In the 4th Industrial Revolution, artificial intelligence is evaluated as a major technology, receiving public attention, and active research is underway in the education industry. In particular, artificial intelligence was implemented through an algorithm called deep learning and deep neural network hardware. However, as the amount of computation increases and becomes more complex, the Spiking Neural Network, an artificial neural network capable of biological neuron computation, emerges as the problem of the deep neural network, Bon Neumann bottleneck and power consumption, are limited. Therefore, various devices to be used in spiking neural networks called third-generation artificial neural networks are being studied. However, in the case of artificial neurons, most of them use complementary metal oxide semiconductors (CMOS), so there is a disadvantage in terms of device cost.
This dissertation focuses on the validity of ferroelectric field effect transistors to be used in neurons in spiking neural networks, and achieves and optimizes leakage characteristics. The first purpose of this work is to identify the depolarization field and leakage current trapping, which are the causes of the leaky characteristics of ferroelectric field effect transistors(FeFET) and to confirm their influence on the leaky effect. The second purpose is to fabricate neuron devices using leaky ferroelectric field effect transistor(Leaky-FeFET) having similar characteristics to biological neurons and to propose neuron device that includes refractory period features.
4차산업혁명에서 인공지능은 주요한 기술이라 평가받아 대중의 관심을 받을 뿐 아니라 교육계 산업계에서 활발한 연구가 진행중이다. 특히 딥러닝이라는 알고리즘과 딥 뉴럴 네트워크 하드웨어를 통해 인공지능을 구현했다. 하지만 연산양이 많아지고 복잡해짐에 따라 딥 뉴럴 네트워크의 문제점인 본 노이만 병목현상과 파워 소모에 한계를 느끼게 되어 생물학적 뉴런 연산이 가능한 인공신경망인 스파이킹 뉴럴 네트워크가 대두된다. 그래서 3세대 인공신경망이라 불리는 스파이킹 뉴럴 네트워크에 사용될 다양한 소자가 연구되고 있다. 하지만 인공 뉴런의 경우 대부분 상보성 금속 산화막 반도체를 사용하기 때문에 소자의 비용적 측면에서 단점을 가지게 된다.
본 논문은 스파이킹 뉴럴 네트워크의 뉴런에 사용될 강유전체 전계효과 트랜지스터의 타당성을 설명하고 누설 특성을 확보하고 최적화 하는 것을 주제로 한다. 본 연구의 첫 번째 목적은 강유전체 전계효과 트랜지스터의 누설 특성의 원인인 탈분극 전계와 누설 전류 트래핑을 확인하고 원인에 따른 누설 효과에 대한 영향력을 확인한다. 두 번째 목적은 생물학적 뉴런과 유사한 특징을 갖는 누설 강유전체 전계효과 트랜지스터를 이용한 뉴런 소자를 제작하고 추가적으로 불응기 특징을 포함하는 뉴런 소자를 소개한다.
