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뉴로모픽 컴퓨터

1. 스파이킹 뉴런 기반 뉴로모픽 칩의 원리와 생물학적 유사성스파이킹 뉴런(spiking neuron) 기반 뉴로모픽 칩은 생물학적 신경세포의 활동 전위 전달 메커니즘을 전자 회로로 구현한 기술이다. 이러한 뉴런은 연속적인 신호가 아닌, 특정 임계값에 도달했을 때만 신호를 방출하는 스파이크(spike)라는 이산적인 이벤트를 생성한다. 이 구조는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식과 유사하며, 특히 낮은 에너지 소비와 높은 병렬성이라는 장점을 갖는다. 뉴로모픽 칩에서는 이러한 스파이킹 뉴런 수천 개 이상이 동시에 작동하며, 시냅스 가중치에 따라 입력 패턴을 실시간으로 학습하고 분석한다. 기존 디지털 방식의 인공신경망이 수많은 곱셈과 덧셈 연산을 통해 결과를 도출하는 반면, 스파이킹 뉴런 기반 칩은 시간적 스..

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1. 이산화바나듐의 상변화 특성과 뉴로모픽 소자 활용 가능성이산화바나듐(VO₂)은 전자 구조와 결정 구조가 온도에 따라 급격하게 변화하는 대표적인 상변화 물질로, 약 68°C에서 절연체에서 금속으로의 전이(MIT, Metal-Insulator Transition)를 경험한다. 이와 같은 특이한 전기적 특성은 VO₂가 전기적 자극에 민감하게 반응한다는 것을 의미하며, 이는 뉴로모픽 소자, 특히 스파이킹 뉴런과 시냅스의 동작 메커니즘을 물리적으로 구현하는 데 이상적인 특성으로 간주된다. 인간의 뇌는 짧은 전기 자극과 그 강도에 따라 신경세포의 활성화 여부를 결정하며, VO₂는 매우 짧은 시간 동안의 전압 변화에도 금속-절연 전이를 일으킬 수 있기 때문에 이러한 뉴런의 발화 동작을 하드웨어적으로 흉내 내기에 ..

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1. 뉴로모픽 시스템에서 로우 레이턴시의 중요성과 한계뉴로모픽 하드웨어가 실질적인 엣지 AI, 자율주행, 실시간 제어와 같은 로우 레이턴시 애플리케이션에 적용되기 위해서는, 단순한 연산 속도보다 더 중요한 요소가 있다. 바로 데이터 전송 경로에서 발생하는 지연 시간, 즉 데이터 버스(latency bottleneck) 문제다. 뉴로모픽 칩은 수천 개의 뉴런 코어와 수백만 개의 시냅스를 병렬로 연산하는 구조를 가지며, 이들 사이의 통신 경로에서 발생하는 데이터 전송 지연은 전체 시스템 반응 시간에 큰 영향을 준다. 특히 SNN(Spiking Neural Network)은 이벤트가 발생할 때만 데이터가 전송되기 때문에, 전통적인 클럭 기반 버스 설계는 효율적이지 않다. 뉴런 간의 정보 전달이 시간적 동기화를..

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1. MIMO 뉴로모픽 회로의 개념과 기존 구조와의 차별성MIMO(Multiple Input Multiple Output) 뉴로모픽 회로는 다수의 입력 신호를 동시에 받아 처리하고, 그 결과를 다중 출력으로 병렬적으로 생성할 수 있는 구조를 의미한다. 전통적인 뉴로모픽 회로는 단일 입력-단일 출력(SISO) 또는 입력 수가 제한적인 구조로 설계되는 경우가 많았지만, 복잡한 인지 작업이나 동시적 감각 처리 요구가 증가하면서 MIMO 구조의 필요성이 커졌다. 특히 생체 뇌 신경망은 수많은 자극을 병렬로 수용하고 반응하는데, 이를 모사하려면 입력과 출력 경로가 동적으로 확장 가능한 구조가 필요하다. MIMO 뉴로모픽 회로는 각 입력 경로가 고유의 처리 채널을 통해 비선형적 시냅스 가중치를 적용받고, 출력 뉴런..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 이벤트 기반 처리 방식과 뉴로모픽 구조의 상호 적합성이벤트 드리븐(Event-driven) 처리 시스템은 입력된 모든 데이터를 연속적으로 처리하는 것이 아니라, 특정 이벤트가 발생했을 때만 반응하는 방식으로 동작한다. 이 방식은 인간의 뇌처럼 불필요한 정보에 자원을 낭비하지 않고, 중요한 자극에만 반응하는 생물학적 시스템을 모방하는 데 적합하다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 바로 이 구조적 철학을 바탕으로 설계되며, 스파이킹 뉴런 모델을 활용하여 이벤트가 발생할 때만 스파이크(Spike)를 전송하고 연산을 수행한다. 이로 인해 뉴로모픽 기반 시스템은 이벤트 드리븐 구조와 자연스럽게 결합될 수 있으며, 전통적인 클럭 기반 연산 방식과 달리 비동기적이고 고에너지 효율적인 처리 구조를 가진다. 일반적인 디지털 회로..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 뉴로모픽 소자의 파운드리 제조 필요성과 기술적 제약뉴로모픽 소자는 기존의 디지털 반도체 소자와 달리, 인간의 신경 회로를 모방하기 위해 다양한 물리적 특성을 반영해야 한다. 이러한 소자들은 메모리 기능과 연산 기능을 동시에 수행하는데, 문제는 이러한 복합 기능이 현재의 일반적인 CMOS 파운드리 공정으로는 구현이 쉽지 않다는 것이다. 대부분의 뉴로모픽 소자는 실험실 단위에서 증명된 개념(proof of concept)에 머무르고 있으며, 이를 실제 상용 칩으로 제조하기 위해선 표준 반도체 공정에서 호환 가능한 설계와 재료 선택이 필수적이다. 파운드리에서 구현이 가능하려면, 소자의 적층 구조, 열 안정성, 신호 제어 방식이 기존 ASIC 설계 환경과 통합되어야 한다. 따라서 파운드리 구현이 가능한 뉴..