본 연구는 PRAM, ReRAM 등 차세대 비휘발성 메모리 기술 및 뉴로모픽(Neuromorphic) 소자 설계에 집중하고 있습니다. 특히, 메모리 특성과 모방 뉴런(neuron-like) 특성을 동시에 가지는 소자들을 연구하며, 이를 통해 인공지능 하드웨어의 효율성과 속도를 구현하고자 합니다. 소재 수준에서는 2D 물질 또는 산화물 반도체 기반 박막 구조를 활용하여 스위칭 특성과 안정성을 극대화하고, 소자 설계 단계에서는 저전력 구동과 고집적화를 달성하기 위한 회로 통합 전략을 개발합니다. 이와 함께, 뉴로모픽 시스템 구현을 위한 교육 및 회로 설계 기법 연구도 병행합니다. 실험 및 물리 모델링을 통합한 전반적인 연구 접근법은 신경망 기반 컴퓨팅 기술에 적합한 하드웨어 플랫폼 구현을 목표로 합니다.

이 분야는 마이크로/딥 UV‑LED, 유연 OLED, 페로브스카이트 LED 및 태양전지(PV)를 포함한 다양한 전기·광적 반도체 기반 디바이스를 다룹니다. 예를 들어, 아주 얇고 투명한 전극을 활용한 고효율 UV-LED 개발이나, 유연·스트레처블 OLED 구현, 페로브스카이트 소재를 이용한 고광출력 소자 및 고효율 태양전지를 설계합니다. 특히 전계 이온 도핑을 활용한 고전도 초박막 투명전극 개발로 OLED 및 태양전지의 효율을 획기적으로 향상시키는 연구성과를 보유하고 있으며, 모듈화된 회로 설계와의 통합을 통해 실제 디스플레이 및 에너지 시스템 적용 가능성을 탐색합니다.

CMOS 기반 집적회로(IC) 및 디스플레이 구동용 ROIC(Read‑Out Integrated Circuit) 설계 분야에서는, Micro Display 시스템 구동을 위한 회로 설계와 최적화에 중점을 둡니다. OLED, LED 디스플레이 등 다양한 디스플레이 어플리케이션에 대응하기 위한 전용 구동 회로를 설계하며, 시스템 수준에서의 전력 효율, 응답 속도, 신뢰성 확보를 위한 설계 전략을 연구합니다. 하드웨어-소프트웨어 통합적 접근 방식으로, 다양한 디바이스와 회로의 상호 운용성 및 성능 향상에 초점을 두고 있습니다.