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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.9
- 수록면
- 700 - 705 (6page)
이용수
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본 논문에서는 restricted coulomb energy(RCE) 신경망 기반 가스 분류기를 제안하고, 이의 실시간 학습 및 분류를 위한 하드웨어 구현 결과를 제시한다. RCE 신경망은 네트워크 구조가 학습에 따라 유동적이며, 실시간 학습 및 분류가 가능하므로, 가스 분류 응용에 적합한 특징을 갖는다. 설계된 가스 분류기는 UCI gas dataset에 대해 99.2%의 분류 정확도를 보였으며, Intel-Altera cyclone Ⅳ FPGA 기반 구현 결과, 26,702개의 logic elements로 구현 가능함을 확인하였다. 또한, FPGA test system을 구성하여 63MHz의 동작 주파수로 실시간 검증을 수행하였다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Restricted Coulomb Energy(RCE) 신경망
Ⅲ. 하드웨어 구조 설계
Ⅳ. FPGA 기반 구현 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Duk-Dong Lee / 2011 / Environmental Gas Sensors / IEEE SENSORS 1 (3) : 214 ~ 224
[학술지(정기간행물)] - Chengxiang Wang / 2010 / Metal Oxide Gas Sensors: Sensitivity and Influencing Factors / Sensors 10 : 2088 ~ 2106
[학술지(정기간행물)] - Xiaojun Zhai / 2016 / MLP Neural Network Based Gas Classification System on Zynq SoC / IEEE Access 4 : 8138 ~ 8146
[학술지(정기간행물)] - F. Benrekia / 2013 / Gas sensors characterization and multilayer perceptron (MLP) hardware implementation for gas identification using a field programmable gate array (FPGA) / Sensors 13 (3) : 2967 ~ 2985
[학술지(정기간행물)] - Pai Peng / 2018 / Gas Classification Using Deep Convolutional Neural Networks / Sensors 18 (1) : 1 ~ 11
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[학술지(정기간행물)] - Xiaojun Zhai / 2016 / MLP Neural Network Based Gas Classification System on Zynq SoC / IEEE Access 4 : 8138 ~ 8146
[학술지(정기간행물)] - F. Benrekia / 2013 / Gas sensors characterization and multilayer perceptron (MLP) hardware implementation for gas identification using a field programmable gate array (FPGA) / Sensors 13 (3) : 2967 ~ 2985
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