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뉴런 시냅스를 위한 멤리스터의 전기회로 모델의 실험적 연구
Experimental Study on an Electrical Circuit Model for neuron synapse based Memristor 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.26 no.5, 2016년, pp.368 - 374  

모영세 (인제대학교 나노융합공학과) ,  송한정 (인제대학교 나노융합공학과)

초록
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본 논문에서 뉴런시냅스 응용을 위한 이산화 타이타늄 나노와이어 기반 멤리스터 소자의 전기회로 모델의 실험적 연구를 보인다. 제안하는 멤리스터 소자의 전기회로 모델은 IC 칩과 연산증폭기, 곱셈기 저항 및 커패시터 등의 수동소자 등으로 이루어진다. 멤리스터 소자의 등가모델의 시간파형, 주파수 특성, I-V 곡선 및 전력특성 등에 대한 PSPICE 모의실험 및 하드웨어 구현의 실험적 연구를 하였다. 측정결과, 히스테리시스 전류-전압 특성 등 실제 멤리스터 소자의 전기적 특성에 유사한 결과를 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents an experimental study on an electrical circuit model of the TiO2-based nano-wired memristor device for neuromophic applications. The electrical circuit equivalent model of the proposed memristor device consists of several electronics components and some passive devices including ...

주제어

#멤리스터   #뉴런 시냅스   #히스테리시스곡선   #스파이스   #나노와이어   #등가회로  

AI 본문요약
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가설 설정

  • 경계선을 통과하는 전하량에 따라 w의 폭이 변화한다. 균일한 전기장에서 평균 이온 이동도(mobility) uV와 선형적인 이온 이동을 가정한다[4].
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
멤리스터 기반 시스템 응용을 위해 필요한 것은? 이러한 멤리스터를 반도체 메모리나 신경망의 시냅스 회로에 대한 응용 가능성이 많이 제기되고 있으나 [3]. 멤리스터 기반 시스템 응용을 위해서는, 회로 모델이 선행되어야 하며 등가 에뮬레이터를 통한 실험적특성 분석이 필요하다. 본 논문에서는 멤리스터의 특성을 보이는 등가회로에 대한 전기적 해석을 실시하고, 실험적으로 하드웨어로 구현하여 입력 주파수에 따른 전류-전압 곡선, 시간전류 파형 등의 전기적 특성을 측정, 분석한다.
주파수의 변화에 따라 멤리스터 전기적 특성은 어떤 결과를 보였는가? 제안하는 회로를 PCB에 하드웨어로 구현하여 실험적으로 측정을 실시하였다. 측정결과, 입력 주파수가 증가함에 따라서 멤리스터의 특성인 히스테리시스 특성이 사라지는 것을 보였으며 I-V 곡선과 시간에 따른 전기적 특성들이 모의실험과 일치함을 보였다. 향후 본 연구는 멤리스터를 응용한 메모리, 신경회로 등의 구현에 유용하게 활용될 것으로 사료된다.
멤리스터는 무엇인가? 멤리스터(Memristor)는 메모리(memory)와 저항(resistor)의 합성어로 회로를 구성하는 저항, 커패시터, 인덕터와 함께 제4의 수동소자로 일컬어지고 있으며, 1971년 추아 교수의 연구를 통하여 그 존재 가능성이 이론적으로 예견된 바 있다 [1]. 메모리 기능을 갖고 있는 수동소자로, 종래의 수동소자인 저항과는 달리, 전압변화의 방향에 따라, 히스테리시스성의 저항특성을 보이는 소자이다 [1] 멤리스터 소자는, 멤리스턴스(Memristance) 기호 M을 사용하여 자속과 전하의 관계를 dφ=Mdq로 정의된다 [1]. 최근에, 휴릿팩커드의 연구자들이 외부 바이어스에 의한 이온 이동으로 멤리스터 특성이 얻어지는 소자에 관한 논문을 발표하게 되면서, 비로소 나노 와이어 형태의 멤리스터 소자가 실험적으로 구현되게 되었다 [2].
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참고문헌 (8)

  1. Dan Simon, Optimal State Estimation:Kalman, $H{\infty}$ , and Nonlinear Approaches, John Wiley & Sons, Hoboke, NJ, 1998, 

  2. Fred Daum, "Nonlinear filters: beyond the kalman filter," IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol. 20, no. 8, pp. 57-69, Aug. 2005. 

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  3. David. G. Lowe, "Object recognition from local scaleinvariant features," Proceedings of the Seventh IEEE International Conference on Computer Vision, vol. 2, pp. 1150-1157, 1999. 

  4. Litos Strategic Communication, The Smart Grid: An Introduction", Available: http://www.oe.energy.gov/SmartGridIntroduction.htm, 2008, [Accessed: June 22, 2010] 

  5. BY O. KAVEHEI, A. IQBAL, Y. S. KIM1, K. ESHRAGHIAN, S. F. AL-SARAWI,AND D.ABBOTT "The Fourth Element: Characteristics, Modelling, and Electromagnetic Theory of the Memristor" pp.1-28 

  6. Pershin, Y. V., & Di Ventra, M. (2010). Practical approach to programmable analog circuits with memristors. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 57(8), 1857-1864. 

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  7. Mutlu, R., Karakulak, E., & Bolumu, E. Muhendislik Egitiminde Kullanilabilecek Bir Memristor (HafizaliDirenc) Taklit Devresi. 

  8. Young-Rae Ko, Tae-Hyoung Kim. "Inverse Hysteresis Modeling for Piezoelectric Stack Actuators with Inverse Generalized Prandtl-Ishlinskii Model." Journal of Korean Institute of Intelligent Systems 24(2) pp.193-200 2014. 

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