본 연구실은 산화물 반도체, 특히 InGaZnO(IGZO)와 같은 소재를 활용한 신경모방 소자 및 회로 개발에 중점을 두고 있습니다. IGZO 기반의 멤리스터와 신경 시냅스 트랜지스터는 인간의 뇌 신경망을 모사하는 하드웨어 구현에 필수적인 요소로, 본 연구실에서는 이러한 소자의 전기적 특성, 신뢰성, 그리고 아날로그 시냅스 동작 특성을 심층적으로 분석하고 있습니다. 이를 위해 다양한 박막 증착 조건, 인터페이스 엔지니어링, 그리고 전기적 스트레스에 따른 소자 특성 변화를 체계적으로 연구하고 있습니다. 특히, 멤리스터와 트랜지스터의 조합을 통한 하드웨어 신경망 회로의 구현 및 특성 평가에 집중하고 있습니다. 이 과정에서 소자의 선형성, 대칭성, 장단기 메모리 특성 등 신경모방 연산에 적합한 특성을 극대화하기 위한 소재 및 공정 최적화 연구가 병행되고 있습니다. 또한, 실제 신경망 학습 및 추론에 적용 가능한 회로 설계와 시뮬레이션을 통해 차세대 인공지능 하드웨어의 실현 가능성을 높이고 있습니다. 이러한 연구는 기존의 소프트웨어 기반 인공지능 시스템의 한계를 극복하고, 에너지 효율적이며 실시간 처리가 가능한 하드웨어 신경망 시스템 개발에 기여하고 있습니다. 미래에는 웨어러블 디바이스, 스마트 센서, 자율주행 등 다양한 분야에서 활용될 수 있는 신경모방 하드웨어 플랫폼의 핵심 기술로 자리매김할 것으로 기대됩니다.

본 연구실은 유연 기판 위에 구현되는 박막 트랜지스터(TFT) 및 디스플레이 소자 개발에도 활발히 연구를 진행하고 있습니다. IGZO와 같은 산화물 반도체를 기반으로 한 박막 트랜지스터는 기존의 실리콘 기반 소자에 비해 저온 공정이 가능하고, 투명하며, 유연한 특성을 지니고 있어 차세대 디스플레이 및 웨어러블 전자기기 구현에 매우 적합합니다. 연구실에서는 유연 기판에서의 기계적 스트레스가 소자 특성에 미치는 영향, 신뢰성, 수명 예측 등 다양한 관점에서 심층적인 연구를 수행하고 있습니다. 특히, 박막 트랜지스터의 임계전압 변화, 이동도 향상, 바이어스 스트레스에 의한 불안정성 등 소자 신뢰성 문제를 해결하기 위한 소재 조성, 도핑, 인터페이스 제어 기술을 개발하고 있습니다. 또한, 실제 디스플레이 패널에 적용 가능한 대면적 공정 및 집적 회로 설계, 그리고 보상 회로를 통한 수명 연장 기술 등 실용화에 필요한 다양한 연구를 병행하고 있습니다. 이러한 연구는 OLED, QLED, 마이크로 LED 등 차세대 디스플레이 패널의 성능 향상과 신뢰성 확보에 크게 기여하고 있습니다. 더 나아가, 플렉서블 및 투명 디스플레이, 웨어러블 전자기기 등 미래 지향적 응용 분야에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

본 연구실은 고체화학적 접근을 바탕으로 다양한 전자소자용 신소재 개발과 그 물성 평가에 주력하고 있습니다. 산화물 반도체, 나노입자, 박막 소재 등 다양한 고체 소재의 합성, 표면 개질, 도핑 및 계면 제어 기술을 연구하며, 이를 통해 소자의 전기적, 광학적, 신경모방 특성을 극대화하고 있습니다. 소재의 조성비, 결정구조, 결함 제어 등이 소자 성능에 미치는 영향을 체계적으로 분석하여, 최적의 소재 설계 및 공정 조건을 도출하고 있습니다. 특히, 고체화학적 특성을 활용한 멜라토닌 조절용 LED, 컬러 박막 태양전지, 나노복합체 필름 등 다양한 응용 분야로 연구를 확장하고 있습니다. 소재의 광학적 특성 제어, 에너지 변환 효율 향상, 신뢰성 확보 등 실용화에 필요한 핵심 기술을 개발하고 있으며, 특허 출원 및 산업체 협력을 통해 기술의 상용화도 적극적으로 추진하고 있습니다. 이러한 고체화학 기반 연구는 차세대 전자소자, 에너지 소자, 바이오센서 등 다양한 첨단 산업 분야에서 요구되는 고성능, 고신뢰성 소재 개발에 중요한 역할을 하고 있습니다. 앞으로도 소재 혁신을 통한 전자공학 및 융합기술 발전에 지속적으로 기여할 계획입니다.