그래핀 템플레이트 기반 파장 튜너블 나노레이저와 MoTe2 시냅스 트랜지스터를 이용한 뉴로모픽 계산 연구

Wavelength-tunable nanolasers on graphene and neuromorphic reservoir computing with MoTe2 synaptic transistors

연구 내용

그래핀 필름에서 유도된 Zn1−xMgxO 나노튜브 레이저의 파장 튜닝과, MoTe2 시냅스 트랜지스터 기반 physical reservoir computing 가능성을 검증하는 연구

그래핀 필름을 템플레이트로 활용해 Zn1−xMgxO 나노튜브 레이저를 구현하고, 조성 변화로 파장 이동과 청색 편이를 유도하는 접근을 수행합니다. 또한 원 기판에서 박리하여 반사층과의 계면 구성을 바꾸는 방식으로 발진 특성 향상을 검토하며, 수치 시뮬레이션으로 공진/방출 특성을 분석합니다. 별도의 축에서는 MoTe2 시냅스 트랜지스터를 이용해 neuromorphic computing의 물리적 reservoir 기반 처리 가능성을 평가합니다. 두 축 모두 2차원/나노 구조의 소자화를 통해 실제 응용 지향 성능 요소를 확인하는 데 초점을 둡니다.

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연구 흐름

먼저 그래핀 표면에서 성장 템플레이트를 활용해 Zn1−xMgxO/ZnO 코어-쉘 나노튜브 구조를 제작하고, 조성에 따른 발광 파장 튜닝과 박리-계면 조절에 따른 발진 특성 변화를 실험적으로 확인했습니다. 이후 동일한 소자 지향 맥락에서 MoTe2 기반 시냅스 트랜지스터를 활용한 물리적 reservoir computing을 제안하고, 에너지 효율형 AI 시스템 관점에서 연산 가능성을 평가하는 방향으로 연구 범위를 확장했습니다. 현재는 2차원 소자 기반 광학·계산 기능을 동시에 다룰 수 있는 실험 프레임을 축적하는 단계에 있습니다.

활용 가능성

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

파장 튜너블 광원 모듈
광자 칩 통신용 레이저
생체 광학 프로브용 발광 소스
고집적 on-chip 포토닉스
계면 재구성 기반 발진 최적화
에너지 효율 뉴로모픽 계산
Physical reservoir computing 플랫폼
시냅스 트랜지스터 기반 센서-추론
실시간 신호처리 보드
2차원 소자 통합 연구