Networking System Lab
소프트웨어학과 김영훈
Networking System Lab은 신소재공학과를 기반으로 차세대 반도체 소자, 유연·투명 전자소자, 광 기반 뉴로모픽 소자 등 첨단 신소재 및 소자 기술을 연구하는 선도적 연구실입니다. 본 연구실은 산화물, 칼코젠, 금속 나노구조체 등 다양한 신소재를 활용하여, 고성능·저전력·고집적 반도체 소자 및 회로 개발에 주력하고 있습니다. 특히, 멤트랜지스터, 인공지능 반도체 어레이, 뉴로모픽 컴퓨팅 소자 등 미래형 인공지능 하드웨어 구현을 위한 핵심 기술을 확보하고 있습니다.
연구실은 유연하고 투명한 전자소자 및 웨어러블 센서 시스템 개발에도 앞장서고 있습니다. 전도성 섬유, 나노복합소재, 텍스타일 기반 센서 등 혁신적인 구조와 소재를 도입하여, 스마트 의류, 전자피부, 바이오 신호 감지 등 다양한 응용 분야에 적용 가능한 고감도·고내구성 소자를 개발하고 있습니다. 대면적 인쇄 공정 및 저온 합성 기술을 통해 상용화 가능성도 높이고 있습니다.
또한, 광 기반 뉴로모픽 소자 및 인공지능 하드웨어 연구를 통해, 빛을 이용한 초저전력·고속 연산이 가능한 신경모사 소자와 회로를 개발하고 있습니다. 금속 산화물, 양자점, 칼코젠 화합물 등 다양한 소재를 활용하여, 멀티모달 센서와 딥러닝 기반 신호 해석 기술을 접목한 혁신적인 인공지능 하드웨어 플랫폼을 구축하고 있습니다.
이외에도, 본 연구실은 반도체 소재 및 소자 공정의 혁신, 대면적·유연 소자의 신뢰성 평가, 환경 및 바이오 응용을 위한 센서 시스템 개발 등 다양한 융합 연구를 수행하고 있습니다. 산학연 협력 및 대형 국가과제 수행을 통해, 미래 반도체 및 스마트 디바이스 산업의 발전을 선도하고 있습니다.
Networking System Lab은 소재-공정-소자-시스템-알고리즘의 융합적 연구를 통해, 차세대 반도체 및 인공지능 하드웨어 기술의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 혁신적인 연구와 인재 양성을 통해, 글로벌 신소재·반도체 분야의 중심 연구실로 성장해 나갈 것입니다.
차세대 반도체 및 신소재 기반 멤트랜지스터 개발
본 연구실은 차세대 반도체 소자, 특히 산화물 및 칼코젠 기반 멤트랜지스터 개발에 중점을 두고 있습니다. 멤트랜지스터는 메모리와 트랜지스터의 기능을 동시에 수행할 수 있는 혁신적인 소자로, 인공지능 반도체 어레이, 뉴로모픽 컴퓨팅, 고집적 회로 등에 필수적인 핵심 기술입니다. 연구실에서는 다양한 금속 산화물 및 칼코젠 화합물을 활용하여 소자의 성능을 극대화하고, 저전력·고속 동작이 가능한 구조를 설계하고 있습니다.
특히, 용액공정 및 저온 공정을 통한 대면적, 유연 소자 제작 기술을 확보하고 있으며, 이를 통해 플렉서블 디스플레이, 웨어러블 전자기기, 바이오센서 등 다양한 응용 분야에 적용할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. 최근에는 수직형 반양극성 멤트랜지스터 구조를 도입하여, 고밀도 집적 및 신호 정밀도 향상에 주력하고 있습니다.
이러한 연구는 반도체 소자의 집적도와 신뢰성을 높이는 동시에, 차세대 인공지능 하드웨어 구현에 필수적인 요소로 자리매김하고 있습니다. 앞으로도 본 연구실은 소재, 공정, 소자 구조의 혁신을 통해 미래 반도체 산업의 패러다임 변화를 선도할 계획입니다.
유연·투명 전자소자 및 웨어러블 센서 시스템
본 연구실은 유연하고 투명한 전자소자 개발 및 이를 기반으로 한 웨어러블 센서 시스템 연구에 활발히 참여하고 있습니다. 금속 산화물, 나노복합소재, 전도성 고분자 등 다양한 신소재를 활용하여, 신축성과 투명성을 동시에 갖춘 트랜지스터, 센서, 전극 등을 개발하고 있습니다. 이러한 소자들은 피부 부착형 전자피부, 스마트 의류, 바이오 신호 감지 등 차세대 헬스케어 및 IoT 분야에서 핵심적인 역할을 합니다.
특히, 텍스타일 기반의 압력·스트레인 센서, 전도성 섬유, 나노와이어 네트워크 등 혁신적인 구조를 도입하여, 높은 감도와 내구성을 동시에 확보하고 있습니다. 또한, 대면적 인쇄 공정 및 저온 합성 기술을 통해 상용화 가능성을 높이고, 실제 환경에서의 신뢰성 평가 및 내구성 향상 연구도 병행하고 있습니다.
이러한 연구는 인간-기계 인터페이스, 스마트 헬스케어, 환경 모니터링 등 다양한 분야로 확장되고 있으며, 미래형 스마트 디바이스의 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 본 연구실은 소재-공정-소자-시스템 통합 연구를 통해 웨어러블 전자기기의 혁신을 이끌고 있습니다.
광 기반 뉴로모픽 소자 및 인공지능 하드웨어
본 연구실은 광 기반 뉴로모픽 소자와 인공지능 하드웨어 구현을 위한 연구를 선도하고 있습니다. 광 뉴로모픽 소자는 빛을 이용해 신경 시냅스의 기능을 모사하는 차세대 인공지능 소자로, 초저전력·고속 연산이 가능하며, 기존 전자 기반 뉴로모픽 소자의 한계를 극복할 수 있는 대안으로 주목받고 있습니다. 연구실에서는 금속 산화물, 양자점, 칼코젠 화합물 등 다양한 소재를 활용하여, 광 신호에 반응하는 시냅스 소자 및 멤트랜지스터를 개발하고 있습니다.
이와 함께, 인공지능 회로 집적화 및 대규모 어레이 구현을 위한 소자 설계, 신호 처리 알고리즘, 집적 공정 기술도 함께 연구하고 있습니다. 최근에는 멀티모달 센서와 딥러닝 기반 신호 해석 기술을 접목하여, 복합 자극 인지 및 뇌-모사 연산 기능을 갖춘 인공지능 하드웨어 플랫폼 개발에 집중하고 있습니다.
이러한 연구는 차세대 로봇, 스마트 센서, 자율주행, 인간-기계 인터페이스 등 다양한 분야에서 혁신적인 응용 가능성을 제시하고 있습니다. 본 연구실은 소재-소자-시스템-알고리즘의 융합을 통해 미래 인공지능 하드웨어 기술의 새로운 지평을 열고 있습니다.
1
Temperature-driven co-optimization of IGZO/HZO ferroelectric field-effect transistors for optoelectronic neuromorphic computing
김영훈, 김태규, 김현희, 김형섭, 남산, 박진성, 박찬규, 엄덕준, 이우희, 이희수
NANO ENERGY, 2025
2
Recent progress of neuromorphic sensory and optoelectronic systems
강동원, 강동현, 김영훈, 남산, 박성규, 조정완
INTERNATIONAL JOURNAL OF EXTREME MANUFACTURING, 2025
3
Enhanced dielectric properties of alternative NO-gas-based SiO2 films via plasma-enhanced chemical vapor deposition for high-performance indium？gallium？zinc oxide thin-film transistors
강영진, 김영훈, 김은하, 박세령, 이준신, 장윤희, 하태준
JOURNAL OF MATERIALS CHEMISTRY C, 2025
1
[경기도비]경기도 반도체 인력양성ㆍ기술협력 대학혁신플랫폼
2
[응용4-경기도] 차세대 반도체 소재 및 응용소자기술 개발
3
[응용4-민간부담금] 차세대 반도체 소재 및 응용소자기술 개발
