푸리에 역계산·역설계 기반 3D 형상 제어 및 뉴로모픽 멤리스터 소재 소자 연구

Fourier inverse design and adjoint-based shape control for neuromorphic memristor devices

연구 내용

푸리에 역계산과 역설계 기반으로 3D 소재 형상을 제어하고, 3D 인공결정립 제어를 통해 저전력 아날로그 멤리스터 소자를 구현하는 연구

푸리에 광학 계산과 역설계 기반 시뮬레이션을 통해 원하는 3D 나노구조의 위상/형상 조건을 도출하고, 이를 실제 패터닝 공정과 연동하여 타깃 나노패턴을 구현합니다. 특히 adjoint method 기반 역설계 플랫폼을 적용해 다양한 격자·모티프에 대한 위상 마스크를 산출하고, 3D 공간에서의 포토리소그래피 실현 가능성을 검증합니다. 동시에 3D 인공결정립 제어와 계면제어를 통해 저전력 아날로그 멤리스터의 소자 특성을 형성하는 방향으로 연구를 수행합니다.

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7건

연구 흐름

2020년부터 푸리에 역계산을 활용한 소재 형상 제어 및 광학 소자 개발을 통해 시뮬레이션-설계 파이프라인을 구축합니다. 2022년에는 역설계와 나노리소그래피를 결합한 3D 공간 구현 연구를 수행하며, adjoint method 기반 위상 마스크 산출과 제작 결과의 연결성을 강화합니다. 이후 2022~2026년에는 3D 인공결정립과 계면제어를 중심으로 뉴로모픽 응용을 고려한 저전력 아날로그 멤리스터 소자로 확장하여, 구조 변수-전기적 특성 간 상관을 정립하는 흐름으로 진행합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

Fourier 기반 나노패터닝 설계
adjoint method 역설계
3D 광학 소자 형상 제어
포토리소그래피 기반 3D 구현
3D 인공결정립 제어 공정
계면제어 기반 전기특성 조절
저전력 아날로그 멤리스터
뉴로모픽 회로용 소자 설계
재현성 있는 구조-성능 매핑
소재 구조 시뮬레이션-제작 연동