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자료유형
학술대회자료
저자정보
정재혁 (한남대학교) 김서연 (인하대학교) 정진만 (인하대학교) 윤영선 (한남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
908 - 910 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

IoT 응용을 지원하기 위한 뉴로모픽 하드웨어 기반 지능형 컴포넌트 설계
정재혁 ,  김서연 ,  정진만 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

2020

뉴로모픽 하드웨어 지원 IoT 응용 생성 자동화 도구 개발
정재혁 ,  김서연 ,  김재희 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2020.12 학술대회자료

2019

IoT 플랫폼에서 뉴로모픽 아키텍처 기반 지능형 응용 개발 지원을 위한 프레임워크 설계
정재혁 ,  박지수 ,  김서연 외 5명 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.12 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 각광을 받는 기계학습은 많은 데이터 처리를 위하여 높은 전력 소모를 요구하며 배터리 기반의 단말 기기에서 동작 시 자원의 제약이 존재한다. 이를 극복하기 위하여 낮은 전력으로 높은 컴퓨팅을 제공하는 뉴로모픽 하드웨어인 FPGA 보드를 연동한 연구가 주목받고 있다. 하지만 뉴로모픽 하드웨어를 지원하는 IoT 응용을 개발하기에는 생물학적 뉴런의 구조와 하드웨어의 특성을 모두 이해해야 하는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 뉴로모픽 하드웨어 기반의 응용을 쉽게 개발할 수 있도록 지능형 컴포넌트 설계기법을 제안한다. 제안된 연구는 SNN 모델을 GUI 기반 NADesigner 프레임워크에 범용데이터를 적용하여 다양한 SNN 모델을 생성할 수^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE10583117');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

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뉴로모픽 아키텍처 기반 FPGA 보드에 적용 가능한 이미지 전처리 기법 및 시각화 도구 구현
정재혁 ,  김찬 ,  김서연 외 2명 한국정보과학회 학술발표논문집 2021 .12
An Autonomous IoT Programming Paradigm Supporting Neuromorphic Models and Machine Learning Models
유상록 ,  이건명 ,  윤영선 외 1명 Journal of KIISE 2020 .03

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