Principal Investigator

Presentations in Forums

연구 업적 요약

지금까지 저의 네 가지 주요 연구 성과는 아래와 같습니다.

(1) 배리스터 소자 발명 (2012년 Science 지에 발표, 2021년 Nat. Comm. 지에 발표)

(2) 이종구조상 소자 구현 (2015년 Nature Physics, Science지에 발표)

(3) 고집적 초절전 2차원 소재 기반 소자 (2019년 Nat. Comm.지에 발표, Sci. Adv. 지에 2021년 발표)

(4) 열에 의한 격자 대칭 붕괴 및 포논 퍼들 (phonon puddles) 발견 (2025년 Nat. Comm.지에 발표, 2022년 Nat. Comm.지에 발표)

1) 배리스터 (Barristor)는 “(energy) barrier variable transistor”라는 의미를 생각하며 2012년 제가 새롭게 만든 단어이며, 2017년에 위키낱말사전(Wiktionary)에 등재되었습니다. 본 연구 이후 전세계 많은 연구자들이 배리스터를 활용한 광학/가스 센서, 트랜지스터, 뉴로모픽 소자 개발을 진행 중이며, 본 연구 성과는 차세대 2차원 소재 기반 소자 연구의 핵심 플랫폼으로 발전하였습니다. 저는 배리스터 개척자로서, 새로운 물리학적 성과가 실제 산업계 응용으로 발전할 수 있도록 학계/산업계와 함께 연구 활동을 수행하고 있습니다.

2) “하나의 물질이 반도체, 도체 역할을 모두 수행할 수 있다면 현재의 반도체 소자는 어떻게 발전할 수 있을까?” 이러한 도전적이고 창의적인 질문이 “최초의 이종구조상 소자 (heterophase homojunction device) 구현”이라는 성과로 발전하였습니다. 특히, 본 연구 성과는 재료과학과 물리학의 융합으로 상전이, 결정학, 소자 공정/측정, 광학, 투과전자현미경, 전자구조계산 등 다양한 분야 공동연구가 앞으로 어떻게 시너지를 만들고 발전할 수 있는지 보여주는 중요한 연구 예라고 할 수 있습니다.

3) AI (인공지능)시대를 맞이하며 초고집적, 초절전 뉴로모픽, 메모리 소자 개발을 위해 2차원 물질이 활발하게 연구되고 있습니다. 저는 2차원 물질에서 발현되는 특이한 물리학적 현상을 활용하여 “self-selective device array”, “in-sensor reservoir computing”이라는 개념을 최초로 구상할 수 있었습니다. 이를 기반으로, 기존 선택소자, 메모리, 중앙처리장치(예: CPU)를 하나의 2차원 소자로 합칠 수 있는 기술 가능성을 보였으며, 이는 현재 실리콘, 산화물 기반 물질에서 구현이 어려운 피코줄(10-12 J) 구동에너지를 갖는 메모리 소자가 테라비트 (1012개)까지 집적될 수 있는 AI 소자 개발이 가능하다는 것을 의미합니다.

4) 일반적으로 열/온도 현상은 거시적인 단위에서 발현되는 것으로 이해되고 있습니다. 이는 통계/열 물리학의 근본적인 지식으로 여겨지고 있지만, 실제 원자 크기 단위에서 수많은 전자와 포논의 scattering 현상이 개별적인 나노 열전소자에 중요한 영향을 끼치는 상황에 적용되기 어렵습니다. 본 연구 성과는 1 nm 이하 크기에서 열에 의한 원자 격자 대칭성 붕괴 현상을 규명하였고, 열적 비평형 상태가 형성될 때 전자와 포논이 어떻게 열에너지 현상을 제어하는지에 관한 포논 퍼들 현상을 처음으로 보고하였습니다.

10년 연구 요약 (2016.03-2026.06, BK 보고서 중 발췌, 인용횟수 등은 2026.7.8 기준)

■ 양자 물질 기반 초절전 전자 소자 구현 

(새로운 전자 상전이 현상 발견 및 뉴로모픽 컴퓨팅 양자 소자 개발)

최근 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 데이터 처리에 따른 에너지 소비가 학계와 산업계의 핵심 과제로 부각되면서, 초저전력 전자소자와 새로운 컴퓨팅 하드웨어 개발이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구 흐름 속에서 양희준 교수는 다양한 저차원 양자 물질에서 나타나는 새로운 전자 상태와 상전이를 규명하고 [Nat. Phys. (2017, 461회 인용)], 이를 기반으로 차세대 인공지능(AI) 반도체와 뉴로모픽 전자소자를 개발하였다 [Nat. Comm. (2019, 271회 인용)]. 특히 원자층 두께의 이차원 물질에서 나타나는 전하, 스핀, 격자 및 강유전성의 상호작용을 이용하여 기존 반도체에서는 구현하기 어려운 새로운 소자 동작 원리를 제시하였으며, 이를 메모리, 트랜지스터 및 AI 컴퓨팅 소자의 새로운 동작 원리로 발전시켰다 [Sci. Adv. (2021, 471회 인용); Nano Lett. (2018, 196회 인용); Adv. Funct. Mater. (2025)].

원자 한 층 두께의 저차원 물질은 외부 전기장과 계면 효과에 매우 민감하여 기존 벌크 물질에서는 나타나지 않는 다양한 전자 상전이와 양자 현상을 보인다. 양희준 교수는 주사터널링현미경 (scanning tunneling microscopy)을 이용한 원자 수준 분석을 통해 전하, 스핀, 격자 및 결정구조 사이의 상호작용을 규명하고, 저차원 물질에서 발생하는 상전이 메커니즘과 이를 소자 수준에서 제어 가능한 새로운 양자 물리 기반을 마련하였다 [Adv. Mater. (2024); Nat. Comm. (2022); Sci. Adv. (2022); Nat. Phys. (2017)]. 특히 반데르발스 층상 물질에서의 구조 및 양자상태 상전이를 체계적으로 정립하여 이차원 물질 연구의 새로운 방향을 제시하였으며, 이후 다형성 상전이, 전하밀도파, 강유전성 및 위상 전자상 등 다양한 양자 응집현상으로 연구를 확장하였다 [ACS Nano (2025); Nat. Comm. (2025); Nat. Mater. (2024); Adv. Mater. (2022); Adv. Mater. (2021); Adv. Mater. (2020)].

양희준 교수는 이러한 양자 물성을 차세대 전자소자로 구현하는 연구를 지속적으로 수행하였다. 그래핀과 다양한 이차원 반도체, 강유전체 및 반데르발스 헤테로구조를 이용하여 초저전력 메모리, 멤트랜지스터 (memtransistor), 플로팅 게이트 메모리 (floating-gate memory) 및 뉴로모픽 소자를 개발하였으며, 단일 원자층 물질의 약한 전기적 차폐, 강한 정전용량 결합 및 계면 전하 이동을 활용한 새로운 메모리 동작 원리를 제시하였다 [Adv. Mater. (2024); Nat. Comm. (2023); Adv. Mater. (2023); Nat. Comm. (2021)]. 나아가 대면적 메모리 어레이, 센서 내 연산(in-sensor computing), reservoir computing, Ising machine, 동적 신경망 (dynamic neural network) 등 다양한 AI 하드웨어를 구현함으로써 메모리와 연산을 하나의 플랫폼에서 수행하는 새로운 컴퓨팅 패러다임을 제시하였다 [Adv. Funct. Mater. (2025); ACS Nano (2024)].

이러한 연구는 저차원 양자 물질과 뉴로모픽 전자소자 분야를 선도하는 성과로 인정받아 Nature Reviews Materials (2026, IF=86.2, Nature conference 초청)와 Chemical Reviews (2023, 107회 인용, 표지 논문)에 리뷰 논문을 발표하였다. 또한 국제 순수 및 응용 물리 연합 (IUPAP) 젊은과학자상 (2018), 한국그래핀학회 신진과학자상 (2017), 한국을 빛낼 젊은 과학자 30인 (2016), S-OIL 차세대과학자상 (2023) 등을 수상하며 저차원 양자 전자소자와 AI 반도체 분야를 대표하는 연구자로 자리매김하였다.