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뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) 학습장치에 있어서,DVS(Dynamic Vision Sensor) 카메라로부터 수신된 단위시간에 대한 손톱주름 모세혈관 속 백혈구의 움직임과 관련된 스파이크 3차원 행렬에 대해 전처리를 수행하고,상기 전처리되어 출력된 값들을 입력 뉴런층으로 입력하여 소정의 Spiking Neural Networks (SNN) 알고리즘 모델의 학습층 및 추론층을 이용하여 상기 손톱주름 모세혈관속 백혈구의 수를 학습하는 뉴로모픽 컴퓨팅 모듈; 및상기 학습된 정보를 저장하는 메모리를 포함하되, 뉴로모픽 컴퓨팅 학습장치
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제 1항에 있어서,상기 뉴로모픽 컴퓨팅 모듈은,상기 학습층에서 흥분성 뉴런층이 입력 뉴런층으로부터 STDP(Spiking Timing Dependent Plasticity) 학습을 수행하고 억제성 뉴런층과 측면억제 학습을 수행한 후, 상기 추론층에서 상기 흥분성 뉴런층으로부터 발화된 스파이크 3차원 행렬에 기초하여 상기 손톱주름 모세혈관 속 백혈구의 수를 예측하되 실제 상기 백혈구의 수와 오차가 있는 경우 지도학습을 통해 학습하는, 뉴로모픽 컴퓨팅 학습장치
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제 1항에 있어서,상기 뉴로모픽 컴퓨팅 모듈의 상기 전처리는,상기 DVS 카메라로부터 수신된 상기 스파이크 3차원 행렬에 대해 윈도우로 스파이크의 합을 구하고, 상기 스파이크의 합이 소정 수치 이상인 경우에 슬라이드 윈도우로 탐색하여 상기 손톱주름 모세혈관을 상기 스파이크 3차원 행렬에서 중앙에 배치하는 것을 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅 학습장치
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뉴로모픽 컴퓨팅 장치에 있어서,DVS(Dynamic Vision Sensor) 카메라로부터 수신된 단위시간에 대한 손톱주름 모세혈관 속 백혈구의 움직임과 관련된 스파이크 3차원 행렬에 대해 전처리를 수행하고,상기 전처리되어 출력된 값들을 학습된 소정의 Spiking Neural Networks (SNN) 알고리즘 모델의 입력 뉴런층으로 입력하여 상기 손톱주름 모세혈관 속 백혈구의 수를 산출하는 뉴로모픽 컴퓨팅 모듈; 및상기 산출된 손톱주름 모세혈관 속 백혈구의 수에 대한 정보를 저장하는 메모리를 포함하되, 뉴로모픽 컴퓨팅 장치
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제 4항에 있어서,상기 뉴로모픽 컴퓨팅 모듈의 상기 전처리는,상기 DVS 카메라로부터 수신된 상기 스파이크 3차원 행렬에 대해 윈도우로 스파이크의 합을 구하고, 상기 스파이크의 합이 소정 수치 이상인 경우에 슬라이드 윈도우로 탐색하여 상기 손톱주름 모세혈관을 상기 스파이크 3차원 행렬에서 중앙에 배치하는 것을 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅 장치
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제 4항에 있어서,인터페이스부를 더 포함하되,상기 뉴로모픽 컴퓨팅 장치는 상기 인터페이스부를 통해 상기 DVS 카메라와 물리적으로 연결되어 있는, 뉴로모픽 컴퓨팅 장치
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뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing) 학습 방법에 있어서,DVS(Dynamic Vision Sensor) 카메라로부터 단위시간에 대한 손톱주름 모세혈관 속 백혈구의 움직임과 관련된 스파이크 3차원 행렬에 대한 정보를 수신하는 단계;상기 손톱주름 모세혈관 속 백혈구의 움직임과 관련된 스파이크 3차원 행렬에 대해 전처리를 수행하는 단계;상기 전처리되어 출력된 값들을 소정의 Spiking Neural Networks (SNN) 알고리즘 모델의 입력 뉴런층으로 입력하는 단계; 및상기 소정의 SNN 알고리즘 모델의 학습층 및 추론층을 이용하여 상기 손톱주름 모세혈관속 백혈구의 수를 학습하는 단계를 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅 학습방법
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제 7항에 있어서,상기 학습 단계는,상기 학습층에서 흥분성 뉴런층이 입력 뉴런층으로부터 STDP(Spiking Timing Dependent Plasticity) 학습을 수행하고 억제성 뉴런층과 측면억제 학습을 수행하는 단계; 및상기 추론층에서 상기 흥분성 뉴런층으로부터 발화된 스파이크 3차원 행렬에 기초하여 상기 손톱주름 모세혈관 속 백혈구의 수를 예측하되 실제 상기 백혈구의 수와 오차가 있는 경우 지도학습을 통해 학습하는 단계를 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅 학습방법
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제 7항에 있어서,상기 전처리를 수행하는 단계는,상기 DVS 카메라로부터 수신된 상기 스파이크 3차원 행렬에 대해 윈도우로 스파이크의 합을 구하는 단계; 및상기 스파이크의 합이 소정 수치 이상인 경우에 슬라이드 윈도우로 탐색하여 상기 손톱주름 모세혈관을 상기 스파이크 3차원 행렬에서 중앙에 배치하는 단계를 것을 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅 학습방법
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뉴로모픽 컴퓨팅 방법에 있어서,DVS(Dynamic Vision Sensor) 카메라로부터 단위시간에 대한 손톱주름 모세혈관 속 백혈구의 움직임과 관련된 스파이크 3차원 행렬에 대한 정보를 수신하는 단계;상기 손톱주름 모세혈관 속 백혈구의 움직임과 관련된 스파이크 3차원 행렬에 대해 전처리를 수행하는 단계;상기 전처리되어 출력된 값들을 학습된 소정의 Spiking Neural Networks (SNN) 알고리즘 모델의 입력 뉴런층으로 입력하는 단계; 및상기 학습된 소정의 SNN 알고리즘 모델을 이용하여 상기 손톱주름 모세혈관 속 백혈구의 수를 산출하는 단계를 포함하는, 뉴로모픽 컴퓨팅 방법
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제 7항 내지 제 9항의 어느 한항에 기재된 뉴로모픽 컴퓨팅 학습방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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제 10항에 기재된 뉴로모픽 컴퓨팅 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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