멤리스터 크로스바 기반 프로그래밍가능 논리·최적화·연관 메모리 연구

Programmable Logic, Optimization, and Associative Memory on Memristor Crossbar Arrays

연구 내용

멤리스터 크로스바 어레이에서 임계 논리 및 연산 구조를 프로그래밍하고, 조합 최적화와 연관 메모리, 하드웨어 보안 프리미티브를 구현하는 연구

멤리스터 크로스바 어레이의 프로그램 가능 상태와 리드 기반 동작을 활용해 임계 논리와 조합 연산을 구현합니다. 형성 공정 없이 동작 가능한 특성을 바탕으로 가중합과 임계값의 차분 연산을 크로스바에서 동시 수행하여 추가 바이어스 없이 다입력 Boolean 로직을 생성합니다. 또한 리플 캐리 가산기와 같은 산술 회로의 정확도를 소자 프로그래밍 정확도에 따라 분석하고, 조합 최적화 관점에서는 Ising 모델에 기반한 에너지 효율적 솔버 구현을 검토합니다. 더불어 3D 스택 구조와 자기-차분 쌍을 이용한 PUF 및 NAND 구조의 콘텐츠 어드레서블 메모리로 확장하여 인메모리 연산과 보안 기능을 연결합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

초기에는 크로스바에서 임계값을 포함한 가중합-임계 연산을 차분 구조로 매핑하여 프로그래밍가능 threshold logic을 구현하는 연구를 수행했습니다. 이후에는 다입력 Boolean 로직과 풀 애더, 리플 캐리 가산기까지 확장하여 리드 기반 병렬 논리 동작의 신뢰성을 확인했습니다. 2025년 이후에는 동일 크로스바 플랫폼을 조합 최적화로 전개하여 Ising 솔버를 형성 공정 없는 메모리-기반 어레이에서 구현하고, 자기-차분 쌍 기반의 3D 스택 멤리스터 PUF와 NAND 구조 콘텐츠 어드레서블 메모리를 통해 연관 연산 및 하드웨어 보안 프리미티브까지 범위를 넓혔습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

인메모리 임계 논리회로
가산기 및 산술 연산 모듈
형성 공정 최소화 프로그래밍 논리
조합 최적화 솔버 가속기
Ising 모델 기반 계산기
연관 메모리 검색 구조
콘텐츠 어드레서블 데이터베이스
하드웨어 보안 PUF 프리미티브
재구성 가능한 연산 패브릭
로직-메모리 통합 컴퓨팅