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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 김상범 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200015736 |
과제고유번호 | 1711144747 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-16 |
키워드 | 뉴로모픽 컴퓨팅 아키텍처.뉴로모픽 알고리즘.프로세싱 인 메모리.상변화 메모리.확률적 거동.neuromorphic computing architecture.neuromorhpic algorithm.processing in memory.phase change memory.stochastic. |
□ 연구개요
본 연구에서는 스파이킹 뉴럴네트워크(Spiking Neural Network – SNN)의 수월성을 입증하고자 함. 이를 위해 SNN에 특화된 알고리즘을 발굴하고 다양한 알고리즘을 효율적으로 실행시킬 수 있는 뉴로모픽 프로세서의 아키텍처를 설계, 제작, 검증하였음. 특히, 상변화 메모리 소자를 시냅스로 이용하여 뉴로모픽 프로세서의 성능을 향상시키는 방안을 제시하였음.
□ 연구 목표대비 연구결과
◦ Spiking neural network(SNN)에 적합한 알고리즘을 개발하고 이를 컴퓨터 시뮬레이션
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