최근 인공지능 기술의 발전과 함께 데이터센터의 전력 소비가 급격히 증가하고 있다는 점에 주목하게 되었습니다.
그러나 인간의 뇌는 약 20W의 전력만으로 고차원적 사고를 수행한다는 사실이 인상 깊었습니다.
이러한 차이가 단순한 기술 격차가 아니라 구조적 차이에서 비롯된 것이라면, 기존 컴퓨터 구조를 재검토할 필요가 있다고 생각하였습니다.
이에 폰 노이만 구조와 뇌를 모방한 뉴로모픽 컴퓨팅 구조를 비교 분석하여, 차세대 AI 반도체 설계의 가능성을 탐구하고자 본 연구를 진행하게 되었습니다.

본 포트폴리오는 단순 기술 소개가 아닌, 컴퓨터 구조의 설계 철학 변화에 초점을 맞춘 융합형 탐구입니다.
물리(반도체 전력 공식), 생명과학(뉴런·시냅스 구조), 정보과학(병렬 처리 구조)를 통합적으로 분석하였으며, 전력 효율성의 물리적 원리와 산업 적용 가능성까지 확장하였습니다.
이를 통해 기술을 ‘성능’이 아닌 ‘구조’의 관점에서 재해석하고, 차세대 AI 시스템의 방향성을 비판적으로 고찰한 것이 본 포트폴리오의 특징입니다.

세부 목차는 다음과 같습니다.

1. 폰 노이만 구조와 뉴로모픽 구조의 근본적 차이 분석
- 심화 탐구 보고서

2. 뉴로모픽 반도체의 전력 효율성은 왜 높은가
- 심화 탐구 보고서

3. 뉴로모픽 컴퓨팅은 차세대 AI 기술이 될 수 있는가
- 심화 탐구 보고서
- 탐구 발표 PPT
- 발표 대본
- 예상 질문 및 답변지