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NTIS 바로가기주관연구기관 | 국민대학교 KookMin University |
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연구책임자 | 민경식 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400009447 |
과제고유번호 | 1711186636 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-10-02 |
키워드 | 멤리스터 크로스바.계층적-시간적 메모리.신경모사 컴퓨팅.Memristor crossbar.Hierarchical Temporal Memory.Neuromorphic computing. |
□ 연구개요
• IoT 센서 근접 컴퓨팅을 수행할 수 있는 계층적-시간적 메모리 (Hierarchical Temporal Memory)를 멤리스터-CMOS 하이브리드 회로로 개발한다면 현재의 클라우드 컴퓨팅과 폰노이만 연산 구조의 비효율적인 컴퓨팅 에너지 소비를 개선하는 데 크게 기여할 수 있음
• IoT 센서 근접에서 계층적-시간적 메모리 기반의 신경모사 컴퓨팅을 수행할 수 있는, 멤리스터-CMOS 하이브리드 회로는 심층신경망처럼 대량의 데이타 연산이 필요한 분야에서 특히 효과적으로 에너지 효율성을 개선할 수 있음
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