EDIC LAB / INTERACTIVE RESEARCH
전압과 펄스, 임계값과 입력 데이터를 직접 바꿔 보세요. 소자부터 AI 응용까지, 논문이 다루는 핵심 관계를 작은 모형으로 탐색할 수 있습니다.
교육용 개념 모형 · 모든 입력값·곡선·점수는 설명을 위해 생성한 예시입니다. 논문의 측정 데이터, 학습된 모델, 진단 결과 또는 성능 재현이 아닙니다. 각 모형 아래의 원문 링크에서 실제 방법과 결과를 확인하세요.
재료와 계면의 변화가 저항 상태, 시냅스 가중치, 뉴런 발화와 판독 신뢰성으로 이어지는 모습을 살펴봅니다.
ZrOₓ/TaOₓ 이중층 ReRAM을 모티브로 전압 스윕과 임계값을 바꾸며 SET/RESET 이력을 비교합니다.
Lee et al. · Advanced Composites and Hybrid Materials (2026) ↗단순 상태전이 모델 · 축은 정규화값. 이 곡선은 논문 Figure 2의 측정 I–V가 아닙니다.
neurofiber 시냅스의 시간적 입력을 뉴런 발화 개념과 연결해 봅니다. 펄스 개수·간격·가중치·누설·임계값을 바꾸면 발화 여부가 달라집니다.
교육용 뉴런 적분·누설·발화 확장 모형 · 두 논문의 소자 데이터를 결합하거나 SNN 정확도를 재현한 결과가 아닙니다. Advanced Materials 논문에는 이 발화 여부 실험이 없습니다.
OTS 기반 인공 뉴런의 입력 전류·누설·발화 임계값을 바꿔 스파이크 생성과 타이밍 변화를 관찰합니다.
Song et al. · International Journal of Extreme Manufacturing (2026) ↗누설 적분 발화(LIF) 개념 모형 · 수치와 시간 단위는 논문 소자 파라미터에 피팅하지 않았습니다.
두 저장 상태의 임계전압 분포와 읽기 전압 사이의 관계를 바꾸며 판독 오류가 증가하는 조건을 탐색합니다.
Seo et al. · Advanced Composites and Hybrid Materials (2026) ↗두 정규분포를 가정한 장난감 판독 모델 · 표시된 오류율은 실험 BER이나 논문 결과가 아닙니다.
크로스바의 전류 합과 물리적 무작위성을 직접 바꾸며 연산과 보안의 핵심 개념을 탐색합니다.
입력 전압과 각 셀의 전도도를 바꿔 보세요. 열 전류가 옴의 법칙과 KCL에 따라 즉시 갱신됩니다.
Seo et al. · Advanced Composites and Hybrid Materials (2026) ↗3×3 정규화 전도도 모형 · Iⱼ = Σ GᵢⱼVᵢ. 전류 값은 실제 칩 측정값이나 에너지 수치가 아닙니다.
두 가상 소자의 제조 무작위성과 읽기 잡음을 바꿔 challenge–response 차이와 반복 측정 안정성을 비교합니다.
Jeong et al. · Scientific Reports (2022) ↗8-BIT CHALLENGE · TAP TO FLIP
결정적 의사난수·임계화로 만든 교육용 비트열 · 암호학적으로 안전한 PUF나 논문 실측 응답이 아닙니다.
특징값을 움직이며 간단한 점수의 변화와 특징별 기여를 확인합니다. 실제 환자 자료나 진단 모델을 사용하지 않습니다.
NF-κB1, caspase-1과 사이토카인의 예시 특징값을 바꿔 선형 점수에 어떤 항목이 얼마나 기여하는지 봅니다.
Jeong et al. · International Journal of Medical Sciences (2025) ↗임의 계수의 투명한 선형 예제 · 논문 모델의 SHAP 값이나 환자 위험도·의학적 판단이 아닙니다.
환경값과 목표값을 함께 바꾸면 제어 행동이 어떻게 달라지는지 탐색합니다.
온실의 온도·습도·일사량을 조절하고 목표 온도를 설정해 간단한 제어 결정을 만들어 보세요.
Lee et al. · Computers and Electronics in Agriculture (2025) ↗설명용 규칙 기반 대리 모형 · Trans-Farmer의 학습 가중치·예측값·실제 온실 제어 신호가 아닙니다.
FROM THE TOY MODEL TO THE PAPER
각 모형은 직관을 돕는 출발점입니다. 실제 소자 조건, 데이터 처리, 통계 검증과 성능 수치는 연결된 논문에서 확인할 수 있습니다.
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