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자료유형
학술저널
저자정보
김서연 (인하대학교 인간중심컴퓨팅연구소) 김봉재 (충북대학교) 정진만 (인하대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제12권 제4호
발행연도
2023.5
수록면
19 - 26 (8page)
DOI
https://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2023.12.4.19

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뉴로모픽 아키텍처 기반 하드웨어를 이용한 IoT 엣지 서비스는 단말 장치에서 지능형 처리를 수행할 수 있기 때문에 자율형 IoT 응용 지원에 적합하다. 그러나 IoT 개발자가 뉴로모픽 하드웨어에서 사용되는 SNN을 이해하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 뉴로모픽 하드웨어의 제약조건을 고려하며 사용자의 요구 성능을 만족하는 SNN 모델 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 프로파일링된 데이터에서 최적의 SNN 모델 파라미터를 찾도록 전처리된 데이터로 사전 학습한 모델을 활용한다. 전체 탐색 기법과 비교 결과, 두 기법 모두 사용자 요구사항을 모두 만족하였지만, 제안 기법이 수행 시간 측면에서 더 좋은 성능을 보였다. 또한, 신규 하드웨어의 제약조건을 명확히 알지 못하더라도 새로운 하드웨어의 프로파일링된 데이터를 활용할 수 있으므로 높은 확장성을 제공할 수 있다.
#뉴로모픽 하드웨어 #Loihi #스파이킹 뉴럴 네트워크 #지능형 IoT #Neuromorphic hardware #Loihi #Spiking neural networks #Intelligent IoT

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