Development of a Stochastic Spiking Neural Network System using Monolithic 3D Integration of CMOS Circuits and RRAM Synapse Arrays
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(전략형)
2026년
2710113033
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울시립대학교
구민석
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
2.0억원
2.0억원
기초연구
대학
서울특별시 동대문구
전기/전자 > 반도체 소자·회로 > Si 소자
● 본 연구 과제에서 제안하는 RRAM 기반의 시냅스를 사용하는 스토캐스틱 컴퓨팅 기반 SNN 시스템 구현은 다음의 3가지 핵심기술을 개발하는 것을 목표로 한다. ① 핵심 기술 1: 스토캐스틱 SNN 회로 및 시스템 개발 * 정성적 연구 목표: 1) 1차년도 - RRAM array 구동회로 설계 - 스토캐스틱 컴퓨팅 뉴런 및 SNN 시스템 설계 ...
1) 스토캐스틱 SNN 시스템 개발-RRAM 기반 스토캐스틱 컴퓨팅 아키텍처 개발: 본 연구진은 선행 연구 개발을 통하여 스토캐스틱 컴퓨팅 기반의 SNN을 위한 핵심 블록인 stochastic bit 구현 기술을 보유하고 있다. Noise에 의한 meta-stability 기반으로 매우 쉽게 확률적 동작을 조절이 가능하다. -기존의 디지털 방식의 SNN은 ...
1) 연구과제 활용방안- 기존의 스토캐스틱 컴퓨팅 관련 연구는 아직 초기 단계로, 소자-회로-시스템 전반에 걸친 통합적인 접근이 부족하였다. 대부분의 소자 연구는 회로 수준에서 멈추었고, 회로 및 시스템 수준의 연구는 상용 메모리 기반의 가정 하에 개별적으로 진행되어왔다. - 본 연구팀은 이러한 한계를 극복할 수 있는 인프라를 보유하고 있으며, 자체적으로 제작한 ...