프로젝트 소개
본 과제는 사람의 뇌 신경망처럼 정보를 기억하고 학습하는 유기 소재 기반 아날로그 메모리 소자와 이를 연결한 유연 하드웨어 신경망을 개발하여, 웨어러블 기기에서 이미지를 빠르고 적은 전력으로 인식하는 기술을 구축하는 연구임.
연구 목표는 생체 시냅스와 유사한 아날로그 메모리 기능과 독립적 STP/LTP 특성을 갖는 유기 멤리스터를 개발하고, 이를 집적한 고집적 유연 하드웨어 신경망 및 스마트 이미지 인식 시스템을 구현하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 다중상태 아날로그 메모리와 시냅스 메모리 소자 개발, 펄스 기반 저전력 학습 조건 수립, 유연 기판용 용액공정 및 비마스크 금속 패터닝 기술 개발, 고 재현성·고 균일성 메모리 어레이 제작임. 이후 크로스바 어레이 기반 오프라인 학습과 노이즈 제거·이미지 인식 기능을 통합하여 100 ms 이하의 학습 속도와 40 nJ 이하의 소모에너지, 소프트웨어 시스템 대비 95% 이상의 인식 정확도 달성을 목표로 함. 기대 효과는 웨어러블 컴퓨팅, 헬스케어, 로봇/의수, 인공지능 및 스마트 IoT 분야에 활용 가능한 유연 지능형 반도체 원천기술 확보와 하드웨어 인공지능 분야의 기술 경쟁력 강화임.