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      • Study of Information Processing Ability of Integrated Neural Networks with New Leaning Algorithm of Synaptic Bidirectional Change

        원효식 東北大學 1997 해외박사

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        21세기과학의 최대목표는 대뇌의 움직임을 규명하는데 있다. 대뇌의 움직임에 있어서 뉴론을 연결하는 시납스를 생화학으로 연구하는 방법도 중요하지만, 대뇌를 시스템으로써 그 움직임을 Dynamic하게 해명하는 것이 매우 중요한다. 이를 위해서는 대뇌의 기본으로 여겨지는 움직임을 가지는 Model (Neural Network )을 만들어 대뇌와 비교연구해 서서히 접근하는 것이 하나의 유력한 방법이다. 이연구는 실용적인 정보처리시스템의 관점으로, 목적하는 동작을 정화히 행하는 회로망의 설계법을 개발, 이를 이용하여 설계된 시스템을 실용화하기 위해 Hardware 로써 가변 시납스의 기억부분을 RAM으로 구성된 Pulse 출력의 LSI Neuro-Chip을 제작하여 그동작을 확인하였다. 이연구의 목적은, 첫번째 Neuro-Chip에 있어서 Rit 수만큼 넓은 면적을 필요로 하는 기업부분의 SRAM을 1개의 Analog Device로대치, 회로집적규모를 향상시킴으로써 제작칩의 실용성을 높이며, 수치계산만으로는 어려운 병렬정보처리원리의 탐구를 강력하게 행하는데 있다. 두번째 Analog 시납스부분에 학습기능을 가지게해, 신경회로망의 동작해명, 특히 생체와 같은방식의 Pulse 출력 Neuro-Chip 에 의한 학습기능을 이용하여 知的정보처리분야의 연구에 기여하게 하는데 있다. 그결과는 첫번째 Switched Diffuslon Analog Menory (SDAM)의 개발한 것에 있다. 이SDAM은 Floating-gate 를 가지며 그부분에 축적된 전하를 Analog 기억으로써 사용하게되 小면적에 高分 解能, 또한 기억보존에도 뛰어난 특정을 가지고 있으며,SDAM소자Level과 신경회로망용의 시납스 Level로써도 측정을 행하여, 그 특성을 평가하였다. 다음으로,SDAM을 이용한 Analog방식 CMOS전류 mode 시납스회로를 설계, 집적회로를 제작하여 대규모화의 실현에 꼭필요한 Sub-Threshhold 영역에서의 시납스회로의 동작을 확인하였다. 동시 Analog puise output 뉴론회로의 집적화도 행하여 이결과를 기초로 SDAM을 회로요소로써 이용한 전결합신경회로망과 계층형신경회로망을 새로운 학습방식으로써 설계하여 집적회로용 Mask을 제작하였다. 이회로를 CMOS집적화기술을 이용하여 실현키위해, 多層배선기술, 표면평탄화기술, Tunnel 산화막기술에 대해 검토한후 SDAM 집적화기술과의 整合性을 실현해 그기술을 확립하였다. 또한 SDAM을 完全선형으로 동작시키기 위한 방법을 검토하여 수치해석에 의해 동작을 확인,회로설계를 행하였다. 이결과를 종합적으로 이용하여 新학습방식의 Micro chipm을 제작, 측정하여 Chip의 정보처리능력을 확인하였다. 이연구는 회로설계에서 칩제작평가의 全공정을 東北大學의 超高密度高速知能 System 실험시설에서 행하였다.

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