강보수 연구실
응용물리학과
강보수
강보수 연구실은 강유전체 물리와 저항변화 메모리, 신경모방 소자 등 첨단 전자소자 분야에서 세계적인 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 강유전체 박막의 분극 스위칭 동역학, 내부 전기장 분포, 산소 공공의 역할 등 미시적 물리 현상을 실험적·이론적으로 규명하며, 이를 기반으로 신뢰성 높은 강유전체 메모리 및 신경모방 소자 개발에 주력하고 있습니다.
특히, 하프늄 산화물(HfO2) 기반 강유전체 박막의 분극 특성, 웨이크업(wake-up) 및 스플릿업(split-up) 현상, 도메인 다이내믹스 등 다양한 현상을 심층적으로 연구하고 있습니다. 전압 펄스 트레인 최적화, 도메인 스위칭 시뮬레이션, 내부 전기장 분포 측정 등 첨단 실험 및 시뮬레이션 기법을 활용하여, 소자 신뢰성 및 내구성 향상을 위한 소재 및 공정 최적화 연구도 병행하고 있습니다.
저항변화 메모리(ReRAM) 분야에서는 산화물 박막 내 도전성 필라멘트 형성 및 파괴, 계면 특성, 전기적 특성 분석 등 다양한 구조의 소자를 제작하고, 저전력 동작, 고속 스위칭, 멀티레벨 저장, 데이터 유지 특성 등 실용화에 필수적인 요소 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 신경모방 소자 연구를 통해 인간 뇌의 시냅스 가소성을 모사하는 강유전체 시냅스 트랜지스터, 멤리스터 기반 인공 시냅스 소자 등을 구현하고, 에너지 효율적 학습, 아날로그 전도도 조절, 펄스 프로그램 최적화 등 인공지능 하드웨어의 핵심 기술을 선도하고 있습니다.
이러한 연구 성과는 국내외 저명 학술지 및 학회에서 활발히 발표되고 있으며, 다양한 정부 및 산업체 연구과제와 연계하여 실용화 가능성도 높이고 있습니다. 연구실은 차세대 인공지능 시스템, 초고속·초저전력 데이터 저장장치, 국방·산업용 스마트 센서 등 다양한 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다.
강보수 연구실은 강유전체 물리의 심층적 이해와 소자 응용의 융합을 통해, 미래 정보기술 및 국방지능정보융합 분야의 혁신을 선도하고 있습니다. 앞으로도 첨단 소재 및 소자 연구를 통해 국가 과학기술 발전과 산업 경쟁력 강화에 기여할 것입니다.
Epitaxial Growth
Synaptic Plasticity
Resistive Switching
강유전체 물리 및 소자 응용
강보수 연구실은 강유전체 물리의 근본적인 이해와 이를 기반으로 한 첨단 소자 개발에 주력하고 있습니다. 강유전체 박막의 분극 스위칭 동역학, 내부 전기장 분포, 산소 공공의 역할 등 미시적 물리 현상을 실험적·이론적으로 규명하며, 이를 토대로 신뢰성 높은 강유전체 메모리 소자 및 신경모방 소자 개발에 적용하고 있습니다. 최근에는 하프늄 산화물(HfO2) 기반 강유전체 박막의 분극 특성, 웨이크업(wake-up) 및 스플릿업(split-up) 현상, 도메인 다이내믹스 등 다양한 현상을 심층적으로 연구하고 있습니다.
이러한 연구는 고집적, 저전력, 고속 동작이 가능한 차세대 메모리 소자 및 인공지능 하드웨어 구현에 필수적인 기반 기술을 제공합니다. 강유전체 트랜지스터, 강유전체 멤리스터, 저항변화 메모리(ReRAM) 등 다양한 소자 구조에서 강유전체의 물리적 특성을 정밀하게 제어하고, 소자 신뢰성 및 내구성 향상을 위한 소재 및 공정 최적화 연구도 병행하고 있습니다. 특히, 전압 펄스 트레인 최적화, 도메인 스위칭 시뮬레이션, 내부 전기장 분포 측정 등 첨단 실험 및 시뮬레이션 기법을 적극적으로 도입하고 있습니다.
이러한 연구 성과는 국내외 저명 학술지 및 학회에서 활발히 발표되고 있으며, 다양한 정부 및 산업체 연구과제와 연계하여 실용화 가능성도 높이고 있습니다. 강유전체 물리의 심층적 이해와 소자 응용의 융합을 통해, 미래 정보기술 및 국방지능정보융합 분야의 혁신을 선도하고 있습니다.
저항변화 메모리 및 신경모방 소자 개발
연구실은 저항변화 메모리(ReRAM)와 신경모방 소자(Neuromorphic Device) 개발에 집중하고 있습니다. 저항변화 메모리는 산화물 박막 내 산소 공공, 도전성 필라멘트 형성 및 파괴, 계면 특성 등 다양한 물리적 요인에 의해 저항 상태가 변화하는 차세대 비휘발성 메모리 소자입니다. 연구실에서는 Pt/NiO/Pt, Ta/TaOx/Pt, HfO2 기반 등 다양한 구조의 저항변화 메모리 소자를 제작하고, 전기적 특성, 신뢰성, 데이터 유지 특성 등을 체계적으로 분석하고 있습니다.
특히, 저전력 동작, 고속 스위칭, 멀티레벨 저장, 소자 신뢰성 향상 등 실용화에 필수적인 요소 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 신경모방 소자 연구를 통해 인간 뇌의 시냅스 가소성(plasticity)을 모사하는 강유전체 시냅스 트랜지스터, 멤리스터 기반 인공 시냅스 소자 등을 구현하고, 에너지 효율적 학습, 아날로그 전도도 조절, 펄스 프로그램 최적화 등 인공지능 하드웨어의 핵심 기술을 선도하고 있습니다.
이러한 연구는 차세대 인공지능 시스템, 초고속·초저전력 데이터 저장장치, 국방·산업용 스마트 센서 등 다양한 응용 분야로 확장되고 있습니다. 정부 R&D 과제, 산업체 협력 프로젝트 등과 연계하여 실용화 및 상용화 가능성을 높이고 있으며, 국내외 특허 및 논문 발표를 통해 연구 성과를 적극적으로 확산하고 있습니다.
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Pulse program for improving learning accuracy and reducing programming energy consumption of ferroelectric synaptic transistor
강보수
CURRENT APPLIED PHYSICS, 2024
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Switching layer optimization in Co-based CBRAM for ?105 memory window in sub-100 μA regime
강보수
SOLID-STATE ELECTRONICS, 2024
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Optimization Method for Conductance Modulation in Ferroelectric Transistor for Neuromorphic Computing
강보수
ADVANCED ELECTRONIC MATERIALS, 2024
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강유전성 하프늄산화물 박막에서 내부 전기장 분포를 고려한 분극 스위칭 동적 특성 연구
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고집적, 나노스케일 저항성 메모리의 선택소자로 사용 가능한 negative capacitance 차세대 선택 소자 핵심 기술 개발