As artificial intelligence technology using artificial neural networks develops, the development of new computing methods using memristors, which are resistive switching elements, is being promoted. However, not much research has been done to demonstrate the operation of memristors on an array basis. In this dissertation, a demonstration of the operation of a network based on a memristor crossbar array was demonstrated, and at the same time, an energy efficient network was constructed by developing an algorithm that mimics the brain. In addition, based on material properties, dynamic routings in artificial neural network topology were made, enabling advanced computing techniques to be directly operated in hardware.
인공 신경망을 이용한 인공 지능 기술이 발전 됨에 따라 저항성 스위칭 소자인 멤리스터를 이용한 새로운 컴퓨팅 방식의 개발이 촉구되고 있다. 하지만 어레이 단위의 멤리스터 작동 시연은 많은 연구가 이루어지고 있지 않다. 본 학위논문에서는 멤리스터 크로스바 어레이를 기반으로 한 네트워크 동작 시연을 보이며, 동시에 뇌를 모방한 알고리즘의 개발로 에너지 효율적인 네트워크를 구성하고자 하였다. 또한 재료적 성질을 기반으로 인공 신경망 연결도의 동적 변경을 이뤄, 선진적인 컴퓨팅 기법을 하드웨어에서 직접 동작 가능하도록 하였다.
