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패턴화된 정보를 가지는 입력 벡터를 수신하고, 상기 입력 벡터를 버퍼링하거나 반전하여 출력하기 위한 입력부;상기 입력부에 연결되고, 상기 입력 벡터 또는 반전된 입력 벡터에 가중치를 부여하기 위한 시냅스부; 및상기 시냅스부의 출력을 수신하고, 출력신호의 발진 동작 또는 특정의 레벨로의 수렴에 따라 상기 입력 벡터의 이미지를 분류하기 위한 뉴런부를 포함하고,상기 뉴런부는,상기 시냅스부의 출력에 따라 충방전 동작을 수행하기 위한 커패시터; 및상기 커패시터에 병렬로 연결되고, 충방전 동작을 통해 발진 동작을 수행하거나 특정의 레벨을 가진 출력신호를 형성하기 위한 금속-절연체 전이소자를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경회로망 형태 분류기
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제1항에 있어서, 상기 시냅스부는 상기 입력 벡터를 수신하는 양의 시냅스; 및상기 반전된 입력 벡터를 수신하는 음의 시냅스를 가지는 것을 특징으로 하는 신경회로망 형태 분류기
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제2항에 있어서, 상기 양의 시냅스와 상기 음의 시냅스는 셋 펄스의 인가에 따라 저항이 감소하고, 리셋 펄스의 인가에 따라 저항이 증가하는 특징을 가지는 것을 특징으로 하는 신경회로망 형태 분류기
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제2항에 있어서, 상기 양의 시냅스와 상기 음의 시냅스는 TiOx/HfOx, TiOx, Wox 또는 PCMO를 저항변화층으로 사용하는 ReRAM, 또는 Ge2Sb2Te5를 가지는 상변화 메모리인 것을 특징으로 하는 신경회로망 형태 분류기
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삭제
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제1항에 있어서, 상기 금속-절연체 전이소자는 VO2, Ti2O3 또는 Cu2O를 포함하는 것을 특징으로 하는 신경회로망 형태 분류기
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입력 벡터를 수신하는 입력부, 상기 입력부에 연결된 시냅스부 및 상기 시냅스부의 출력을 수신하여 출력신호의 상태에 따라 입력되는 패턴을 분류하는 뉴런부를 포함하는 신경회로망 형태 분류기를 이용하는 형태 분류 방법에 있어서,상기 뉴런부를 구성하는 금속-절연체 전이소자를 고저항 상태로 설정하는 제1 단계;상기 입력 벡터가 패턴화된 정보를 가지고 인가되고, 가중치가 설정된 상기 시냅스부를 통해 상기 뉴런부의 커패시터를 충전하는 제2 단계; 및 상기 커패시터의 충전에 의해 상기 금속-절연체 전이소자가 저저항 상태로 변경되어 상기 금속-절연체 전이소자가 발진 동작을 수행하거나, 상기 커패시터의 충전 동작에 의해 상기 금속-절연체 전이소자가 고저항 상태를 유지하는 상태의 구별을 통해 상기 패턴화된 정보를 분류하는 제3 단계를 포함하는 신경회로망 형태 분류기를 이용하는 형태 분류 방법
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제7항에 있어서, 상기 제3 단계에서 상기 금속-절연체 전이소자는 고저항 및 저저항 상태를 반복하는 발진 동작을 수행하는 경우, 상기 입력 벡터의 패턴화된 정보를 인식하는 것을 특징으로 하는 신경회로망 형태 분류기를 이용하는 형태 분류 방법
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제7항에 있어서, 상기 제3 단계에서 상기 금속-절연체 전이소자가 고저항 상태를 유지하여 상기 출력신호가 특정의 레벨로 수렴되는 경우, 상기 입력 벡터의 패턴화된 정보를 인식하지 않는 것을 특징으로 하는 신경회로망 형태 분류기를 이용하는 형태 분류 방법
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