스티프 스위칭(steep-switching) 소자와 네거티브 캐패시턴스 트랜지스터(NCFET)는 기존 CMOS 기술의 한계를 극복하기 위한 차세대 반도체 소자 연구의 핵심 분야입니다. 본 연구실에서는 강유전체(ferrroelectric) 및 위상학적 절연체(topological insulator)와 같은 새로운 물질을 활용하여, 60 mV/decade 이하의 서브스레숄드 슬로프(subthreshold slope)를 구현하는 데 집중하고 있습니다. 이는 전력 소모를 획기적으로 줄이고, 초저전력 동작이 가능한 반도체 소자 개발에 필수적인 기술입니다. 특히, 강유전체의 네거티브 캐패시턴스 효과를 이용한 트랜지스터 구조 설계 및 실험을 통해, 기존의 볼츠만 한계(Boltzmann limit)를 뛰어넘는 스위칭 특성을 구현하고 있습니다. 또한, 위상학적 절연체의 양자 정전용량(quantum capacitance)을 활용한 스티프 스위칭 소자 연구도 병행하여, 다양한 물리적 현상과 소재를 접목한 혁신적 소자 구조를 제안하고 있습니다. 이러한 연구는 FinFET, GAA FET, TFET 등 다양한 차세대 트랜지스터 구조에 적용되고 있습니다. 이러한 소자 연구는 실제 집적회로(IC) 및 시스템 수준에서의 저전력화, 고성능화, 신뢰성 향상에 직접적으로 기여할 수 있습니다. 본 연구실은 실험적 검증과 시뮬레이션, 이론적 모델링을 아우르는 다각도의 접근을 통해, 미래 반도체 산업의 패러다임 전환을 선도하고 있습니다.

반도체 소자의 크기가 나노미터 단위로 축소됨에 따라, 공정 유래 임의 변동(Process-Induced Random Variations)이 소자 특성 및 집적회로의 신뢰성, 수율에 미치는 영향이 점점 커지고 있습니다. 본 연구실은 라인 에지 러프니스(LER), 도펀트 농도 변동(RDF), 일함수 변동(WFV) 등 다양한 임의 변동 원인에 대한 정량적 분석과 모델링, 그리고 이를 극복하기 위한 소자 및 회로 설계 기법을 중점적으로 연구하고 있습니다. 특히, 3차원 TCAD 시뮬레이션, 몬테카를로(Monte Carlo) 방법, 머신러닝 기반 예측 모델 등 첨단 시뮬레이션 및 데이터 분석 기법을 활용하여, FinFET, GAA FET, SRAM, DRAM 등 다양한 소자 및 메모리 구조에서 임의 변동이 미치는 영향을 체계적으로 규명합니다. 또한, 변동에 강인한 소자 구조(variation-immune device), 공정 최적화, 회로 레벨의 마진 분석 및 수율 예측 기법을 개발하여, 실제 산업 현장에서 요구되는 고신뢰성·고수율 반도체 설계에 기여하고 있습니다. 이러한 연구는 차세대 반도체 소자의 대량 생산 및 상용화에 필수적인 기반 기술로, 메모리, 로직, 센서 등 다양한 응용 분야에서의 신뢰성 확보와 제조 비용 절감에 중요한 역할을 합니다. 본 연구실은 이론-실험-응용을 아우르는 융합적 접근을 통해, 미래 반도체 기술의 품질 혁신을 선도하고 있습니다.

본 연구실은 차세대 메모리 소자 및 집적회로 설계 분야에서도 활발한 연구를 수행하고 있습니다. SRAM, DRAM, RRAM(저항변화 메모리), FeRAM(강유전체 메모리) 등 다양한 메모리 소자 구조에 대해, 소자-공정-회로-시스템 전반에 걸친 통합적 연구를 진행합니다. 특히, FinFET, GAA FET, NCFET 등 첨단 트랜지스터 기반의 SRAM/DRAM 설계, 임의 변동에 강인한 메모리 셀 구조, 신소재 기반의 비휘발성 메모리(RRAM, FeRAM) 특성 분석 및 최적화에 중점을 두고 있습니다. SRAM의 경우, 6T, 8T 등 다양한 셀 구조에 대해 읽기/쓰기 마진, 최소 동작 전압, 수율 예측 등 실제 회로 설계에 필요한 핵심 지표를 정량적으로 분석합니다. DRAM 분야에서는 BCAT, 3D NAND 등 최신 구조에서의 임의 변동 및 신뢰성 문제를 해결하기 위한 시뮬레이션 및 실험 연구를 수행합니다. RRAM, FeRAM 등 신개념 메모리 소자에 대해서는 소재, 공정, 소자 특성, 신뢰성, 내구성 등 전주기적 연구를 통해 차세대 메모리 기술의 상용화 기반을 마련하고 있습니다. 이러한 연구는 인공지능, 빅데이터, IoT 등 미래 정보기술의 핵심 인프라인 메모리 시스템의 고성능화, 저전력화, 신뢰성 향상에 직접적으로 기여합니다. 본 연구실은 소자-회로-시스템을 아우르는 융합적 연구 역량을 바탕으로, 차세대 메모리 및 집적회로 분야에서 국내외를 선도하는 연구성과를 창출하고 있습니다.