우리 연구실은 차세대 AI 하드웨어 시스템을 위한 핵심 반도체 기술 개발을 목표로 합니다. 이를 위해 전기전자공학을 중심으로 기계공학, 재료공학, 화학공학을 융합한 다학제적 접근을 통해 소자–패키징–시스템을 연결하는 통합 반도체 기술을 연구하고 있습니다.
현재는 오랜 호흡으로 박사까지 진학할 학생이나 통합 과정 지원자를 우선적으로 선발합니다. 관심 있는 분들은 CV, 성적표, 연구 활동 자료 (논문, 프로젝트 등)를 제 메일로 보내주시기 바랍니다 (jmkwon@kaist.ac.kr).
양희수 (석박통합 2년차), 김형준 (석박통합 2년차) 학생이 세계 최고 권위 소자·회로 통합 학회인 IEEE Symposium on VLSI Technology and Circuits (VLSI) 2026에 제출한 논문이 채택되었습니다. 한밭대학교 (Prof. 김성주), UNIST (Prof. 감동윤) 기관들과 공동연구를 통해 연구 성과를 창출하였습니다.
광학 이미지의 intensity를 기반으로 2차원 반도체 MoS₂ flake의 층수를 식별하고, 알고리즘 기반 필터링을 통해 고품질 flake를 선별하는 방법을 제시했습니다. 12만 개 이상의 flake 중 1,615개의 트랜지스터를 제작·분석하여 채널 두께(층수)에 따른 전하 주입 및 수송 특성을 통계적으로 규명했습니다. 이는 flake 두께와 전기적 특성 간의 상관관계를 대규모 데이터 기반으로 제시함으로써, 2차원 반도체 소자의 체계적 설계와 고속 연구를 가능하게 하는 기반을 제공합니다. 본 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단(NRF), 산업통상자원부, 산업기술기획평가원(KEIT) 등의 지원을 받아 수행되었습니다.