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응용이 생성 요청한 신경망 기능에 상응하는 적어도 하나 이상의 뇌의 파트(Part)를 선택하는 단계;상기 적어도 하나 이상의 뇌의 파트에 상응하는 기존 신경망이 신경망 데이터베이스에 있는지 여부를 판단하는 단계;상기 기존 신경망이 없는 경우, 뇌 정보 데이터베이스를 기반으로 상기 뇌의 파트에 상응하는 새로운 신경망의 구성 정보를 생성하는 단계;상기 새로운 신경망의 구성 정보를 기반으로 뉴로모픽(Neuromorphic) 하드웨어에 매핑(Mapping)하여 새로운 신경망을 생성하는 단계; 및상기 신경망 데이터베이스에 상기 새로운 신경망을 저장하는 단계를 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 방법
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제1 항에 있어서, 상기 뇌 정보 데이터베이스는 상기 뇌의 파트를 구성하는 뇌의 세부 파트간 연결 정보, 상기 뇌의 세부 파트의 구성 정보, 뉴런의 구조 정보, 및 뉴런간 연결 정보를 포함하는 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 방법
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제2 항에 있어서, 상기 새로운 신경망의 구성 정보를 생성하는 단계는상기 뇌의 세부 파트간 연결 정보를 기반으로 상기 뇌의 세부 파트들을 구성하는 단계;상기 뇌의 세부 파트의 구성 정보를 기반으로 상기 뇌의 세부 파트를 구성하는 뉴런 집합을 구성하는 단계; 및상기 뉴런의 구조 정보, 뉴런간 연결 정보를 기반으로 상기 뉴런 집합을 구성하는 뉴런들을 구성하는 단계를 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 방법
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제3 항에 있어서, 상기 새로운 신경망을 생성하는 단계는상기 새로운 신경망의 구성 정보에 상응하는 신경망 그래프를 생성하는 단계;상기 하드웨어의 리소스 자원 정보에 상응하는 리소스 자원 그래프를 생성하는 단계; 및그래프 매핑 알고리즘을 이용하여 상기 리소스 자원 그래프에 상기 신경망 그래프를 매핑하는 단계를 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 방법
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제4 항에 있어서, 상기 새로운 신경망을 생성하는 단계는상기 리소스 자원 그래프와 상기 신경망 그래프를 비교하는 단계; 및상기 신경망 그래프를 상기 리소스 그래프에 맞게 비율적으로 조절하는 단계를 더 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 방법
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제2 항에 있어서, 상기 뇌의 세부 파트간 연결 정보는상기 뇌의 세부 파트간 연결 형태, 상기 뇌의 세부 파트간 연결 신호의 흐름 방향, 또는 상기 연결되는 부분의 신경망의 크기를 포함하는 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 방법
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제2 항에 있어서, 상기 뇌의 세부 파트의 구성 정보는상기 세부 파트를 구성하는 뉴런의 양, 상기 뉴런의 종류, 또는 상기 종류별 구성 비율을 포함하는 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 방법
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제2 항에 있어서, 상기 뉴런의 구조 정보는 상기 뉴런을 구성하는 소마(신경세포체), 덴드라이트(가지돌기), 시냅스의 크기 및 길이를 포함하는 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 방법
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제2 항에 있어서, 상기 뉴런간 연결 정보는 자극 전달 방식을 포함하고,상기 자극 전달 방식은 전기 자극 전달 방식 또는 화학 자극 전달 방식 중 어느 하나인 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 방법
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제1 항에 있어서, 상기 기존 신경망이 있는 경우, 상기 기존 신경망을 상기 신경망 데이터베이스로부터 가져오는 단계를 더 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 방법
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응용이 생성 요청한 신경망 기능에 상응하는 적어도 하나 이상의 뇌의 파트(Part)를 선택하고,상기 적어도 하나 이상의 뇌의 파트에 상응하는 기존 신경망이 신경망 데이터베이스에 있는 여부를 판단하고,상기 기존 신경망이 없는 경우, 뇌 정보 데이터베이스를 기반으로 상기 뇌의 파트에 상응하는 새로운 신경망의 구성 정보를 생성하는 프로세서; 및상기 새로운 신경망의 구성 정보를 저장하는 메모리를 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 구성 장치
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제11 항에 있어서, 상기 뇌 정보 데이터베이스는 상기 뇌의 파트를 구성하는 뇌의 세부 파트간 연결 정보, 상기 뇌의 세부 파트의 구성 정보, 뉴런의 구조 정보, 뉴런간 연결 정보를 포함하는 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 구성 장치
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제12 항에 있어서, 상기 프로세서는상기 뇌의 세부 파트간 연결 정보를 기반으로 상기 뇌의 세부 파트들을 구성하고,상기 뇌의 세부 파트의 구성 정보를 기반으로 상기 뇌의 세부 파트를 구성하는 뉴런 집합을 구성하고,상기 뉴런의 구조 정보, 뉴런간 연결 정보를 기반으로 상기 뉴런 집합을 구성하는 뉴런들을 구성하는 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 구성 장치
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제12 항에 있어서, 상기 뇌의 세부 파트간 연결 정보는상기 뇌의 세부 파트간 연결 형태, 상기 뇌의 세부 파트간 연결 신호의 흐름 방향, 또는 상기 연결되는 부분의 신경망의 크기를 포함하는 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 구성 장치
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제12 항에 있어서, 상기 뇌의 세부 파트의 구성 정보는상기 세부 파트를 구성하는 뉴런의 양, 상기 뉴런의 종류, 또는 상기 종류별 구성 비율을 포함하는 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 구성 장치
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제12 항에 있어서, 상기 뉴런의 구조 정보는 상기 뉴런을 구성하는 소마(신경세포체), 덴드라이트(가지돌기), 시냅스의 크기 및 길이를 포함하는 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 장치
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제12 항에 있어서, 상기 뉴런간 연결 정보는자극 전달 방식을 포함하고,상기 자극 전달 방식은 전기 자극 전달 방식 또는 화학 자극 전달 방식 중 어느 하나인 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 구성 장치
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신경망 구성 장치로부터 뇌 정보 데이터 베이스 기반으로 생성된 새로운 신경망의 구성 정보를 받고,상기 신경망의 구성 정보를 기반으로 뉴로모픽 하드웨어에 매핑하여 새로운 신경망을 생성하고,신경망 데이터베이스로부터 기존 신경망을 가져오는 프로세서; 및상기 새로운 신경망을 저장하는 메모리를 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 장치
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제18 항에 있어서,상기 프로세서는 상기 새로운 신경망의 구성 정보에 상응하는 신경망 그래프를 생성하고, 상기 하드웨어의 리소스 자원 정보에 상응하는 리소스 자원 그래프를 생성하고,그래프 매핑 알고리즘을 이용하여 상기 리소스 자원 그래프에 상기 신경망 그래프를 매핑하는 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 장치
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제19 항에 있어서,상기 프로세서는상기 리소스 자원 그래프와 상기 신경망 그래프를 비교하고,상기 신경망 그래프를 상기 리소스 그래프에 맞게 비율적으로 조절하는 것인, 뉴로모픽 컴퓨팅을 위한 신경망 생성 장치
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