结构性放大噪声的“真随机数发生晶体管器件”
无需外部放大器，仅凭单一晶体管即可实现每取样输出3bit数字随机数
汉阳大学融合电子工学部柳浩天教授研究团队开发了能够有效产生不可预测真随机数的“单晶体管真随机数发生器（以下 BHN-NTC 晶体管）”。
真随机数（True Random Number）是指不可预测、统计上无规律的数。在加密密钥生成、安全认证、AI取样、物理安全单元（PUF）等各种领域发挥核心作用。
尤其是，近年来在AI与边缘计算环境下，基于软件的伪随机数（Pseudo-RNG）因其可预测性和低熵值存在安全漏洞。因此，具备高工艺兼容性和低成本实现的基于硬件的TRNG（True Random Number Generator，真随机数发生器）的重要性愈发凸显。
然而传统TRNG器件存在噪声信号过弱、依赖外部电路、集成度低等局限。对此，柳토토사이트 메인 디자인团队提出了通过结构性设计来克服局限的晶体管方案。
不依赖外部电路也能输出高熵随机数
TRNG生成随机数时依赖电子的随机运动，即“噪声”。但传统TRNG方式因噪声过弱，需外接模拟放大器或滤波器等后处理电路。因此，这样的电路结构导致集成度降低，电路面积和功耗增加，并且每次取样只能输出约1 bit的低熵随机数。
柳教授团队提出了能够从结构上解决这一局限性的BHN-NTC 晶体管。他们开发的器件采用了“双重异质结结构”，可在内部自发地放大噪声，从而无需后处理电路也能生成极高熵强度的信号。通过这种方式，可以在无需外部放大器的情况下，直接实现每次取样输出3 bit的随机数。
该晶体管由于器件本身可以替代模拟电路，因此非常适合低功耗及高集成度系统。最终，柳토토사이트 메인 디자인团队同时克服了传统方法的低熵密度、对外部电路的依赖性以及集成度限制等问题。
通过辅助层 “PTCDI-C13”实现核心改善
尤其是，研究团队通过辅助层 “PTCDI-C13” 实现了两项核心改善。第一，增加电子注入从而扩大了NTC区域。第二，引入额外的双重异质结区域从而增强了电子的随机运动。
NTC（Negative Transconductance，负微分跨导）是指在特定电压区间内漏极电流异常下降的现象。在此区间内，电子与空穴（电子逸出后留下的位置）同时注入并发生trap/de-trap，recombination等各种运动。由此，可产生强烈的噪声，而这种噪声在统计学上具有高熵特性，因此成为随机数生成的理想信号。
在柳教授团队的器件中，随着从漏极电极注入的电子量增加，NTC区域也随之扩大。由此，电子注入被强化从而可以清晰地区分三种输出状态（0、中间、1）。该器件还能在更复杂的三值逻辑电路（ternary logic circuit） 中实现稳定的中间逻辑阶段（middle logic）输出。换句话说，实现了区分“0”、“1”以及“0 与 1 之间的中间状态”三种逻辑状态的电路设计。
此外，柳教授团队利用异质结结构将上述特性最大化。与一般的NTC器件不同，他们额外引入了可能产生“trap”的异质结（heterojunction）区域从而进一步增强了电子的随机运动。
电子会在某些部位短暂被困住（trap）然后被释放（de-trap），这种过程更加频繁地重复导致了不可预测的电流流动。同时，电子与空穴的生成（generation）以及重新结合消失（recombination）现象更加强烈地发生从而增加了不规则运动。最终，实现了更高的噪声水平和更广的随机数生成范围。
如此柳토토사이트 메인 디자인团队的器件被设计成能够更强烈地诱发并叠加电子的不规则运动。同时，通过额外异质结之间的叠加可发生高熵噪声。高熵噪声可以转换为3-bit的数字比特并用于生成高质量的虚拟图像。
可生产不威胁个人信息的高质量的训练数据
柳토토사이트 메인 디자인团队开发的器件在结构上被设计为能够放大噪声，因此不依赖外部放大器，也能在每个取样中生成 3-bit 随机数，这一点具备其差异性。由此，在结构层面极大化了随机性并在电路集成度方面展现出优越性。此外，该器件也能轻松应用于安全芯片与边缘计算设备。
该器件在医疗 AI 领域中有望发挥核心作用。医疗 AI 需要学习患者的肺部 CT、器官超声等各种人体影像。然而，由于个人信息问题直接使用患者真实影像进行训练往往非常困难。
此时，如果将该器件生成的高熵随机数输入到生成式 AI 模型中，就可以在不使用真实患者数据的情况下生成相似的医学影像。由此能够在不包含任何个人信息的前提下，依然构建出接近真实的训练数据。
此次研究的负责人柳토토사이트 메인 디자인长期致力于基于异质结晶体管的研究，最近则将研究领域扩展至安全器件以及AI计算中所使用的激活函数（activation function）运作机制的仿真器件设计与实现。
柳教授目前正准备将该技术进一步拓展为“体块型异质结结构”的后续研究。通过在整个通道中混合异质材料，以全面扩展噪声来源，并同时提升熵的质量与数量从而实现高速/高熵输出。
此外，柳토토사이트 메인 디자인还计划开展基于TRNG的安全器件的研究。例如，开发基于TRNG的PUF（Physically Unclonable Function）器件、利用随机数种子的加密电路，以及用于认证的硬件密钥生成等，其目标是实现安全专用型器件的研发。他希望实现满足AI与IoT环境需求的轻量化安全，并提出能够应用于跨时代硬件安全平台的结构方案。
柳教授团队的论文 《Heterojunction-Driven Stochasticity: Bi-Heterojunction Noise-Enhanced Negative Transconductance Transistor in Image Generation》 已发表在了材料与电子器件领域国际权威学术期刊“Advanced Materials”（IF：26.8，JCR 分区前 2.2%）的2025年6月刊上。