신소재/소자 - 컴퓨팅 융합 응용 연구를 수행하고 있습니다. 상변화, 저항변화, 2D 소재/소자 등을 다루고 있으며, 인공신경망, 최적화, 뉴로모픽 컴퓨팅 등의 응용 분야를 접목시키고 있습니다. 연구의 차별성을 소재/소자의 물리화학적 특성을 수학적 알고리즘이나 연산으로의 본질적인 융합에 두고 있고, 특히 자발성, 불확정성, 복잡성 등을 이용하여 병렬, 앙상블, 확률통계적 연산을 구현하고 인공지능 컴퓨팅으로 확장하고 있습니다.
New materials/devices - Computing convergence application research is being conducted. It deals with phase change, resistance change, and 2D materials/devices for grafting applications such as artificial neural networks, optimization, and neuromorphic computing. The distinction of research lies in the intrinsic convergence of physicochemical characteristics of materials/devices into mathematical algorithms and arithmetics. In particular, using spontaneity, uncertainty, and complexity, parallel, ensemble, and probabilistic statistical operations are implemented and expanded to artificial intelligence computing.

Major research field

Desired field of research

Research Keywords and Topics

반도체 소재, 소자, 뉴로모픽 컴퓨팅, 인공지능
Semiconductor materials and devices, Neuromorphic Computing, Artificial Intelligence

Research Publications

“Double-Floating-Gate van der Waals Transistor for High-Precision Synaptic Operations”, Hoyeon Cho, et al. ACS Nano 2023, 17, 8, 7384-7393.
“Filamentary and Interface-Type Memristors Based on Tantalum Oxide for Energy-Efficient Neuromorphic Hardware”
Minjae Kim, et al. ACS Appl. Mater. Interface 2022, 14, 44561-44571.
“Spontaneous sparse learning for PCM-based memristor neural networks”
Dong-Hyeok Lim, et al. Nature Commun. 2021, 12, 319.

Patents

"상변화 메모리 소자", 서준기, 허남욱, 정홍식, 임동혁, (20230323)
"상변화 메모리 소자를 기반으로 하는 프로세싱 장치 및 이를 포함하는 뉴로모픽 시스템", 정홍식, 서준기, 임동혁, (20210416)