김성호 연구실의 핵심 연구 축 가운데 하나는 저항변화메모리(RRAM)와 멤리스터 소자를 기반으로 한 차세대 반도체 소자 및 연산 구조 개발이다. 이 연구는 기존 폰 노이만 구조의 데이터 이동 병목을 줄이기 위해, 저장과 연산을 같은 메모리 어레이 안에서 동시에 수행하는 인메모리 컴퓨팅을 구현하는 데 초점을 둔다. 특히 크로스바 구조, 수직 적층 구조, self-rectifying 특성을 갖는 소자 등 고집적 구현에 유리한 아키텍처를 활용해 고성능·저전력 반도체 시스템으로 확장하는 방향을 지향한다. 연구실의 논문과 특허를 보면 단순한 메모리 동작 특성 분석을 넘어, 실제 논리연산과 산술연산까지 메모리 내부에서 수행하는 하드웨어 구현에 강점을 보인다. 수직 self-rectifying 멤리스터 어레이를 이용한 page-wise 병렬 논리 및 산술 처리, 선택소자 통합형 저항변화 메모리, 투명 RRAM, silicon nitride 및 oxide 계열 소자의 스위칭 메커니즘 연구 등은 모두 소자물리와 회로응용을 긴밀히 연결하는 연구 흐름을 보여준다. 이러한 접근은 누설전류, 스니크 패스, 재현성, 집적도 같은 실제 반도체 구현상의 문제를 해결하는 데 중요한 의미를 가진다. 이 연구의 기대효과는 차세대 비휘발성 메모리 개발을 넘어, 메모리 중심 컴퓨팅 패러다임 전환에 있다. 연구실은 고집적, 저전력, 고신뢰성 소자를 토대로 AI 가속기, 엣지 컴퓨팅, 초저전력 센서 노드 등 다양한 응용 시스템으로 확장 가능한 기반 기술을 축적하고 있다. 따라서 이 분야의 연구는 반도체 소자 물리, 공정, 회로, 시스템 아키텍처를 아우르는 융합적 성격을 지니며, 미래 지능형 반도체 플랫폼 구축의 핵심 기술로 이어질 가능성이 높다.

연구실은 반도체 소자를 단순한 정보 저장 장치가 아니라 지능형 계산을 수행하는 하드웨어로 활용하는 뉴로모픽 연구를 활발히 수행하고 있다. 특히 멤리스터 어레이를 이용한 reservoir computing, 이진화된 인공신경망 하드웨어, 디지털 시냅스 소자 어레이, 자가학습형 센서 시스템 등은 AI 알고리즘을 소자 수준에서 직접 구현하려는 연구 방향을 잘 보여준다. 이러한 연구는 소프트웨어 중심 인공지능의 높은 전력 소모와 지연 문제를 해결하기 위한 차세대 반도체 접근으로 이해할 수 있다. 대표적으로 재구성 가능한 다기능 멤리스터 어레이를 활용한 시공간 reservoir computing 시스템은 하나의 크로스바 어레이 안에서 입력 마스킹, 활성화 함수, 읽기 연산을 통합적으로 수행하는 구조를 제안한다. 이는 확률적 스위칭, 쌍안정 스위칭, 아날로그 상태 제어 등 멤리스터의 다양한 동작 모드를 계산 자원으로 활용한 사례로, 기존 시간지연 기반 물리 reservoir의 한계를 넘어서 공간 정보 처리까지 가능하게 한다. 또한 ADHD 분류, Lorenz attractor 예측, Kuramoto-Sivashinsky 방정식 모델링과 같은 복잡한 시공간 데이터 처리에 적용되며, 실제 하드웨어 구현 가능성을 입증하고 있다. 이 연구는 향후 초저전력 AI 반도체, 엣지 지능형 센서, 실시간 패턴인식 시스템 개발에 직접적으로 기여할 수 있다. 특히 연구실이 수행 중인 확률론적 비트 기반 초저전력 확률론적 컴퓨팅, 신뢰성 분석, 회로 모델 개발은 단순한 개념 검증을 넘어 실제 설계 가능한 뉴로모픽 플랫폼으로 발전시키기 위한 중요한 단계다. 결과적으로 이 분야는 반도체 소자 물성, 회로 설계, 기계학습 알고리즘이 결합된 고부가가치 연구 영역으로, 지능형 반도체 시대를 선도할 수 있는 기반을 제공한다.

김성호 연구실은 전통적인 실리콘 반도체를 넘어 탄소나노튜브, 그래핀, 실리콘 나노와이어, 포르피린, 유기-무기 하이브리드 물질 등을 활용한 나노 전자·광전자 소자 연구도 수행해 왔다. 이는 반도체 소자의 전기적 성능뿐 아니라 투명성, 광반응성, 유연성, 저전압 구동과 같은 새로운 기능을 부여하기 위한 연구로 볼 수 있다. 특히 투명 전극, 광응답 트랜지스터, 광유도 메모리와 같은 주제는 차세대 디스플레이, 센서, 웨어러블 전자소자 응용과 긴밀하게 연결된다. 대표 논문에서는 단일벽 탄소나노튜브와 그래핀의 하이브리드 박막을 이용해 높은 투명도와 낮은 시트저항을 동시에 만족하는 투명 전극 및 FET를 구현하였다. 또한 포르피린이 코팅된 실리콘 나노와이어를 기반으로 생체모사형 상보형 광전도체를 제안해 광 입력 기반 로직 게이트 가능성을 보였고, 풀러렌 유도체와 무기 나노갭 FET를 결합한 광유도 메모리를 통해 저전압 동작 특성도 입증했다. 이러한 연구는 나노소자의 계면 제어, 전하 이동 메커니즘, 광전변환 현상을 정밀하게 다루는 소자물리 연구 역량을 반영한다. 이 분야의 연구는 향후 투명 전자소자, 광센서, 차세대 인간-기계 인터페이스, 저전력 광전자 메모리 개발에 중요한 발판이 된다. 연구실은 반도체 소자 구조 설계와 신소재 융합을 통해 새로운 기능성 소자를 구현하는 데 강점을 보이며, 나노공학과 반도체공학의 접점에서 응용 가능성이 높은 결과를 축적하고 있다. 따라서 이 연구는 미래형 반도체 플랫폼에서 전자와 광자를 함께 활용하는 융합 소자 개발의 중요한 기반으로 평가될 수 있다.