맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

바이너리 뉴럴 네트워크 제어 방법 및 바이너리 뉴럴 네트워크 장치

  • 기술번호 : KST2022021711
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
상담신청 PDF 받기
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 발명은 바이너리 뉴럴 네트워크 제어 방법 및 재구성가능한 컬럼 에디션 구조(Reconfigurable column addtion structure)를 가진 바이너리 뉴럴 네트워크 장치에 관한 것으로, 상기 제어 방법은 각 IA(Input Activation) 및 가중치 페어에 대해 빗와이즈 곱셈 (bitwise multiplication) 연산을 수행하여 부분곱(partial product)들을 생성하는 제1 단계; N개의 스테이지로 배치된 복수의 에더 트리에서 각 스테이지에 배치된 상기 부분곱들을 임의로 그룹화하여 각 그룹을 각 스테이지의 에더 트리에 입력하며, 이때 상기 N ≥ 2 이며, N은 정수인 제2 단계; 및 상기 에더 트리에서 컬럼 에디션(Column Addition)을 수행하며, 상기 에더 트리 중 M 개 스테이지를 통과하여 상기 에더 트리의 중간 출력 값을 추출하거나, 또는 상기 에더 트리를 모두 통과하여 최종 N 번째 스테이지에서 상기 에더 트리의 최종 출력 값을 추출하여 복수의 출력 값을 획득하며, 이때 상기 M은 N＞M≥1이며, M은 정수인 제3 단계;를 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06F 7/527 (2006.01.01) G06F 7/544 (2017.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06F 7/5272(2013.01) G06F 7/5443(2013.01)
출원번호/일자 1020210060745 (2021.05.11)
출원인 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0153311 (2022.11.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.05.11)
심사청구항수 9

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 류성주 부산광역시 사하구
2 김재준 경상북도 포항시 남구
3 오영택 경상북도 포항시 남구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인씨엔에스 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, 대림아크로텔 *층(도곡동)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.05.11 수리 (Accepted) 1-1-2021-0543955-20
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
각 IA(Input Activation) 및 가중치 페어에 대해 빗와이즈 곱셈(bitwise multiplication) 연산을 수행하여 부분곱(partial product)들을 생성하는 제1 단계;N개의 스테이지로 배치된 복수의 에더 트리에서 각 스테이지에 배치된 상기 부분곱들을 임의로 그룹화하여 각 그룹을 각 스테이지의 에더 트리에 입력하며, 이때 상기 N ≥ 2 이며, N은 정수인 제2 단계; 및상기 에더 트리에서 컬럼 에디션(Column Addition) 연산을 수행하며, 상기 에더 트리 중 M 개 스테이지를 통과하여 상기 에더 트리의 중간 출력 값을 추출하거나, 또는 상기 에더 트리를 모두 통과하여 최종 N 번째 스테이지에서 상기 에더 트리의 최종 출력 값을 추출하여 복수의 출력 값을 획득하며, 이때 상기 M은 N＞M≥1이며, M은 정수인 제3 단계;를 포함하는,바이너리 뉴럴 네트워크 제어 방법
2 2
제1 항에 있어서,상기 제2 단계는,각 스테이지에 배치된 상기 부분곱들을 임의로 그룹화할 때, 동일한 스테이지에 배치된 부분곱들을 n개씩 묶어 그룹화 가능한 최대 개수로 그룹화하며, 이때 상기 n은 n≤3 이며, n은 양의 정수인,바이너리 뉴럴 네트워크 제어 방법
3 3
제1 항에 있어서,상기 제3 단계에서 N 개의 스테이지 중 랜덤으로 선택된 연속된 M개의 스테이지를 묶으며, 묶인 M개 스테이지를 통과하여 상기 에더 트리로부터 출력된 복수의 중간 출력 값을 저장하는,바이너리 뉴럴 네트워크 제어 방법
4 4
제3 항에 있어서,상기 제1 단계에서 IA 또는 가중치는 CNN(Convolution Neural Network)의 첫 번째 레이어 또는 마지막 레이어이거나, 또는 멀티 비트 데이터인,바이너리 뉴럴 네트워크 제어 방법
5 5
제3 항에 있어서,상기 M 개는 네트워크로부터 미리 설정된 값인,바이너리 뉴럴 네트워크 제어 방법
6 6
제1 항 내지 제5 항 중 어느 한 항에 있어서,상기 제3 단계에서 획득한 중간 출력 값을 모두 합산하여 OA(Output Activation)를 획득하는 제4 단계를 더 포함하는,바이너리 뉴럴 네트워크 제어 방법
7 7
바이너리 뉴럴 네트워크 장치로서,제1 항 내지 제5 항 중 어느 한 항에 따른 바이너리 뉴럴 네트워크 제어 방법을 수행하는 프로세서를 포함하는 재구성가능한 컬럼 에디션 구조(Reconfigurable column addtion structure)를 가진 바이너리 뉴럴 네트워크 장치
8 8
제7 항에 있어서,CNN 연산을 수행할 때 첫 번째와 마지막 레이어를 제외한 중간 레이어의 IA 또는 가중치에 대해 바이너리 연산을 수행하도록 1 클럭 사이클을 생성하고,CNN 연산을 수행할 때 첫 번째 또는 마지막 레이어의 IA 또는 가중치에 대해 비트 시리얼 곱셈 연산을 수행하도록 멀티 클럭 사이클을 생성하는 클럭 신호부를 포함하는 재구성가능한 컬럼 에디션 구조(Reconfigurable column addtion structure)를 가진 바이너리 뉴럴 네트워크 장치
9 9
컴퓨터에 제1 항 내지 제5 항 중 어느 한 항에 따른 바이너리 뉴럴 네트워크 제어 방법을 실행시키는 컴퓨터 프로그램을 저장하는, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.