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뉴로모픽 소자의 현재와 미래 원문보기

진공 이야기 = Vacuum magazine, v.4 no.3, 2017년, pp.21 - 24  

박종길 (한국전자통신연구원)

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문제 정의

  • 이를 위해 현재 다양한 관점에서 연구가 진행중이다. 뉴런의 하드웨어적인 구현과 이들을 하나의 시스템상에서 동작하도록 하는 시스템 레벨에서의 연구가 진행중이며, 이러한 하드웨어 상에서 인지, 판단 등의 기능을 수행하기 위한 스파이킹 신경망 기반 알고리즘에 대한 연구가 함께 진행중이다. 또한 기존의 CMOS 기반의 하드웨어 구현에서 벗어나 시냅스의 동작 특성을 모방한 새로운 소자를 개발 하고자 하는 연구도 진행중이다.
  • 또한 기존의 CMOS 기반의 하드웨어 구현에서 벗어나 시냅스의 동작 특성을 모방한 새로운 소자를 개발 하고자 하는 연구도 진행중이다. 본문에서는 뉴로모픽 시스템이 발전되어 온 방향을 되돌아 보며 향후에 필요로 하는 뉴로모픽 시스템과 그에 필요한 시냅스 소자의 특성이 무엇인지 간략한 소개를 담도록 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
뉴로모픽 공학이란? 이러한 가운데 1980년대 후반 캘리포니아 공대의 Carver Mead 교수는 뉴로모픽 공학이라는 개념을 제안한다[1,2]. 뉴로모픽 공학이란 트랜지스터의 특정 동작 바이어스 영역 (subthreshold 영역)에서의 물리적 현상 및 동작 특성이 생물학적 시냅스의 동작 특성과 유사함에 착안하여 생물학적 뇌의 구조 및 기능적 특성을 전자 회로로 구현 할 수있다는 아이디어이다. 이를 통해 연산하는 과정의 알고리즘 구조 자체만 뇌의 그것을 모방한 것이 아니라 알고리즘을 계산하고 처리하는 컴퓨터 자체도 뇌의 구조와 기능을 모사한 전자기기로 만들 수 있을 것이라는 것이다.
뉴로모픽 공학을 통해 유추할 수 있는 것은? 뉴로모픽 공학이란 트랜지스터의 특정 동작 바이어스 영역 (subthreshold 영역)에서의 물리적 현상 및 동작 특성이 생물학적 시냅스의 동작 특성과 유사함에 착안하여 생물학적 뇌의 구조 및 기능적 특성을 전자 회로로 구현 할 수있다는 아이디어이다. 이를 통해 연산하는 과정의 알고리즘 구조 자체만 뇌의 그것을 모방한 것이 아니라 알고리즘을 계산하고 처리하는 컴퓨터 자체도 뇌의 구조와 기능을 모사한 전자기기로 만들 수 있을 것이라는 것이다.
뇌의 동작 원리에 대한 가장 일반적인 공학적 이해는? 뇌의 동작 원리에 대한 가장 일반적인 공학적 이해는 뉴런이 정보를 처리하는 각각의 코어이며 뉴런들 사이는 시냅스로 연결되어 있어서 이를 통해 뉴런 간에 스파이크신호(활동전위)를 주고 받아 정보를 처리한다는 것이다. 이때 각각의 시냅스의 강도는 뉴런에 전달하고자 하는 정보에 따라 세기가 정해진다.
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참고문헌 (5)

  1. Carver Mead, "Neuromorphic electronic systems," Proceedings of the IEEE, vol. 78, no. 10, pp.1629-1636, 1990 

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  2. Indiveri et al., "Neuromorphic silicon neuron circuits," Frontiers in Neuroscience, vol. 5, no. 73, 2011 

  3. Jongkil Park et al., "Hierarchical address event routing for reconfigurable large-scale neuromorphic systems,", IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 28, no. 10, pp. 2408-2422, 2017 

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  4. S. G. Hu et al., "Review of nanostructured resistive switching memristor and its applications," Nanoscience and Nanotechnology Letters, vol. 6, pp. 729-757, 2014 

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  5. Carlos Zamarreno-Ramos et al., "On spike-timing-dependent-plasticity, memristive devices, and building a self-learning visual cortex," Frontiers in Neuroscience 5:26. doi: 10.3389/fnins.2011.00026 

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