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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최종호 (강남대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제12권 제6호
발행연도
2019.12
수록면
567 - 572 (6page)

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본 논문에서는 이진영상과 이진커널을 사용하여 컨볼루션, 풀링, ReLU 연산을 수행하는 이진 CNN 연산 알고리즘을 제안한다. 256 그레이스케일 영상을 8개의 비트평면으로 분해하고, -1과 1로 구성되는 이진커널을 사용하는 방법이다. 이진영상과 이진커널의 컨볼루션 연산은 가산과 감산으로 수행한다. 논리적으로는 XNOR 연산과 비교기로 구성되는 이진연산 알고리즘이다. ReLU와 풀링 연산은 각각 XNOR와 OR 논리연산으로 수행한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 유용성을 증명하기 위한 실험을 통해, CNN 연산을 이진 논리연산으로 변환하여 수행할 수 있음을 확인한다. 이진 CNN 알고리즘은 컴퓨팅 파워가 약한 시스템에서도 딥러닝을 구현할 수 있는 알고리즘으로 스마트 폰, 지능형 CCTV, IoT 시스템, 자율주행 자동차 등의 임베디드 시스템에서 다양하게 적용될 수 있는 시스템이다.
#Bit-plane #Binary CNN #Computing Power #Embedded System #Binary kernel #XOR

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이진 비트평면 영상
3. 이진 CNN 연산 알고리즘
4. 실험
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
Y. LeCun / 2010 / Convolutional networks and applications in vision / International Symposium in Circuits and Systems (ISCAS) google schola Alex Krizhevsky / 2012 / Advances in Neural Information processing Systems 25 / NIPS google schola H. Lee / 2009 / Convolutional deep belief networks for scalable unsupervised learning of hierarchical represent ations / Proceedings of the 26th Annual International Conference on Machine Learning google schola Jong-Ho Choi / 1999 / Algorithm of Morphological Multimode Binary Shape Decomposition / Journal of KITE 36S(9) google schola 최종호 / 2017 / 그레이스케일 영상의 병렬가산 컨볼루션 알고리즘 / 한국정보전자통신기술학회 논문지 10(4):288~294 dbpia

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