전자공학부 학부과정 전선욱 학생 (지도교수 우지용)은 “Hybrid Precision in Resistive Memory-based Convolutional Kernel for Fault-Resilient Neuromorphic Systems”라는 제목으로 반도체 소자 분야 권위 있는 학술지인 IEEE Transactions on Electron Devices (IEEE T-ED)에 제1저자로 논문을 게재했다.

전선욱 학생은 저항변화 메모리 기반 하드웨어 커널에서 무작위한 이온의 움직임으로 인한 소자의 결함 종류에 따른 이미지 처리 용 뉴로모픽 시스템 성능을 분석했다. 성능 저하를 최소화하기 위하여 음과 양의 가중치의 레벨을 서로 다르게 하는 하이브리드 양자화 기법과 결함에 취약한 음의 가중치 열을 특정 부분에만 한정시킨 구조를 제시하여 결함 면역을 확보할 수 있는 하드웨어 커널 연구를 수행했다.