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NTIS 바로가기주관연구기관 | 홍익대학교 Hongik University |
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연구책임자 | 권건우 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200015747 |
과제고유번호 | 1711130104 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-16 |
키워드 | 초저전력 임베디드 컴퓨터.사물 인터넷.폰 노이만 구조.기계 학습.스핀트로닉스.Ultra Low Power Embedded Computers.Internet of Things.Von Neumann Architecture.Machine Learning.Spintronics. |
□ 연구개요
사물인터넷(Internet of Things, IoT) 시대를 맞이하면서, 데이터가 존재하는 어느 곳에서나 휴대성을 가진 기기가 계산과 분석을 수행해야 하는 필요성이 생겨나게 되었다. 웨어러블 컴퓨터, 태블릿, IoT 디바이스 등 전원을 항시 연결할 수 없는 임베디드 컴퓨터 특성상 전력이 무엇보다도 중요한 설계 요소이다. 본 연구는 초저전력으로 임베디드 컴퓨터를 구동하기 위해 스핀 메모리를 활용하여, 폰 노이만 방식 임베디드 컴퓨터를 위한 스핀 캐시 및 기계학습 (Machine Learning, ML)에 특화된 뉴
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