인공지능의 발달에 따라 인공신경망에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 인공신경망의 일종인 spiking neural networks (스파이킹 신경망)는 생물의 신경계를 모방하여 event-driven 동작을 하기 때문에 에너지 측면에서 효율적이다. 본 연구에서는 스파이킹 신경망의 성능을 기존의 인공신경망의 성능 수준으로 향상시키기 위하여 오버플로우(overflow) 보존, 언더플로우(underflow) 허용 등의 기능을 구현하였다. 해당 기능이 탑재된 뉴런 회로는 정보의 손실이 일어나지 않기 때문에 정확한 연산을 통한 추론이 가능하다. 제안한 integrate and fire(I&F) 뉴런 회로와 스파이킹 신경망을 180nm CMOS 공정을 이용하여 칩 제작을 하였고 뉴런 회로를 측정하여 오버 플로우 보존과 언더플로우 허용 기능의 동작을 검증하였다.