고리즘 및 연산자 연구
- 전기적 분석법을 통한 강유전체-산화물 반도체 채널 동작 원리 이해 및 신뢰성 개선
o 고성능 고집적 3D 강유전체 메모리 어레이 인터페이스 회로 (driver, readout 회로 등) 설계 및 구현
- Reconfigurable한 인터페이스 회로의 구조 설계 제시
- 인터페이스 회로의 schematic 시뮬레이션 및 설계
- 인터페이스 회로의 layout 설계
- 인터에이스 회로의 성능 평가 (소모 전력, 전압 구동 범위, 전압 분해능 등)
- 인터페이스 회로 칩 제작
- 인터페이스 회로의 핵심 아날로그 셀의 layout 자동생성 소프트웨어 개발
o 매핑 알고리즘 개발
- 다양한 매핑 알고리즘을 지원하는 시뮬레이션 framework 구축
- 3D 구조의 강유전체 CIM에 최적화되어 에너지 효율을 극대화하는 매핑 알고리즘 개발
[3차년도 (최종)]
o 3D FeNAND, FeAND, FeNOR 프로토타입 구현
- Full-chip 형태의 3D FeNAND, FeAND, FeNOR 어레이 제작 및 특성 평가
- 3D 강유전체 메모리 어레이 프로토타입 실험 및 결과 분석
- 아날로그 layout 자동생성 소프트웨어를 이용한 인터페이스 회로의 최적 설계 제시
o 3D cell 어레이 기반 CIM 개발
- Cell 특성에 최적화된 초정밀/고효율 알고리즘 설계 및 벤치마크
- 3D cell 어레이 기반 CIM 동작 실증을 위한 digital SoC 프로토타입 설계
o CIM 구조 개발 및 시뮬레이션 framework 구축
- MAC과 CAM 연산을 모두 지원하여 연산 목적에 따라 동작 과정이 변경 가능한 3D 강유전체 기반 CIM 구조 개발
- 3D 구조의 강유전체 CIM을 위한 다양한 CAM 시뮬레이션 framework 구축
o 3D CIM 구동 프로토타입 개발 및 데모
- 제작된 인터페이스 칩의 프로토타입 검증
- 3D 강유전체 CIM 및 인터페이스 회로 칩의 이종집적 프로토타입 구현
- 3D CIM 어레이와 인터페이스가 연동된 프로토타입 구현 및 CIM 동작 (MAC & CAM) 검증을 위한 인터페이스 동작 검증
강유전체
컴퓨팅-인-메모리
3D 구조
3단자 메모리
시뮬레이션 프레임워크
3
2023년 3월-2025년 12월
|859,000,000원CMOS 공정호환 강유전체 트랜지스터 기반 초고효율 3D Vertical 컴퓨팅-인-메모리 집적 플랫폼 개발
강유전체 기반 다양한 어레이 구조 활용 고성능/고집적 CIM 기술 개발
강유전체
컴퓨팅-인-메모리
3D 구조
3단자 메모리
시뮬레이션 프레임워크
최신 특허
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강유전체 메모리 소자의 동작방법
상태
공개출원연도
2025출원번호
1020250179885강유전체 트랜지스터 및 그 제조 방법
상태
공개출원연도
2025출원번호
1020250099806강유전체 트랜지스터
상태
등록출원연도
2024출원번호
1020240067579