• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권3호
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• pp.50-56
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• 2022

In order to process a vast amount of data, there is demand for a new system with higher processing speed and lower energy consumption. To prevent 'memory wall' in von Neumann architecture, RRAM, which is a neuromorphic device, has been researched. In this paper, we summarize the features of RRAM and propose the device structure for characteristic improvement. RRAM operates as a synapse device using a change of resistance. In general, the resistance characteristics of RRAM are nonlinear and random. As synapse device, linearity and uniformity improvement of RRAM is important to improve learning recognition rate because high linearity and uniformity characteristics can achieve high recognition rate. There are many method, such as TEL, barrier layer, NC, high oxidation properties, to improve linearity and uniformity. We proposed a new device structure of TiN/Al doped TaO_x/AlO_x/Pt that will achieve high recognition rate. Also, with simulation, we prove that the improved properties show a high learning recognition rate.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.262-263
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• 2019

본 논문에서는 뉴로모픽 시스템 구현을 위해 시냅스 소자의 비선형적인 전도도를 고려한 균일 양자화 방식을 제안한다. 소프트웨어로 학습시킨 가중치에 최댓값을 나누는 것으로 정규화를 수행한다. 그 다음, 제안하는 균일 양자화 방식을 수행한다. 양자화를 수행할 때 소자의 제한적인 전도도 레벨을 고려하여 5 부터 25 레벨로 설정하여 실험하였다. 그 결과 MNIST 시험 데이터 세트의 정확도가 10 레벨에서 95.75%로, 소프트웨어의 정확도와 1%미만의 차이를 가진다.

• 한국재료학회지
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• 제27권1호
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• pp.32-38
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• 2017

Insulating $TaN_x$ films were grown by plasma enhanced atomic layer deposition using butylimido tris dimethylamido tantalum and $N_2+H_2$ mixed gas as metalorganic source and reactance gas, respectively. Crossbar devices having a $Pt/TaN_x/Pt$ stack were fabricated and their electrical properties were examined. The crossbar devices exhibited temperature-dependent nonlinear I (current) - V (voltage) characteristics in the temperature range of 90-300 K. Various electrical conduction mechanisms were adopted to understand the governing electrical conduction mechanism in the device. Among them, the PooleFrenkel emission model, which uses a bulk-limited conduction mechanism, may successfully fit with the I - V characteristics of the devices with 5- and 18-nm-thick $TaN_x$ films. Values of ~0.4 eV of trap energy and ~20 of dielectric constant were extracted from the fitting. These results can be well explained by the amorphous micro-structure and point defects, such as oxygen substitution ($O_N$) and interstitial nitrogen ($N_i$) in the $TaN_x$ films, which were revealed by transmission electron microscopy and UV-Visible spectroscopy. The nonlinear conduction characteristics of $TaN_x$ film can make this film useful as a selector device for a crossbar array of a resistive switching random access memory or a synaptic device.

• BMB Reports
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• 제48권3호
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• pp.139-146
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• 2015

Adaptive brain function and synaptic plasticity rely on dynamic regulation of local proteome. One way for the neuron to introduce new proteins to the axon terminal is to transport those from the cell body, which had long been thought as the only source of axonal proteins. Another way, which is the topic of this review, is synthesizing proteins on site by local mRNA translation. Recent evidence indicates that the axon stores a reservoir of translationally silent mRNAs and regulates their expression solely by translational control. Different stimuli to axons, such as guidance cues, growth factors, and nerve injury, promote translation of selective mRNAs, a process required for the axon's ability to respond to these cues. One of the critical questions in the field of axonal protein synthesis is how mRNA-specific local translation is regulated by extracellular cues. Here, we review current experimental techniques that can be used to answer this question. Furthermore, we discuss how new technologies can help us understand what biological processes are regulated by axonal protein synthesis in vivo.

• 센서학회지
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• 제30권1호
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• pp.20-24
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• 2021

The electrocardiogram (ECG) is one of the most extensively employed signals used to diagnose and predict cardiovascular diseases (CVDs). In recent years, several deep learning (DL) models have been proposed to improve detection accuracy. Among these, deep neural networks (DNNs) are the most popular, wherein the features are extracted automatically. Despite the increment in classification accuracy, DL models require exorbitant computational resources and power. This causes the mapping of DNNs to be slow; in addition, the mapping is challenging for a wearable device. Embedded systems have constrained power and memory resources. Therefore full-precision DNNs are not easily deployable on devices. To make the neural network faster and more power-efficient, spiking neural networks (SNNs) have been introduced for fewer operations and less complex hardware resources. However, the conventional SNN has low accuracy and high computational cost. Therefore, this paper proposes a new binarized SNN which modifies the synaptic weights of SNN constraining it to be binary (+1 and -1). In the simulation results, this paper compares the DL models and SNNs and evaluates which model is optimal for ECG classification. Although there is a slight compromise in accuracy, the latter proves to be energy-efficient.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.633-638
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• 2022

최근 인간의 뇌를 모방한 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)의 뉴로모픽(Neuromorphic) 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 기술은 인지 응용과 처리 과정에서 속도가 빠르고 전력 소모가 적다는 장점이 있다. SNNs 기반의 저항성 랜덤 엑세스 메모리(RRAM) 은 병렬 연산을 위한 가장 효율적인 구조이며 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP)의 점진적인 스위칭 동작을 수행한다. 시냅스 소자 동작으로서의 RRAM은 저 전력 프로세싱과 다양한 메모리 상태를 표현한다. 하지만, RRAM 소자의 통합은 높은 스위칭 전압 및 전류를 유발하여 높은 전력 소비를 초래한다. RRAM의 동작 전압을 낮추기 위해서는 스위칭 레이어와 금속 전극의 신소재를 개발하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 스위칭 전압을 낮추기 위해 전기적, 기계적 특성이 우수한 단일 벽 탄소나노튜브(SWCNTs)를 갖는 (Metal/Al₂O₃/HfO_x/SWCNTs/N+silicon, MOCS)라는 최적화된 새로운 구조를 제안하였다. 따라서 SWCNTs 기반 멤리스터의 점진적인 스위칭 동작 및 저 전력 I/V 곡선의 향상을 보여준다.

• 생명과학회지
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• 제25권8호
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• pp.953-959
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• 2015

광유전학은 생체 조직 및 세포에서 유전공학적으로 발현된 광민감성 단백질을 이용하여 목표로 하는 분자/세포 활동을 조절하기 위한 광학 및 분자적 전략들의 조합이다. 광유전학은 빛을 이용하여 신경세포의 발화 여부를 결정하는 세포막 채널을 빨리 열고 닫는 방법을 포함한다. 이 기술은 녹조류의 광민감성 단백질들을 특정 뇌세포에 넣는데서 시작되었다. 이렇게 하면 세포들은 파랑이나 노락색의 펄스로 켜지거나 꺼질 수 있다. 빨리 개폐되는 광민감성 양이온 채널인 자연계에 존재하는 조류 단백질인 channelrhodopsin-2 (ChR2)를 이용하여 활동전위의 숫자와 빈번도를 조절할 수 있다. ChR2는 다른 세포들은 영향을 주지 않으면서 한 유형의 신경세포만 조작할 수 있는 길을 제시하는데, 이는 전례가 없는 특이성이다. 이 기술은 빛을 이용하여 단일 발화와 시냅스 사건 수준에서 신경신호전달을 변경시킬 수 있도록 하여 신경과학자와 의생명공학자들에게 널리 적용될 수 있는 도구를 제공한다. 녹조류와 레이저, 유전자 치료, 광섬유의 희한한 조합은 이전에 결코 불가능했던 정밀도로 뇌 속 깊은 곳의 신경 회로 지도를 그릴 수 있도록 해주었다. 이것은 우울증, 불안, 정신분열, 중독, 수면병, 그리고 자폐증 같은 질환의 원인을 밝히는데 도움을 줄 것이다. 광유전학은 파킨슨병, 강박장애, 그리고 전기 펄스가 있는 다른 질환들을 치료하는데 사용되는 기존 이식 도구들을 개선시킬 수 있다. 광유전학 장치는 상기 장치들이 할 수 있는 것보다 더 많이 뇌세포의 특정 세포들을 대상으로 할 수 있다. 신경세포 이외의 일반 세포들에도 광유전학 도구들을 적용하는 연구들이 증가하고 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권4호
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• pp.80-87
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• 2015

멤리스터는 인가된 전하의 크기에 따라 저항의 크기가 변화하고, 외부 전원이 끊겨도 이전의 저항 상태를 계속 기억하는 새로운 형태의 메모리소자이다. 일반적인 멤리스터는 직류 전압을 인가할 경우, 시간에 대해서 저항의 크기가 비선형적으로 프로그램밍되는 특성을 갖고 있다. 멤리스터에 대한 용이한 프로그램을 위해서는 시간에 대해서 저항의 크기가 선형적으로 증가 혹은 감소하는 것이 바람직하다. 본 연구팀은 과거 +, - 및 0 에 대한 가중치 프로그램이 가능한 멤리스터 브릿지 회로 구조를 제안한 바 있다. 멤리스터 브릿지 회로에서 두 개의 멤리스터는 서로 다른 극성으로 직렬 연결되고, 반대 극성의 멤리스터들 간의 상호 보완 관계에 의해 강력한 선형화 효과를 갖는다. 본 논문에서는 브릿지 회로의 시간에 대한 멤리스터의 선형적 프로그램 특성을 연구하였고, HP 사의 $TiO_2$ 멤리스터와 윈도우 기반 비선형성 멤리스터 모델을 사용하여 선형화 효과를 검증하였다. 멤리스터 브릿지 회로는 멤리스터를 이용한 시냅스 회로에서 시냅스의 가중치 프로그램을 수행할 경우, 유용하게 사용될 것으로 전망된다.