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다채널의 데이터를 수신하고, 상기 수신된 데이터를 필터링 및 표준화(normalization)하여 다차원 데이터로 변환하며, 상기 변환된 다차원 데이터의 특징점을 추출하는 전처리부; 및상기 특징점이 추출된 다차원 데이터마다 하나의 뉴런을 할당하여 신호의 강도에 따라 스파이크 신호를 생성하도록 설계하고, 각 뉴런을 연결하며, 상기 연결된 뉴런 간에 하나의 시냅스를 할당하고, 상기 시냅스 중 상기 스파이크 신호가 발생된 시냅스의 값에 대한 합산 값과 기 설정된 문턱치 값을 비교하여 상기 스파이크 신호를 내보내며, 상기 내보내진 스파이크 신호를 그룹핑하여 분류하고, 군집화하는 스파이킹 뉴럴 네트워크부;를 포함하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 장치
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제 1항에 있어서,상기 전처리부는,실시간으로 다채널의 데이터를 수신하는 센서 인터페이스부;상기 데이터를 잡음 제거를 수행하고, 상기 잡음 제거된 데이터를 증폭한 후, 일정 범위 내의 데이터로 표준화하여 상기 다차원 데이터로 변환하는 신호처리부; 및상기 변환된 다차원 데이터를 합성곱(convolution) 연산 또는 타임 윈도우(time window) 구간에서 신호의 변화량을 측정하여 상기 특징점을 추출하는 특징점 추출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 장치
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제 1항에 있어서,상기 스파이킹 뉴럴 네트워크부는,상기 다차원 데이터에 각 차원 또는 시간별로 하나의 뉴런이 할당되고, 신호의 강도에 따라 확률기반으로 스파이크 신호를 생성하도록 설계하는 입력 레이어;상기 뉴런이 모두 연결되는 형태로 구성되고, 상기 연결된 뉴런 간에 하나의 시냅스를 할당하며, 상기 시냅스 중 상기 스파이크 신호가 발생된 시냅스의 값에 대한 합산 값이 상기 문턱치 값보다 높은 경우 상기 스파이크 신호를 내보내고, 상기 문턱치 값보다 낮은 경우 상기 스파이크 신호를 내보내지 않는 히든 레이어; 및상기 내보진 스파이크 신호를 그룹핑하여 데이터를 분류하고, 군집화하여 결과를 출력하는 출력 레이어;를 포함하는 것을 특징으로 하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 장치
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제 3항에 있어서,상기 히든 레이어는,단일 층 또는 완전 연결(fully connected) 방식의 다층으로 구성되는 것을 특징으로 하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 장치
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제 3항에 있어서,상기 출력 레이어는,상기 그룹핑된 데이터 중 라벨링된 데이터가 있는 경우, 상기 스파이크 신호를 카운팅하고, 해당 라벨링 그룹에 매핑하여 출력하는 것을 특징으로 하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 장치
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제 1항에 있어서,상기 스파이킹 뉴럴 네트워크부는,프리(pre) 뉴런이 내보내는 스파이크 신호와 포스트(post) 뉴런이 내보내는 스파이크 신호의 시간차를 이용하여 상기 시냅스의 가중치 값을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 장치
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제 6항에 있어서,상기 스파이킹 뉴럴 네트워크부는,상기 프리 뉴런이 스파이크 신호를 내보내는 시간과 상기 포스트 뉴런이 스파이크 신호를 내보내는 시간의 차이가 0보다 클 경우 LTP(Long Term Potentiation)으로 가중치를 올리고, 상기 차이가 0보다 작을 경우 LTD(Long Term Digression)시키는 것을 특징으로 하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 장치
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외부 장치와의 통신을 수행하는 통신부;복수의 센서를 이용하여 환경정보, 영상정보, 감지정보 및 인지정보 중 적어도 하나의 센싱 데이터를 측정하는 센서부; 및상기 통신부로부터 수신된 데이터 및 센서부로부터 측정된 센싱 데이터를 다채널로 수신하고, 상기 수신된 다채널 데이터를 기초로 뉴로모픽 기술을 기반으로 하는 스파이킹 뉴럴 네트워크 장치를 이용하여 학습 및 연산 처리를 수행하는 제어부;를 포함하되,상기 스파이킹 뉴럴 네트워크 장치는,상기 다채널의 데이터를 수신하고, 상기 수신된 데이터를 필터링 및 표준화(normalization)하여 다차원 데이터로 변환하며, 상기 변환된 다차원 데이터의 특징점을 추출하는 전처리부; 및상기 특징점이 추출된 다차원 데이터마다 하나의 뉴런을 할당하여 신호의 강도에 따라 스파이크 신호를 생성하도록 설계하고, 각 뉴런을 연결하며, 상기 연결된 뉴런 간에 하나의 시냅스를 할당하고, 상기 시냅스 중 상기 스파이크 신호가 발생된 시냅스의 값에 대한 합산 값과 기 설정된 문턱치 값을 비교하여 상기 스파이크 신호를 내보내며, 상기 내보내진 스파이크 신호를 그룹핑하여 분류하고, 군집화하는 스파이킹 뉴럴 네트워크부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 지능형 장치
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