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신경망 모사 소자 및 신경망 모사 학습 시스템

  • 기술번호 : KST2020010577
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 일 실시 예에 따른 신경망 모사 소자는 로우 레벨과 하이 레벨이 제1 비율로 혼재된 제1 출력 스트림을 출력하는 제1 자기터널접합구조체를 포함하는 제1 뉴런 모사 소자 및 상기 제1 출력 스트림과, 로우 레벨과 하이 레벨이 제2 비율로 혼재된 제2 출력 스트림을 각각 제공받고, 상기 제1 비율과 상기 제2 비율의 차이에 따라 전기 전도도 특성이 가변하는 시냅스 모사 소자를 포함하여 이루어질 수 있다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) H01L 43/08 (2006.01.01) G11C 11/54 (2006.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06N 3/063(2013.01) G06N 3/063(2013.01)
출원번호/일자 1020190007503 (2019.01.21)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0090450 (2020.07.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.01.21)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박완준 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박상열 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** **층 ****호(나눔국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.01.21 수리 (Accepted) 1-1-2019-0071413-55
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5155816-75
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.06 수리 (Accepted) 4-1-2019-5156285-09
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.12.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0850903-92
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
로우 레벨과 하이 레벨이 제1 비율로 혼재된 제1 출력 스트림을 출력하는 제1 자기터널접합구조체를 포함하는 제1 뉴런 모사 소자; 및상기 제1 출력 스트림과, 로우 레벨과 하이 레벨이 제2 비율로 혼재된 제2 출력 스트림을 각각 제공받고, 상기 제1 비율과 상기 제2 비율의 차이에 따라 전기 전도도 특성이 가변하는 시냅스 모사 소자;를 포함하는, 신경망 모사 소자
2 2
제1 항에 있어서,상기 제1 뉴런 소자는, 상기 제1 자기터널접합구조체에 제1-1 입력 및 제1-2 입력을 인가하는 입력 소자를 포함하고,상기 제1-1 입력과 상기 제1-2 입력의 조합에 따라 상기 제1 비율이 결정되는, 신경망 모사 소자
3 3
제2 항에 있어서,상기 제1 비율은 상기 제1 출력 스트림의 전체 시간 중 상기 하이 레벨이 차지하는 비율인, 신경망 모사 소자
4 4
제3 항에 있어서,상기 제1 비율은 0 내지 100%인, 신경망 모사 소자
5 5
제2 항에 있어서,상기 제1 자기터널접합구조체는, 자화상태가 고정된 고정층 및 자화상태가 자유로운 자유층을 포함하며,상기 제1 출력 스트림은, 상기 자유층이 상기 고정층의 자화상태에 대하여 평행상태와 반-편행상태를 스위칭함에 따라 발생하는, 신경망 모사 소자
6 6
제5 항에 있어서,상기 자유층의 자화상태는 상기 제1-1 입력과 상기 제1-2 입력의 조합에 따라 결정되는, 신경망 모사 소자
7 7
제1 항에 있어서,상기 제1 비율이 상기 제2 비율보다 큰 경우, 상기 전기 전도도 특성은 저항이 감소하는 방향으로 변하는, 신경망 모사 소자
8 8
제1 항에 있어서,상기 제1 비율이 상기 제2 비율보다 작은 경우, 상기 전기 전도도 특성은 저항이 증가하는 방향으로 변하는, 신경망 모사 소자
9 9
제1 항에 있어서,상기 시냅스 모사 소자는 멤리스터를 포함하는, 신경망 모사 소자
10 10
제1 항에 있어서,상기 시냅스 모사 소자의 전기 전도도 특성은, 상기 제1 출력 스트림 중 하이 레벨과 하이 레벨이 차지하는 시간의 곱으로 정의되는 제1 출력 스트림의 플럭스(flux)와 상기 제2 출력 스트림 중 하이 레벨과 하이 레벨이 차지하는 시간의 곱으로 정의되는 제2 출력 스트림의 플럭스에 의하여 가변하는 신경망 모사 소자
11 11
제1 항에 있어서,상기 제 출력 스트림을 출력하는 제2 자기터널접합구조체를 포함하는 제2 뉴런 모사 소자를 더 포함하며,상기 제1 뉴런 모사 소자와 상기 제2 뉴런 모사 소자는 상기 시냅스 모사 소자를 사이에 두고 직렬로 연결된, 신경망 모사 소자
12 12
로우 레벨과 하이 레벨이 제1 비율로 혼재된 제1 출력 스트림을 출력하는 제1 자기터널접합구조체가 M개 배열된 입력 소자부;N개 배열된 출력 소자부; 상기 입력 소자부와 전기적으로 연결된 M개의 제1 라인;상기 출력 소자부와 전기적으로 연결되되, 상기 M개의 제1 라인과 교차하여, MXN 어레이를 형성하는 N개의 제2 라인;상기 제1 라인과 상기 제2 라인이 교차하는 교차점에 마련되며, 상기 제1 비율에 따라 전기 전도도 특성이 가변적으로 학습되는 시냅스 모사 소자를 포함하는 신경망 모사 학습 시스템
13 13
제12 항에 있어서,학습 모드에서, 상기 시냅스 모사 소자는 상기 제1 비율에 기반하여 전기 전도도 특성이 가변하고,상기 학습 모드 후 테스트 모드에서, 상기 출력 소자부는, 상기 시냅스 모사 소자의 학습된 전기 전도도 특성에 따른 결과를 출력하는, 신경망 모사 학습 시스템
14 14
제12 항에 있어서,상기 제2 라인의 타 단에 전기적으로 연결되며, 로우 레벨과 하이 레벨이 제2 비율로 혼재된 제2 출력 스트림을 출력하는 N개의 제2 자기터널접합구조체를 포함하는 학습 소자부를 더 포함하는, 신경망 모사 학습 시스템
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
패밀리 정보가 없습니다

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 WO2020153651 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부(2017Y) (재)한국연구재단 원천기술개발사업 / 나노·소재 기술개발사업 / 나노·소재원천기술개발사업 스핀소자를 이용한 시냅스소자 및 뉴로모픽 연산 적용기술 개발