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딥뉴럴 네트워크 가속을 위한 3단자 로직-메모리 융합소자 개발

작성자

관리자

조회수

69

등록일

2024-05-22

사업 정보
내역사업 신소자원천기술개발
과제 기본정보
과제명 딥뉴럴 네트워크 가속을 위한 3단자 로직-메모리 융합소자 개발
과제고유번호 1711128692
부처명 과학기술정보통신부
시행계획 내 사업명
시행계획 내 사업유형 예산출처지역 대전광역시 사업수행지역 대전광역시
계속/신규 과제구분 신규과제
과제수행연도 2021 총연구기간 2020-07-01 ~ 2023-02-28 당해연도 연구기간 2021-01-01 ~ 2021-12-31
요약 정보
연구목표 비 휘발성 뉴럴 네트워크 하드웨어 가속기를 위한 저항 변화, 강유전체, 전하 저장 (플래쉬) 등 3가지 과학적 원리 및 이를 혼용하는 소자 연구와 이와 관련한 소재 탐색, 공정 개발, 구조, 어레이 연구 및 아키텍처 검증소자 구조 / 저항 비 / 다치 레벨 : 3단자 FET / 106배 이상 / 8 states스위칭 시간: 100ns 이하반복 횟수: 101...
연구내용 기존의 누설전류 문제를 해결하는 자가 정류 전하 트랩형 멤리스터 (CTM) 기반이며, 3단자 CTMT (T:트랜지스터) 구조를 통하여 높은 Endurance, 긴 Retention, Linear 한 저항변화 특성을 가지며 기존의 2단자 CTM의 높은 On/Off 와 Self-rectifying 특성을 만족하는 소자 개발 2단자 구조 CTM 재료 개발 및 이...
기대효과 본 연구를 통해서 개발할 비휘발성 뉴럴네트워크 하드웨어 가속기는 모바일, IoT 등 AI Edge 소자에서 복잡한 빅데이터/인공지능 연산 등을 가능케 하는 핵심 요소임.3단자 비 휘발성 소자부터 이를 이용한 설계 아키텍처까지 개발하는 소자, 공정, 회로 연구팀의 융합연구는 4차 산업혁명 응용 분야의 원천기술을 확보하여 반도체 산업에 큰 파급효과를 불러올 수...
키워드 강유전체,금속-강유전체-금속-절연체-반도체 구조 트랜지스터,컴퓨팅 인 메모리,딥 뉴럴네트워크,강유전체 전하포
위탁/공동여부 정보
단독연구 기업 대학 국공립(연)/출연(연) 외국연구기관 기타
기술 정보
연구개발단계 응용연구 산업기술분류
미래유망신기술(6T) IT(정보기술) 기술수명주기
연구수행주체 과학기술표준분류 인공물 > 전기/전자 > 반도체소자·회로 > 반도체 재료
주력산업분류 적용분야 기타 공공목적
중점과학기술분류 과제유형
과제수행기관(업) 정보
과제수행기관(업) 정보 과제수행기관(업)명 한국과학기술원 사업자등록번호
연구책임자 소속기관명 한국과학기술원 사업자등록번호
최종학위 박사 최종학력전공 공학
사업비
국비 694,000,000 지방비(현금+현물) 0
비고