[SNN] 기초 회로이론

Ethan·2023년 3월 23일

SNN spiking neural network

SNN

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What for?

동물의 신경계는 이전에 살펴봤듯이 전기 신호로 작동합니다. 물론 중간에 화학적 프로세스가 있긴 하지만, 어쨌든 포괄적으로 봤을 때 신경계도 일종의 전기 회로라고 할 수 있습니다.

SNN은 동물 뉴런을 일종의 회로처럼 모델링하여 사용합니다. 따라서 이번 글에서는 SNN 구조를 이해하기 위한 기초적인 회로이론 개념을 정리해 보겠습니다.

Electronic Basics

전하

전하는 전기의 최소 단위입니다. 단위는 C(쿨롱)이고, 1A(암페어)의 전류가 1초 동안 이동했을 때 움직인 전하의 양을 말합니다. Ah(암페어 시, 3600C=1Ah) 또는 기본 전하량 $e=1.602176634\times10^{ −19}C$ 를 단위로 사용하기도 합니다.

$1C=6.24\times10^{18}$ 개의 양성자를 갖습니다. 반대로 $6.24\times10^{18}$ 개의 전자가 모이면 $-1C$ 가 됩니다. 수식에서는 $Q, q$ 로 표시합니다.

전위 (電位)

전위는 단위전하가 갖는 전기적 포텐셜(potential) 에너지입니다.

포텐셜 에너지이기 때문에 이름처럼 위치에 따라 값이 바뀝니다. 양전하에 가까울 수록 전위가 높아지고, 음전하에 가까울수록 전위가 낮아집니다.

전류

단위시간동안 한 점을 통과하는 전하의 양을 의미합니다. 식으로는 다음과 같습니다.

I={\Delta q\over\Delta t}

단위는 A(암페어)를 사용하고, 1초 동안 한 점을 통과하는 전하의 양이 1C일 때를 1A로 정의합니다. 전류는 전위의 영향을 받는데, 마치 물처럼 전위가 높은 곳에서 전위가 낮은 곳으로 흐릅니다.

전압

전위의 차이를 전압이라고 합니다. 단위는 V(볼트)를 사용하는데, 전압은 '전위의 차이'를 보기 때문에 상대적인 값이 됩니다. 즉, 기준점에 따라 다르게 표현됩니다.

위 2개의 건전지는 같은 전압을 가집니다. 둘 다 전위차가 같기 때문입니다. 양극에서 볼 때는 10V이고, 음극에서 볼 때는 -10V입니다. 편의상 일상 생활에서는 양극을 기준으로 하지만, 막전위(membrane potential)를 다룰 때처럼 특정 케이스에서는 마이너스 전압 값을 다루기도 합니다.

기초 전기 법칙

옴의 법칙

옴의 법칙은 다들 익숙하실 겁니다.

V=IR

(전압) = (전류) X (저항) 이라는 공식이죠. 가장 기초가 되는 법칙입니다.

키르히호프 법칙

키르히호프 법칙은 전류법칙과 전압법칙 두 가지가 있습니다.

키르히호프 전류법칙 (K. Current Law, KCL)

회로 내의 어떤 지점이건, 들어오는 전류와 나가는 전류량은 동일하다는 법칙입니다. 쉽게 말해 회로 내에서는 전하량이 보존된다는 것입니다.

\sum_kI_k=0

키르히호프 전압법칙 (K. Voltage Law, KVL)

회로 내의 모든 전압의 합은 0이라는 법칙입니다. 전압이 전위 차이라는 점을 생각하면, 회로 내에서 에너지가 보존된다는 뜻입니다. (열역학 1법칙 - 에너지 보존 법칙과 같습니다.)

\sum_k^N V_k=0

커패시터 Capacitor

콘덴서(Condensor)라고 부르기도 하며, 전기를 저장하는 역할을 합니다.

위 그림을 보겠습니다. 전류는 +에서 -로 흐른다고 했었죠? 그런데 전자는 음전하를 띠기 때문에 전류와 반대로 움직입니다. 즉 -에서 +로 흐르므로, 위 그림에서는 커패시터의 오른쪽으로 이동하게 됩니다. 그 결과 커패시터의 양쪽이 각각 양전하와 음전하를 띠게 됩니다. 이것이 바로 커패시터가 충전되는 과정입니다.