| 연구목표 |
본 연구의 최종 목표는 우주, 원전 사고 현장 등 외부 환경이 가혹하고, 통신이 원활하지 않은 상황에서 기기 스스로가 저전력으로 인공지능 연산을 통해 학습 및 추론을 진행 할 수 있도록 인공지능 반도체 소자 및 시스템을 개발하는 데 있다. 위 최종 목표를 위한 단계적 목표로는 첫번째, 복잡한 인공지능 업무 수행을 위한 저전력 이온 제어 시냅스 메모리 소자... |
| 연구내용 |
본 과제의 연구 내용은 크게 공정 및 제작, 측정 특성, 응용의 세가지 접근으로 나누어 설명이 가능하다. 먼저, 공정 및 제작 관점에서 iCVD 증착 공정 기술을 활용해 본 연구자가 개발한 바 있는 수십 nm 수준의 균일하고 얇은 초박막 전해질 증착 (pEGDMA, pV4D4) 기술을 활용하며, 웨이퍼 단위로 대량 생산 가능하고 소형화된 이온제어 실리콘 채... |
| 기대효과 |
본 과제를 수행함에 있어 기대되는 학술 및 기술적 효과로는 1) 극한 환경에서 고신뢰성 및 고성능 동작 가능한 이온 제어 시냅스에 대한 세계 최초 보고를 통한 학술지 게재, 2) 현재 국가적 차원에서 지원이 확대되고 있는 인공지능 반도체, 특히 차세대 지능형 반도체 기술개발 사업의 소자 분야에서 개발되는 다양한 원리의 신소자들이 실제 인공 지능 과정에서 어... |
| 키워드 |
뉴로모픽 시냅스 소자,극한 환경,이온 제어 트랜지스터,동영상 기반 학습 및 추론,전이 학습 알고리즘 |