그래프 데이터 분석에 적용 가능한 크로스바 어레이 소자로서, 제 1 방향으로 연장된 복수의 워드라인; 상기 복수의 워드라인과 교차하는 제 2 방향으로 연장된 복수의 비트라인; 상기 복수의 워드라인과 상기 복수의 비트라인 사이에 정의된 복수의 교차점 영역 중에서 대각선에 해당하는 교차점 영역들에 배치된 것으로, 상기 복수의 워드라인 각각이 상기 복수의 비트라인 모두와 교차하도록 배치된 상태에서 상기 대각선에 해당하는 교차점 영역들에 배치된 복수의 도전체 셀; 및 상기 복수의 교차점 영역 중에서 상기 대각선을 제외한 나머지 교차점 영역들에 배치된 것으로, 정류(rectifying) 특성을 갖고 변화 가능한 저항 상태를 저장하는 특성을 갖는 복수의 정류형 저항변화 셀을 포함하고, 상기 대각선의 일측에서 상기 복수의 워드라인과 상기 복수의 비트라인 사이의 제 1 그룹의 교차점 영역들에 상기 정류형 저항변화 셀이 배치되고, 상기 대각선의 타측에서 상기 복수의 워드라인과 상기 복수의 비트라인 사이의 제 2 그룹의 교차점 영역들에 상기 정류형 저항변화 셀이 배치된, 그래프 데이터 분석에 적용 가능한 크로스바 어레이 소자.

제 1 항에 있어서, 상기 제 1 그룹의 교차점 영역들에 배치된 상기 정류형 저항변화 셀의 개수와 상기 제 2 그룹의 교차점 영역들에 배치된 상기 정류형 저항변화 셀의 개수는 동일한 크로스바 어레이 소자.

제 1 항에 있어서, 상기 복수의 워드라인은 워드라인 어레이를 구성하고, 상기 복수의 비트라인은 비트라인 어레이를 구성하며, 상기 대각선은 상기 워드라인 어레이의 중앙부를 통과하고 상기 비트라인 어레이의 중앙부를 통과하는 크로스바 어레이 소자.

제 1 항에 있어서, 상기 복수의 도전체 셀은 상기 복수의 교차점 영역에서 주대각선(main diagonal)에 해당하는 교차점 영역들에 배치된 크로스바 어레이 소자.

제 1 항에 있어서, 상기 복수의 도전체 셀은 메탈 셀(metal cell)인 크로스바 어레이 소자.

제 1 항에 있어서, 상기 복수의 정류형 저항변화 셀은 자가-정류 멤리스터(self-rectifying memristor)인 크로스바 어레이 소자.

제 1 항에 있어서, 상기 복수의 정류형 저항변화 셀은 분석하고자 하는 그래프 데이터에 따라 프로그램되도록 구성된 크로스바 어레이 소자.

제 1 항에 있어서, 상기 크로스바 어레이 소자로 분석하고자 하는 그래프 데이터는 복수의 노드(node) 및 상기 복수의 노드를 연결하는 복수의 에지(edge)를 포함하고, 상기 복수의 도전체 셀에 상기 복수의 노드에 해당하는 정보가 맵핑(mapping)되고, 상기 복수의 정류형 저항변화 셀에 상기 복수의 에지에 해당하는 정보가 맵핑되는 크로스바 어레이 소자.

제 1 항에 있어서, 상기 복수의 워드라인의 개수와 상기 복수의 비트라인의 개수는 동일한 크로스바 어레이 소자.

청구항 1 내지 9 중 어느 한 항에 기재된 크로스바 어레이 소자를 포함하는 뉴로모픽 소자(neuromorphic device).

크로스바 어레이 소자를 이용한 그래프 데이터 분석 방법으로서, 제 1 방향으로 연장된 복수의 워드라인, 상기 복수의 워드라인과 교차하는 제 2 방향으로 연장된 복수의 비트라인, 상기 복수의 워드라인과 상기 복수의 비트라인 사이에 정의된 복수의 교차점 영역 중에서 대각선에 해당하는 교차점 영역들에 배치된 것으로, 상기 복수의 워드라인 각각이 상기 복수의 비트라인 모두와 교차하도록 배치된 상태에서 상기 대각선에 해당하는 교차점 영역들에 배치된 복수의 도전체 셀 및 상기 복수의 교차점 영역 중에서 상기 대각선을 제외한 나머지 교차점 영역들에 배치된 것으로 정류 특성을 갖고 변화 가능한 저항 상태를 저장하는 특성을 갖는 복수의 정류형 저항변화 셀을 포함하고, 상기 대각선의 일측에서 상기 복수의 워드라인과 상기 복수의 비트라인 사이의 제 1 그룹의 교차점 영역들에 상기 정류형 저항변화 셀이 배치되고, 상기 대각선의 타측에서 상기 복수의 워드라인과 상기 복수의 비트라인 사이의 제 2 그룹의 교차점 영역들에 상기 정류형 저항변화 셀이 배치된 크로스바 어레이 소자를 마련하는 단계; 상기 크로스바 어레이 소자에 분석하고자 하는 그래프 데이터를 맵핑(mapping)시키는 단계; 및 상기 그래프 데이터가 맵핑된 상기 크로스바 어레이 소자에 대한 측정을 수행하는 단계를 포함하는, 크로스바 어레이 소자를 이용한 그래프 데이터 분석 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 제 1 그룹의 교차점 영역들에 배치된 상기 정류형 저항변화 셀의 개수와 상기 제 2 그룹의 교차점 영역들에 배치된 상기 정류형 저항변화 셀의 개수는 동일한 그래프 데이터 분석 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 복수의 워드라인은 워드라인 어레이를 구성하고, 상기 복수의 비트라인은 비트라인 어레이를 구성하며, 상기 대각선은 상기 워드라인 어레이의 중앙부를 통과하고 상기 비트라인 어레이의 중앙부를 통과하는 그래프 데이터 분석 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 복수의 도전체 셀은 상기 복수의 교차점 영역에서 주대각선(main diagonal)에 해당하는 교차점 영역들에 배치된 그래프 데이터 분석 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 복수의 정류형 저항변화 셀은 자가-정류 멤리스터(self-rectifying memristor)인 그래프 데이터 분석 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 그래프 데이터는 복수의 노드(node) 및 상기 복수의 노드를 연결하는 복수의 에지(edge)를 포함하고, 상기 그래프 데이터를 맵핑시키는 단계에서 상기 복수의 도전체 셀에 상기 복수의 노드에 해당하는 정보가 맵핑되고, 상기 복수의 정류형 저항변화 셀에 상기 복수의 에지에 해당하는 정보가 맵핑되는 그래프 데이터 분석 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 크로스바 어레이 소자에 대한 측정을 수행하는 단계는, 상기 복수의 워드라인 중 선택된 하나의 워드라인에 읽기(read) 신호를 인가하고 상기 복수의 비트라인 중 선택된 하나의 비트라인에 접지 신호를 인가하는 싱글 그라운드 방식(single ground method)(SGM)의 측정을 수행하는 단계를 포함하는 그래프 데이터 분석 방법.

제 11 항 또는 제 17 항에 있어서, 상기 크로스바 어레이 소자에 대한 측정을 수행하는 단계는, 상기 복수의 워드라인 중 상기 복수의 도전체 셀에서 선택된 도전체 셀에 연결된 하나의 워드라인에 읽기 신호를 인가하고 상기 복수의 비트라인 중에서 상기 선택된 도전체 셀에 연결된 비트라인을 제외한 나머지 비트라인들 중 적어도 두 개에 접지 신호를 인가하는 멀티 그라운드 방식(multi ground method)(MGM)의 측정을 수행하는 단계를 포함하는 그래프 데이터 분석 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 그래프 데이터 분석 방법은 패스파인딩(pathfinding) 알고리즘을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 패스파인딩(pathfinding) 알고리즘을 수행하는 단계에서 멀티 그라운드 방식(MGM)의 측정을 수행하는 단계 및 싱글 그라운드 방식(SGM)의 측정을 수행하는 단계를 교대로 반복 수행하고, 상기 멀티 그라운드 방식(MGM)의 측정을 수행하는 단계는 상기 복수의 워드라인 중 상기 복수의 도전체 셀에서 선택된 도전체 셀에 연결된 하나의 워드라인에 읽기 신호를 인가하고 상기 복수의 비트라인 중에서 상기 선택된 도전체 셀에 연결된 비트라인을 제외한 나머지 비트라인들 중 적어도 두 개에 접지 신호를 인가하도록 구성되고, 상기 싱글 그라운드 방식(SGM)의 측정을 수행하는 단계는 상기 복수의 워드라인 중 선택된 하나의 워드라인에 읽기 신호를 인가하고 상기 복수의 비트라인 중 선택된 하나의 비트라인에 접지 신호를 인가하도록 구성된 그래프 데이터 분석 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 그래프 데이터 분석 방법은 링크 예측(link prediction) 알고리즘을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 링크 예측(link prediction) 알고리즘을 수행하는 단계는, 상기 복수의 도전체 셀 중에서 선택된 제 1 선택 도전체 셀에 대하여 멀티 그라운드 방식(MGM)의 측정을 수행하는 단계; 상기 복수의 도전체 셀 중에서 선택된 제 2 선택 도전체 셀에 대하여 멀티 그라운드 방식(MGM)의 측정을 수행하는 단계; 및 상기 제 1 선택 도전체 셀과 상기 제 2 선택 도전체 셀에 대하여 싱글 그라운드 방식(SGM)의 측정을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 멀티 그라운드 방식(MGM)의 측정을 수행하는 단계는 상기 복수의 워드라인 중 상기 복수의 도전체 셀에서 선택된 도전체 셀에 연결된 하나의 워드라인에 읽기 신호를 인가하고 상기 복수의 비트라인 중에서 상기 선택된 도전체 셀에 연결된 비트라인을 제외한 나머지 비트라인들 중 적어도 두 개에 접지 신호를 인가하도록 구성되고, 상기 싱글 그라운드 방식(SGM)의 측정을 수행하는 단계는 상기 복수의 워드라인 중 선택된 하나의 워드라인에 읽기 신호를 인가하고 상기 복수의 비트라인 중 선택된 하나의 비트라인에 접지 신호를 인가하도록 구성된 그래프 데이터 분석 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 그래프 데이터 분석 방법은 커뮤니티 디텍션(community detection) 알고리즘을 수행하는 단계를 포함하고, 상기 커뮤니티 디텍션(community detection) 알고리즘을 수행하는 단계는, 상기 복수의 도전체 셀에서 선택된 두 개의 도전체 셀의 조합들에 대하여 각각 싱글 그라운드 방식(SGM)의 측정을 수행하는 단계; 및 상기 복수의 도전체 셀에 대응하는 복수의 노드의 군집도를 평가하는 단계를 포함하고, 상기 싱글 그라운드 방식(SGM)의 측정을 수행하는 단계는 상기 복수의 워드라인 중 선택된 하나의 워드라인에 읽기 신호를 인가하고 상기 복수의 비트라인 중 선택된 하나의 비트라인에 접지 신호를 인가하도록 구성된 그래프 데이터 분석 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 그래프 데이터는 브레인 네트워크(brain network) 정보를 포함하는 데이터이고, 상기 그래프 데이터 분석 방법은 뇌 활동과 관련된 특징을 분석하도록 구성된 그래프 데이터 분석 방법.

제 11 항에 있어서, 상기 그래프 데이터는 비유클리드(non-Euclidean) 타입의 그래프 데이터인 그래프 데이터 분석 방법.