초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

현재 사용되고 있는 폰노이만 컴퓨팅 방식은 그 구조적 한계로 인하여 연산 속도와 에너지 소비 측면에서 비효율적인 결과를 초래한다. 이러한 병목 현상을 대처하기 위해 새로운 하드웨어 기반의 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현하기 위한 인공 시냅스 소자에 관한 연구가 가속화되고 있다. 수 nm 두께에서도 우수한 ...

현재 사용되고 있는 폰노이만 컴퓨팅 방식은 그 구조적 한계로 인하여 연산 속도와 에너지 소비 측면에서 비효율적인 결과를 초래한다. 이러한 병목 현상을 대처하기 위해 새로운 하드웨어 기반의 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 구현하기 위한 인공 시냅스 소자에 관한 연구가 가속화되고 있다. 수 nm 두께에서도 우수한 강유전성을 발현하며, CMOS 공정과 우수한 공정 호환성을 가지고 있는 HfO2 기반 FTJ 소자는 기능적 우수성으로 인하여 유망한 시냅스 소자 후보로 주목받고 있다. 본 연구에서는 뉴로모픽 컴퓨팅 응용을 위한 HfZrO2 FTJ 소자의 인공 시냅스 소자의 응용 가능성이 조사되었다. HfZrO2 박막의 부분적 분극 반전 제어를 통한 다중 저항 상태의 구현 가능성 확인과 시냅스 특성의 안정성 및 재현성을 분석하였다. 또한, 증분 전압 방식을 사용한 장기기억 특성의 선형성과 대칭성을 분석하였다. 마지막으로, 실험적으로 추출된 시냅스 가중치를 적용하여 인공 신경망 시뮬레이션을 진행하여 UCI와 MNIST에서 제공하는 데이터 세트의 패턴 인식 정확도를 평가하였다.