Research on Hierarchical Memristor-Based Artificial Neurons for Improving Neuromorphic Computing Efficiency
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340066076
교육부
한국연구재단
세종대학교산학협력단
황찬민
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
1,200만원
1,200만원
응용연구
대학
서울특별시 광진구
뇌과학 > 뇌공학 > 뇌모방 소자
시냅스 수상돌기 세포체 역할을 분화한 멤리스터 소자를 단일 칩에 계층형 구동이 가능하도록 통합하여, 특징 추출과 국소 연산이 단일 뉴런 수준에서 가능한 고효율 뉴로모픽 하드웨어를 구현한다. 이를 통해 기존 점 뉴런 중심 구조의 연산 기능 제한과 네트워크 규모 의존 문제를 구조적으로 해결하고, 동일 연산량을 더 적은 파라미터와 낮은 소비 에너지로 처리할 수 ...
1. 소자 개발: 뉴런 계층 연산을 수행할 수 있는 개별 멤리스터 소자 확보시냅스 소자는 전극·저항 변화층의 재료 조합과 박막 두께를 체계적으로 조절하여 안정적인 멀티레벨 전도 상태 구현이 가능한 구조를 선정한다. 산소 공공 분포 및 계면 장벽이 전도도 업데이트 특성에 미치는 영향을 분석하여 선형 멀티레벨 응답을 구현하고, 상태 재현성·내구성 등 신뢰성 평...
... 및 세기 정보가 중요한 동적 데이터, 예컨대 심장 박동 이상 패턴 및 모션 신호 등에 대해 신호를 소자 단계에서 선별 및 통합 하는 하드웨어 전처리 모듈로 직접 활용될 수 있어, 기존 소프트웨어 전처리에 의존하던 엣지 AI 시스템의 전력 및 연산 부담을 경감하는 방향으로 활용 가능하다. 기대효과: 본 연구는 기존 뉴로모픽 하드웨어가 주로 담당하던 가중치 저장, 합산 중심의 연산에서 ...