우리는 3차원 마이크로·나노 복합 구조 설계와 전기·열·기계 동작이 융합된 복합 구동 기술을 기반으로, 생물학적 시냅스 및 뉴런의 동작을 모사하는 차세대 뉴로모픽 트랜지스터 소자를 개발하고 있습니다.
특히 다중 물리 자극에 반응하는 고기능성 소자 구조와 인터페이스 공학 기술을 통해 저전력·고집적 인공 신경망 구현을 목표로 하며, 차세대 메모리 및 인-메모리 컴퓨팅 (in-memory computing) 기반 연산 시스템으로의 응용 연구를 수행하고 있습니다.
이를 통해 인공지능, 차세대 로봇 및 바이오 전자소자 분야에 적용 가능한 고효율 지능형 반도체 플랫폼을 제사하고자 합니다.
We develop next-generation neuromorphic transistor devices that emulate the functions of biological synapses and neurons, based on three-dimensional micro/nano hybrid architectures and multi-modal actuation technologies integrating electrical, thermal, and mechanical operations. In particular, our research focuses on realizing low-power, highly integrated artificial neural networks through advanced device structures and interface engineering strategies responsive to multiple physical stimuli. We further explore their applications in next-generation memory devices and in-memory computing systems. Through this work, we aim to present highly efficient intelligent semiconductor platforms applicable to artificial intelligence, next-generation robotics, and bioelectronic devices.