본 연구실은 차세대 반도체 소자에 적용 가능한 고유전율(High-k) 박막 소재의 개발과 공정 최적화에 중점을 두고 있습니다. DRAM 커패시터, 게이트 유전체 등 다양한 반도체 소자에서 요구되는 고유전율 특성을 구현하기 위해, HfO2, ZrO2, Ta2O5, Nb2O5, Al2O3 등 다양한 금속 산화물 기반의 박막을 원자층 증착(Atomic Layer Deposition, ALD) 및 분자층 증착(Molecular Layer Deposition, MLD) 기술을 활용하여 합성하고 있습니다. 특히, 혼합(mixed), 도핑(doped), 적층(laminated) 구조의 금속 산화물 박막을 설계하고, 박막의 결정상 제어 및 계면 특성 개선을 통해 우수한 유전 특성과 낮은 누설전류를 동시에 달성하는 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 연구는 박막의 두께가 수 나노미터 이하로 얇아지는 극한의 스케일에서 발생하는 물리적·화학적 문제를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어, HfO2/ZrO2 적층 구조에 Al, Si, Y 등 다양한 도펀트를 도입하여 결정상 변환을 유도하고, 고유전율 정방정계(tetragonal) 또는 강유전성(orthorhombic) 상을 안정화시키는 전략을 개발하고 있습니다. 또한, 박막 내 산소 공공(oxygen vacancy) 제어, 계면 전처리, 후처리 공정 등을 통해 박막의 내구성, 신뢰성, 전기적 특성을 극대화하고 있습니다. 최근에는 고온 공정에 적합한 신규 전구체 개발, 촉매 표면 활성화 기반의 영역 선택적 증착(AS-ALD), 박막의 결정화 및 불순물 제어 등 첨단 공정 기술을 접목하여, 차세대 DRAM, 플래시 메모리, 비휘발성 메모리 등 다양한 응용 분야에 최적화된 고유전율 박막 소재 및 공정 솔루션을 제시하고 있습니다.

본 연구실은 이차원(2D) 반도체 및 금속 박막의 대면적 합성, 결정상 제어, 그리고 이를 활용한 차세대 반도체 소자 응용에 대한 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. MoS2, WS2, SnS2, SnS, TaS2 등 다양한 2D 전이금속 칼코게나이드 소재를 화학기상증착(CVD), 원자층 증착(ALD), 플라즈마 보조 ALD(PE-ALD) 등 다양한 증착법을 통해 합성하고, 성장 조건(온도, 압력, 전구체 종류 등)에 따른 결정상, 결함, 도핑 특성 등을 체계적으로 분석하고 있습니다. 특히, 2D 소재의 대면적 균일 성장, 영역 선택적 증착, 계면 제어, 패터닝 등 공정 기술을 개발하여, 차세대 트랜지스터, 메모리, 센서, 투명 전극 등 다양한 전자·광전자 소자에 적용하고 있습니다. 또한, 2D 소재 기반의 멤브레인(membrane)을 활용한 수소 정제, 투명 태양전지, 고감도 화학센서 등 신개념 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 최근에는 2D 소재의 결함 제어, 도핑, 계면 엔지니어링을 통해 전기적·광학적 특성을 극대화하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 더불어, Ru, MoCx, MoNx 등 저저항 금속 박막의 초박막(수 나노미터 이하) 연속 성장 및 저항 특성 개선을 위한 공정(압력 제어, 전기장 보조 ALD, 분리 주입법 등)도 집중적으로 연구하고 있습니다. 이러한 연구는 차세대 반도체 소자의 금속 배선, 전극, 커패시터 등 다양한 핵심 부품의 성능 향상과 집적화 한계 극복에 기여하고 있습니다.

연구실은 HfO2, ZrO2, Hf1-xZrxO2(HZO) 등 플루오라이트 구조 기반의 강유전성 박막 소재 개발과 이를 활용한 차세대 메모리 및 뉴로모픽 소자 응용 연구를 선도적으로 수행하고 있습니다. ALD 공정에서 cyclopentadienyl 기반의 신규 전구체를 활용하여 후열처리 없이도 강유전성을 발현하는 극박막(4 nm 이하) HZO 박막을 구현하고, 계면 전처리, 도핑, 적층 구조 설계 등을 통해 잔류분극, 내구성, 신뢰성 등 핵심 특성을 극대화하고 있습니다. 특히, 강유전성 박막을 기반으로 한 비휘발성 메모리, 터널 접합 메모리(FTJ), 신경 시냅스 소자 등 다양한 차세대 소자 구조를 설계 및 구현하고, 전기적 특성 평가 및 동작 메커니즘 해석을 통해 소자의 성능 한계와 신뢰성 문제를 해결하고 있습니다. 또한, 강유전성 트랜지스터(FeFET), 강유전성 시냅스 소자 등 뉴로모픽 컴퓨팅 응용을 위한 소자 특성 최적화, 펄스 프로그램 설계, 에너지 효율 개선 등도 활발히 연구 중입니다. 이와 함께, 강유전성 박막의 극성 전이, 도메인 다이나믹스, 폴라리제이션 스위칭 메커니즘 등 기초 물성 연구와 시뮬레이션을 병행하여, 차세대 인공지능 하드웨어 및 초저전력 메모리 소자 개발에 필요한 핵심 원천기술을 확보하고 있습니다.