Development of a Convolutional Neural Network Using a Vertical 3D 1T-nR Array
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340065800
교육부
한국연구재단
한양대학교
김태림
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
기초연구
대학
서울특별시 성동구
전기/전자 > 반도체 소자·회로 > Si 소자
본 연구의 최종 목표는 3D vertical 1 Transistor n RRAM(1T-nR) array의 고집적도를 활용해 면적 대비 고효율의 합성곱 신경망을 구현하는 데 있다. 최근 대규모 데이터의 저장 및 연산 수요가 급격히 증가하면서 data center의 전력 소모와 연산 효율 문제가 중요한 과제가 되고 있다. 기존 폰 노이만 구조는 메모리와 연산 ...
... 간격에 따라 대응하는 input 전압 vector를 순차적으로 bitline에 인가하는 방식으로 수행한다. 또한 hybrid training을 적용하여 fully connected layer는 소프트웨어에서 보정 학습함으로써 하드웨어 전사 과정에서 발생하는 오차를 줄이고자 한다. 최종적으로는 software 대비 정확도와 함께 시간 지연, 전력 소모, 면적 대비 효율을 정량적으로 평가하여 본 구조의 ...
본 연구과제에서 구현할 3D vertical 1T-nR array는 vertical 적층을 통해 높은 집적도를 확보하면서도, transistor를 이용한 선택 동작과 compliance 특성을 동시에 가질 수 있는 구조로서, CNN뿐만 아니라 다양한 hardware-based neural network 구현에 활용될 수 있다. 기존 RRAM crossbar...