인공 신경망은 뛰어난 학습 능력 때문에 최근 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 높은 데이터 처리량을 가진 deep-learning의 필요성에 따라 기하급수적으로 증가된 데이터를 처리하기 위한 계산 능력을 필요로 한다. 실시간으로 여러 입력 신호를 입력으로 수신하여 학습하고 최적의 신호를 추론하기 위해 빠른 처리 속도와 함께 최대의 에너지 효율을 가진 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 다중으로 입력되는 신호 중에서 인공 지능 시스템의 목적에 부합하는 최적의 승자 신호를 실시간으로 선택하기 위해 에너지 효율적인 고속 Winner-Take-All(WTA) 회로를 제안한다. 회로는 다수의 입력으로 전달되는 전압의 차이를 비교하여 가장 빠르게 전이된 입력 신호를 식별하여 승자 신호로 선별할 수 있도록 설계되었다. 제안된 WTA 회로는 28 nm CMOS 공정을 사용하여 설계되었으며, 성능 평가 결과 최신 WTA 회로 대비 제안된 WTA 회로가 27.5% 낮은 Latency 특성과 86% 절감된 소비 전력을 사용하며 71% 이상 적은 소자로 10개의 다중 입력에서 승자 신호를 구별하기 위한 시스템을 구현할 수 있도록 설계되었다.