본 연구에서는 기존에 메모리 소자로 소개된 Floating Gate Field Effect Transistor (FGFET)를 불러와 로직-인-메모리 응용가능성에 관한 분석 결과를 최초로 보인다. 이는 well-calibrated TCAD를 이용하여 소자최적화와 컴팩트 모델링, 그리고 로직-인-메모리 회로 적용 결과를 포함한다. CMOS 공정에서 planar FET 제일 끝단에 가까운 32nm 기술노드에서 주요 소자 파라미터(tN, LCH, VWL, VDL)를 변경하며 메모리 성능지표인 memory window (MW), retention time (RT) 및 write speed (WS)에 맞춰 소자 최적화를 진행한다. 소자 최적화 이후, built-in capacitor 길이에 따라 제안된 compact model을 사용하여 로직-인-메모리 특성을 가지는 full adder(FA) 연산 및 ternary content addressable array (TCAM) 메모리 회로에 적용하여 동작 특성을 분석하였다. 이는 conventional FET로 구성된 FA 및 TCAM 대비 면적, 회로성능(speed, power)면에서 FGFET 기반 LiM (Logic-in-Memory) 회로들이 더욱 효율적임을 보여준다.