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물리학 관련 세특내용 (뉴로모픽 소자) 보고서

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한컴오피스
최초등록일 2025.11.11 최종저작일 2022.10
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물리학 관련 세특내용 (뉴로모픽 소자) 보고서
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    • 🧠 뉴로모픽 소자의 개념과 원리를 체계적으로 설명하여 첨단 기술 이해에 도움됨
    • 🔬 신경계 구조와 전자공학의 융합을 명확하게 제시하여 학제간 학습에 유용함
    • 🚀 4차 산업혁명 시대의 필수 기술로서 미래 기술 트렌드를 파악할 수 있음

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    목차

    없음

    본문내용

    주제 선정 이유
    반도체를 설계하고, 이를 공정하는 과정이 발전함에 따라서 회로는 지난 몇 십년 동안 인터넷의 시대에 도달하게 되는 촉매 역할을 하였다. 또한, 회로의 발전으로 인하여 컴퓨터 공학이 발전함에 따라 IoT 분야에서도 다시 촉매 역할을 할 가능성을 보여주고 있다. 현재 발전하는 전자공학계에서 회로는 빠질 수 없는, 중요한 요소이며 다른 공과 분야에서 회로 없이 특정한 제품을 만드는 것은 힘들어졌다. [1]
    신경계의 경우 외부 환경으로부터 자극을 받아들이고 반응을 일으키는 것과 관련된 계통으로 이들은 수많은 뉴런들이 이온들을 전달하게 되면서 생명체의 행동을 바꿀 수 있게 된다. 지난 70년 동안 신경계와 뇌에 관한 연구는 활발하게 진행되었으며, 지금도 계속 진행 중이다. 이처럼 신경계의 경우 전자 및 세포 신경 과학에서 빼놓을 수 없는 중요한 대목이 되었다.
    Neuromorphic engineering, Neuromorphic computing은 1980년대 말에 제안된 개념 중 하나로 현재 많이 연구되는 신경계의 구조를 참고하여 전자의 이동을 재현하는 시스템을 이용한 기술이다. 이러한 기술들이 발전하게 된다면 자율주행, 사물인터넷뿐만 아니라 로봇 개발, 인공지능에서도 사용이 되듯, 4차 산업 혁명 시대에서 다른 분야들이 발전하기 위해서 필수 불가결한 요소로 취급되고 있다. 최근 많은 연구와 발전이 있는 두 학문을 융합하고, 수리학, 전자공학, 생물학, 컴퓨터공학 등의 학문들을 응용하게 되는 것이다.
    예를 들어 현재 우리가 사용하는 컴퓨터의 경우 연산을 하는 반도체와 저장을 하는 반도체를 직렬로 연결하여 사용한다.

    참고자료

    · https://ee.snu.ac.kr/research/laboratories
    · Lisa A. Urry, Michael L. Cain, Steven A. Wasserman, Peter V. Minorsky, Jane B. Reece - Campbell Biology
    · Indiveri, G., Linares-Barranco, B., Hamilton, T. J., Schaik, A. V., Etienne-Cummings, R., Delbruck, T., ... & Boahen, K. (2011). Neuromorphic silicon neuron circuits. Frontiers in neuroscience, 5, 73.
    · Khacef, L., Klein, P., Cartiglia, M., Rubino, A., Indiveri, G., & Chicca, E. (2022). Spike-based local synaptic plasticity: A survey of computational models and neuromorphic circuits. arXiv preprint arXiv:2209.15536.
    · Chang, T., Yang, Y., & Lu, W. (2013). Building neuromorphic circuits with memristive devices. IEEE Circuits and Systems Magazine, 13(2), 56-73.
    · Oh, K. I., Kim, S. E., Bae, Y. H., Park, K. H., & Kwon, Y. S. (2020). Trend of AI Neuromorphic Semiconductor Technology. Electronics and Telecommunications Trends, 35(3), 76-84.
    · Park, J. G. (2017). 뉴로모픽 소자의 현재와 미래. Vacuum magazine, 4(3), 21-24.
    · https://ko.wikipedia.org/wiki/CMOS
    · https://en.wikipedia.org/wiki/Hodgkin%E2%80%93Huxley_model
    · 오광일, 김성은, 배영환, 박경환, & 권영수. (2020). 인공지능 뉴로모픽 반도체 기술 동향. [ETRI] 전자통신동향분석, 35(3), 76-84.
    · Nelson, M., & Rinzel, J. (1998). The hodgkin—huxley model. In The book of genesis (pp. 29-49). Springer, New York, NY.
    · Cronin, J., & Boutelle, J. C. (1987). Mathematical aspects of Hodgkin-Huxley neural theory (No. 7). Cambridge University Press.
    · Beiser, A. (2002). Concepts of Modern Physics (SIE). McGraw-Hill Education.
    · https://www.skcareersjournal.com/2689
    · Raymond A. Serway, John W. Jewett - Physics for Scientists and Engineers with Modern Physics-Cengage Learning (2018)
    · MarketsandMarkets, 2016.
    · http://www.sejongpr.ac.kr/sejongwebzinenewspaperview.do?pkid=20405
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 뉴로모픽 공학(Neuromorphic Engineering)
      뉴로모픽 공학은 생물학적 신경계의 구조와 동작 원리를 모방하여 더욱 효율적인 컴퓨팅 시스템을 구현하는 혁신적인 분야입니다. 이 기술은 기존의 폰 노이만 아키텍처의 한계를 극복하고, 에너지 효율성과 병렬 처리 능력을 대폭 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 특히 스파이킹 신경망과 같은 이벤트 기반 처리 방식은 저전력 장치에서의 AI 응용에 매우 유망합니다. 다만 현재로서는 설계 복잡도가 높고 표준화된 개발 도구가 부족하다는 점이 상용화의 걸림돌입니다. 향후 신경과학, 반도체 공학, 소프트웨어 개발이 긴밀히 협력한다면, 뉴로모픽 칩은 로봇, 자율주행, 엣지 AI 등 다양한 분야에서 게임 체인저가 될 것으로 예상됩니다.
    • 2. 반도체 회로 설계 및 공정
      반도체 회로 설계 및 공정 기술은 현대 정보통신 산업의 핵심 기반입니다. 나노미터 수준의 미세공정으로 진화하면서 성능과 집적도는 비약적으로 향상되었으나, 물리적 한계와 제조 비용 증가라는 새로운 과제에 직면하고 있습니다. 특히 3D 적층, 고급 패키징, 신소재 도입 등의 혁신이 필수적입니다. 뉴로모픽 칩과 같은 특화된 응용을 위해서는 기존의 범용 설계 방식에서 벗어나 애플리케이션 특화형 설계가 중요해지고 있습니다. 반도체 공정 기술의 지속적인 발전은 AI, 양자컴퓨팅, 바이오칩 등 미래 기술의 실현을 가능하게 하는 필수 요소이며, 국가 경쟁력 확보 차원에서도 매우 중요합니다.
    • 3. 신경계와 뉴런의 작동 원리
      신경계와 뉴런의 작동 원리는 생물학적 정보처리의 근본을 이해하는 데 필수적입니다. 뉴런의 시냅스 가소성, 스파이킹 메커니즘, 신경전달물질의 역할 등은 단순한 생물학적 현상을 넘어 새로운 컴퓨팅 패러다임의 영감을 제공합니다. 뇌의 에너지 효율성과 적응 학습 능력은 인공지능 시스템이 추구해야 할 목표입니다. 다만 뇌의 복잡성은 여전히 많은 부분이 미해명 상태이며, 이를 완전히 이해하고 모방하기 위해서는 신경과학, 생물물리학, 계산신경과학 등 다양한 분야의 협력이 필요합니다. 신경계 연구의 진전은 뉴로모픽 공학의 발전을 직접적으로 촉진하며, 궁극적으로 더욱 지능적이고 효율적인 기계 시스템 개발을 가능하게 할 것입니다.
    • 4. 학제간 융합 기술
      학제간 융합 기술은 현대 과학기술 발전의 가장 중요한 동력입니다. 뉴로모픽 공학의 경우 신경과학, 반도체 공학, 소프트웨어 개발, 물리학 등이 유기적으로 결합되어야 진정한 혁신이 가능합니다. 각 분야의 전문가들이 공통의 목표를 향해 협력할 때, 개별 분야에서는 불가능한 창의적 해결책이 도출됩니다. 다만 학제간 융합에는 언어와 개념의 차이, 평가 기준의 불일치, 자금 배분의 어려움 등 실질적 장애물이 존재합니다. 이를 극복하기 위해서는 대학, 연구기관, 산업계가 함께 개방적 협력 문화를 조성하고, 융합 연구를 지원하는 제도적 기반을 강화해야 합니다. 향후 AI, 바이오, 에너지 등 주요 기술 분야에서 학제간 융합의 중요성은 더욱 증대될 것입니다.
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