과학기술정보통신부 공고 제 2021 – 0172호

2021년도 차세대지능형반도체기술개발(소자)사업

(신소자원천) 신규과제 재공고

과학기술정보통신부에서는 기존 반도체 한계를 넘어서는 초저전력·초고성능의 차세대 지능형반도체 원천기술 확보를 위하여 「차세대지능형반도체기술개발(소자)」사업의 2021년도 신규과제 선정계획을 아래와 같이 공고하오니 연구자분들의 많은 관심과 참여 바랍니다.

2021년 2월 18일

<주무부처>	과학기술정보통신부 장관	최기영
<전문기관>	한국연구재단 이사장	노정혜

1. 사업개요

□ 목적

ㅇ 기존 반도체 한계를 넘어서는 초저전력‧초고성능의 차세대지능형반도체 신소자 핵심 원천기술 및 집적기술 개발

□ 추진배경

ㅇ 4차 산업혁명 및 인공지능 시대의 도래로 반도체 기술, 시장, 생태계 전반의 패러다임이 변화하고 있으며, 선진국은 시장선점을 위해 집중 투자

- 반도체 산업에서 우위를 점하기 위해서는, 미래 반도체 시장을 선도할 수 있는  핵심기술 확보를 위한 연구개발이 필수적

□ 사업내용

ㅇ 인공지능 반도체의 소모 전력 및 연산 효율을 획기적으로 개선하기 위한 신소자 원천기술 및 웨이퍼레벨에서의 성능 검증이 가능한 집적 플랫폼 기술개발

- (신소자 원천기술) 초저전력, 고성능 목표 구현을 위한 CMOS 공정 정합성을 가진 다양한 원리의 신소자 기술개발 지원

2. 2021년도 지원내용

□ 재공고 지원내용

기술분야	주요 내용	과제 구성	과제 수
신소자 원천기술	반도체 한계를 극복할 다양한 원리의 신소자 기술개발	총괄 (세부)/단위	4개

□ 지원분야 및 규모 ※ 자세한 사항은 [붙임] 과제제안요구서 확인

ㅇ ’21년도 재공고 지원규모 : 4개 과제, 30.3억원 내외

구분	연구주제명	총 사업기간	당해 연구기간	당해 지원규모	형태
원천3	SNN을 위한 시냅스 소자와 최적 연동 동작 가능한 뉴런회로 개발	’21.4∼’23.12 (3년)	’21.4.∼’21.12. (9개월)	1개 과제 7.58억원 내외	총괄(세부)
원천4	병렬 처리 가속을 위한 초소형 초저전력 뉴런 소자 기술 및 구동 회로 개발	’21.4∼’23.12 (3년)	’21.4.∼’21.12. (9개월)	1개 과제 7.58억원 내외	총괄(세부)
원천6	End-to-end 학습용 로컬 학습 알고리즘을 적용한 분산형 메모리 기반 뉴로모픽프로세서 원천기술 개발	’21.4∼’23.12 (3년)	’21.4.∼’21.12. (9개월)	1개 과제 7.58억원 내외	총괄(세부) /단위
원천7	소뇌 모사 알고리즘, 하드웨어 개발 및 시스템 구현	’21.4∼’23.12 (3년)	’21.4.∼’21.12. (9개월)	1개 과제 7.58억원 내외	총괄(세부) /단위

□ 지원기간 : 3년 이내(`21.4. ~ `23.12.)

기술분야	당해연도 연구기간	2차년도	3차년도
신소자 원천기술	`21.4 ~ `21.12 (9개월)	`22.1 ~ `22.12 (12개월)	`23.1 ~ `23.12 (12개월)

※ 국가재정 여건에 따라 연구기간, 지원규모 등이 다소 변경될 수 있음

□ 과제구성

ㅇ 신소자 원천기술은 ‘총괄(세부)’과제 또는 ‘단위’과제  구성을 원칙으로 함

ㅇ (필요시) 세부/단위과제의 경우 위탁과제를 포함하여 구성 가능

ㅇ 총괄과제 책임자는 2개 이상의 세부과제를 자율적으로 구성하되 반드시 1개 세부과제 책임자를 겸하여야 함

3. 신청자격 및 신청제한

□ 연구개발기관의 자격

ㅇ ｢국가연구개발혁신법｣ 제2조 제3호에 따른 기관 및 단체

혁신법 제2조(정의) 3. "연구개발기관"이란 다음 각 목의 기관ㆍ단체 중 국가연구개발사업을 수행하는 기관ㆍ단체를 말한다.

가. 국가 또는 지방자치단체가 직접 설치하여 운영하는 연구기관

나. 「고등교육법」 제2조에 따른 학교(이하 "대학"이라 한다)

다. 「정부출연연구기관 등의 설립ㆍ운영 및 육성에 관한 법률」 제2조에 따른 정부출연연구기관

라. 「과학기술분야 정부출연연구기관 등의 설립ㆍ운영 및 육성에 관한 법률」 제2조에 따른 과학기술분야 정부출연연구기관

마. 「지방자치단체출연 연구원의 설립 및 운영에 관한 법률」 제2조에 따른 지방자치단체출연 연구원

바. 「특정연구기관 육성법」 제2조에 따른 특정연구기관

사. 「상법」 제169조에 따른 회사

아. 그 밖에 대통령령으로 정하는 기관ㆍ단체

시행령 제2조(연구개발기관) ① 「국가연구개발혁신법」(이하 "법"이라 한다) 제2조제3호아목에서 "대통령령으로 정하는 기관ㆍ단체"란 다음 각 호의 기관ㆍ단체를 말한다.

1. 「중소기업기본법」 제2조에 따른 중소기업

2. 「민법」 또는 다른 법률에 따라 설립된 비영리법인

② 연구개발기관의 종류는 다음 각 호로 구분한다.

1. 주관연구개발기관a: 연구개발과제를 주관하여 수행하는 연구개발기관

2. 공동연구개발기관b: 주관연구개발기관과의 연구개발과제협약에 따라 연구개발과제를 분담하여 공동으로 수행하는 연구개발기관

3. 위탁연구개발기관c: 주관연구개발기관으로부터 연구개발과제의 일부(특수한 전문지식 또는 기술이 필요한 부분으로 한정한다)의 위탁을 그 소관 중앙행정기관의 장의 승인을 받아 수행하는 연구개발기관

a. 주관연구개발기관: 총괄주관연구개발기관(총괄과제), 주관연구개발기관(세부/단위과제)로 구분함

b. 공동연구개발기관: 세부/단위과제에 공동으로 참여하는 주관연구개발기관 이외의 연구개발기관(수요기업 등)

c. 위탁연구개발기관: 세부/단위과제의 일부(특수한 전문지식 또는 기술이 필요한 부분으로 한정)를 위탁받아 수행하는 연구개발기관으로 연구개발성과(제품, 시설·장비 논문, 특허 등)는 주관연구개발기관(세부/단위과제)의 소유로 함

ㅇ ｢기초연구진흥 및 기술개발지원에 관한 법률｣ 제14조 제1항에서 정하는 기관 및 단체

제14조(특정연구개발사업의 추진) ① 과학기술정보통신부장관은 기초연구의 성과 등을 바탕으로 하여 국가 미래 유망기술과 융합기술을 중점적으로 개발하기 위한 연구개발사업(이하 "특정연구개발사업"이라 한다)에 대하여 계획을 수립하고, 연도별로 연구과제를 선정하여 이를 다음 각 호의 기관 또는 단체와 협약을 맺어 연구하게 할 수 있다. 이 경우 제2호의 기관 중 대표권이 없는 기관에 대하여는 그 기관이 속한 법인의 대표자와 협약할 수 있다.  <개정 2013. 3. 23., 2015. 3. 11., 2016. 3. 22., 2017. 7. 26.>

1. 제6조제1항 각 호에 해당하는 기관

2. 제14조의2제1항에 따라 인정받은 기업부설연구소 또는 연구개발전담부서

3. 「산업기술연구조합 육성법」에 따른 산업기술연구조합

3의2. 「협동연구개발촉진법」 제2조제3호에 따른 과학기술인 협동조합

4. 「나노기술개발 촉진법」 제7조에 따른 나노기술연구협의회

5. 「민법」 또는 다른 법률에 따라 설립된 과학기술분야 비영리법인 중 연구 인력ㆍ시설 등 대통령령으로 정하는 기준에 해당하는 비영리법인

6. 「의료법」에 따라 설립된 의료법인 중 연구 인력ㆍ시설 등 대통령령으로 정하는 기준에 해당하는 의료법인

6의2. 「1인 창조기업 육성에 관한 법률」 제2조에 따른 1인 창조기업으로서 연구 인력 및 시설 등 대통령령으로 정하는 기준을 충족하는 기업

7. 그 밖에 연구 인력ㆍ시설 등 대통령령으로 정하는 기준에 해당하는 국내외 연구 기관 또는 단체 및 영리를 목적으로 하는 법인

□ 연구책임자의 책임과 역할

ㅇ  ｢국가연구개발혁신법｣ 제6조 및 제7조의 요건을 갖춘 자

제6조(연구개발기관의 책임과 역할) 연구개발기관은 이 법의 목적을 달성하기 위하여 다음 각 호의 사항을 성실히 이행하여야 한다.

1. 연구개발 역량 강화 및 연구개발의 효율적인 추진을 위하여 노력할 것

2. 소속 연구자가 우수한 연구개발성과를 창출할 수 있도록 연구지원에 최선을 다할 것

3. 소속 연구자의 고유의 연구개발 외 업무 부담이 과중하지 아니하도록 배려할 것

4. 소유하고 있는 연구개발성과가 신속ㆍ정확하게 권리로 확정되고 효과적으로 보호될 수 있도록 노력할 것

5. 소유하고 있는 연구개발성과가 경제적ㆍ사회적으로 널리 활용될 수 있도록 노력할 것

6. 연구개발성과 창출ㆍ활용에 기여한 소속 연구자에게 보상하도록 노력할 것

7. 소속 연구자가 제7조에 따른 책임과 역할을 다할 수 있도록 필요한 조치를 할 것

제7조(연구자의 책임과 역할) ① 연구자는 이 법의 목적을 달성하기 위하여 다음 각 호의 사항을 성실히 이행하여야 한다.

1. 자율과 책임을 바탕으로 성실하게 국가연구개발활동을 수행할 것

2. 국가연구개발활동을 수행할 때 도전적으로 자신의 능력과 창의력을 발휘하되, 그 경제적ㆍ사회적 영향을 고려할 것

3. 연구윤리를 준수하고 진실하고 투명하게 국가연구개발활동을 수행할 것

② 연구개발과제를 총괄하는 연구자(이하 "연구책임자"라 한다)는 그 연구개발에 참여하는 연구자가 연구개발 활동에 전념할 수 있도록 배려하여야 한다.

□ 신청 및 수행제한

ㅇ (참여제한) 「국가연구개발혁신법」 제32조에 따른 부정행위 등에 대한 제재처분 참여제한 대상자가 아니거나 「국가연구개발혁신법 시행령」 제59조 제1항에 의해 신청마감일 전에 참여제한 기간이 종료되는 경우에만 신규과제 신청 및 참여 가능

ㅇ (3책5공) 「국가연구개발혁신법 시행령」제64조에 따라 연구자가 동시에 수행 할 수 있는 연구개발과제 수는 최대 5개 이내로 하며, 그 중 연구책임자(세부/단위과제 기준)로서 수행할 수 있는 연구개발과제 수를 최대 3개 이내로 함

시행령 제64조(연구개발과제 수의 제한) ① 중앙행정기관의 장은 법 제35조제1항에 따라 연구자가 동시에 수행할 수 있는 연구개발과제 수를 최대 5개로, 그 중 연구책임자로서 동시에 수행할 수 있는 연구개발과제 수를 최대 3개로 제한할 수 있다.

② 중앙행정기관의 장은 제1항에 따른 연구개발과제 수를 산정할 경우 다음 각 호의 어느 하나에 해당하는 연구개발과제는 그 수에 포함하지 않고 산정할 수 있다.

1. 제9조제2항 또는 제10조제2항에 따른 연구개발계획서의 제출 마감일부터 6개월 이내에 수행이 종료되는 연구개발과제

2. 사전 조사, 기획·평가연구 또는 시험·검사·분석에 관한 연구개발과제

3. 연구개발과제의 조정 및 관리를 목적으로 하는 연구개발과제

4. 연구개발을 주목적으로 하지 않는 기반 구축 사업, 고등교육재정지원사업, 인력 양성 사업 및 학술활동사업 관련 연구개발과제

5. 법 제4조제1호에 해당하는 사업 관련 연구개발과제

6. 다음 각 목의 어느 하나에 해당하는 연구개발기관이 중소기업과 공동으로 수행하는 연구개발과제로서 과학기술정보통신부장관이 관계 중앙행정기관의 장과 협의하여 그 연구개발비를 별도로 정하는 연구개발과제

가. 법 제2조제3호나목부터 바목까지의 규정에 해당하는 연구개발기관

나. 「산업기술혁신 촉진법」 제42조에 따른 전문생산기술연구소

7. 그 밖에 연구개발 촉진 등을 위하여 연구개발과제 수에 포함하지 않고 산정할 필요가 있어 국가과학기술자문회의의 심의를 거친 연구개발과제

국가연구개발사업 동시수행 연구개발과제 수 제한 기준(고시)

제4조(참여연구원 기준) ① 영 제2조제2항가목에 따른 주관연구개발기관의 책임자는 영 제59조에 따른 연구책임자로 보고, 주관연구개발기관의 책임자 외 연구개발과제에 참여하는 연구자(이하 “참여연구원”이라 한다)는 영 제59조에 따른 연구책임자가 아닌 연구자로 본다.

② 영 제2조제2항나목에 따른 공동연구개발기관의 책임자와 책임자 외 참여연구원은 영 제59조에 따른 연구책임자가 아닌 연구자로 본다.

③ 영 제2조제2항다목에 따른 위탁연구개발기관의 책임자와 책임자 외 참여연구원은 영 제59조에 따른 연구자로 보지 아니한다.

ㅇ 과제제안요구서 기획위원회에 참여한 전문가는 해당 과제 신청 및 참여제한

□ 본 사업* 신규지원 제한사항

*차세대지능형반도체기술개발(소자)사업 : 신개념소자기초기술, 신소자원천기술, 신소자집적·검증

ㅇ 세부/단위과제 기준 1인 1책으로 신청 제한(단, 공동참여에는 제한 없음)

※ 차세대지능형반도체기술개발(소자)사업 수행 중인 세부/단위 연구책임자 신청 불가

※ `21년 차세대지능형반도체기술개발(소자)사업의 신개념소자기초기술 분야(‘20년 12월 공고) 신청 연구자는 본 과제 신청 불가

ㅇ 과제 필수 참여율

- 총괄(세부)/단위 연구책임자 : 30% 이상 유지

- 공동(참여)연구원 : 30% 이상(권장)

※ 공고마감일 기준 6개월 이내 종료과제는 해당기간에 한해 참여율 조정 가능

4. 신청 방법 및 제출서류

□ 신청방법 및 절차

ㅇ 한국연구재단 연구사업통합지원시스템(http://ernd.nrf.re.kr)에 로그인 → 과제 구성 → 연구개발계획서(hwp) 및 증빙자료(pdf) 업로드 → 저장 → 기관검토 요청 클릭 → 주관연구기관 담당자(산학협력단 등)가 검토 후 승인

연구신청서 접수		온라인 등록		주관기관 승인
신규과제 신청 및 접수과제 구성 (분야 등 과제정보 확인)		연구계획서 / 증빙자료 업로드 (온라인 등록 후 반드시 기관검토요청 필수)		온라인 업로드 후 담당자 최종승인 (과제 주관기관)
eR&D시스템 (과제책임자)		eR&D시스템 (과제책임자)		eR&D시스템 (연구기관)

※ 기관승인을 위한 검토 요청 후에는 정보수정이 불가능 하오니, 반드시 정상적인 정보를 등록한 후에 검토요청 요망

□ 제출서류 : 연구개발계획서 및 증빙자료 각 1부

ㅇ 연구개발계획서 분량제한: 목차 1. 연구개발의 필요성~4. 연구개발 결과의 활용방안 및 기대효과 까지 분량을 아래 표를 참고하여 작성

※ 연구개발계획서 분량(목차 1~4)은 연간 연구비 규모(12개월 기준)에 따라 상이함

구 분			보고서 분량 제한
			총괄 과제	세부 과제	단위 과제
규모	총괄/단위 기준 연 5억원 이상 20억원 미만	(신소자원천기술)	35P	20P	35P

5. 신청기간 및 신청 시 유의사항

□ 신청기간 ※ 공고일: 2021. 2. 18.(목) ∼ 3. 2.(화) / 13일

구 분	내 용
연구책임자 신청 기간 (신청마감일)	2021. 2.22.(월) ~ 2021. 3.2.(화) 17:00까지
주관연구기관 검토·승인기간	2021. 2.22.(월) ~ 2021. 3.3.(월) 15:00까지
신청 절차	연구자 접수 ▷ 주관연구기관 승인 ▷ 신청 완료

※ 연구책임자는 신청마감일까지 계획서 등록 및 기관검토 요청을 필히 완료해야 하며, 연구책임자의 신청사항에 대해 연구개발기관장의 승인이 완료되어야 신청접수가 최종 완료되는 것임

※ “접수 중” 또는 기관승인 “요청”으로 마감되는 경우 미접수 처리되오니 유의바람

□ 신청 시 유의사항

ㅇ 사업공고 등을 충족하는 과제가 없을 경우에 선정하지 않을 수 있음

ㅇ 연구개발계획서 및 증빙자료에 허위사실 기재 시 선정취소 등 제재 가능

ㅇ 마감일 이후 신청서 제출, 제출서류 미비, 타 과제와의 연구내용 중복, 신청자격 미적격 등의 경우에 평가에서 제외 가능

ㅇ 연구개발과제평가단(평가위원회)·심위위원회(추진위원회) 의견 등에 따라서 과제 목표 및 내용, 과제 구성, 연구비, 연구기간 등 조정 가능

ㅇ 중간평가 결과 및 추진위원회 의결을 거쳐 연구목표 및 내용 조정, 연구비 증감, 지원중단, 조기종료 등 가능

ㅇ 각종 증빙자료의 기산일은 공고일 기준임(단, 참여제한의 경우 신청마감일 전일을 기준으로 함)

※ 사실과 다른 내용을 연구계획서 등에 기재한 경우 제재(선정 취소 등) 가능

ㅇ 주관기관 또는 공동연구개발기관이 기업인 경우 혁신법 시행령 제19조3항에 따라 기관부담연구개발비를 부담하여야 함

※ 단, 연구개발성과를 국가 소유로 하거나, 연구개발서비스업자가 시험·분석 등 연구개발서비스의 제공만을 목적으로 하는 공동연구개발기관으로서 참여하는 경우는 제외

ㅇ 본 공고문에서 정하지 않은 사항은 관련 법령 및 규정에 의함

※ ｢과학기술기본법｣, ｢기초연구진흥 및 기술개발지원에 관한 법률｣, ｢국가연구개발혁신법｣, ｢국가연구개발혁신법 시행령｣, ｢과학기술정보통신부 소관 과학기술분야 연구개발사업 처리규정｣ 등

ㅇ 본 공고문은 추후 공고 기간 내 수정사항이 발생할 수 있으며 수정사항이 발생할 경우, 별도 공지 예정

ㅇ (해당 시) 3천만원~1억원 연구장비 구입 계획 시 연구장비도입 심의요청서 제출

※ 1억원 이상 연구 장비는‘국가연구시설·장비심의평가단’별도 심의 신청 필수

6. 선정 기준 및 절차 ※ 선정평가계획 수립시 일부 변경 가능

□ 선정방향 : 기술성, 연구역량, 사업화 및 경제성 등에 대한 전문가 평가실시

ㅇ 연구주제별로 지원과제간 경쟁을 통해 가장 우수한 1개 과제를 선정

* 평가결과 단독응모 70점, 다수응모 60점 미만 과제

ㅇ 발표평가를 원칙으로 하되, 코로나 19 확산 및 위기경보 단계 발령에 따라 비대면 평가(화상평가, 온라인 서면평가)로 대체할 수 있음(해당시 별도 공지 예정)

ㅇ 별도의 가점 및 감점 부여 기준을 적용하지 않음

□ 평가방법 : 평가위원회를 통한 발표평가 실시

ㅇ 평가위원회 구성 : 관련 전문가 7인 내외로 구성

※ 평가대상 과제규모, 주제 등에 따라 분야별, 주제별 평가위원회 구성 가능

※ 발표시간 등 세부일정은 접수마감 이후 평가계획 확정 후에 개별 안내 예정

※ 단,『코로나 19』확산 우려에 따라 연구자 안전 등을 위해 필요 시 발표평가를 비대면 평가(화상평가, 온라인 서면평가)로 대체할 수 있음

□ 평가절차 : 서면검토 → 발표평가

- 평가위원별로 평가점수를 부여하는 개별평가로 진행

※ 과제별 최종 평가점수는 평가위원들이 부여한 점수 중에 최고점과 최저점을 1개씩 제외한 점수의 산술평균값으로 도출(소수점 셋째 자리에서 반올림)

서류검토 (한국연구재단)	➡	서면검토 (평가위원회)	➡	발표평가 (평가위원회)	➡	최종선정
응모자격 및 제출서류의 적절성 검토․보완		․국내 전문가로 구성 ․평가위원별 연구계획서 검토		․국내 전문가로 구성 ․지원대상 과제선정 ․위원별 개별평가 (과제별 평가점수 부여)		예비선정 및 이의신청 절차 포함

ㅇ (사전검토) 「국가연구개발혁신법 시행령」제11조에 따라 선정평가 대상인 기관․단체․연구자가 참여제한 대상이 아니고 신청자격을 구비했는지 확인

혁신법 제10조(연구개발과제 및 수행 연구개발기관의 선정) ① 중앙행정기관의 장은 연구개발과제 수행을 신청한 기관ㆍ단체ㆍ연구자에 대하여 제32조에 따른 참여제한 대상 여부 등 대통령령으로 정하는 사항을 사전에 검토하여야 한다.

시행령 제11조(연구개발과제 및 연구개발기관에 대한 사전검토) 법 제10조제1항에서 "대통령령으로 정하는 사항"이란 연구개발과제 수행을 신청한 기관·단체·연구자에 대한 다음 각 호의 사항을 말한다.

1. 법 제32조제1항에 따른 참여제한 해당 여부

2. 제9조제1항제2호가목에 따른 신청 자격의 적합 여부

ㅇ (전문가 평가) 서면검토 → 발표평가

※ 과제별 최종 평가점수는 평가위원들이 부여한 점수 중에 최고점과 최저점을 1개씩 제외한 점수의 산술평균값으로 도출(소수점 셋째 자리에서 반올림)

□ 평가지표(안)

평가항목	세부항목 및 지표		배점
기술성 (70)	지원 필요성	RFP/품목과의 부합성	10
		선도적 IP 확보의 시급성 및 가능성	10
	도전성 및 창의성	개발 기술의 창의성 및 원천성	30
		개발 기술 목표의 구체성, 명확성	20
연구역량 (20)	책임자 등 조직 역량	연구팀 구성의 우수성 - (공통) 연구책임자 및 연구진 구성의 우수성 - (총괄) 세부과제 구성의 타당성 포함	10
	주관기관 의지	연구기반 구축 및 주관연구기관의 지원 의지 - 인프라 및 지재권 출원 등록비 예산 지원 의지 등	10
파급성 (10)	파급효과	기대되는 기술의 파급성 및 탁월성 - 사회․경제적 가치창출 가능성	10

※ 동점과제의 경우, 높은 배점의 평가항목 평가점수가 높은 순으로 우선순위 부여(기술성 → 연구역량 → 파급성)

□ 중복성 검토

ㅇ 국가과학기술지식정보서비스(NTIS, www.ntis.go.kr) 및 전문가 의뢰를 통해 신청과제에 대한 중복성 검토

※ 관련 규정 : 국가연구개발혁신법 시행령 제12조 제3항

시행령 제12조(연구개발과제 및 연구개발기관에 대한 선정평가)  ③ 중앙행정기관의 장은 제2항제1호에 따른 차별성을 검토하는 경우 선정평가 대상 연구개발과제와 다른 연구개발과제 간에 다음 각 호의 사항이 있는지를 평가해야 한다.

1. 경쟁 또는 상호보완의 필요성

2. 연구개발 주제·목표·수행방식의 차이점

7. 기타 유의사항

□ (특이사항) 다부처 사업의 특성을 감안하여 분야간 연계·협력을 위해 별도의 사업단(차세대지능형반도체 사업단)과 전문기관 간 역할분담을 통한 사업운영 진행

<사업단-전문기관 간 역할분담>

기능	차세대지능형반도체 사업단	한국연구재단
사업계획 수립	• 연도별 기술개발 방향 및 사업 추진 계획 수립	-
기획	• 과제 간 연계 강화를 위해 소자(과기정통부)는 사업단에서 과제 기획(과제기획 주제 발굴, 상세 RFP 작성 등) • 세부과제별 기술 자문, 분야 간 연계성 강화 등 사업단에서 조정
평가	• 과제 보완 자문 • 평가기준 및 항목, 가이드라인 제안 • 과제평가 지원(위원 추천 등)	• 과제 접수 • 평가위원회 구성 및 운영 • 과제 선정, 중간, 최종 평가
관리	• 과제 수행 자문 • 세부과제 진도 및 성과관리	• 사업단 진도 및 성과 평가 • 사업비 정산 • 기술료 징수

□ (가선정단계 운영) PM과 연구자간의 연구목표/성과 등을 상세 논의하여 연구목표 조율, 상세계획 보완 등 추진(기간: 개별협약체결 이전까지)

□ (간접비 산정)

ㅇ (신소자원천기술) 『국가연구개발사업 연구개발비 사용 기준』제114조(간접비고시비율 산출) 및 [별표 6]에 따라 간접비를 계상함

□ (의무사항) 평가 및 기획 적극참여

ㅇ 연구자는 평가 및 사업기획에 적극적으로 참여하여, 선진화된 평가·기획문화 정착에 기여하여야 함

□ 연구개발과제의 성실 수행

ㅇ 연구개발과제에 참여하는 연구자는 연구노트(연구개발과제 수행 과정과 연구개발성과를 기록한 자료를 말한다)를 작성하고 관리하여야 함

국가연구개발사업 연구노트 지침

제8조(연구노트의 작성) ① 연구개발기관의 장은 연구개발과제의 협약(법 제4조제1호에 따른 다른 법률에 따라 직접 설립된 기관의 기본사업의 경우에는 해당 기관의 자체규정을 말한다)으로 정하는 바에 따라 소속 연구자가 연구노트를 작성하도록 관리하여야 한다. 이 경우, ~ 중략 ~ 인문․사회분야, 인력양성, 기반구축 등 연구노트 작성의 필요성이 크지 아니하다고 인정하는 연구개발과제의 경우에 법 제12조제4항에 따른 연차보고서 또는 제12조제5항에 따른 최종보고서(같은 항에 따른 단계보고서를 포함한다) 등의 작성을 연구노트 작성으로 볼 수 있다.

□ 필수 확인사항

ㅇ 연구개발계획서 및 증빙자료에 허위사실 기재 시 선정취소 등 제재 가능

ㅇ 각종 증빙자료의 기산일은 공고일 기준임(단, 참여제한의 경우 신청마감일 전일을 기준으로 함)

ㅇ 최소 선정기준 미달 등에 따라 지원과제를 선정하지 않을 수 있음

ㅇ 평가위원회, 추진위원회 의견 등에 따라 과제 목표 및 내용, 연구비, 연구기간 등이 조정될 수 있음

ㅇ 점검결과, 정부 연구비 사정 등에 따라 연구비 증감, 지원중단, 조기종료 등 가능

ㅇ 본 공고기간 내 수정사항이 발생할 수 있으며, 수정사항이 발생할 경우 별도 공지 예정

□ 연구데이터 관리계획(DMP, Data management Plan)

ㅇ 연구개발 과정에서 산출되는 데이터의 생산·보존·공유 계획을 수립하여 체계적인 관리기반 마련을 위하여, 연구데이터 관리계획서(계획서 붙임양식) 작성

ㅇ 선정평가-최종평가 등 평가단계별로 DMP를 점검하고 평가위원회에서 수정‧보완을 요청한 경우 이를 반영하여야 함.

ㅇ 연구책임자가 DMP에 명시한 시점, 장소, 기간, 포맷대로 연구수행 중 또는 연구종료 후 데이터를 공개 및 공유해야 함.

□ (한시적 적용사항) 중소중견기업의 기관부담연구개발비

ㅇ 2021년 신규과제의 연구개발기관 중 중소·중견기업에 대하여 ｢혁신법 시행령｣ 별표1 비고에 따라 정부지원연구개발비 지원기준 및 기관부담연구개발비 부담기준을 별표1 제1호·제2호와 달리 적용 가능(기한: 당해연도 종료일까지)

< 총연구개발비 중 정부지원연구개발비 지원 기준 >

		일반적 적용		비상 매뉴얼 적용
□중소기업인 경우		75% 이하	➡	80% (창업성장의 경우 80%이상～90% 이하)
□중견기업인 경우		70% 이하		좌동
□공기업, 대기업인 경우		50% 이하		좌동

<  총연구개발비 중 기관부담연구개발비 현금부담 비율 >

		일반적 적용		비상 매뉴얼 적용
□중소기업인 경우		10% 이상	➡	10% 이상
□중견기업인 경우		13% 이상
□공기업, 대기업인 경우		15% 이상		좌동
현금 부담 납부기간		연도별 연구개발기간이 종료되기 3개월 전		연도별 연구개발기간 종료 전까지 허용

□ (필요시) 학생인건비 실지급액 하한선 적용 안내

ㅇ 대상학생 : 연구개발과제에 참여하는 석․박사 과정 학생연구원

ㅇ 적용기간 : 과제 협약기간

ㅇ 학생인건비 지급기준 및 하한선 적용 방법

- (기준) 연구개발과제 참여율에 따라 적정 인건비를 지급*하되,

* 참여율 100% 기준 석사 월 180만원, 박사 월 250만원

- (하한선) 개인별 실지급액* 기준으로 석사과정생 월 80만원(참여율 기준 약 44%), 박사과정생 월 120만원(참여율 기준 48%) 이상 보장

* 각종 R&D과제 인건비(정부, 민간, 지자체, 대학자체, 국외 등에서 지원하는 과제로 대학본부에서 학생별 월지급액을 기록․관리하는 경우만 인정) 및 정부지원 연구장학금(2단계 BK21 등)으로  학생에게 지급되는 금액 전체 (단, 정부지원 연구장학금 이외 각종 장학금, 학비면제, 조교 수당 등은 제외)

ㅇ 하한선 적용 예외

- (학생 요청) 학업 등의 사유로 학생 요청 시 ‘[별첨] 학생인건비 실지급액 하한선 적용 예외 신청서(참여학생용)’ 양식에 따라 참여율 및 실지급액 조정 가능

- (연구책임자 요청) 지원대상 학생 수 과다* 등의 사유로 연구책임자 요청 시(학생 인건비 실지급액 하한선 적용 예외 신청서 양식 제출 후), 전문기관 검토 결과에 따라 한시적으로 예외 인정

* 최소기준(안) :	(연구책임자 과거 3년간 연도별 연구비 평균)	≤	30백만원
	(논문 지도 중인 석․박사 과정 학생 수)

□ (인체유래물 이용 시) 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 의무화

ㅇ 「생명윤리 및 안전에 관한 법률」에 따라 인간대상연구 및 인체유래물연구 수행 연구자는 연구계획서 제출 후 협약 체결 이전까지 기관생명윤리위원회(IRB)의 심의를 받아야 함.

ㅇ 각 소속기관(대학 등)에서 IRB에 관련 사항 확인

- IRB 심의결과 제출‧관리 등은 연구자와 주관연구기관(IRB 포함)에서 담당

※ 전문기관은 필요 시 주관연구기관을 통해 IRB 심의여부 결과(심의결과서 및 심의면제확인서 등) 관리 현황 등을 제출 받아 확인

ㅇ 소속기관 IRB 이용이 곤란할 경우 국가생명윤리정책연구원의 공용 IRB에 확인 (※ 문의처 : 국가생명윤리정책연구원(02-737-8970~1))

* 인간대상연구란 사람을 대상으로 물리적으로 개입하거나 의사소통, 대인접촉 등의 상호작용을 통하여 수행하는 연구, 또는 개인을 식별할 수 있는 정보를 이용하는 정보로써 보건복지부령으로 정하는 연구 (생명윤리 및 안전에 관한 법률 제2조)

□ (인체유래물 이용 시) 국립중앙인체자원은행 인체유래물 이용 안내

ㅇ 질병관리본부 국립중앙인체자원은행으로부터 인체유래물*을 분양받아 연구에 이용하려는 연구자는 반드시 담당 부서(질병관리본부 생물자원은행과(분양대표전화 1661-9070))에 사전 확인 후 자원 활용이 가능한 과제에 한해 신청해야 함.

* 인체유래물 : 혈청, 혈장, 소변, 혈액유래 DNA, LCL, LCL유래 DNA 등

□ (LMO 이용 시) 유전자변형생물체(LMO) 연구시설 및 수입 신고

ㅇ 유전자변형생물체(LMO)를 이용하는 연구자는 유전자 변형생물체의 국가 간 이동 등에 관한 법률에 따라 관련 절차를 이행해야 함.

ㅇ 시험․연구용 LMO 정보시스템(https://www.lmosafety.or.kr/mps)확인

□ (필요시) 젠더혁신 관점 연구

ㅇ 연구개발 전 과정에서 성/젠더(성과 젠더, 성 또는 젠더)요소와 차이를 반영할 수 있는 분석틀과 연구방법론을 적용하여 연구개발의 수월성을 높일 수 있는 경우 계획서 붙임양식(체크리스트) 참고하여 계획서 작성

□ (연 5억원 이상 과제) 인문․사회․경제 분야 연구자 참여 권장

ㅇ 5억 이상 과제에 대해 인문 사회 경제 분야 연구자 참여를 통해 연구결과 생길 수 있는 윤리적, 법적, 사회적 영향(ELSI*), 연구성과의 시장가치, 고용창출효과 등 경제사회적 영향, 국민소통 등에 대한 고려

* ELSI(Ethical, Legal and Social Implication)

□ (주관기관이 기업) 청년고용 친화형 R&D -정부 출연금 비례 청년 의무채용

ㅇ 국가 R&D 참여기업은 출연금(총액기준) 5억원 당 1명을 의무 채용해야 함.

- 5억 원 당 1명 이상의 만 18세 이상 34세 이하(채용일 기준)의 참여연구원(청년인력)을 신규채용하고 1년 이상 고용상태 유지

- 주관 과제뿐만 아니라 참여 과제 및 위탁과제도 총 연구비 5억원 이상의 정부 R&D 지원금을 받는 경우 의무 채용 대상

※ 과제 단위로 의무채용 여부 판단(1개 과제가 총액 5억원 이상인 경우만 해당) 단, 여러 기업이 컨소시엄을 구성해서 참여하는 과제인 경우, 참여 기업간 협의를 통해 지원금에 맞게 청년 채용 계획 제출

- (채용조건) 연구직, 과제 참여 필수

- (신규채용 기준) 과제 공고일 기준으로 이전 6개월 이내부터 협약 체결 후 1차 회계연도 종료일까지 신규 채용한 자

※ 동일인을 2개 이상의 과제에 의무채용 실적으로 제출할 수 없음(참여율 100%만 인정).단, 2명을 신규 고용하여 2개 과제에 참여율 50%씩 동시 참가는 가능

- (의무채용 시점) 연구 개시 시점에서 일괄 채용하는 방안을 기본으로 하되, 부처·과제 특성을 반영하여 연구비 연계 채용* 가능

* 1차 년도에 의무채용을 시작하고 정부출연금 누계가 5억원을 초과하는 연도에 의무인력 채용 완료

(예시) 정부 출연금 총액 10억원 과제(3년간 지원)

구 분	1차년도	2차년도	3차년도
정부 출연금	3억원	3억원	4억원
의무채용	1명	1명	0명

※ 연구비 연계 채용의 경우 연차 협약 일부터 회계연도 내 신규 채용 의무

- (고용유지 기간) 최소 고용유지 기간 ‘1년 이상’을 기본으로 하되, 사업 특성에 따라 ‘과제 기간의 1/2 이상’도 가능

ㅇ 실적 점검

- (협약) 청년인력의 신규 채용 계획(채용시기, 채용인원 등) 작성

※ 협약용 계획서 작성 시 안내 예정

※ 차년도 연차협약 시 신규 채용 확인 가능 서류(4대 사회보험 가입자 가입내역 확인서) 사본을 전문기관에 제출

- (중간점검) 연구비관리시스템(이지바로 등) 활용 인건비 집행 내역 확인

- (위반시) 신규 채용을 하지 않거나, 고용 유지기간 이전에 신규 고용인력을 해고할 경우 해당인력 인건비 전액(旣 지급 인건비 포함)을 수행기업에게서 국고로 환수

□ (주관기관이 기업) 청년고용 친화형 R&D -R&D 매칭 비용 중 현금비중 완화조건 청년고용

ㅇ (개념) 중소․중견기업이 청년1) 신규 고용 시 기업의 R&D 매칭 부담 중 현금부담을 신규 고용 인력의 인건비만큼 감면2)

1) 만 18세 이상 34세 이하(채용일 기준)의 참여연구원(청년인력)

2) [과기부 처리규정 제23조(연구개발비의 지급)③항 및 [별표4]]

ㅇ 주요내용

- (채용조건) 연구직, 과제 참여 필수

- (적용 대상) 계속 과제 및 신규 과제

※ 출연금 비례 의무채용 대상이 아닌 기업도 참여 가능

- (고용 유지) 1년 이상 고용 유지

- 신규채용 기준

․ (신규과제) 과제 공고일 기준으로 이전 6개월부터 1차 회계연도 종료일 이내에 신규 채용한 자

․ (계속과제) 2018년은 규정 개정 이후 신규로 채용한 자, 2019년 이후에는 연차협약일 기준 이전 6개월 이내 고용한 자

- (인건비 범위) 성과급 포함 인건비

- (현금부담 감액 범위) 신규 인력 고용 유지 시 계속 감면

※ 2018년에 신규 채용한 청년 인력을 2019년에도 계속 고용 시 2019년에 납부해야 할 현금부담액도 해당 인력 인건비만큼 감면

ㅇ 실적 점검

- (협약) 청년 인력의 신규 채용 계획(채용 시기, 채용인원 등) 작성

※ 협약용 계획서 작성 시 안내 예정

※ 차 년도 연차협약 시 신규 채용 확인 가능 서류(4대 사회보험 가입자 가입내역 확인서) 사본 및 해당 인력에 지급한 인건비 관련 증빙서류를 전문기관에 제출

※ 현금부담금 납부는 기존 납부 방법에 따라 시행

* (과기정통부) 중견·대기업은 협약 이후 1개월 이내, 중소기업의 경우는 종료일 3개월 이전(공동관리규정에는 납부 절차에 대한 별도 규정 없음.)

□ (주관기관이 기업) 청년고용 친화형 R&D -정부납부 기술료 감면 연계 청년 고용

ㅇ (개념) 중소․중견기업이 정부R&D 과제 종료 후 동 과제와 관련하여 신규 고용할 경우, 정부납부기술료*에서 고용인력 2년 치 연봉*의 50% 만큼을 감면

* 과제 종료 후‘성공’판정 시 지원금액의 10%∼20%를 정부에 납부하는 제도

ㅇ 주요내용

- (채용 조건) 정부 R&D 과제에서 개발된 기술의 고도화 및 사업화를 위한 업무에 활용할 인력

- (고용 유지) 2년 이상 고용 유지

- (신규채용 기준) 기술 실시협약 체결일 기준으로 이전 6개월부터 기술 실시협약 체결일까지 신규 채용한 자

- (인건비 범위) 성과급 포함, 성과급을 제외하는 것이 타당하나 성과급을 제외한 실제 지급 인건비 증빙서류 제출의 어려움을 고려

* 통상 인건비 관련 증빙서류는 연말정산 원천징수영수증을 활용하는데, 이 경우 성과급을 제외한 인건비만을 확인하기는 어려움

ㅇ 이행방안

- 연구과제 종료 후 : 전문기관-기업 간 기술실시협약 단계에서 기업의 청년 신규 인력 채용 여부 확인*

* 해당 고용인력이 연구과제의 고도화 및 사업화 관련 인력 인지와 정부의 다른 고용 사업과 별개로 고용된 인력 인지 등을 확인

· 신규 인력 고용시 정부 납부 기술료 전액을 2년간 납부 유예

* 정액납부 기술료의 경우 2년 유예, 다만 경상기술료를 선택한 경우 5년간 유예

- 기술료 납부 유예 2년 후 : 전문기관은 해당 기업 신규고용 인력의 고용 유지 현황 확인

· 전문기관에서 기술료 감면(고용인력 2년 치 연봉의 50%) 최종 결정 통보

· 기술료 감면 연계 청년 채용 과제에 대해서도 기술료 일시 납부 시 기술료 납부액의 일정 비율을 감면하는 제도 동일 적용

· 단, 신규 채용인력을 2년 이상 고용하지 않은 경우 기술료 감면 없이 전액 납부

8. 향후 일정(안)

일정	내용
2020.2.22(월) ~ 3.2(화)	연구계획서 접수(신청 마감일)
2020.2.22(월) ~ 3.3(수)	주관연구기관 검토 ․ 승인기간
2020.3월 중	선정평가 실시
2020.3월 중	사업 추진위원회 심의
2020.4.1(예정)	연구개시

※ 상기 일정은 추진 상황에 따라 향후 변동될 수 있음.

9. 적용 법령 및 규칙

ㅇ 동 사업은『과학기술기본법』, 『기초연구진흥 및 기술개발지원에 관한 법률』,『국가연구개발혁신법』, 『국가연구개발혁신법 시행령』, 『과학기술정보통신부 소관 과학기술분야 연구개발사업 처리규정』, 『국가연구개발사업 연구개발비 사용 기준』 등의 법령 및 행정규칙을 적용함.

※ 관련 규정 조회 : 법제처 국가법령정보센터, http://www.law.go.kr/

10. 문의절차 및 문의처

□ 문의 절차

“문의전화 폭주로 전화 연결이 원활하지 않을 수 있으니,

반드시 공고문 및 FAQ 확인 후 연구수행기관을 통하여 질의 요망”

□ 공고문 및 양식 확인 방법

ㅇ 공고내용 수정 시 과학기술정보통신부 홈페이지 사업공고, 한국연구재단 홈페이지 사업 공지사항 메뉴를 통해 수정사항이 게시되므로 확인 필수

ㅇ 과학기술정보통신부 홈페이지(https://msit.go.kr/)

- 홈페이지 접속 → 알림 → 사업공고(게시판 바로가기)

ㅇ 한국연구재단 홈페이지(https://www.nrf.re.kr/)

- 홈페이지 접속 → 사업분류 → 원천기술개발사업 → 지능형반도체선도기술개발사업 → 차세대 지능형반도체기술개발사업 → 사업공지

□ 관련 법령, 규칙 등 조회 방법

ㅇ 범부처 연구비통합관리시스템 홈페이지(http://gaia.go.kr) 접속

ㅇ 법, 규정, 규칙 확인

- 「국가R&D연구비관련 법·규정」 클릭 → ‘공통 법·규정’탭과 ‘과학기술정보통신부’ 탭의 ‘과학기술정보통신부(한국연구재단’ 관련 사항 확인

ㅇ 연구·연구비 관리 매뉴얼 확인

- 「연구·연구비 관리 매뉴얼」 클릭 → 필요 매뉴얼 확인

□ 문의처

ㅇ (온라인 입력‧제출 관련) 한국연구재단 전산시스템 문의
- 전화: 042) 869-7744

ㅇ (과제제안요구서‧공모분야 문의)

- 차세대지능형반도체사업단(소자팀) : 031) 620-1287 / E-mail: sukhui.lee@nis2030.org

- 한국연구재단 나노·반도체단: 042) 869-7861 / E-mail: hhchung@nrf.re.kr

ㅇ (평가 문의) 한국연구재단 국책연구본부 나노융합팀

- (사업관련)전화: 042) 869-7757 / E-mail: hyungmin@nrf.re.kr

- (접수관련)전화: 042) 869-7782 / E-mail: hm1220@nrf.re.kr

붙 임.  과제제안요구서

별 첨 1. 과제 신청 안내문

2. 신규과제 연구개발계획서(양식)
3. 신규과제 증빙자료(양식)
3. FAQ 및 연구관리 용어집
4. ERND 접수매뉴얼 및 오류 설명
5. 신규과제 신청 필수 확인사항
6. 관련 주요 규정 및 지침

붙임		과제제안요구서

원천3		SNN을 위한 시냅스 소자와 최적 연동 동작 가능한 뉴런 회로 개발

□ 추진배경

◯ 폰 노이만 컴퓨터 구조보다 더 낮은 전력으로 인공지능 알고리즘을 수행할 수 있도록 인간의 두뇌를 하드웨어적으로 보다 효과적으로 모사하는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 설계 기술 개발이 요구되고 있음.

◯ 이와 같은 뉴로모픽 시스템을 구현하기 위하여 인식과 추론을 위한 우수한 병렬적 연산 가능성과 에너지 효율성 측면에서 생물학적 신경망을 가장 효과적으로 모사하는 SNN(spiking neural network) 기반의 인공 신경망이 활발히 연구되고 있음.

◯ SNN을 위한 뉴로모픽 시스템은 시냅스 소자와 뉴런 회로로 구성되며 고집적 시냅스 어레이, 초저전력 동작, 높은 인식 정확도를 이룰 수 있어야 함.

◯ 고집적 시냅스 어레이를 구현하기 위한 소자의 초미세화로 인해 필연적으로 나타나게 되는 시냅스 소자의 멀티 레벨 가중치 표현의 부정확성, 시냅스 소자 간 특성 차이(variation) 등으로 인해 시스템 레벨에서의 인식 정확도가 저하되는 측면은 하드웨어 기반 인공 신경망이 극복해야 할 부분임.

◯ 과거 뉴로모픽 기술 개발에 있어 많은 경우 시냅스 소자 개발에 중점을 두어 왔으며 인공 신경망의 인식 정확도의 향상 역시 시냅스 소자 자체의 성능 및 신뢰성 향상을 통해 이루려는 시도가 주를 이루었음.

◯ SNN 인공 신경망 시스템의 인식 정확도 개선을 위해서는 시냅스 소자와 더불어 우수한 뉴런 회로의 개발이 뒷받침되어야 하나 정확도 저하 문제를 뉴런 회로 측면에서 해결하는 방안에 대한 연구는 드물었음.

◯ 시냅스 소자 동작의 불완전성을 보완해주면서도 I&F(integrate-and-fire) 동작을 보다 정교하게 수행함으로써 시스템 레벨의 인식 정확도를 향상시킬 수 있는 뉴런 회로 설계 기술이 매우 중요함.

◯ 이와 같이 초저전력 동작이 가능하며 높은 정확도를 갖는 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템 원천 기술은 IoT 디바이스, 웨이러블 디바이스, 자율주행 자동차, 드론 등 최신 모바일 기기들을 중심으로 하는 인공지능 반도체 시장에 급속한 성장에 크게 기여할 수 있어, 핵심 기술 확보가 시급함.

□ 기획 주안점

◯ 우수한 에너지 효율과 정확한 가중치 표현이 가능한 시냅스 소자 개발과 동시에 보다 높은 수준의 시냅스 소자의 기능 완결성이 이루어지도록 보완하고 SNN 기반 뉴로모픽 시스템의 성능을 향상시키는 뉴런 회로 기술 개발이 필요함.

◯ 단, 뉴런 회로 개발에 연구 역량이 집중될 수 있도록 시냅스 어레이 제작은 연구 초기 단계에 완료하도록 함.

◯ 기존의 뉴로모픽 반도체 기술과 차별성을 갖는 창의적 아이디어 기반의 도전적이고 원천성 있는 기술 제시가 필요함.

◯ 개발한 시냅스 소자와 뉴런 회로가 최적 연동 동작이 가능함을 보이고 SNN 동작 시 정확도 개선 효과를 정량적으로 확보할 수 있도록 함.

◯ 개발한 SNN 뉴런 회로의 다양한 DNN(심층신경망) 구조 적용 가능성 확보

□ 추진목표

◯ 최종목표: SNN을 위한 시냅스 소자 및 최적 연동 동작 가능한 뉴런 회로 설계 원천 기술 확보 및 검증

◯ 세부목표

① 시냅스 소자

⚫ 높은 집적도 및 우수한 가중치 표현 능력을 갖춘 비휘발성 시냅스 소자 제작

- 강유전, 상변화, 저항변화 물질 등에 기반한 저항변화형 소자 가능

- charge trap 메모리, 커패시턴스 메모리 등 전하저장형 소자 가능

⚫ 높은 에너지 효율과 신뢰성을 갖춘 시냅스 어레이 제작 및 특성 분석

- 시냅스 어레이 제작 및 특성 분석은 과제 전반부에 완료해야 함

⚫ 정확한 시냅스 가중치 조절을 위한 방법론 마련

② 뉴런 회로

⚫ non-linearity, overflow1) 또는 underflow2), threshold non-uniformity 등의 문제 해결을 통해 높은 시스템 정확도를 달성할 수 있는 뉴런 회로 개발

- 입력 신호의 integration 과정에서 발생하는 non-linearity 최소화 기법 제시

- I&F 동작 시 발생하는 overflow 및 underflow 이슈를 해결할 수 있는 뉴런 회로 개발

- 온도, 소자 열화, 공정 산포 등 다양한 원인들로 인한 threshold 변동을 보상할 수 있는 뉴런 회로 기술 개발

1) overflow: membrane potential이 순간적으로 threshold를 넘는 현상

2) underflow: membrane potential이 순간적으로 음수가 되는 현상

- 대규모 데이터의 병렬적 처리가 가능토록 하기 위해 threshold 변동에 대한 내성을 가지면서도 정확한 시냅스 가중치 조절이 이루어지도록 하는 등 개발한 시냅스와 최적 연동할 수 있는 뉴런 회로 개발

- SNN 시냅스 소자 어레이에서 발생할 수 있는 높은 수준의 순시 전력을 감당할 수 있는 강인성 및 선형성 높은 뉴런 회로 개발

③ 기술 개발 목표

- 상기의 기술들을 개발하는 과정에서 다음의 정량 목표를 만족하도록 하며 이를 기반으로 자율적으로 필요한 항목을 추가할 수 있음

‣ 시스템 accuracy: accuracy drop3) < 1% (3년차)

‣ 시냅스의 spike 당 에너지(inference) < 100 fJ (3년차)

‣ 시냅스 어레이 크기 > 단위 어레이 기준 8×8 이상

‣ 뉴런의 spike 당 에너지(inference)4) < 50 pJ (3년차)

‣ 집적도: 시냅스 소자 108/cm2 (3년차), 뉴런 회로 105/cm2 (3년차)

3) 소프트웨어적으로 구현한 이상적인 SNN 성능을 기준으로 함

4) 뉴런의 spike 당 에너지는 1회의 integrate-and-fire 동작에 필요한 에너지이며 fan-in 및 fan-out 관련 에너지를 모두 포함함

□ 사업기간 및 규모

◯ 총 사업기간 : ′21 ~ ′23년(총 3년)

◯ 과제형식 : 총괄과제

◯ 연구비 : 연 10억 원 내외 (′21 년 7.58억원내외)

◯ 선정 과제 수 : 1개 과제

※ 연구기간: (1차년)’21.04~’21.12(9개월)/(2차년)’22.1~’22.12(12개월)/(3차년)’23.1~’23.12(12개월)
연차별 연구비 규모 및 연구기간은 정부예산 사정에 따라 변경 가능

□ 주요 성과목표

◯ SNN 뉴로모픽 시스템의 시냅스 소자 및 뉴런 회로 제작과 설계 IP 제시

◯ SCI(E)급 우수 저널 논문 연 평균 3편 이상 게재

◯ 국내·외 특허 3년간 총 5건 이상 출원 및 등록

◯ 본 과제를 통한 석·박사 배출 예상 인원 자율 제시

□ 특기사항

◯ 뉴런 회로의 최적 설계를 통해 전체 시스템 관점에서 저전력/극소 에너지 동작이 가능하도록 하며 전체 아키텍처에 주안점을 둠.

◯ 구성 기술별 내용을 기준으로 둘 이상의 세부과제로 구분하여 추진하는 것을 권장함.

◯ 뉴런 회로와 더불어 전체 시스템을 구성할 수 있는 필수 주변회로 설계가 가능한 회로 전문가를 포함하는 것을 권장함.

◯ 실제 제출하는 과제명은 연구자의 아이디어가 포함될 수 있는 제목으로 연구계획서를 제출해야 함.

원천4		병렬 처리 가속을 위한 초소형 초저전력 뉴런 소자 기술 및 구동 회로 개발

□ 추진배경

◯ 빅 데이터 시대가 도래함에 따라 대량의 정보를 실시간으로 인식하는 새로운 컴퓨팅 기술이 필요. 이에 따라 인간 두뇌의 뉴런 사이에 병렬로 연결된 시냅스를 통한 정보 전달과정을 모사한 뉴로모픽 시스템이 제시됨.

◯ 패턴 인식 시스템에 필요한 병렬 연산을 하드웨어적으로 구현하기 위하여 크로스포인트 어레이 아키텍처의 도입과 이에 적합한 신소자 기반 아날로그 시냅스 소자 연구개발이 활발히 이루어지고 있음.

◯ 패턴 인식의 경우 시냅스 어레이에서의 연산 결과를 파악하고 분류하는 등 정보 처리 역할을 하는 뉴런 기능이 필요. 입력 신호에 따른 시냅스 소자들의 정보를 더하고 (Integrate) 그 합이 특정 값 이상이 되면 출력 신호를 만들어 내는 (Fire) 두 가지 단계를 거쳐 입력 패턴을 구별하는 발화형 (Integrate-and-Fire) 뉴런 기능이 주로 사용되고 있음.

◯ 발화형 뉴런 특성을 구현하기 위해 크기가 큰 커패시터와 복잡한 CMOS 회로가 사용. 뉴런 회로가 차지하는 면적의 증가로 인해 병렬 연산 결과를 병렬 처리하기 어려운 단점 존재로 정보 처리 과정에서의 속도 저하 및 에너지 소모 증가 문제 발생함.

◯ 따라서 신소자 기반 초소형 발화형 뉴런을 구현 및 이를 구동할 수 있는 회로 개발로 기존 CMOS 뉴런 회로 대체하여 병렬 정보 처리를 가속화 할 수 있는 연구가 필요함.

◯ 초소형화를 위하여 기존 2단자 비휘발성 차세대 메모리 (MRAM, PRAM, RRAM)에서 소자 및 공정 설계로 휘발성 특성을 강화하거나 휘발성 스위칭 동작을 보이는 2단자 선택 소자를 활용한 신개념 뉴런 소자 개발이 대두되고 있음.

□ 기획 주안점

◯ 다양한 동작 원리를 갖는 신소자를 활용하여 초소형 저전력 뉴런 동작을 구현하여 기존의 복잡한 CMOS 뉴런 회로 대체를 목표로 함.

◯ 다양한 신소재가 도입될 수 있지만, 추후 시냅스 소자와의 집적화를 고려하여 CMOS 공정 호환 가능성 평가 필요

◯ 신소자의 경우 실리콘 외 산화물/칼코지나이드 기반 소자를 모두 포함하며 기존 CMOS 뉴런 회로 성능/구조 대비 차별화 전략을 제시하여야 함.

◯ 적용하고자 하는 아날로그 시냅스 소자의 성능을 고려하여, 그에 적합한 뉴런 소자 및 구동 회로를 개발할 필요가 있음.

◯ 오실레이션 주파수 변화 등 새로운 물리 동작을 이용한 신개념 뉴런을 제시할 경우, 기존 발화형 뉴런 대비 소모 전력 및 동작 속도 개선 효과 등 검증 필요

◯ CMOS 뉴런을 사용할 때와 유사한 수준의 패턴 인식 정확도를 초소형화되고 저전력 동작 가능한 신소자 기반 뉴런으로 구현하는 것을 목표로 함

□ 추진목표

◯ 최종목표: 신소자 기반 초소형 뉴런 개발 및 이를 이용한 저전력 병렬 처리 성능 검증

◯ 세부목표

(소자)

1) 커패시터와 CMOS로 구성된 기존 뉴런 회로를 대체할 수 있는 초소형 뉴런 소자 (예시: 휘발성 메모리 혹은 선택 소자 기반) 개발 및 성능 검증. 아래 항목 포함하여 뉴런 소자 스펙 자율 제시. 동일 칩 상의 동일 소자로 평가받아야 함.

· 동작 전압 (예시: 1V)

· 동작 에너지 (예시: 1pJ energy/spike)

· Firing rate (예시: 10kHz)

· 개발하고자하는 뉴런 특성이 반복적으로 나타나는 횟수 (예시: 107 회)

· 뉴런 단위 소자 크기 (예시: 100 nm 이하)

· 뉴런 기능하는 신소자의 신뢰성 (예시: Device-to-Device 및 Cycle-to-Cycle 산포 < 5%, 85oC 고온 특성 평가 등)

2) 신개념 뉴런 소자 동작 모델링

· Verilog-A을 이용한 Compact 모델링 개발 (Code 확보)

(회로 및 아키텍처)

1) 개발된 초소형 발화형 및 비 발화형 뉴런을 통해 출력된 결과물을 인식할 수 있는 구동 회로 설계. 아래 항목 포함하여 뉴런 소자 스펙 자율 제시

· 뉴런 단위 소자 외 커패시터 필요 유무. 필요 시 커패시턴스 용량 (예시: 3pF)

· 카운터 (Counter), 센싱 (Sensing) 회로, 리셋 (Reset) 회로 등 필수 구동 회로 스펙 명시

· 뉴런 단위 소자와 구동 회로를 포함한 전체 뉴런 성능 자율 제시   (예시: 기존 CMOS 뉴런 회로 대비 신개념 뉴런 소자 및 구동 회로에서 전체 면적 20% 감소 효과 및 소모전력 30% 이상 절감 등)

· 데이터 인코딩 방법 (예시: Spike timing, Stochastic 등)

· 학습 방법 (예시: Reinforcement, Unsupervised 등)

2) 신개념 뉴런 소자의 회로 검증을 위한 SPICE 회로 시뮬레이션

· 개발된 Compact 모델을 이용하여 제안한 뉴런의 SPICE 시뮬레이션. 시냅스 특성을 간접적으로 고려하여 평가할 수 있는 시뮬레이션 Framework 구축 (예시: 시냅스 어레이 사이즈 별, 외부 기생 성분 등 고려하여 개발된 뉴런의 성능 평가 등)

3) 소규모 테스트 어레이 등을 통한 시냅스와 집적화된 형태의 뉴런 동작 검증이 가능한 회로 및 아키텍처 개발 필요

· 평가된 단일 뉴런 특성 이용하여 시스템 레벨로 확장. 인식률 성능 검증 방법 구체화 (예시: 시뮬레이션, 보드 레벨 하드웨어 구현 등)

· 시스템 검증 시 사용될 패턴 인식 데이터세트 제시 (예시: MNIST 패턴 인식 > 90%).

□ 사업기간 및 규모

◯ 총 사업기간 : ′21 ~ ′23년(총 3년)

◯ 과제형식 : 총괄과제

◯ 연구비 : 연 10억 원 내외 (′21년 7.58억원 내외)

◯ 선정 과제 수 : 1개 과제

※ 연구기간: (1차년)’21.04~’21.12(9개월)/(2차년)’22.1~’22.12(11개월)/(3차년)’23.1~’23.12(12개월)
연차별 연구비 규모 및 연구기간은 정부예산 사정에 따라 변경 가능

□ 주요 성과목표

◯ 초저전력 및 초소형 뉴런 동작에 적합한 신개념 소재 및 소자 확보

◯ 향후 시냅스-뉴런 집적화 연구의 초석으로 신개념 뉴런 소자의 회로 SPICE 모델 개발 및 테스트 어레이에서의 구동 성능 검증

◯ 신소자 기반 뉴런 동작 가능한 회로 및 설계 IP 제시

◯ SCIE급 논문과 국내·외 특허 출원 및 등록 포함 자율 제시

◯ 본 과제를 통한 석·박사 배출 예상 인원 자율 제시

□ 특기사항

◯ 실제 제출하는 과제명은 연구자의 아이디어가 포함될 수 있는 제목으로 연구계획서를 제출해야 함.

◯ 회로/설계 전문가를 참여연구원으로 포함하여 단위 뉴런 소자 개발 뿐만 아니라 뉴런 동작 후의 병렬 처리 결과 검증을 목표로 해야 함.

◯ 구성 기술별 내용을 기준으로 둘 이상의 세부과제로 구분하여 추진하는 것을 권장함.

원천6		End-to-end 학습용 로컬 학습 알고리즘을 적용한 분산형 메모리 기반 뉴로모픽 프로세서 원천기술 개발

□ 추진배경

◯ 기존 폰노이만 구조의 범용 컴퓨터는 중앙처리장치와 메모리가 분리되어 있고, 메모리에 각종 인스트럭션이 저장되어 있는 구조로, 탁월한 범용성을 가져 오랜 시간 컴퓨터의 기본 구조로 이용되고 있으며, 연산중심의 구조임.

◯ 현재 딥러닝으로 대표되는 인공지능 기술은 대용량 데이터의 단순연산이 필요하므로 연산중심의 기존 구조 보다는 메모리중심의 구조가 적합하며, 뉴로모픽 프로세서는 기존 구조의 중앙 메모리가 아닌 분산형 메모리 기반의 프로세서로 인공지능 연산의 시간/에너지 효율성을 배가할 지능형 반도체로 각광 받고 있음.

◯ 신경망 학습의 기본이 되는 error-backpropagation 알고리즘의 성능은 우수하나 막대한 global 데이터를 이용하므로 분산형 메모리 기반 뉴로모픽 프로세서에 적합하지 않은 알고리즘으로, 두뇌와 유사한 수준의 학습 효율성을 위해 로컬 데이터에 기반 한 학습 알고리즘을 적용한 뉴로모픽 프로세서의 개발이 필요함.

신경망 topology 상 현재 업데이트 하고자 하는 가중치의 위치와 동떨어진 곳에 위치한 데이터

□ 기획 주안점

◯ 로컬 데이터 기반 학습 알고리즘(이하 로컬 학습 알고리즘)을 탑재한 비휘발성 메모리 중심의 뉴로모픽 프로세서의 원천기술개발을 목표로 함.

◯ 기존 로컬 학습 알고리즘을 선택하여 기본 알고리즘으로 적용할 수 있으며, 새로운 로컬 학습 알고리즘을 제안하여 기본 알고리즘으로 사용할 수 도 있으나, 새로운 알고리즘 제안 시 시뮬레이션을 통해 제안 학습의 성능을 검증해야 함.

◯ 4k 수준의 emerging 비휘발성 메모리(RRAM, Ferroelectric memory 등 Foundry 서비스가 불가능한 차세대 메모리) 어레이와 같은 보드 또는 die 상 로직회로(FPGA등)를 이용하여 로컬 학습 알고리즘의 feasibility를 검증해야하며, 시뮬레이션을 이용한 feasibility 검증은 지양함

□ 추진목표

◯ 최종목표 : End-to-end 로컬 학습 알고리즘을 적용한 분산형 비휘발성 메모리 기반 뉴로모픽 프로세서 프로토타입 개발

- 선택한 로컬 학습 알고리즘을 로직회로를 이용하여 실증(learner 개발)

- 로컬 학습 알고리즘에 최적화된 4k 수준의 비휘발성 메모리 어레이(구동 및 선택을 위한 주변회로 포함) 개발

- Emerging 비휘발성 메모리(Foundry 비휘발성 메모리 제외)와 learner를 동일 보드(또는 die)상 구현한 프로토타입 개발 및 성능 검증

◯ 세부목표

- 로컬 학습 알고리즘 구현 로직회로 설계 및 실증(ASIC 또는 FPGA를 이용하여 실증)

* 로컬 학습 알고리즘은 로컬 데이터 기반 가중치 최적화 알고리즘으로 error-backpropagation 알고리즘과 달리 글로벌global 데이터 access가 필요 없으므로 메모리 access에서 발생하는 시간지체, 전력소모를 최소화할 수 있음.

(예시1) STDP(Spike timing dependent plasticity): 스파이킹 신경망에서 로컬 spike timing 데이터를 이용하여 가중치를 최적화하는 알고리즘

(예시2) Equilibrium backpropagation: 기존 error-backpropagation 알고리즘과 달리 error를 직접적으로 backpropagation하지 않고, error 유무에 따른 로컬 뉴런의 equilibrium 상태변수를 계산하여 심층신경망의 가중치를 최적화하는 알고리즘

- 선택한 로컬 학습 알고리즘에 최적화된 4k 수준의 비휘발성 메모리 어레이(어드레싱 및 읽기/쓰기용 주변회로 포함) 개발 및 SPICE 모델 개발

* 선택한 로컬 학습 알고리즘 구현에 최적화된 비휘발성 메모리 종류를 자율 선택하여 개발하되, CMOS 호환성을 고려하여 5V 이하의 동작전압을 목표로 함.

* 4k 수준의 비휘발성 메모리를 심층신경망의 가중치 행렬에 할당하는 최적의 방법을 개발

(예시) Modified STDP 및 equilibrium backpropagation등을 적용 시 이전 iteration의 가중치 데이터를 임시 저장할 필요가 있으므로 메모리 어레이는 여러 개의 가중치 행렬을 저장할 필요가 있을 수 있음.

* 가중치를 포함한 변수의 해상도 감소에 따른 학습 알고리즘의 성능저하 정도를 사전 계산하여, 비휘발성 메모리에 할당될 가중치의 해상도를 자율 선택

* 비휘발성 메모리 상 매핑된 가중치 행렬을 최적으로 access 및 업데이트 할 수 있는 주변회로 최적화

* 비휘발성 메모리 시뮬레이션을 위한 SPICE 경량 behavioral 모델 개발

* 비휘발성 메모리 어레이 평가를 위한 PCB 개발

- 비휘발성 메모리 어레이와 알고리즘 구현 로직회로를 동일 보드 또는 동일 die 상 결합한 프로토타입 개발 및 성능 검증

* 개발될 비휘발성 메모리 어레이와 learner 회로를 결합한 프로토타입을 개발하고, 비휘발성 메모리 어레이의 제한된 크기를 고려한 test vector를 선정하여 프로토타입의 성능을 검증하고 여타 경쟁기술과 성능 비교

□ 사업기간 및 규모

◯ 총 사업기간 : ′21 ~ ′23년(총 3년)

◯ 과제형식 : 단위/총괄 과제

◯ 연구비 : 연 10억 원 내외 (′21년 7.58억원 내외)

◯ 선정 과제 수 : 1개 과제

※ 연구기간: (1차년)’21.04~’21.12(9개월)/(2차년)’22.1~’22.12(12개월)/(3차년)’23.1~’23.12(12개월)
연차별 연구비 규모 및 연구기간은 정부예산 사정에 따라 변경 가능

□ 주요 성과목표

◯ 로컬 학습 알고리즘 구현 로직회로 설계 및 실증

- 제한된 해상도의 variable, parameter를 사용하여 기존 error- backpropagation 알고리즘 대비 computational (space, time) complexity가 개선되어야 하며, 유사한 수준의 추론성능 확보

◯ 로컬 학습 알고리즘에 최적화된 4k 수준의 비휘발성 메모리 어레이 및 SPICE 모델 개발

- (캐패시티) 어레이 크기: >4k

- (시냅스 동작 특성) 동작전압: <5 V, 동작속도: <100 ns

- (시냅스 동작 신뢰성) Endurance: >105, 데이터 retention: >104 s @85

- 가중치 해상도: 자율제시

- SPICE 모델 정확도: >90%

◯ 비휘발성 메모리 어레이와 알고리즘 구현 로직회로를 동일 보드 또는 동일 die 상 결합한 프로토타입 개발 및 성능 검증

- MNIST 추론 정확도: >95%*

* 비휘발성 메모리 어레이의 크기가 제한적이므로 신경망의 일부 kernel을 비휘발성 메모리 어레이를 이용하여 구현해도 되며, 나머지 kernel은 시뮬레이션을 이용하여 전체 인식의 정확도를 평가함

- 학습에 필요한 multiplication operation수: <0.01x(기존 알고리즘을 이용한 동일한 크기의 신경망의 동일한 데이터셋 학습에 필요한 multiplication operation수)

- 신경망 추론성능: >10 Tera SynOps/W

◯ 연구결과물

- 개발할 뉴로모픽 프로세서 설계 IP코어 확보

- CPCI(Conference Proceedings Citation Index) 기준 Q1 국제학회 논문 (또는 시연) 및 JCR 10%이내 SCIE급 논문 포함 자율 제시

- 국내외 특허 출원 및 등록 자율 제시

- 본 과제를 통한 석·박사 배출 예상 인원 자율 제시

□ 특기사항

◯ 해당 과제 연구진 구성시 알고리즘, 회로 설계 전문가가 포함되어 융합 연구진행이 가능해야 함.

◯ 프로토타입 시연 시 관련 전문가가 포함된 인증기관의 인증 평가 권장

◯ 실제 제출하는 과제명은 연구자의 아이디어가 포함될 수 있는 제목으로 연구계획서를 제출해야 함.

원천7		소뇌 모사 알고리즘, 하드웨어 개발 및 시스템 구현

□ 추진배경

◯ 기존 뉴로모픽 칩은 특정 인공지능 어플리케이션 목적에 적합한 기능을 지닌 뇌 부위의 구조를 선별하여 모사하는 것이 아니라, 임의의 신경망을 프로그램 가능하도록 단순하게 모델링되었음.

- 생물학적 뉴런 세포 및 시냅스의 다양하고 복잡한 거동이 고려되지 않은 모델링으로 인해 인공 신경망 시스템의 기능 및 소비 전력 절감에 한계가 발생함.

◯ 인공지능 구현 목적에 부합하면서 뇌과학 및 계산뇌과학 분야에서 구조와 기능에 대해 일정 수준 이상 연구가 진행된 특정 뇌 부위를 선정하여 이를 모사하는 하드웨어 친화적인 알고리즘 개발 및 구현이 필요함.

◯ 소뇌는 주로 운동에 대한 학습과 조절을 수행하며, 이를 모사한 인공지능 하드웨어는 인식된 내용을 바탕으로 판단 후 행동까지 수행할 수 있어, 주로 단순 정보 인식 기능만을 수행하는 기존 뉴로모픽 칩에 비해 능동적인 기능을 수행할 수 있음.

- 향후 산업적, 경제적으로 높은 파급력이 기대되는 로봇 및 자동화기기, 자율주행 차량용 반도체와 같은 분야에 적용이 가능한 고부가가치 기술임.

□ 기획 주안점

◯ 기존 뉴로모픽 칩 대비 어플리케이션에 특화된 저전력, 고성능의 소뇌 모사 뉴로모픽 알고리즘 개발 및 하드웨어 구현을 목표로 함.

◯ 뇌과학 분야, 알고리즘 분야, 회로설계 및 소자 분야의 융합 연구를 통한 소뇌의 운동 학습, 조절 기능 모델링 및 하드웨어 구현을 위한 구성 요소 도출이 필요함.

◯ 특히, 각자 역할이 상이한 신경세포와 시냅스 메모리를 단일 혹은 최소한의 소자, CMOS 주변 회로와의 혼성 설계를 통해서 구현하고, 해당 소자의 특성을 고려한 하드웨어 친화적인 알고리즘 개발 및 이를 검증할 수 있는 시뮬레이터 개발이 필요함.

◯ 이후 제안된 시스템의 하드웨어 구현 및 기능 시연을 통해 실제 구현 가능성 여부와 적합성, 효율성 부분에 대한 확인이 필요함. 또한, 소뇌 신경망을 통한 학습 및 특정 임무 수행이 기존의 일반적인 신경망 기반 대비 어느 정도의 효율성을 갖는지 정량화해서 입증할 필요가 있음.

□ 추진목표

◯ 최종목표 : 저전력, 고성능으로 동작하는 소뇌 모사 뉴로모픽 알고리즘 개발 및 하드웨어 구현을 통한 기능 검증

- 소뇌의 운동 학습, 조절 기능의 모델링, 하드웨어 구성 요소 도출

- 소뇌 신경세포 및 시냅스를 적은 면적으로 구현하기 위한 핵심 소자기술 확보

- 하드웨어 친화적인 소뇌 모사 뉴로모픽 알고리즘 개발

- 소뇌 모사 뉴로모픽 알고리즘 검증에 최적화된 시뮬레이터 개발

- 소뇌 모사 뉴로모픽 하드웨어 구현 및 시스템 시연

◯ 세부목표

- 소뇌 모사 하드웨어 구현을 위한 소자·회로기술 및 집적기술 개발

* 소뇌를 구성하는 이끼섬유(mossy fiber), 과립 세포(granule cell), 푸르키니에 세포(Purkinje cell), 심부소뇌핵(deep cerebellar nuclei), 하부올리브핵(inferior olive) 등의 구조와 동작을 하드웨어 측면에서 명확히 정의하고, 이를 구현할 수 있는 소자·회로기술 개발

* 소뇌 시스템 구현을 위한 제안된 소자·회로의 어레이 집적기술 개발

- 하드웨어 친화적인 소뇌 모사 뉴로모픽 알고리즘 개발 및 검증

* 소뇌 뉴런과 시냅스의 다양한 생물학적 특성을 바탕으로 소뇌 모사 뉴로모픽을 활용 가능한 대상 애플리케이션 선정

* 선정된 애플리케이션을 위해 소자, 회로, 아키텍쳐 등 실제 하드웨어 구현을 고려한 스파이킹 신경망 알고리즘 개발

* 실제 하드웨어 구현 전 소뇌 신경망의 특성을 예측해볼 수 있는 소자-회로-알고리즘 통합 시뮬레이터 구현

- 소뇌 모사 뉴로모픽 하드웨어 개발 및 시스템 동작 시연

* 소뇌 모사 뉴로모픽 하드웨어 구현 및 성능 평가

* 타 뉴로모픽 하드웨어 대비 본 연구에서 개발된 하드웨어의 효용성 비교 분석

□ 사업기간 및 규모

◯ 총 사업기간 : ′21 ~ ′23년(총 3년)

◯ 과제형식 : 단위/총괄 과제

◯ 연구비 : 연 10억 원 내외 (′21년 7.58억원 내외)

◯ 선정 과제 수 : 1개 과제

※ 연구기간: (1차년)’21.04~’21.12(9개월)/(2차년)’22.1~’22.12(12개월)/(3차년)’23.1~’23.12(12개월)
연차별 연구비 규모 및 연구기간은 정부예산 사정에 따라 변경 가능

□ 주요 성과목표

◯ 소뇌의 운동 학습과 신체 제어 기능을 포함한 뉴로모픽 알고리즘 개발

- 뉴런 및 시냅스의 생물학적 메커니즘 및 소뇌 피드백 운동 학습 모델링

- 소뇌의 운동 학습 및 제어에 특화된 알고리즘 개발

- 하드웨어 구현 적합도 평가 및 검증 방법 제시

- 피드백 오차학습 정확도 > 95%

◯ 제안된 알고리즘에 기반한 하드웨어 구현 및 시뮬레이터 개발

- 소뇌 신경세포 및 시냅스를 구현할 수 있는 소자·회로기술 및 어레이 집적기술 개발

- 소뇌 모사 시스템 전체 뉴런 개수

(예시)

	하드웨어 구현	시뮬레이터
과립 세포(granule cells) 개수	> 100	> 1K
푸르키니에 세포(Purkinie cells) 개수	> 8	> 32
심층소뇌핵 세포(deep cerebellar nuclei) 개수	> 1	> 4
하부올리브핵(inferior olive) 세포 개수	> 1	> 4

* 표에 제시된 각 신경세포의 개수는 제안된 소자·회로의 집적 기술 성숙도 및 CMOS 공정호환성에 따라서 변동이 있을 수 있음.

- 뉴런 및 시냅스 구동을 위한 주변회로 개발.

- 어플리케이션에 따른 뉴런 및 시냅스의 성능 지표 도출

(예시) 시냅스 동작 속도 및 신뢰성 지표

- 휘발성 메모리: Read latency <10ns, Write latency <10ns, endurance >10^16

- 비휘발성 메모리: Read latency <100ns, Write latency <10us, endurance >10^5

- 시냅스 스파이크 연산당 에너지 > 10 pJ

- 뉴런 업데이트당 에너지 < 50 pJ

◯ 소뇌 모사 뉴로모픽 알고리즘이 적용된 시스템 구현

- 제안된 알고리즘, 소자/회로 기술이 적용된 시스템 구현

- 실시간으로 정보를 인식하고, 판단 후 동작까지 수행하는 시스템 결과를 통해 알고리즘 및 하드웨어 구현의 타당성 검증

(예시) 로봇에게 날아오는 공을 인지해 특정 거리 내로 공이 접근하면 배트를 휘둘러 공을 맞추는 시스템

- 차세대 비휘발성 메모리를 통한 소뇌 신경망 시스템 구현의 경우, 현 기술로 집적 가능한 어레이 크기가 제한되므로, 일부 신경망을 메모리 어레이와 CMOS 주변 회로의 조합 혹은 FPGA와 연계하여 목적하는 동작의 수행을 보이고, 전체 시스템의 경우 앞서 보인 결과와 시뮬레이션을 결합하여 성능을 평가할 수 있음

◯ 소뇌 모사 뉴로모픽 알고리즘 관련 핵심지적재산권 확보

- SCIE 논문 포함 자율 제시

- 국내외 특허 출원 (6건 이상) 및 등록 (2건 이상) 자율 제시

◯ 본 과제를 통한 석·박사 배출 예상 인원 자율 제시

□ 특기사항

◯ 해당 과제 연구진 구성시 뇌과학, 알고리즘, 회로 설계 전문가가 포함되어 융합 연구진행이 가능해야 함.

◯ 하드웨어를 활용한 시연시 관련 전문가가 포함된 인증기관의 인증 평가 권장

◯ 실제 제출하는 과제명은 연구자의 아이디어가 포함될 수 있는 제목으로 연구계획서를 제출해야 함.