계산나노기술공학 연구실
한국과학기술원 본교(제1캠퍼스) 전기및전자공학부
신민철 교수
Magnetic Tunnel Junctions
Quantum Transport Simulations
Density Functional Theory
홈
V3_minor
계산나노기술공학 연구실
전기및전자공학부 신민철
계산나노기술공학 연구실은 전기및전자공학부 소속으로, 신경망 소자 모델링, 양자 수송 시뮬레이션, 자기 터널 접합, 밀도 범함수 이론, 강유전체 나노기둥 트랜지스터와 같은 연구 분야에서 활발한 연구를 진행하고 있습니다. 최근 3년간 물리 정보를 기반으로 한 기계 학습을 활용한 신경망 소자 모델링, III-V 쌍극자 형성층 삽입을 통한 Si TFET 성능 향상, 강유전체 나노기둥 멀티 레벨 셀 메모리 개발 등의 연구 성과를 발표하였으며, 여러 국제 학술지에 논문을 게재하였습니다. 또한, 다양한 양자 수송 시뮬레이션과 밀도 범함수 이론을 활용한 소자 시뮬레이션 연구를 통해 높은 연구 역량을 보유하고 있습니다.
Magnetic Tunnel Junctions
Quantum Transport Simulations
Density Functional Theory
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
물리기반 머신러닝을 이용한 신경망 소자 모델링
물리기반 머신러닝을 통한 신경망 소자 모델링은 최신 연구 동향 중 하나로, 전자 소자의 성능을 예측하고 최적화하는 데 큰 도움을 줍니다. 본 연구실은 머신러닝 알고리즘을 물리 모델과 결합하여 실질적인 전자 소자 시뮬레이션에 활용하는 기술을 개발하고 있습니다. 이를 통해 소자의 특성과 성능을 보다 정밀하게 분석하고, 효율적인 설계 방법을 제시할 수 있습니다. 이 연구는 신뢰성 높은 소자 모델링을 통해 반도체 및 전자 소자 산업의 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.
주요 논문
137
발행물 전체보기
1
A Novel Neural-Network Device Modeling based on Physics-informed Machine Learning
Bokyeom Kim, Mincheol Shin
IEEE Transactions on Electron Devices, 2023
2
Circuit-Level Memory Cell Simulation of Magnetic Bloch Line Racetrack Memory
Chanhyeong Lee, Kabjin Kim, Mincheol Shin
IEEE Transactions on Magnetics, 2023
3
Efficient device simulations using density functional theory Hamiltonian and non-equilibrium Green’s function: heterostructure mode space method and core charge approximation
Seonghyeok Jeon, Mincheol Shin
Journal of Computational Electronics, 2023