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자율 학습용 다층 신경망 뉴로 모픽 하드웨어 시스템

  • 기술번호 : KST2019027399
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 일 측면에 따른 뉴로 모픽 하드웨어 시스템은 입력 신호들을 처리하여 출력 신호들을 산출하며, 서로 연결된 복수의 레이어들을 포함하고, 각 레이어는 상기 입력 신호를 처리하고 출력 신호를 출력하는 하나 이상의 뉴런 소자로서 기능하고, 입력 신호 처리부, 시냅스 가중치 산출부 및 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부를 순차적으로 연결된 상태로 포함한다. 이때, 입력 신호 처리부는 입력 클럭 신호에 동기하여, 상기 입력 신호 또는 직전 레이어에서 수신한 출력 스파이크를 입력 신호로서 상기 시냅스 가중치 산출부 및 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부로 전달하고, 시냅스 가중치 산출부는 연산 클럭 신호에 동기하여, 상기 입력 신호와 시냅스 가중치의 연산에 기초하여 생성한 출력 스파이크를 상기 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부로 전달하며, 갱신 클럭 신호에 동기하여 상기 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부로부터 수신한 시냅스 가중치 갱신 정보를 기초로 상기 시냅스 가중치를 갱신하고, 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부는 출력 클럭 신호에 동기하여, 상기 입력 신호 처리부로부터 수신한 입력 신호와 상기 시냅스 가중치 산출부로부터 수신한 출력 스파이크에 STDP 알고리즘을 적용하여 시냅스 가중치 갱신 정보를 생성하고, 출력 스파이크를 다음 레이어로 전달한다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06N 3/063(2013.01)
출원번호/일자 1020180056303 (2018.05.17)
출원인 이화여자대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0131665 (2019.11.27) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.05.17)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 이화여자대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신형순 서울특별시 서초구
2 선우경 서울특별시 서대문구
3 조수민 서울특별시 중랑구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인엠에이피에스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.05.17 수리 (Accepted) 1-1-2018-0485179-74
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.02.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0130810-56
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.04.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0392520-41
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.04.16 수리 (Accepted) 1-1-2020-0392519-05
5 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2020.10.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0744810-35
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번호 청구항
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뉴로 모픽 하드웨어 시스템에 있어서,입력 신호들을 처리하여 출력 신호들을 산출하며, 캐스케이드 구조로 서로 연결된 복수의 레이어들을 포함하고,각 레이어는 상기 입력 신호를 처리하고 출력 신호를 출력하는 하나 이상의 뉴런 소자로서 기능하고, 입력 신호 처리부, 시냅스 가중치 산출부 및 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부를 순차적으로 연결된 상태로 포함하며,상기 입력 신호 처리부는 입력 클럭 신호에 동기하여, 상기 입력 신호 또는 직전 레이어에서 수신한 출력 스파이크를 입력 신호로서 상기 시냅스 가중치 산출부 및 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부로 전달하고,상기 시냅스 가중치 산출부는 연산 클럭 신호에 동기하여, 상기 입력 신호와 시냅스 가중치의 연산에 기초하여 생성한 출력 스파이크를 상기 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부로 전달하며, 갱신 클럭 신호에 동기하여 상기 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부로부터 수신한 시냅스 가중치 갱신 정보를 기초로 상기 시냅스 가중치를 갱신하고,상기 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부는 출력 클럭 신호에 동기하여, 상기 입력 신호 처리부로부터 수신한 입력 신호와 상기 시냅스 가중치 산출부로부터 수신한 출력 스파이크에 STDP 알고리즘을 적용하여 시냅스 가중치 갱신 정보를 생성하고, 이를 상기 시냅스 가중치 산출부로 전달하고, 상기 출력 스파이크를 다음 레이어로 전달하되,상기 입력 클럭 신호, 연산 클럭 신호, 출력 클럭 신호 및 갱신 클럭 신호의 순서에 따라 각 클럭 신호가 순차적으로 출력되는 뉴로 모픽 하드웨어 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 시냅스 가중치 산출부는 상기 연산 클럭 신호에 동기하여, 상기 입력 신호와 시냅스 가중치 사이의 행렬곱 중 가장 큰 값을 1로 설정하고, 나머지는 0으로 설정하여 출력 스파이크를 생성하는 뉴로 모픽 하드웨어 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부는 상기 입력 신호가 있고, 상기 출력 스파이크가 있는 경우 시냅스 가중치를 증가시키는 제 1 시냅스 가중치 갱신 정보를 생성하고, 상기 입력 신호는 있지만 상기 출력 스파이크는 없는 경우 시냅스 가중치를 증가시키는 제 2 시냅스 가중치 갱신 정보를 생성하고, 상기 입력 신호는 없지만 상기 출력 스파이크는 있는 경우 시냅스 가중치를 감소시키는 제 3 시냅스 가중치 갱신 정보를 생성하고, 상기 입력 신호가 없고, 상기 출력 스파이크가 없는 경우 시냅스 가중치를 유지하는 제 4 시냅스 가중치 갱신 정보를 생성하는 뉴로 모픽 하드웨어 시스템
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다층 신경망 구조의 뉴로 모픽 하드웨어 시스템의 동작 방법에 있어서,상기 뉴로 모픽 하드웨어 시스템은 입력 신호들을 처리하여 출력 신호들을 산출하며, 캐스케이드 구조로 서로 연결된 복수의 레이어들을 포함하고,각 레이어는 상기 입력 신호를 처리하고 출력 신호를 출력하는 하나 이상의 뉴런 소자로서 기능하고, 입력 신호 처리부, 시냅스 가중치 산출부 및 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부를 순차적으로 연결된 상태로 포함하는 것으로서,(a) 입력 클럭 신호에 동기하여, 상기 입력 신호 처리부가 상기 입력 신호 또는 직전 레이어에서 수신한 출력 스파이크를 입력 신호로서 상기 시냅스 가중치 산출부 및 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부로 전달하는 단계;(b) 연산 클럭 신호에 동기하여, 상기 시냅스 가중치 산출부가 상기 입력 신호와 시냅스 가중치의 연산에 기초하여 출력 스파이크를 생성하는 단계;(c) 출력 클럭 신호에 동기하여, 상기 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부가 상기 입력 신호 처리부로부터 수신한 입력 신호와 상기 시냅스 가중치 산출부로부터 수신한 출력 스파이크에 STDP 알고리즘을 적용하여 시냅스 가중치 갱신 정보를 생성하는 단계; (d) 상기 출력 클럭 신호에 동기하여, 상기 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부가 상기 시냅스 가중치 산출부로부터 수신한 출력 스파이크를 다음 레이어로 출력하는 단계; 및(e) 갱신 클럭 신호에 동기하여, 상기 시냅스 가중치 산출부가 상기 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부로부터 수신한 시냅스 가중치 갱신 정보를 기초로 상기 시냅스 가중치를 갱신하는 단계를 포함하되,상기 입력 클럭 신호, 연산 클럭 신호, 출력 클럭 신호 및 갱신 클럭 신호의 순서에 따라 각 클럭 신호가 순차적으로 출력되는 것인 뉴로 모픽 하드웨어 시스템의 동작 방법
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제 4 항에 있어서,상기 (d)단계에서 다음 레이어로 출력된 출력 스파이크는 상기 갱신 클럭 신호의 출력 이후 출력되는 입력 클럭 신호에 동기하여 상기 다음 레이어의 입력 신호 처리부로 전달되는 것인 뉴로 모픽 하드웨어 시스템의 동작 방법
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제 4 항에 있어서,상기 (b) 단계에서 상기 시냅스 가중치 산출부는 상기 연산 클럭 신호에 동기하여, 상기 입력 신호와 시냅스 가중치 사이의 행렬곱 중 가장 큰 값을 1로 설정하고, 나머지는 0으로 설정하여 출력 스파이크를 생성하는 뉴로 모픽 하드웨어 시스템의 동작 방법
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제 4 항에 있어서,상기 (c) 단계에서 상기 시냅스 가중치 갱신 정보 생성부는 상기 입력 신호가 있고, 상기 출력 스파이크가 있는 경우 시냅스 가중치를 증가시키는 제 1 시냅스 가중치 갱신 정보를 생성하고, 상기 입력 신호는 있지만 상기 출력 스파이크는 없는 경우 시냅스 가중치를 증가시키는 제 2 시냅스 가중치 갱신 정보를 생성하고, 상기 입력 신호는 없지만 상기 출력 스파이크는 있는 경우 시냅스 가중치를 감소시키는 제 3 시냅스 가중치 갱신 정보를 생성하고, 상기 입력 신호가 없고, 상기 출력 스파이크가 없는 경우 시냅스 가중치를 유지하는 제 4 시냅스 가중치 갱신 정보를 생성하는 뉴로 모픽 하드웨어 시스템의 동작 방법
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제 4 항에 있어서,상기 (e)단계에서 갱신된 시냅스 가중치는 상기 갱신 클럭 신호의 출력 이후 출력되는 연산 클럭 신호에 동기하여 출력 스파이크를 생성하는 단계에 사용되는 것인 뉴로 모픽 하드웨어 시스템의 동작 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 이화여자대학교 산학협력단 이공학학술연구기반구축사업 인공지능용 뉴럴 네트워크에 최적화 된 뉴로모픽 컴퓨팅 하드웨어 아키텍쳐 개발