학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 기계공학부, 2023. 2. 고승환.Stretchable memristors are promising electrical components that can improve the mechanical robustness of neuromorphic devices. By the enhancement of mechanical robustness, they can be applied to wearable devices and soft robotics. Herein, a flexible and stretchable memristor based on nanowire networks is reported. The memristor mainly consists of Ag@Cu2O core-shell nanowires that are synthesized through a modified polyol process. The relative shell thickness was controlled in the synthesis process to achieve high stability and low energy consumption. The fabricated memristor shows memristive switching ratio over 104, with HRS resistance of ~100MΩ and LRS resistance of ~7kΩ. It operated stably with retention time of 25000s and went through more than 200 switching cycles without significant resistance change. Furthermore, it well operated in harsh mechanical environments up to 9% strain and 30℃ heating. The experimental results and the theoretical modelling of the core-shell NWs network based memristor was verified through simulation results, based on an implicit computational model.신축성 멤리스터는 뉴로모픽 공학을 웨어러블 전자기기와 소프트 로보틱스에 접목시킬 수 있도록 하는 유망한 전기 소자이다. 본 연구에서는 나노 와이어 네트워크에 기반한 유연하고 신축성 있는 멤리스터를 개발하였다. 멤리스터의 주요 재료인 은-산화구리 코어-쉘 나노 와이어는 선행 연구의 합성 기법을 변형 및 발전시켜 합성하였다. 멤리스터의 높은 안정성과 낮은 에너지 소비량을 달성하기 위해서는 코어-쉘 나노 와이어의 상대적인 쉘 두께(RST)를 최적화해야 하는데, 이는 합성 과정에서 성공적으로 제어되었다. 최적화 과정을 거쳐 제작된 멤리스터는 104 이상의 높은 HRS/LRS 저항 비율을 보이며, HRS 저항은 ~100MΩ, LRS 저항은 ~7kΩ이었다. 25000s의 시간동안 안정적으로 작동하였으며, 큰 저항 변화 없이 200회 이상의 스위칭 사이클을 거쳤다. 또한, 최대 9%의 변형과 30℃의 가열이 가해진 기계적 환경에서도 잘 작동하였다. 이러한 실험 결과와 이론적 모델링은 시뮬레이션 결과를 통해 검증하였다.Chapter 1. Introduction 3
1.1. Backgrounds and previous studies 3
1.2. Purpose of Research 4
Chapter 2. Materials and Method 6
2.1. Materials 6
2.2. Fabrication of AgNWs electrode 6
2.3. Synthesis of Ag@Cu2O Core-Shell NWs 7
2.4. Fabrication of Memristor 9
Chapter 3. Memristor Characterization 10
3.1. Operation Mechanism 10
3.2. Shell Thickness Optimization 13
3.3. Reliability Test 18
Chapter 4. Simulation 22
4.1. Single Junction Conductivity Modelling 22
4.2. Network Conductivity Modelling 24
Chapter 5. Conclusion 26
References 27
Abstract in Korean 29석
