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엣지 디바이스를 위한 맥 위치 기반의 내결함성 딥러닝 가속기 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2022014721
  • 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 실시예에 따른 내결함성 딥러닝 가속기 제공 방법은 복수의 행 및 복수의 열로 구성된 MAC 배열을 지정된 크기로 분할하여 적어도 하나의 MAC 유닛을 포함하는 복수의 MAC 서브 그룹을 생성하는 단계, 상기 복수의 MAC 서브 그룹과 대응되는 복수의 스코어링 결과 데이터를 획득하는 단계, 상기 스코어링 결과 데이터를 기초로 상기 복수의 MAC 서브 그룹 각각의 결함 여부를 판단하는 단계, 상기 복수의 스코어링 결과 데이터 중 임계값을 넘은 스코어링 결과 데이터와 대응되는 MAC 서브 그룹에 포함된 MAC 유닛을 끄는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06F 11/07 (2006.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06F 11/0706(2013.01)
출원번호/일자 1020210048678 (2021.04.14)
출원인 이화여자대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0107888 (2022.08.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210011043   |   2021.01.26
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.04.14)
심사청구항수 13

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 김지훈 서울특별시 서초구
2 박선영 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

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
2021.04.14 수리 (Accepted) 1-1-2021-0436054-21
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 내결함성 딥러닝 가속기 제공 방법에 있어서,복수의 행 및 복수의 열로 구성된 MAC 배열을 지정된 크기로 분할하여 적어도 하나의 MAC 유닛을 포함하는 복수의 MAC 서브 그룹을 생성하는 단계;상기 복수의 MAC 서브 그룹과 대응되는 복수의 스코어링 결과 데이터를 획득하는 단계;상기 스코어링 결과 데이터를 기초로 상기 복수의 MAC 서브 그룹 각각의 결함 여부를 판단하는 단계;상기 복수의 스코어링 결과 데이터 중 임계값을 넘은 스코어링 결과 데이터와 대응되는 MAC 서브 그룹에 포함된 MAC 유닛을 끄는 단계;를 포함하는,내결함성 딥러닝 가속기 제공 방법
2 2
제1 항에 있어서,상기 복수의 MAC 서브 그룹은,적어도 하나의 행 및 적어도 하나의 열을 포함하는 복수의 MAC 유닛을 포함하고,상기 스코어링 결과 데이터를 획득하는 단계는,제1 MAC 서브 그룹에 포함된 제1 행 또는 제1 열의 스코어링 결과 데이터를 획득하는 단계를 포함하는,내결함성 딥러닝 가속기 제공 방법
3 3
제2 항에 있어서,상기 결함 여부를 판단하는 단계는,제1 MAC 서브 그룹에 포함된 제1 행 또는 제1 열의 스코어링 결과 데이터를 기초로 상기 제1 행 또는 제1 열의 결함 여부를 판단하는 단계를 포함하고,상기 MAC 유닛을 끄는 단계는,결함이 발생한 제1 행 또는 제1 열에 포함된 MAC 유닛을 전부 끄는 단계를 포함하는,내결함성 딥러닝 가속기 제공 방법
4 4
제1 항에 있어서,상기 스코어링 결과 데이터는,상기 MAC 서브 그룹에서 발생한 결함의 개수, 결함이 발생한 레지스터의 종류, 발생한 레지스터의 비트 위치 및 데이터 입력 위치로부터 결함이 발생한 MAC 유닛까지의 거리 정보를 기초로 생성된 상기 MAC 서브 그룹의 정확도와 관련된 데이터인,내결함성 딥러닝 가속기 제공 방법
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제4 항에 있어서,상기 결함 여부를 판단하는 단계는,상기 스코어링 결과 데이터를 기초로 판단한 MAC 서브 그룹의 정확도가 임계값 이하로 낮아지는 경우 해당 MAC 서브 그룹에 결함이 발생한 것으로 판단하는 단계를 포함하는,내결함성 딥러닝 가속기 제공 방법
6 6
제4 항에 있어서,데이터 입력 위치로부터 결함이 발생한 MAC 유닛까지의 거리 정보는,잘못된 데이터가 전파되는 MAC 유닛의 개수인,내결함성 딥러닝 가속기 제공 방법
7 7
프로세서; 를 포함하고,상기 프로세서는,복수의 행 및 복수의 열로 구성된 MAC 배열을 지정된 크기로 분할하여 적어도 하나의 MAC 유닛을 포함하는 복수의 MAC 서브 그룹을 생성하고, 상기 복수의 MAC 서브 그룹과 대응되는 복수의 스코어링 결과 데이터를 획득하고, 상기 스코어링 결과 데이터를 기초로 상기 복수의 MAC 서브 그룹 각각의 결함 여부를 판단하고, 상기 복수의 스코어링 결과 데이터 중 임계값을 넘은 스코어링 결과 데이터와 대응되는 MAC 서브 그룹에 포함된 MAC 유닛을 끄는,내결함성 딥러닝 가속기 제공 장치
8 8
제7 항에 있어서,상기 복수의 MAC 서브 그룹은,적어도 하나의 행 및 적어도 하나의 열을 포함하는 복수의 MAC 유닛을 포함하고,상기 프로세서는,제1 MAC 서브 그룹에 포함된 제1 행 또는 제1 열의 스코어링 결과 데이터를 획득하는,내결함성 딥러닝 가속기 제공 장치
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제8 항에 있어서,상기 프로세서는,제1 MAC 서브 그룹에 포함된 제1 행 또는 제1 열의 스코어링 결과 데이터를 기초로 상기 제1 행 또는 제1 열의 결함 여부를 판단하고,결함이 발생한 제1 행 또는 제1 열에 포함된 MAC 유닛을 전부 끄는,내결함성 딥러닝 가속기 제공 장치
10 10
제7 항에 있어서,상기 스코어링 결과 데이터는,상기 MAC 서브 그룹에서 발생한 결함의 개수, 결함이 발생한 레지스터의 종류, 발생한 레지스터의 비트 위치 및 데이터 입력 위치로부터 결함이 발생한 MAC 유닛까지의 거리 정보를 기초로 생성된 상기 MAC 서브 그룹의 정확도와 관련된 데이터인,내결함성 딥러닝 가속기 제공 장치
11 11
제10 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 스코어링 결과 데이터를 기초로 판단한 MAC 서브 그룹의 정확도가 임계값 이하로 낮아지는 경우 해당 MAC 서브 그룹에 결함이 발생한 것으로 판단하는,내결함성 딥러닝 가속기 제공 장치
12 12
제10 항에 있어서,데이터 입력 위치로부터 결함이 발생한 MAC 유닛까지의 거리 정보는,잘못된 데이터가 전파되는 MAC 유닛의 개수인,내결함성 딥러닝 가속기 제공 장치
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컴퓨터를 이용하여 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 차세대지능형반도체기술개발(설계)(R&D) 딥러닝 초소형 코어 어레이 기반 지능형 모바일 프로세서