확률연산 컴퓨팅을 위한 랜덤 자기 터널 접합

Other Titles
Random Magnetic Tunnel Junctions for Probabilistic Computing
Authors
Han, Ki HyukKim, Yong JinKoo, Hyun CheolLee, Ouk Jae
Issue Date
2025-06
Publisher
한국자기학회
Citation
한국자기학회지, v.35, no.3, pp.97 - 104
Abstract
무어의 법칙(Moore’s Law)에 따른 트랜지스터의 지속적인 스케일링에도 불구하고, 기존 폰 노이만(von Neumann) 구조에 기반한 범용 목적 컴퓨팅 방식은 인공지능(AI)과 같이 높은 에너지 효율성을 요구하는 계산 집약적 문제에 대응하는 데 한계에 직면하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위한 방안으로, 최근에는 특정 문제 해결에 최적화된 특수 목적 컴퓨팅(specialized computing) 기법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그 중에서도 확률 컴퓨팅(probabilistic computing)은 전통적인 결정론적 컴퓨팅과 양자 컴퓨팅(quantum computing) 사이의 중간 영역에 위치한 유망한 대안으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 확률론적 컴퓨팅의 핵심 이론적 기반인 이징 모델(Ising model)을 소개하고, 이를 하드웨어적으로 구현하는 대표적 소자인 랜덤 자기 터널 접합소자(stochastic magnetic tunnel junction, s-MTJ)의 구조와 동작 원리를 상세히 설명한다. 아울러, 해당 기술이 적용될 수 있는 주요 응용 분야를 조망하고, 향후 연구에서 해결해야 할 기술적 과제와 발전 방향에 대해 논의한다.
Keywords
Stochastic magnetic tunnel junction; Optimization; 확률 연산 컴퓨팅; 이징 모델; 랜덤 자기 터널 접합; 최적화; Probabilistic computing; Ising model
ISSN
1598-5385
URI
https://pubs.kist.re.kr/handle/201004/152926
DOI
10.4283/JKMS.2025.35.3.097
Appears in Collections:
KIST Article > Others
Files in This Item:
There are no files associated with this item.
Export
RIS (EndNote)
XLS (Excel)
XML

qrcode

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

BROWSE