Master우리는 패턴 인식과 같은 복잡한 작업을 요구하는 빅 데이터 시대에 살고 있지만 기존 컴퓨팅 시스템은 폰 노이만 병목 현상으로 인해 이러한 트렌드를 따라갈 수 없다. 작동 속도가 크게 차이가 나는 현재의 컴퓨터 구성 요소들은 대부분 분리되어 떨어져서 구성되어 있기 때문에 주기적인 데이터 통신으로 인한 병목 현상이 발생한다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 인간의 뇌에서 영감을 얻은 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템이 많은 관심을 받아 전 세계에서 연구되고 있다. 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템은 간단한 구조를 가지는데 전기적인 시냅스 장치는 메모리와 같은 데이터의 저장 및 전달을 담당하기 때문에 가장 중요한 요소 중 하나이다. 당연하게도 이상적인 전기적인 시냅스 장치를 개발하기 위한 꾸준한 노력이 지금까지 시도되어 왔으며, 기존 메모리를 사용하려는 모든 연구들은 그것들의 본질적인 한계로 인해 충분한 결과를 보여주지 못했다. 따라서, 그 대안으로 다른 작동 메커니즘이 조사되고 있으며, 리튬 이온 기반의 전기적인 시냅스 장치는 유망한 후보 중 하나로 여겨진다. 리튬 이온 시냅스 장치는 작동 메커니즘으로 전기 화학적 반응 및 이동을 이용하는데 현재까지 발표된 장치들의 대부분은 선형 및 대칭적인 컨덕턴스 변화 또는 신뢰성 (유지 및 내구성)과 같은 요구 사항을 충족하지 않는다. 따라서 작동 메커니즘과 직접적인 연관이 있는 주요 층 내부에서의 이온 확산 능력이나 전해질을 통한 이온 확산 등의 변수에 초점을 맞추었다. 먼저 다공성과 이온...