현재 폰 노이만 기반 컴퓨팅 시스템의 병목 현상을 해결하기 위해 인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 위한 시냅스 소자는 멀티레벨 동작, 우수한 신뢰성, CMOS 공정과의 호환성, 저전력 동작, 그리고 스케일링과 같이 다양한 요구사항들이 있다. 본 연구에서는 뉴로모픽 시스템에 사용하기 위하여 전하 저장형 플래시 기반 시냅스 소자를 제안 및 제작하였다. 제안된 시냅스 소자는 16 레벨의 멀티 레벨동작, 105 이상의 높은 on/off 전류 비율, 수백 fA 의 낮은 off 전류, 그리고 CMOS 공정과의 호환성을 가진다. 이렇게 제작된 전하 저장형 플래시 기반의 시냅스 소자의 특성을 바탕으로 AND 타입의 플래시 어레이를 설계하였다. AND 어레이는 드레인 선택 라인과 소스 선택 라인으로 완전히 분리되어 있어, 파울러 노드하임 기반의 프로그램 동작이 가능하여, 낮은 에너지로 동작을 수행할 수 있다. 또한 단일 시냅스 컨덕턴스를 구현하는데 2 개의 시냅스 소자를 활용하였다. 이는 기존의 한 개의 시냅스 소자만을 활용하면 양의 컨덕턴스 값만 활용할 수 있는데 반하여 음의 컨덕턴스까지 활용할 수 있어 더욱 넓은 범위의 컨덕턴스를 구현할 수 있다. 제작된 전하 저장형 플래시 소자와 더불어 제안하는 AND 타입의 시냅스 어레이의 특성을 고려하여 하드웨어 기반의 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 설계하였다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크 검증으로는 CIFAR-10 데이터를 활용하였으며, 이미지 분류에 대한 정확도 평가 및 분석을 진행하였다. 또한 CIFAR-10 정확도에 대하여 데이터 보존 특성과의 관련성을 확인하였으며, 다중 멀티 셀 매핑 방법을 제안하였다. 마지막으로 3 차원으로 적층된 시냅스 소자를 제안하였다. 제안된 3 차원 적층형 시냅스 소자는 어레이의 사이즈를 줄일 수 있는데 사용할 수 있으며, 선택한 셀의 프로그램 및 지우기 동작 수행이 가능하다.