5편의 한국어 분석 — 최신순으로 정렬했어요
행렬-벡터 곱셈(MVM)은 인공신경망의 핵심 연산이지만, 기존 전자 방식은 속도와 에너지 효율성에서 한계가 있습니다. 본 연구는 이러한 병목 현상을 해결하기 위해 모드 분할 다중화(MDM)를 활용한 초소형(185 μm × 21 μm) 비휘발성 광학 MVM 엔진을 설계했습니다. 이 아키텍처는 다중 모드 간섭계 전력 분배기, 방향성 결합기 (디)멀티플렉서, 그리고 4개의 독립적으로 프로그래밍 가능한 경로로 구성된 가중치 코어를 통합합니다. 각 가중치 경로는 5개의 Ge2Sb2Se4Te1 (GSST) 상변화 셀을 직렬로 포함하여 총 2…
뉴로모픽 광 아키텍처 확장을 위해서는 개별 네트워크 노드의 물리적 컴퓨팅 메커니즘 이해가 필수적입니다. 본 연구는 세 개의 동일한 마이크로링으로 구성된 SCISSOR(side-coupled integrated spaced sequence of resonators) 기반의 소형 수동형 비선형 광학 코어를 제안하고, 그 컴퓨팅 능력을 탐구합니다. 이 코어는 비선형성과 내부 피드백을 통해 주입 전력 및 파장 튜닝으로 아날로그, 스파이킹, 쌍안정 응답을 구현합니다. 시간 다중화된 리저버 컴퓨팅에서 단일 비선형 노드로 구현된 SCISSOR…
차세대 인공지능 시스템 구현을 위해 물리 신경망(PNN) 하드웨어 개발이 중요하며, 열류를 정보 인코딩 및 처리 수단으로 활용하는 포노닉 소자가 뉴로모픽 컴퓨팅의 유력한 대안으로 부상하고 있습니다. 본 연구에서는 인공 신경망(ANN)을 고분자 네트워크 나노입자(PNNP) 기반의 PNN 시뮬레이션 모델로 역매핑했습니다. 원자 수준 시뮬레이션을 통해 고분자로 연결된 나노입자 네트워크가 정보 처리, 즉 출력 열류에 따른 입력 온도 분류를 실현할 잠재력이 있음을 확인했습니다. 고처리량 분자 동역학(MD) 시뮬레이션과 트러스트 영역 베이지…
고전압 송전 시스템의 안전한 운영을 위해 저비용 고효율 코로나 방전 감지 기술은 필수적입니다. 그러나 기존의 태양광 불감 자외선(SBUV) 광검출기는 낮은 민감도, 불안정한 성능, 그리고 약한 간섭 방지 능력이라는 한계를 가지고 있습니다. 본 연구에서는 저비용 용액 전단 방식을 통해 고감도 적응형 유기 뉴로모픽 SBUV 센서를 개발했습니다. 이 센서는 60 nW cm⁻²의 초미약 신호까지 감지하며, 광민감도(1.1×10⁷), 광응답도(4.6×10⁷ A W⁻¹), 비검출능(2.9×10¹⁸ Jones), 외부 양자 효율(2.2×10⁸ …
시냅스 가중치를 전광학적으로 제어하는 방식은 저전력 대규모 병렬 뉴로모픽 하드웨어 구현에 유망합니다. 그러나 기존 광전자 멤리스터는 전기적 보조가 필요하거나 비선형적이고 비대칭적인 컨덕턴스 업데이트를 보여 에너지 효율성과 확장성에 한계가 있었습니다. 본 연구에서는 PbS/PEDOT:PSS/VOx 이종접합 기반의 스펙트럼 분할 전광학 멤리스터를 개발했습니다. 이 소자는 근적외선과 가시광선을 각각 결함 상태 채움 및 고갈 경로에 결합시킵니다. 근적외선은 PbS 양자점을 선택적으로 여기시켜 PEDOT:PSS로 조절된 계면을 통해 VOX의…
