이기종 컴퓨팅을 활용한 환율 예측 뉴럴 네트워크 구현

한성현; 이광엽

doi:http://dx.doi.org/10.14257/ajmahs.2017.11.59

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저자정보: 한성현 (서경대학교) 이광엽 (서경대학교)

저널정보: 인문사회과학기술융합학회 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 제7권 제11호

발행연도: 2017.11

수록면: 71 - 79 (9page)

DOI: http://dx.doi.org/10.14257/ajmahs.2017.11.59

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본 논문에서는 이기종 컴퓨팅을 활용한 환율 예측 뉴럴 네트워크를 구현했다. 환율 예측에는 많은 양의 데이터가 필요하다. 그에 따라 이러한 데이터를 활용할 수 있는 뉴럴 네트워크를 사용했다. 뉴럴 네트워크는 크게 학습과 검증의 두 과정을 거친다. 학습은 CPU를 활용했다. 검증에는 Verilog HDL로 작성된 RTL을 FPGA에서 동작 시켰다. 해당 뉴럴 네트워크의 구조는 입력 뉴런 네 개, 히든 뉴런 네 개, 출력 뉴런 한 개를 가진다. 입력 뉴런에는 미국 1달러, 일본 100엔, EU 1유로, 영국 1파운드의 원화 가치를 사용했다. 입력 뉴런들을 통해 캐나다 1달러의 원화가치를 예측 했다. 환율을 예측 하는 순서는 입력, 정규화, 고정 소수점 변환, 뉴럴 네트워크 순방향, 부동 소수점 변환, 역정규화, 출력 과정을 거친다. 2016년 11월의 환율을 예측한 결과 0.9원에서 9.13원 사이의 오차 금액이 발생했다. 환율 이외의 다른 데이터를 추가해 뉴런의 개수를 늘린다면 더 정확한 환율 예측이 가능할 것으로 예상된다.

#뉴런 #뉴럴네트워크 #환율 #이기종 컴퓨팅 #FPGA #Neuron #Neural Network #Exchange rate #Heterogeneous Computing #FPGA

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

D. E. Rumelhart / 1986 / Parallel Distrubuted Processing : Exploration in the Microstructure of Cognition / MIT Press

Marvin Lee Minsky / 1988 / Perceptrons: an introduction to computational geometry / MIT Press

http://www.hsafoundation.com/

Alex Krizhevsky / 2012 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / NIPS'12 Proceedings of the 25th International Conference on Neural

https://en.wikipedia.org/wiki/Activation_function

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