김세영 연구실은 반도체 소자와 회로를 기반으로 뉴로모픽 시냅스 소자, 인메모리 컴퓨팅, 차세대 메모리 어레이, 초박막·2차원 소재 기반 전자소자를 연구하며, 고집적·저전력 AI 반도체와 Beyond CMOS 응용을 위한 재료, 공정, 소자, 어레이 수준의 융합 연구를 수행하고 있다.
Atomically Thin Synapse Networks on Van Der Waals Photo‐Memtransistors
Gunho Moon, Seok Young Min, Cheolhee Han, Suk‐Ho Lee, Heonsu Ahn, Seung‐Young Seo, Feng Ding, Seyoung Kim, Moon‐Ho Jo
IF 26.8
Advanced Materials
A new type of atomically thin synaptic network on van der Waals (vdW) heterostructures is reported, where each ultrasmall cell (≈2 nm thick) built with trilayer WS<sub>2</sub> semiconductor acts as a gate-tunable photoactive synapse, i.e., a photo-memtransistor. A train of UV pulses onto the WS<sub>2</sub> memristor generates dopants in atomic-level precision by direct light-lattice interactions, which, along with the gate tunability, leads to the accurate modulation of the channel conductance for potentiation and depression of the synaptic cells. Such synaptic dynamics can be explained by a parallel atomistic resistor network model. In addition, it is shown that such a device scheme can generally be realized in other 2D vdW semiconductors, such as MoS<sub>2</sub> , MoSe<sub>2</sub> , MoTe<sub>2</sub> , and WSe<sub>2</sub> . Demonstration of these atomically thin photo-memtransistor arrays, where the synaptic weights can be tuned for the atomistic defect density, provides implications for a new type of artificial neural networks for parallel matrix computations with an ultrahigh integration density.
Publisher Correction: Alloying conducting channels for reliable neuromorphic computing
Han‐Wool Yeon, Peng Lin, Chanyeol Choi, Scott H. Tan, Yongmo Park, Doyoon Lee, Jae Yong Lee, Feng Xu, Bin Gao, Huaqiang Wu, He Qian, Yifan Nie, Seyoung Kim, Jeehwan Kim
Alloying conducting channels for reliable neuromorphic computing
Han‐Wool Yeon, Peng Lin, Chanyeol Choi, Scott H. Tan, Yongmo Park, Doyoon Lee, Jae Yong Lee, Feng Xu, Bin Gao, Huaqiang Wu, He Qian, Yifan Nie, Seyoung Kim, Jeehwan Kim
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
|940,000,000원
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-2027년 12월
|519,313,000원
티키타카 알고리즘과 고성능 시냅스 소자의 co-optimization을 통한 뉴로모픽/인메모리 연산칩 구현기술 개발
o 시냅스 소자 개발 - tiki-taka 알고리즘 구현에 적합한 소자 조합 특성에 맞추어 최적화된 ECRAM, RRAM, 커패시터 기반 전하 저장형 시냅스 소자 3종을 연구 개발. o 시냅스 소자 모델링 - tiki-taka 알고리즘 구현에 적합한 후보 소자인 ECRAM, RRAM, IGZO TFT와 커패시터 기반 전하 저장형 시냅스 소자에 ...