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2D/페로일렉트릭 기반 스파이킹 뉴로모픽 소자(뉴런-시냅스 코인테그레이션) 연구

2D/Ferroelectric-based Spiking Neuromorphic Devices (Neuron–Synapse Co-integration)

연구 내용

스파이킹 뉴경망을 구현하기 위해 2D 채널 소자와 페로일렉트릭/비휘발성 스위칭을 결합하여 뉴런-시냅스를 코인테그레이션하고, 충격 이온화 및 임계 스위칭을 이용한 에너지 효율적 학습 동작을 구현하는 연구

2D 물질 기반 트랜지스터와 페로일렉트릭/비휘발성 게이팅을 이용해 뉴런 및 시냅스 동작을 하나의 소자 플랫폼으로 구현하는 연구를 수행합니다. 충격 이온화 및 임계 스위칭 특성을 스파이킹 신호로 변환하고, 페로일렉트릭 효과를 통해 리셋 보조회로 없이도 뉴런의 누적-발화 거동을 재현합니다. 또한 vdW 이종구조 기반 광전 소자 시냅스를 통해 양·음의 포스트시냅스 전류 가중치를 구현하여 스파이킹 뉴럴 네트워크의 온칩 학습 성능을 검증합니다. 유기 메모리 소자까지 확장해 웨어러블 인센서 컴퓨팅 적용 가능성을 함께 평가합니다.

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연구 흐름

초기에는 2D FET 뉴런과 2D 페로일렉트릭 FET 시냅스를 결합한 구조에서 비지도 학습 기반 얼굴 분류 성능을 확인하는 방향으로 연구를 진행하였습니다. 이후 2025년에는 CIPS 계열의 steep-slope ferroionic 임계 스위칭 FET를 통해 뉴런 동역학을 정교하게 모사하고, 시냅스 소자와 통합한 SNN 인식 평가로 확장하였습니다. 같은 해 reconfigurable 비휘발성 트랜지스터에서 전기적 페르미 레벨 제어와 페로일렉트릭 게이팅을 이용해 뉴런-시냅스 모드를 전환하는 연구를 수행하였습니다. 이어 2025년에는 ReS2/WSe2/h-BN vdW 이종구조 광전 시냅스로 양방향 가중치 가변성을 구현하고, 2025년에는 유기 메모리 기반 소프트 인센서 컴퓨팅으로 응용 범위를 넓히는 흐름을 보입니다.

활용 가능성

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

  • 스파이킹 뉴럴 네트워크 온칩 가속기
  • 저전력 뉴로모픽 엣지 컴퓨팅
  • 인센서 컴퓨팅 아키텍처
  • 양방향 시냅스 기반 확장형 학습 모듈
  • 뉴런-시냅스 코인테그레이션 칩
  • 비휘발성 학습을 위한 페로일렉트릭 게이팅 소자
  • vdW 이종구조 기반 광-전기 하이브리드 인터페이스
  • 유기 멤리스티브 웨어러블 신호처리
  • 리셋 회로 저감 스파이킹 회로
  • 뉴로모픽 보안 집적 소자 플랫폼

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