본 연구는 스파이킹 신경망(SNNs)에서 온라인 스파이크 타이밍 의존적 가소성(STDP) 학습을 위한 완전 아날로그 메모리 저항 시냅스 회로를 제시합니다. 제안된 시냅스는 전(pre-) 및 후(post-) 시냅스 스파이크로부터 직접 점진적인 시간 의존적 컨덕턴스 업데이트를 생성하는 국소 STDP 회로를 통합합니다. 학습은 외부 디지털 제어나 명시적인 STDP 파형 합성 없이 일반 네트워크 작동 중에 발생합니다. 130 nm CMOS 기술로 구현된 메모리 저항 시냅스의 레이아웃 후 시뮬레이션 결과는 SNN 작동 중 스파이크 타이밍 의존적 컨덕턴스 적응을 보여줍니다. 추가적으로, 2x2 SNN 시뮬레이션은 비지도 학습을 통한 온라인 뉴런 특수화(specialization)를 보여줍니다.