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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제12권 제3호
발행연도
2007.7
수록면
37 - 50 (14page)

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본 논문에서는 캐리전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여 수 체계(Residue Number System)를 이용하여 생산자동화 시스템에서 실시간 물체인식을 위한 고속의 디지털 뉴런 프로세서를 제안하고 이를 구현하기 위한 중요연산부인 PE를 설계 및 구현하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC(Multiplier and Accumulator)연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산부로 구성된다. 설계된 회로는 C언어 및 VHDL로 기술하였고 Compass툴로 합성하였으며 LG 0.8μm CMOS공정으로 설계되었다. 실험결과, 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 기존 방식의 잉여수계를 이용한 연산기 및 실수연산기로 구현한 뉴런프로세서에 비하여 3배 이상의 연산속도와 약 50%정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 생산자동화 시스템의 물체인식 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
#신경회로망(Neural Network) #역전파 알고리즘(Back propagation Algorism) #잉여수 체계(Residue Number System) #혼합기수변환(Mixed Radix Conversion) #MAC(Multiplication and Accumulation)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 역전파 신경회로망
Ⅲ. 디지털 뉴런프로세서의 설계
Ⅳ. 잉여수계를 이용한 디지털 신경회로망의 설계
Ⅴ. 모의실험 및 고찰
Ⅵ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
1. [단행본] - D.E Rumelhart / 1986 / Parallel Distributed processing, Vol. 1 / the MIT Press google schola 2. [단행본] - / 1987 / DARPA Neural Network study / AFCEA International press google schola 3. [단행본] - You-Han Pao / 1989 / Adaptive Pattern Recognition and Neural Networks / Addison Wesley Publishing Company Inc google schola 4. [학술지(정기간행물)] - G. A. Carpenter / 1989 / Neural Network Models for Pattern Recognition and Associative Memory / Neural Networks 2 : 243 ~ 257 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - K. Fukushima / 1988 / A Neural Network for Visual Pattern Recognition / IEEE Computers 21 (3) : 65 ~ 75 google schola

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