3차원 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로 모픽 소자
출원번호
1020170177472
등록번호
1021215620000
권리구분
특허권
권리기간
2017-12-21 ~ 2037-12-21
문의처
070-8065-4613
기관의 인기특허
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기술 정보
발명명칭
3차원 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로 모픽 소자
기술분야
인공신경망
거래방식
#특허판매#노하우#라이선스#연구협력
매도가격
가격 협의
문의처
070-8065-4613
기술 소개
기술개요
- 본 기술은 3차원 크로스바 메모리 구조를 이용하여 뉴로 모픽 소자의 면적 증가를 최소화하고, 다양한 인공 신경망을 쉽게 구현할 수 있도록 하는 뉴로 모픽 소자에 관한 기술
3차원 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로모픽 소자
배경기술 및 이슈
- 인공신경망은 기계학습과 인지과학에 생물학적 신경망 구조를 응용한 통계학적 학습 알고리즘 관련 기술
- 인공신경망은 시냅스 결합의 네트워크를 형성한 뉴런이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시키며, 이를 통해 문제 해결 능력을 가지는 인공지능 모델을 구성
- 4차 산업혁명의 진행과 발전으로 다양한 분야에서 인공신경망의 활용도는 점차 높아지고 있으며, 이러한 인공신경망과 관련 기술에 대한 관심이 증가함에 따라, 이를 하드웨어적으로 구현한 뉴로 모픽 소자에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있음
인공신경망 구조(출처 : LG CNS)
기존기술의 한계
- 뉴로 모픽 소자는 생체의 뇌신경계를 이루는 뉴런과 시냅스의 구조를 모방한 것으로, 대체로 시냅스 전에 위치한 프리 뉴런(Pre neuron), 시냅스, 시냅스 후에 위치한 포스트 뉴런(Post neuron)의 구조를 갖음
- 아날로그 방식의 시냅스 어레이에서는 하나의 시냅스를 구현하기 위하여 하나의 메모리 소자가 사용되기 때문에, 뉴런의 가중치를 구현하기 위해서 여러 개의 저항값으로 가중치를 나타내는 다중 저항 상태(multipleresistance state)를 사용함
- 이러한 경우 뉴로모픽 소자의 집적도는 증가시킬 수 있지만, 저항값에 따라 필연적으로 셋(set), 리셋(reset) 시간이나 전압·전류 조건이 달라짐 따라서 뉴로모픽 소자에서 궁극적으로 구현하고자 하는 STDP(spike timing dependent plasticity) 시냅스 동작 모방에 부적합하다는 문제가 있음
- 바이너리 방식의 시냅스 어레이에서는 메모리 소자의 HRS (High Resistive State) / LRS (Low Resistive State)만을 이용해서 여러 개의 메모리 소자로 하나의 시냅스를 구현함
- 메모리 소자의 성능 정확도가 떨어지는 상황에서도 뉴로모픽 칩을 안정적으로 개발할 수 있다는 장점이 있음
- 또한 아날로그 방식과는 다르게 시냅스의 가중치를 저장하는 별도의 회로가 필요 없으며, 비지도(unsupervised )학습을 하기 위해서 STDP를 이용할 경우 아날로그 방식 시냅스 보다 뉴로모픽 소자 구현에 더 적합한 것으로 알려져 있음
- 다만 바이너리 방식의 시냅스 어레이의 경우, 여러 개의 메모리 소자를 사용하므로 면적이 증가한다는 한계가 발생함
기존 뉴로 모픽 소자의 시냅스 어레이
기술의 특징
- 본 기술은 3차원 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로 모픽 소자에 관한 것으로, 기존의 크로스 포인트 구조에 비하여 뉴로 모픽 소자의 면적 증가를 최소화 할 수 있음
- 기존의 크로스 포인트 구조에서는 프리 뉴런과 포스트 뉴런의 개수 및 구조 변화에 능동적으로 대처하기 어렵지만, 본 기술의 수직형 크로스바 메모리 구조를 이용하여 인공 신경망을 구현, 워드라인 배선 및 선택라인의 추가 또는 개수 변형 만으로도 다양한 인공 신경망을 구현할 수 있음
- 또한 시냅스의 가중치 크기를 3D 적층 높이뿐만 아니라, 선택라인만으로도 쉽게 조절할 수 있음
본 기술의 뉴로모픽 소자 회로도
뉴로모픽 소자에 의해 구현되는 인공 신경망
사업성
- 인공지능 기술의 급격한 발전과 함께 다양한 분야에서 연구가 활발하게 이루어지고 있으며, 적용 범위를 넓혀가고 있는 머신러닝과 관련하여, 머신러닝 분야는 벤처캐피털 투자, 사모펀드(PE) 자금조달, 합병·인수의 지적재산권(IP) 및 특허분야에서도 우위를 차지하고 있는 등 높은 기대가치를 지니고 있는 기술분야임
- 머신러닝 시장은 2017년 기준 약 14억 달러 규모를 형성하고 있었으며, 연평균 44.1%의 고성장률을 보이며 2022년까지 약 88 억 달러 규모로 성장할 전망 본 기술은 원하는 3차원 크로스바 메모리 구조를 이용한 뉴로 모픽 소자 기술로로, 이러한 머신러닝 분야에서 다양한 활용성을 제공할 수 있음
머신러닝 시장(출처 : 보안뉴스)
매도/수 절차
절차과정
연구자의 보유기술
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