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Title Page 2

Contents 5

Abstract 11

1. Introduction 13

1.1. Neuromorphic computing and the challenges of integration 13

1.2. Limitation of physically separated neuron and synapse devices 14

1.3. Reconfigurable device based on carrier density modulation 16

2. Experimental Section 18

2.1. Device fabrication 18

2.2. Characterization 21

2.3. Device-to-system level simulation 22

2.4. Test images from the Yale Face Database 23

3. Results and Discussion 24

3.1. Concept of a reconfigurable neuron and synapse device 24

3.2. Electrical characteristics and mechanisms of the SS-NV FET 28

3.2.1. Charge neutral point in the WSe₂ channel 28

3.2.2. Electrical characteristics of the SS-NV FET 31

3.3. Comparison between the SS-NV FET and the baseline FET 34

3.3.1. Comparison of electrical characteristics 34

3.3.2. Comparison of energy band structures 38

3.3.3. Chemical potential calculation 42

3.3.4. Visualization supporting chemical potential calculation 44

3.4. Reconfigurable neuron and synapse mode and their application 48

3.4.1. Unified implementation of LiF neuron and analog synapse 48

3.4.2. LTP and LTD characteristics 53

3.5. Facial recognition using SNN based on reconfigurable device 55

3.5.1. Device-to-system level simulation for the SNN 55

3.5.2. Simulation for the SNN using the SS-NV FET 59

4. Conclusion 62

5. Summary 64

References 66

논문요약 69

List of Figures 7

Figure 2.1. Fabrication process of the SS-NV FET and baseline I²FET. (a)... 20

Figure 3.1. Overview of device structure and reconfigurable neuron and synapse.... 27

Figure 3.2. Charge neutral point (CNP) in the WSe₂ channel. (a) Schematic of... 30

Figure 3.3. IDS-VGS(T) transfer characteristics of the SS-NV FET[이미지참조] 32

Figure 3.4. Transfer characteristics of the SS-NV FET with highly p-doped... 33

Figure 3.5. Comparison of VDS between SS-NV FET (red, CIPS/h-BN/WSe₂)...[이미지참조] 36

Figure 3.6. Electrical characteristics of the h-BN/WSe₂ baseline I²FET. (a)... 36

Figure 3.7. IDS-VGS(T) transfer characteristics of the SS-NV FET and h-BN/WSe₂...[이미지참조] 37

Figure 3.8. Comparison for energy band structure between SS-NV FET (black)... 40

Figure 3.9. Increasing chemical potential in the gated region by the ferroelectric... 41

Figure 3.10. Increasing chemical potential induced by ferroelectric polarization.... 46

Figure 3.11. Reconfigurable neuronal and synaptic functions in a single SS-NV... 52

Figure 3.12. LTP and LTD characteristics of the SS-NV FET under different... 54

Figure 3.13. Synaptic potentiation and depression features of the SS-NV FET... 57

Figure 3.14. Training dataset comprising nine facial images from three... 58

Figure 3.15. Spike-based encoding and implication of STDP for the SNN. (a)... 58

Figure 3.16. (a) Schematic of the SNN architecture based on reconfigurable... 61

초록보기

 생물학적 신경망의 정보 전달 과정을 모방하는 뉴로모픽 시스템은, 뉴런과 시냅스의 기능을 각각 구현하는 소자들이 작동 방식이나 구조에서 서로 다르기 때문에 하나의 시스템으로 통합하기가 어렵습니다. 이러한 불일치는 회로 구성을 복잡하게 하고, 시스템의 확장성을 제한하는 주요한 원인이 됩니다.

이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 초경사 스위칭 비휘발성 소자(SS-NV FET)를 제안합니다. 이 소자는 전하의 밀도를 조절하는 방식으로 하나의 소자 안에서 뉴런 기능과 시냅스 기능을 자유롭게 전환할 수 있도록 설계되었습니다. 특히, 2차원 WSe2 채널과 강유전체 물질인 2차원 CuInP₂S₆, 그리고 절연체인 2차원 h-BN로 이루어진 이종접합 구조를 기반으로 하고 있습니다.

뉴런 모드에서는 채널 내 전하 상태가 중성에 가까운 조건이 되도록 페르미 준위가 조절되며, 이 상태에서는 전류를 구성하는 정공이 높은 전기장을 받아 충격이온화를 일으키게 됩니다. 이로 인해 전자가 생성되고, 생성된 전자와 정공이 다시 에너지를 받아 추가적인 전하쌍을 만들어내는 증폭 현상이 발생합니다. 이러한 과정을 통해 뇌에서의 스파이크 신호와 유사한 동작이 재현됩니다. 또한, 강유전체 층의 분극이 채널 내 전위 에너지를 추가로 높여줌으로써, 이러한 충격이온화가 더 낮은 전압에서도 효율적으로 일어날 수 있도록 도와줍니다.

반대로 시냅스 모드에서는 채널 내 전하 밀도를 정전기적으로 정공이 매우 많은 상태가 되도록 만듭니다. 이로 인해 전하들 사이의 상호작용과 가리움 효과가 강해져서 충격이온화가 억제되며, 대신 강유전체 분극 전환을 이용한 전류 조절이 주요 동작 방식이 됩니다. 이때 전류는 점진적으로 변화하며, 생물학적 시냅스에서의 학습 기능과 유사한 가중치 조절 특성을 구현할 수 있습니다.

제안된 소자의 실용성을 확인하기 위해, 동일한 소자를 기반으로 한 스파이킹 신경망을 설계하고 얼굴 인식 과제를 수행하는 시뮬레이션을 진행하였습니다. 그 결과, 약 96%에 달하는 높은 인식 정확도를 기록하였고, 이는 뉴런 동작에서 특정 신호만을 선택적으로 활성화하는 억제 기능이 학습 성능을 높인 것으로 해석됩니다.

결론적으로, 본 연구에서 제안한 소자는 뉴런과 시냅스 기능을 동시에 수행할 수 있는 단일 구조를 기반으로 하여, 회로를 단순화하고 에너지 소모를 줄이면서도 뉴로모픽 시스템의 통합과 확장이 용이한 새로운 기술적 가능성을 제시합니다.

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