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뉴로모픽 컴퓨터

1. 뉴로모픽 회로에서 오차가 발생하는 주요 원인뉴로모픽 회로는 기존 디지털 시스템과는 다른 방식으로 작동하기 때문에, 다양한 원인으로부터 오차(error)가 발생할 수 있다. 가장 대표적인 원인은 소자 간 불균일성(device mismatch)이다. 멤리스터, 시냅스 소자, 뉴런 회로 등은 공정상의 편차로 인해 전기적 특성이 동일하지 않을 수 있으며, 이로 인해 입력이 동일하더라도 출력 반응이 달라지는 문제가 발생한다. 또한 아날로그 회로 특유의 온도 변화 민감성, 전압 변동성, 노이즈 간섭 등도 회로 동작의 불안정성과 예측 불가능한 오차의 원인이 된다. 특히 뉴로모픽 시스템에서는 수천 개의 뉴런과 시냅스가 병렬로 연결되어 있기 때문에, 오차가 누적되면 전체 신경망의 학습 정확도와 인식률에 심각한 영향..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 뉴로모픽 시스템에서 LIF 모델이 갖는 이론적 중요성뉴로모픽 컴퓨팅에서 가장 널리 사용되는 뉴런 모델 중 하나는 LIF(Leaky Integrate-and-Fire) 모델이다. 이 모델은 생물학적 신경세포의 발화 행동을 수학적으로 단순화하여 구현한 것으로, 이벤트 기반 신호 처리의 정량적 해석을 가능하게 한다. LIF 모델은 입력 전류를 일정 시간 동안 누적하고, 그 값이 특정 임계치에 도달하면 스파이크를 발생시키며, 동시에 전압을 초기 상태로 되돌린다. 이와 같은 동작 방식은 실제 뇌의 뉴런이 자극을 받고 반응하는 생리학적 특성과 유사하므로, 뉴로모픽 하드웨어의 기본 동작 원리를 구현하는 데 매우 적합하다. 무엇보다도 LIF 모델은 계산 복잡도가 낮고, 아날로그 회로나 디지털 회로 모두에 비교적 ..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 뉴로모픽 컴퓨팅에서 요구되는 반도체 소재 특성뉴로모픽 컴퓨팅은 생물학적 뇌의 구조와 작동 방식을 모사하여 고속·저전력 연산을 구현하는 새로운 형태의 컴퓨팅 패러다임이다. 이러한 구조는 기존의 디지털 논리 소자와는 다른 물리적 특성을 요구하며, 특히 신호의 연속성, 비선형성, 비휘발성 등의 특성을 구현할 수 있는 반도체 소재가 필수적으로 필요하다. 뉴로모픽 시스템 내에서는 수많은 뉴런과 시냅스를 구성해야 하므로, 소자의 집적도, 전류 응답 속도, 소자 간 간섭 방지 능력 등도 중요한 성능 지표가 된다. 기존 CMOS 기반의 디지털 소자는 이러한 요구사항을 충족하기 어려우며, 특히 시냅스 기능을 모사하는 소자의 경우, 아날로그적 상태 변화와 연속적인 전도도 조절이 가능해야 한다. 이러한 이유로 최근 들..

뉴로모픽 컴퓨터

1. 국내 뉴로모픽 기술 개발의 흐름과 산업 도입의 배경국내에서 뉴로모픽 기술에 대한 연구는 2010년대 중반부터 본격적으로 시작되었으며, 최근 들어 정부 주도의 R&D 지원과 기업 주도의 실용화 시도가 빠르게 증가하고 있다. 특히 반도체 산업이 국가 전략산업으로 자리 잡으면서, 저전력·고성능 인공지능 칩에 대한 수요가 급증했고, 이에 대한 대안으로 뉴로모픽 컴퓨팅이 주목받기 시작했다. 국내 주요 연구기관과 대학에서는 뉴런과 시냅스의 동작 원리를 반도체 소자로 구현하려는 시도가 이어지고 있으며, 이를 실제 산업에 응용하기 위한 프로토타입 칩 개발도 동시에 진행 중이다. 뉴로모픽 기술은 단순히 기존 컴퓨팅 방식을 개선하는 수준이 아니라, 엣지 AI, 로보틱스, 의료 진단, 보안 감시, 스마트 제조 등 다양..

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1. 뉴로모픽 시냅스 소자에서 요구되는 전자물리학적 특성 개요뉴로모픽 하드웨어에서 시냅스 소자는 단순한 스위치 역할을 넘어, 생물학적 시냅스와 유사한 가중치 조절, 비휘발성, 전력 효율성, 연산 능력 내재화 등의 기능을 갖추어야 한다. 이와 같은 기능을 구현하기 위해서는 소자의 전자물리학적 특성이 매우 정밀하게 설계되어야 하며, 이는 곧 전체 뉴로모픽 시스템의 성능에 직결된다. 시냅스 소자가 뉴런 간의 연결 강도를 아날로그적으로 표현하려면, 연속적이거나 계단식의 전도도 변화(conductance modulation)가 가능해야 하며, 입력 전압에 따른 이력성(hysteresis) 특성 역시 중요하게 작용한다. 또한 소자가 작동 중일 때 발생하는 전류 밀도, 누설 전류, 응답 속도, 저항 변화율, 온도 안..

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1. 뉴로모픽 시스템에서 스파이크 동기화가 중요한 이유뉴로모픽 시스템에서 스파이킹 뉴런(Spiking Neuron)은 생물학적 신경세포의 발화 메커니즘을 모사하여, 이벤트 기반의 신호를 처리한다. 이러한 시스템은 신경망 간의 병렬 연산 및 비동기적인 정보 전달을 가능하게 해주지만, 동시에 스파이크 타이밍 동기화(spike-time synchronization)라는 중요한 기술적 문제를 발생시킨다. 뉴런 간의 시냅스 가중치는 스파이크의 발화 타이밍에 따라 실시간으로 변동되며, 특히 STDP(Spike-Timing Dependent Plasticity)와 같은 학습 규칙은 시간 차이 Δt에 민감하게 반응한다. 이 경우, 수 마이크로초 단위의 시간 오차도 학습 정확도나 출력 결과에 영향을 줄 수 있다. 더욱이..