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황현상 연구실
포항공과대학교 신소재공학과 황현상 교수
전기화학적 메모리(ECRAM)
뉴로모픽 소자
2D 소재 이종구조
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
구성원

황현상 연구실

포항공과대학교 신소재공학과 황현상 교수

황현상 연구실은 신소재공학 기반의 반도체 소재-소자 공정 기술을 중심으로 비휘발성 메모리와 관련된 원천 기술을 연구합니다. 전기화학적 랜덤 접근 메모리(ECRAM)에서 전해질·채널·계면의 이온 전달 거동을 최적화하고, 2D 소재 기반 전극 및 온칩 히터를 활용해 시냅스 특성과 학습 구동 조건을 제어합니다. 또한 hBN-그래핀 이종구조에서 원자 수준 필라멘트 형성/파괴를 제어하는 임계 스위칭 소자를 다루며, 변동성을 보안 프리미티브로 연결하는 방향의 연구를 수행합니다. 더불어 HfO2 계열 강유전성에서 상경계 및 계면 산소 스토이키오메트리를 제어해 초저전압 신뢰성 동작을 확보하는 연구도 병행합니다.

전기화학적 메모리(ECRAM)뉴로모픽 소자2D 소재 이종구조임계 스위칭 소자저항변화 메모리(ReRAM)
대표 연구 분야
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전기화학적 랜덤 접근 메모리(ECRAM) 기반 뉴로모픽 시냅스 소자 및 3D 스택 구조 제어 연구 thumbnail
전기화학적 랜덤 접근 메모리(ECRAM) 기반 뉴로모픽 시냅스 소자 및 3D 스택 구조 제어 연구
Electrochemical Random-Access Memory (ECRAM) Synaptic Devices and 3D Stacked Structure Control for N
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
5
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1
Article
|
·
인용수 1
·
2025
High‐Performance and Scalable Ferroelectric Diodes Enabled via 2D‐MoS 2 Buffer Layer Under Low Thermal Budget
Seungkwon Hwang, Kyumin Lee, Laeyong Jung, Hojung Jang, Byeongjin Park, Seock‐Jin Jeong, Jongwon Yoon, Jung‐Dae Kwon, Kim Yonghun, Hyunsang Hwang
IF 12.1 (2025)
Small
10년 동안 실온에서 안정적인 메모리 보존을 달성하였다. 또한 1 K(32×32) 메모리 어레이도 시연되어, 뛰어난 확장성과 차세대 집적 메모리 응용을 위한 이 FE 다이오드 설계의 강력한 잠재력을 확인하였다.
https://doi.org/10.1002/smll.202508853
Ferroelectricity
Atomic layer deposition
Buffer (optical fiber)
Schottky diode
Non-volatile memory
Layer (electronics)
Diode
Leakage (economics)
Quantum tunnelling
2
Article
|
인용수 8
·
2024
3D Stackable Vertical‐Sensing Electrochemical Random‐Access Memory Using Ion‐Permeable WS2 Electrode for High‐Density Neuromorphic Systems
Kyumin Lee, Seungkwon Hwang, Dongmin Kim, Jongwon Yoon, Jung‐Dae Kwon, Yonghun Kim, Hyunsang Hwang
IF 19 (2024)
Advanced Functional Materials
이온 기반 전기화학 랜덤 액세스 메모리(ion‐based electrochemical random‐access memory, ECRAM)는 뉴로모픽 시스템을 통해 데이터 처리를 가속할 가능성을 지닌 유망한 특성 때문에 시냅스 응용을 위한 기술로 제안된다. 그러나 제어되지 않은 이온 이동과 3D 다중 적층에서의 제약과 관련된 문제로 인해 이상적인 시냅스 기능을 달성하고 고밀도 수직 시냅스 어레이를 구성하는 것은 어렵다. 여기서는 저온(200 °C) 대기압 플라즈마 향상 화학 기상 증착(atmospheric‐pressure plasma‐enhanced chemical vapor deposition, AP‐PECVD)을 통해 합성한 이온 투과성 초박막 WS 2 전극을 이용하여, 3D 적층 가능한 리튬 이온 기반 수직 감지 ECRAM(vertical‐sensing ECRAM, VS‐ECRAM)을 활용한 획기적인 접근을 제시한다. WO x 채널 층의 직접 AP‐PECVD는 표면 영역에서 WS 2의 형성을 유도하며, 이는 전극으로 기능하기에 충분한 전기 전도성을 나타낸다. VS‐ECRAM 시냅스에서 WS 2 전극을 이온 배리어 층으로 활용함으로써, 정밀하게 제어된 이온 이동에 기인하여 우수한 가중치 업데이트 선형성과 사이클링 변동성이 달성된다. 또한 수직 WS 2 형성을 통해 2층 적층된 3D VS‐ECRAM을 성공적으로 제작하였고, 어떠한 교란 없이 독립적인 가중치 업데이트가 확인된다. 마지막으로 다층 퍼셉트론(multi‐layer perceptron) 기반 신경망을 사용하여 95.22%의 높은 패턴 인식 정확도를 얻었다. 따라서 제안된 3D 적층형 WS 2 기반 VS‐ECRAM은 우수한 시냅스 성능을 갖춘 고밀도 뉴로모픽 소자에 적용될 수 있는 강력한 잠재력을 보여준다.
https://doi.org/10.1002/adfm.202313802
Neuromorphic engineering
Materials science
Electrode
Ion
Optoelectronics
Stacking
Plasma-enhanced chemical vapor deposition
Electrochemistry
Layer (electronics)
Nanotechnology
3
Review
|
인용수 34
·
2023
Exploring the Cutting‐Edge Frontiers of Electrochemical Random Access Memories (ECRAMs) for Neuromorphic Computing: Revolutionary Advances in Material‐to‐Device Engineering
Revannath Dnyandeo Nikam, Jongwon Lee, Kyumin Lee, Hyunsang Hwang
IF 13 (2023)
Small
고급 소재 및 소자 공학은 전기화학적 랜덤 액세스 메모리(electrochemical random access memory, ECRAM) 소자의 성능 향상에 핵심적인 역할을 해왔다. ECRAM 기술은 아날로그 값의 저장이 가능하고 프로그래밍이 용이하다는 점 때문에 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 인공 시냅스를 구현하기 위한 유망한 후보로 확인되었다. ECRAM 소자는 전해질과 채널 물질이 두 전극 사이에 샌드위치 형태로 구성되며, 이들 소자의 성능은 사용되는 소재의 특성에 따라 좌우된다. 본 리뷰는 전해질 및 채널 물질의 이온 전도도, 안정성, 이온 확산성을 최적화하여 ECRAM 소자의 성능과 신뢰성을 향상시키기 위한 소재 공학 전략에 대해 포괄적으로 개관한다. 또한 ECRAM 성능을 향상시키기 위해 소자 공학 및 스케일링 전략에 대해 추가로 논의한다. 마지막으로, 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템에서 ECRAM 기반 인공 시냅스를 개발하는 데 있어 현재의 도전 과제와 향후 방향에 대한 관점을 제시한다.
https://doi.org/10.1002/smll.202302593
Neuromorphic engineering
Computer science
Materials science
Nanotechnology
Edge computing
Reliability (semiconductor)
Channel (broadcasting)
Enhanced Data Rates for GSM Evolution
Artificial neural network
Artificial intelligence
최신 정부 과제
36
과제 전체보기
1
2024년 2월-2026년 12월
|783,000,000
고집적 메모리용 2단자 가변 임계전압 소자 원천기술 및 크로스바 어레이 개발
2단자 선택소자기반의 신개념 메모리 어레이 소자 및 웨이퍼스케일 공정 개발- As-free chalcogenide 신소재 원천기술을 개발하여 단위소자의 전기적 특성 및 신뢰성 문제를 해결하고 소자의 동작 원리를 규명함.- 4인치 이상의 웨이퍼에서 균일하게 저온 증착 가능한 ALD 및 sputtering 증착 공정을 개발함. - 4K 이상의 어레이에서 소자...
가변 임계전압 메모리
오보닉 임계 스위치
고집적 메모리
크로스바 어레이
어레이 설계 및 시뮬레이션
2
2024년 2월-2026년 12월
|940,000,000
고집적 메모리용 2단자 가변 임계전압 소자 원천기술 및 크로스바 어레이 개발
2단자 선택소자기반의 신개념 메모리 어레이 소자 및 웨이퍼스케일 공정 개발- As-free chalcogenide 신소재 원천기술을 개발하여 단위소자의 전기적 특성 및 신뢰성 문제를 해결하고 소자의 동작 원리를 규명함.- 4인치 이상의 웨이퍼에서 균일하게 저온 증착 가능한 ALD 및 sputtering 증착 공정을 개발함. - 4K 이상의 어레이에서 소자...
가변 임계전압 메모리
오보닉 임계 스위치
고집적 메모리
크로스바 어레이
어레이 설계 및 시뮬레이션
3
2023년 3월-2025년 12월
|179,426,000
고집적 스토리지 클래스 메모리 및 딥러닝 가속기 구현을 위한 CMOS 공정호환 고성능 ECRAM 소자 개발
본 과제에서는 신개념 스토리지 클래스 메모리 및 딥러닝 가속기 구현에 활용될 수 있는 CMOS 공정호환 가능한 소재와 공정을 활용한 고성능의 ECRAM 소자 기술을 개발하고자 함.ㅇ Mg, Ca, Cu, O 등의 이온의 교환 혹은 이동을 통해 일어나는 ECRAM 소자의 전도도 스위칭 특성을 구현하기 위한 채널, 전해질, 이온저장층 및 전극 소재 기술을 개발...
전기화학적메모리
차세대 메모리 소자
시냅스 소자
아날로그 메모리
뉴로모픽 컴퓨팅
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
공개2024PUF 소자 및 그것의 생성 방법1020240118442
거절2024고체 전해질, 이를 이용한 전고체 3단자 뉴로모픽 시냅스 소자 및 그 제조 방법1020240116959
공개2024마이크로웨이브 가열 장치1020240047616
전체 특허

PUF 소자 및 그것의 생성 방법

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240118442

고체 전해질, 이를 이용한 전고체 3단자 뉴로모픽 시냅스 소자 및 그 제조 방법

상태
거절
출원연도
2024
출원번호
1020240116959

마이크로웨이브 가열 장치

상태
공개
출원연도
2024
출원번호
1020240047616