재구성형 멤리스터와 WBG/2D 이종접합 기반 뉴로모픽·광전 소자 연구

Reconfigurable Memristors and WBG/2D Heterointegration for Neuromorphic Photonic-Electronic Devices

연구 내용

재구성형 멤리스터의 물리 메커니즘을 정리하고, 와이드 밴드갭-2D 이종접합 공정으로 광전 소자를 통합하는 뉴로모픽 시스템 연구

뉴로모픽 시스템에서 in-memory computing을 구현하기 위한 재구성형 멤리스터의 동작 모드와 스위칭 거동을 구조·재료·소자 설계 관점에서 정리합니다. 동시에 와이드 밴드갭 반도체와 2D 재료의 이종접합을 공정 수준에서 통합하는 방법을 검토하고, 전하 이동 경로와 광·전기적 기능을 소자에 연결합니다. 이러한 기반 위에서 인공망막과 같은 광전자 시스템, DNA 기반 마이크로플루이딕 광전 센서의 이종접합 FET, 인공지능 기반 운전자 모니터링처럼 센싱·연산 기능을 동시에 요구하는 응용을 대상으로 연구를 수행합니다.

관련 프로젝트

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연구 흐름

초기에는 저차원·이종접합 재료 통합이 소자 성능에 미치는 영향과 공정 제약을 정리하는 검토와 설계 프레임을 확보했습니다. 이후 재구성형 멤리스터를 뉴로모픽 응용에 연결하기 위해 dual-mode 동작과 전력 효율, von Neumann 병목 완화 관점을 중심으로 동작 메커니즘을 확장했습니다. 최근에는 이러한 소자 개념을 실제 시스템으로 연결하기 위해 픽셀 없는 인공 망막, DNA 마이크로플루이딕 광전 센서, 인공지능 기반 차량용 운전자 모니터링 및 지능형 반도체 소자 과제로 전환하여 통합 연구를 수행하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

재구성형 멤리스터 기반 in-memory computing
뉴로모픽 연산 회로 설계
WBG/2D 이종접합 기반 광전 변환
픽셀 없는 광전자 인공망막 시스템
마이크로플루이딕 광전 센서
DNA 광전 검출 플랫폼
이종접합 FET 기반 센싱
차량용 운전자 모니터링
지능형 반도체 소자 구현
저전력 센싱-연산 통합 아키텍처