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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 김영훈 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-11 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200012301 |
과제고유번호 | 1711136893 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-13 |
키워드 | 인공지능.뉴로모픽.시냅스.산화물.포토닉.AI.Neuromorphic.Synapse.Oxide.Photonic. |
□ 연구개요
○ 현재의 신경 모방 소자는 대부분 전기 신호를 이용하여 시냅스 동작을 모방하는데, 전자의 본질적인 특성에 의해 열이 발생, 에너지 손실을 유발하고 정보 전송 속도에 한계를 가져온다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 전기 기반 뉴로모픽 시스템과 차별화되는 반도체 기반 포토닉 인공지능 소자 및 네트워크, 응용기술 개발하였음. 본 과제에서는 반도체 소재인 금속 산화물 등을 중심으로 Defect에 의한 잔류 광전기 효과, 계면/표면 전하 트랩 효과 등을 이용하여 광 반응성을 지닌 인공지능 모방 소자 및 어레이
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