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뉴로모픽 컴퓨터

1. 자기 조직화 지도(SOM)의 원리와 뉴로모픽 구현 필요성자기 조직화 지도(SOM, Self-Organizing Map)는 1980년대 Teuvo Kohonen에 의해 제안된 비지도 학습 기반의 신경망 알고리즘으로, 고차원 데이터를 2차원 격자로 투영하여 패턴을 시각적으로 분류할 수 있게 해주는 특징을 가진다. SOM은 클러스터링과 차원 축소가 동시에 가능한 알고리즘으로, 지도 학습 없이도 데이터의 구조를 이해할 수 있게 한다. 이러한 비지도 학습은 인간의 뇌가 환경에서 스스로 패턴을 발견하는 방식과 유사하며, 뉴로모픽 컴퓨팅과의 연관성이 매우 깊다.기존 AI 칩은 대부분 지도 학습 기반의 모델 처리에 집중되어 있고, SOM처럼 비지도 학습을 실시간으로 처리하는 하드웨어는 극히 드물다. 뉴로모픽 칩은..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 온디바이스 러닝의 개념과 뉴로모픽 칩과의 접점온디바이스 러닝(On-device Learning)은 데이터를 클라우드 서버로 전송하지 않고, 디바이스 내부에서 직접 학습과 추론을 수행하는 기술이다. 이는 개인정보 보호, 지연 시간 감소, 네트워크 의존성 최소화 등 다양한 장점을 제공하지만, 동시에 연산 자원과 에너지 효율 측면에서 높은 기술적 요구사항을 동반한다. 뉴로모픽 칩은 인간 두뇌의 신경망 구조를 모사하여, 이벤트 기반 비동기 연산, 초저전력 처리, 스파이크 기반 정보 전송 등을 구현하는 차세대 프로세서다. 기존 GPU나 CPU 대비 훨씬 낮은 전력으로 신경망 연산이 가능하다는 특성은 온디바이스 러닝을 위한 최적의 환경을 제공한다.기존의 AI 모델은 대부분 훈련 과정을 클라우드에서 수행하고, ..

뉴로모픽 컴퓨터

1. STDP란 무엇이며, 뉴로모픽 시스템에서 왜 중요한가?STDP(Spike-Timing Dependent Plasticity)는 생물학적 신경세포에서 관찰되는 학습 원리 중 하나로, 시냅스 강도가 뉴런 간 스파이크 발화 타이밍의 상대적 차이에 따라 변화하는 현상이다. 즉, 프리시냅틱 뉴런이 포스트시냅틱 뉴런보다 먼저 스파이크를 발생시키면 시냅스가 강화되고, 반대로 포스트시냅틱 뉴런이 먼저 발화하면 시냅스가 약화된다. 이러한 시간 기반 시냅스 조절 방식은 생물학적 학습에서 관찰되는 신경가소성(plasticity)의 핵심적인 형태다.기존 인공지능 시스템은 대부분 대량의 학습 데이터를 기반으로 한 오프라인 학습 방식이지만, 뉴로모픽 하드웨어에 STDP를 적용하면 실시간 환경에서 뉴런 간의 활동만으로도 자체..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 에너지 하베스팅 기술과 뉴로모픽 시스템의 융합 개요에너지 하베스팅(Energy Harvesting)은 외부 환경으로부터 버려지는 미세한 에너지를 수집하여 전력으로 전환하는 기술을 말한다. 열, 진동, 빛, 전자기파, 정전기 등 다양한 물리적 소스로부터 전력을 추출할 수 있기 때문에, 배터리나 외부 전원 없이도 작동 가능한 초저전력 디바이스 개발이 가능하다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌 구조와 유사한 방식으로 데이터를 처리하는 시스템으로, 일반적인 인공지능(AI) 시스템보다 훨씬 낮은 전력 소비를 특징으로 한다. 이러한 두 기술의 융합은 미래형 자율시스템, 엣지 AI, 사물인터넷(IoT)에서의 독립적인 계산 장치 구현을 가능하게 한다. 특히 실시간 처리를 요구하면서도 에너지 공급이 어려운 환경에서 뉴..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 센서퓨전 기술의 핵심 원리와 한계점센서퓨전(sensor fusion)은 서로 다른 종류의 센서 데이터를 통합하여 보다 정확하고 신뢰성 있는 정보를 도출하는 기술이다. 이 기술은 자율주행, 로보틱스, 스마트 시티, 헬스케어 기기 등 다양한 분야에서 필수적으로 사용된다. 기존의 센서퓨전 시스템은 카메라, 라이다, 레이더, 온도 센서, 가속도 센서 등의 데이터를 수집하고, 이를 중앙처리장치(CPU) 또는 그래픽처리장치(GPU)를 통해 연산하여 통합된 정보를 생성한다. 그러나 이러한 전통적 방식은 센서 데이터의 이질성, 시간 지연, 데이터 전송 병목 등의 한계를 가지고 있으며, 실시간 반응성과 에너지 효율 면에서도 부족한 점이 많다. 특히 고속으로 움직이는 객체에 대한 대응이나, 복잡한 환경에서의 인식 정..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 뉴로모픽 컴퓨팅에서의 저지연 처리 메커니즘뉴로모픽 컴퓨터는 기존의 CPU, GPU 기반 시스템과 달리 저지연 처리(low latency processing)를 핵심 목표 중 하나로 삼고 있다. 기존 컴퓨팅 시스템은 클럭 기반의 연속적 연산을 수행하며, 연산과정에서의 버퍼링, 메모리 접근, 데이터 전송 등의 과정에서 필연적으로 지연(latency)이 발생한다. 그러나 뉴로모픽 시스템은 이벤트 기반(event-driven) 아키텍처를 채택하여 입력 신호가 발생할 때만 해당 정보에 대한 처리를 수행하므로, 불필요한 연산과 메모리 접근이 대폭 줄어든다. 이로 인해 전체적인 연산 흐름에서의 지연 시간이 현저히 단축되며, 초단위 이하의 실시간 반응 속도를 구현할 수 있다. 특히 뉴로모픽 칩 내에서 동작하는 스..