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NTIS 바로가기주관연구기관 | 광주과학기술원 Gwangju Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 이병근 |
참여연구자 | 이병훈 , 전문구 , 이보름 |
보고서유형 | 2단계보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-03 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201900023150 |
과제고유번호 | 1711049248 |
사업명 | STEAM연구 |
DB 구축일자 | 2020-08-01 |
키워드 | 뉴로모픽 시스템.시냅스소자.뉴런소자.패턴인식.신경신호.멤리스터.프로세서.뇌신호처리.청각중추.Neuromorphic system.Synapse.Neuron.Pattern recognition.Neural signal.Memristor.Processor.Brain interface.auditory cortex. |
• 멤리스터 기반 시냅스소자를 기반으로 제작된 Cross Point Array 구조를 이용하여 CMOS 기반의 Neuron 회로를 결합한 single-layer artificial neural network system을 제작하고, 신호에 대한 학습 및 인식 기능을 부여할 수 있는 알로리듬을 개발하여, 뇌파신호 패턴을 학습하고 인식하여 음성에 대한 뇌파인식이 가능한 시스템을 구현했음.
• 뇌파와 MRI 데이터를 이용하여 음성 인식과 연관된 뇌의 영역을 확인하고, 다중 채널로부터 발생한 대용량의 뇌파 데이터를 효율적으로 분류하여
The goal of this subtask is to develop as following technologies, 1) Design and fabricate CMOS and array of nano devices consist of solid state synapse and neuron device, 2) Develop algorithm to train the circuit to identify correct signal from damaged or degraded signals
As an example, neural si
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