4 research outputs found
๋์ ์ ๋ฅ๋น๋ฅผ ๊ฐ๋ ์ ํญ๋ณํ ์๋ ์ค ์์์ ์ ์ ๋ฐ ์คํ์ดํน ๋ด๋ด ๋คํธ์ํฌ์ ๋ฏธ์น๋ ์ํฅ ๋ถ์
ํ์๋
ผ๋ฌธ (์์ฌ) -- ์์ธ๋ํ๊ต ๋ํ์ : ๊ณต๊ณผ๋ํ ์ ๊ธฐยท์ ๋ณด๊ณตํ๋ถ, 2020. 8. ๋ฐ๋ณ๊ตญ.This thesis suggests reverse leakage current problem which can occur when resistive random access memory (RRAM) is integrated as synaptic device with integrate-and-fire (IF) neuron circuit in spiking neural network (SNN). To this issue, self-rectifying RRAM was proposed as a solution. Ni/W/SiNx/n-Si RRAM with different bottom electrode (BE) doping concentration was fabricated and measured. Their DC and rectifying characteristics were analyzed based on the measurement data. Among them, self-rectifying RRAM with lowest BE doping concentration exhibited foremost rectifying characteristics without any additional selector or diode device. Furthermore, hardware-based system level simulation was conducted to evaluate the effect of self-rectifying RRAM synapse on spiking neural network. As a result, total 10.2%p of accuracy increment was obtained in MNIST pattern recognition simulation, utilizing the proposed RRAM.๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์๋ ์ ํญ๋ณํ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ๊ฐ ์๋
์ค ์์๋ก์ ์คํ์ดํน ๋ด๋ด๋คํธ์ํฌ์ ์ธํ
๊ทธ๋ ์ดํธ-์ค-ํ์ด์ด ๋ด๋ฐ ํ๋ก์ ์ง์ ๋ ๋์ ๋ฐ์ํ๋ ์ญ๋ฐฉํฅ ๋์ค ์ ๋ฅ ๋ฌธ์ ์ ๋ํด์ ์ ์ํ๋ค. ๋ํ, ์ด๋ฌํ ๋ฌธ์ ๋ฅผ ํด๊ฒฐํ๊ธฐ ์ํด ์๊ฐ์ ๋ฅ๊ธฐ๋ฅ์ด ์๋ ์ ํญ๋ณํ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ์ ์ ๋ฐ ์ ์ํ์๋ค. ๋์ผ/ํ
์คํ
/์ค๋ฆฌ์ฝ๋์ดํธ๋ผ์ด๋/์ค๋ฆฌ์ฝ ์ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ฐ์ง ์๊ฐ์ ๋ฅ๊ธฐ๋ฅ์ ์ ํญ๋ณํ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ํ๋ถ์ ๊ทน์ ๋ํ ๋๋๋ฅผ ๋ค๋ฅด๊ฒ ํ์ฌ ์ ์ํ์๊ณ ์ธก์ ํ์๋ค. ์ธก์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋ฐํ์ผ๋ก ์์๋ค์ ์ ์-์ ๋ฅ ํน์ฑ๊ณผ ์ ๋ฅ ํน์ฑ์ ๋ถ์ํ ๊ฒฐ๊ณผ, ์ ์ํ ์์๋ค ์ค ๊ฐ์ฅ ๋ฎ์ ๋ํ ๋๋์ ํ๋ถ์ ๊ทน์ ๊ฐ์ง ์ ํญ๋ณํ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ์ ์ ๋ฅ๋น๊ฐ ๊ฐ์ฅ ํฐ ๊ฒ์ผ๋ก ํ์ธํ์๋ค. ๋์๊ฐ ์ ์ํ๋ ์๊ฐ์ ๋ฅ๊ธฐ๋ฅ์ ์ ํญ๋ณํ๋ฉ๋ชจ๋ฆฌ๊ฐ ์คํ์ดํน ๋ด๋ด ๋คํธ์ํฌ์ ์ด๋ค ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋์ง ํ์ธํ๊ธฐ ์ํ์ฌ ํ๋์จ์ด ๊ธฐ๋ฐ ์์คํ
๋ ๋ฒจ ์๋ฎฌ๋ ์ด์
์ ์งํํ์๋ค. ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ, ์๊ธฐ์ ๋ฅ๊ธฐ๋ฅ์ ์์๋ฅผ ์๋
์ค๋ก ํ ๋ด๋ด ๋คํธ์ํฌ์์์ MNIST ํจํด ์ธ์ ์๋ฎฌ๋ ์ด์
์ธ์๋ฅ ์ด ์ด 10.2%p ์ฆ๊ฐ ํ์๋ค. ๋ณธ ๋
ผ๋ฌธ์์ ์ ์ํ๋ ์๊ฐ์ ๋ฅ ์์๋ ์ดํ ๋ค์ํ ๋ด๋ก๋ชจํฝ ์ดํ๋ฆฌ์ผ์ด์
์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์ฑ๊ณต์ผ๋ก ์ด๋ ์ ์๋ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ ์ง๋๋ค.Chapter 1. Introduction 1
1.1. Integrate-and-fire Neuron Circuit 3
1.2. Resistive Random Access Memory 5
Chapter 2. Reverse Leakage Current in Neuron Circuit 8
2.1. Reverse Leakage Current 8
Chapter 3. Self-rectifying RRAM 12
3.1. Self-rectifying RRAM 12
3.2. Measurement and Analysis 15
Chapter 4. System Level Evaluation 20
4.1. System Level Evaluation of Self-Rectifying RRAM 20
4.2. Simulation Results 24
Chapter 5. Conclusions 27
References 28
Abstract in Korean 33Maste