구성원
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교원소개
Changwook Jung정창욱
- 위치제1공학관(102동) 301-7호
- 메일changwook.jeong@unist.ac.kr
연구주제
물리와 AI를 활용한 미래 반도체 소재 소자 모델링
- 연구분야물리 기반 반도체 소자 모델링, 머신러닝을 활용한 반도체 설계 및 최적화, 차세대 메모리 및 로직 소자 연구
- 연구실미래 반도체 소재 소자 연구실
미래 반도체 소재 소자 연구실
- 미래 반도체 소재/소자 개발을 위해 물리와 인공지능 모델을 적극 활용하며 주요 연구분야는 아래와 같습니다.
- – 미래반도체 메모리 및 로직 소자 설계
- 2D, Oxide, Ferro 등 신물질 기반 소자 한계 연구
- 소자 성능 / 산포 / 신뢰성을 고려한 소자 설계
- 채널 / 컨택 / 절연막 동시 최적화 모델링
- – 신개념 반도체 소재 및 물리 연구
- · 신개념 구동 방식의 메모리 및 로직 동작 연구
- · 나노 소자 내 에너지 변환 이해 및 극대화 연구
- · 적층형 상변화 메모리: 물성 변화 메커니즘 등
- – 인공지능-물리 융합 모델링
- · 물질-소자-회로 연계 end-to-end 모델링 방법론
- · 고정밀 원자수준 모델 및 TCAD 모델 개선 연구
- · 인공 시냅스 소자 특성을 이용한 연산 모델 개발
Curriculum Vitae
- 2022-Present: Associate Professor, UNIST
- 2003-2007, 2012-2022: Principal Engineer, Samsung Electronics
Academic Credential
- 2012: Ph.D., Electrical and Computer Engineering, Purdue University
- 2001: M.S., Materials Science and Engineering, Seoul National University
- 1999: B.S., Materials Science and Engineering, Seoul National University
Research Keywords and Topics
- Physics and technology of nanoelectronic materials and devices, Physical simulation and machine learning based design
Publications (selected)
- “Bridging TCAD and AI: Its Application to Semiconductor Design.”, C. Jeong et al., IEEE Transactions on Electron Devices 2021, 68(11), 5364–71
- “Restructuring TCAD System: Teaching Traditional TCAD New Tricks.”, S. Myung, et al., IEEE International Electron Devices Meeting, 2021, 18.2.1-18.2.4,
- “Prediction and Interpretation of Polymer Properties Using the Graph Convolutional Network”, J. Park et al., ACS polymers, 2022, 2(4), 213-222
- “PAC-Net: A Model Pruning Approach to Inductive Transfer Learning”, S. Myung, et al., International Conference on Machine Learning, 2022, 16240-16252