지속되는 글로벌 에너지 위기는 저전력 전자기기의 수요를 증대시켰으며, 인간 뇌의 병렬 처리와 에너지 효율을 바탕으로 한 뉴로모픽 컴퓨팅에 대한 관심을 촉발하고 있다. 단일 소자 안에서 휘발성 및 비휘발성 거동을 모두 통합하는 재구성 가능 멤리스터는, 기존 컴퓨팅 아키텍처를 제한하는 폰 노이만 병목(von Neumann bottleneck)을 해결하면서 메모리 내 컴퓨팅(in-memory computing)을 위한 강력한 해결책을 제공한다. 이러한 다재다능한 소자들은 멤리스터의 높은 집적도, 낮은 전력 소모, 그리고 적응성을 결합하여 뇌와 유사한 기능을 모방하기 위한 기존의 상보성 금속-산화물-반도체(complementary metal-oxide-semiconductor, CMOS) 기술에 대한 우수한 대안으로 자리매김한다. 잠재력에도 불구하고, 재구성 가능 멤리스터에 관한 연구는 여전히 드물며 종종 Mott 절연체와 같은 특정 재료에 국한되어, 그 고유한 재구성 가능성을 충분히 다루지 못하는 경우가 많다. 본 총설은 특히 재구성 가능 멤리스터에 초점을 맞추어, 이중 모드 동작, 다양한 물리적 메커니즘, 구조 설계, 재료 특성, 스위칭 거동, 그리고 뉴로모픽 응용을 검토한다. 또한 멤리스터 기반 신경망에서의 저전력 소모 솔루션과 관련된 최근의 발전을 조명하고, 재구성 가능 멤리스터를 독립형 소자 또는 인공 신경 시스템 내에 배치하는 데 있어의 과제를 비판적으로 평가한다. 본 총설은 저전력 뉴로모픽 컴퓨팅에서 재구성 가능 멤리스터의 향후 개발 및 구현을 안내하기 위한 심층적인 기술적 통찰과 정량적 벤치마크를 제공한다.

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