이번에 학생들이 수상한 논문 제목은 '물리정보 인공신경망 기반 멤리스터 모델링에 대한 연구'로 기존의 물리 기반의 해석적 멤리스터 전류-전압 특성 모델링이 향상되는 새로운 방법론을 제시해 물리정보 인공신경망의 예측 정확성을 높였다는 평가를 받고 있으며, 두뇌모방형 반도체 소자 예측 모델 등에 활용될 전망이다.
지도교수인 시스템반도체공학과 이종환 교수는 "연구팀의 노력이 미래 지능형 반도체의 핵심 소자인 멤리스터의 기존 모델을 통합해 회로 시뮬레이션을 가능하게 하는 획기적 연구 성과로 이어져 기쁘다"고 말했다.
천안=하재원 기자
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