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NTIS 바로가기주관연구기관 | 광운대학교 Kwangwoon University |
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연구책임자 | 이대석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-09 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100015107 |
과제고유번호 | 1711111548 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-10-09 |
키워드 | 시냅스 소자.패턴인식 시스템.뉴로모픽 시스템.양이온 제어.멤리스터.뉴런 소자.심층 신경망.심층 학습.머신 러닝. |
□연구개요
- 최근 폭발적으로 증가하고 있는 데이터 중 86%는 비정형 데이터로 기존의 폰노이만 방식으로 구분/인식하는 것은 매우 느리고, 에너지 소모가 많아서 현실적으로 불가능함.
- 이를 극복하고자, 기존의 폰노이만 시스템의 HW를 활용하여 CPU/GPU cluster 기반의 뉴로모픽 시스템에 대한 연구도 진행되고 있지만, 이러한 방식은 동작속도/소모전력 측면에서 그 한계점을 가질 수밖에 없음.
- 이러한 한계를 극복하기 위해서는 초저전력, 병렬연산용 시냅스 소자 개발이 중요하며, 시냅스 소자를 기반으로 HW 뉴
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