뉴로모픽 컴퓨팅을 활용한 원적외선 신호처리

Neuromorphic Computing for Far-Infrared Signal Processing

연구 내용

뉴로모픽 컴퓨팅 구조를 기반으로 원적외선 감지 신호를 전처리·패턴화하여 지능형 출력을 생성하는 연구

원적외선 감지기로부터 획득되는 신호를 전처리하고, 뉴로모픽 컴퓨팅 블록이 연산을 수행하도록 데이터 흐름을 설계합니다. 센서 출력의 시간적 변동을 고려하여 입력 인코딩과 연산 파라미터를 구성하고, 연산 결과가 실제 감지 목표에 맞게 수렴하도록 학습/추론 방식의 제약을 반영합니다. 또한 모노리식 3차원 집적 환경에서 동작 안정성을 확보하기 위해 회로 전력 예산과 연결 지연을 고려한 통합 설계를 수행합니다. 이를 통해 원적외선 기반 인지 기능을 단일 칩에서 구현하는 것을 목표로 합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 원적외선 감지 신호의 특성을 회로 관점에서 분류하고, 뉴로모픽 컴퓨팅에 적합한 입력 표현과 연산 절차를 정의합니다. 이후에는 반도체 회로 수준에서 인코딩 블록과 연산 블록의 동작 범위를 정리하고, 상온 구동 환경에서 처리 안정성을 점검합니다. 중간 단계에서는 모노리식 3차원 집적 구조에서 센싱-연산 경로의 지연과 전력 특성을 반영해 아키텍처를 조정합니다. 최종 단계에서는 통합 동작을 바탕으로 지능형 출력의 일관성을 검증하고, 필요 시 파라미터와 회로 구성을 반복적으로 수정합니다.

활용 가능성

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

신호 전처리 엔진
뉴로모픽 기반 감지 패턴화
실시간 추론 회로
잡음 억제 기반 특징 추출
엣지 AI 센서 인터페이스
저전력 지능형 필터링
이상 징후 분류
센서 퓨전용 표현 학습
경량 추론을 위한 회로 매핑
칩 온 디바이스 학습 보조