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뉴런 회로 및 뉴런 회로들을 포함하는 뉴럴 프로세서

  • 기술번호 : KST2023008417
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 기재의 실시 예에 따른 뉴런 회로는 입력 전류에 바이어스 전류를 더하여 바이어스된 입력 전류를 생성하는 제1 바이어스 회로, 바이어스된 입력 전류의 전류량에 대해 로그 계산을 수행하여 입력 로그값을 생성하고, 그리고 입력 로그값에 기반하여 로그 기반 호지킨-헉슬리(Hodgkin-Huxley) 모델 계산을 수행하여 바이어스된 출력 전압을 생성하는 로그 기반 뉴런 계산 회로, 그리고 바이어스된 출력 전압에 바이어스 전압을 더하여 출력 전압을 생성하는 제2 바이어스 회로를 포함한다.
Int. CL G06N 3/063 (2023.01.01) G06F 7/50 (2006.01.01) G06F 7/556 (2006.01.01) G06F 7/523 (2006.01.01)
CPC G06N 3/065(2013.01) G06F 7/50(2013.01) G06F 7/556(2013.01) G06F 7/523(2013.01)
출원번호/일자 1020220037614 (2022.03.25)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0139236 (2023.10.05)
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.09.23)
심사청구항수 19

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 전인산 대전광역시 유성구
2 김혁 대전광역시 유성구
3 이재진 대전광역시 유성구
4 강태욱 대전광역시 유성구
5 김성은 대전광역시 유성구
6 배영환 대전광역시 유성구
7 변경진 대전광역시 유성구
8 오광일 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 고려 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *길 ** *층(역삼동)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.03.25 수리 (Accepted) 1-1-2022-0327360-09
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2022.09.23 수리 (Accepted) 1-1-2022-1004094-40
3 선행기술조사의뢰서
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2023.04.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
입력 전류에 바이어스 전류를 더하여 바이어스된 입력 전류를 생성하는 제1 바이어스 회로;상기 바이어스된 입력 전류의 전류량에 대해 로그 계산을 수행하여 입력 로그값을 생성하고, 그리고 상기 입력 로그값에 기반하여 로그 기반 호지킨-헉슬리(Hodgkin-Huxley) 모델 계산을 수행하여 바이어스된 출력 전압을 생성하는 로그 기반 뉴런 계산 회로; 그리고상기 바이어스된 출력 전압에 바이어스 전압을 더하여 출력 전압을 생성하는 제2 바이어스 회로를 포함하는 뉴런 회로
2 2
제1항에 있어서,상기 바이어스 전류는 상기 입력 전류가 음의 값에 대응하여도 상기 바이어스된 입력 전류가 양의 값에 대응하게 하도록 정해지는 뉴런 회로
3 3
제1항에 있어서,상기 바이어스 전류는 약 10uA인 뉴런 회로
4 4
제1항에 있어서,상기 바이어스 전압은 약 96mV인 뉴런 회로
5 5
제1항에 있어서,상기 로그 기반 뉴런 계산 회로는:이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값 및 상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 반전 값에 기반하여 제1 매개변수를 생성하는 제1 1차 계산기;상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 반전 값에 기반하여 제2 매개변수를 생성하는 제2 1차 계산기;상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값 및 상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 반전 값에 기반하여 제3 매개 변수를 생성하는 제3 1차 계산기;상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 반전 값에 기반하여 제4 매개변수를 생성하는 제4 1차 계산기;상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 반전 값에 기반하여 제5 매개변수를 생성하는 제5 1차 계산기; 그리고상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 반전 값에 기반하여 제6 매개변수를 생성하는 제6 1차 계산기를 포함하는 뉴런 회로
6 6
제5항에 있어서,상기 제1 1차 계산기는:약 'ln41'의 값이 입력되는 제1 입력 및 상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값이 입력되는 제2 입력을 포함하는 제1 멀티플렉서;상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값이 입력되는 제1 입력 및 약 'ln41'의 값이 입력되는 제2 입력을 포함하는 제2 멀티플렉서;약 '41'의 값으로부터 상기 바이어스된 출력 전압의 값을 빼는 제1 뺄셈기;상기 제1 뺄셈기의 출력에 약 '0
7 7
제5항에 있어서,상기 제2 1차 계산기는:상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 반전 값에 약 '31'의 값을 더하는 덧셈기; 그리고상기 덧셈기의 출력에서 약 'ln8'의 값을 감하여 상기 제2 매개변수로 출력하는 뺄셈기를 포함하는 뉴런 회로
8 8
제5항에 있어서,상기 제3 1차 계산기는:약 'ln56'의 값이 입력되는 제1 입력 및 상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값이 입력되는 제2 입력을 포함하는 제1 멀티플렉서;상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값이 입력되는 제1 입력 및 약 'ln56'의 값이 입력되는 제2 입력을 포함하는 제2 멀티플렉서;약 '56'의 값으로부터 상기 바이어스된 출력 전압의 값을 빼는 제1 뺄셈기;상기 제1 뺄셈기의 출력에 약 '0
9 9
제5항에 있어서,상기 제4 1차 계산기는:상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 반전 값에 약 '31'의 값을 더하는 제1 덧셈기;상기 제1 덧셈기의 출력에 약 '1/18' 또는 약 '0
10 10
제5항에 있어서,상기 제5 1차 계산기는:상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 반전 값에 약 '31'의 값을 더하는 제1 덧셈기;상기 제1 덧셈기의 출력에 약 '0
11 11
제5항에 있어서,상기 제6 1차 계산기는:상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 반전 값에 약 '61'의 값을 더하는 덧셈기;상기 제1 덧셈기의 출력에 약 '0
12 12
제5항에 있어서,상기 제1 매개변수가 입력되는 제1 매개변수 입력, 상기 제2 매개변수가 입력되는 제2 매개변수 입력, 그리고 제7 매개변수가 출력되는 매개변수 출력을 포함하고, 상기 제1 매개변수, 상기 제2 매개변수, 상기 7 매개변수의 초기값, 그리고 상기 이전 사이클과 현재 사이클 사이의 시간 차이의 지수 로그 값에 기반하여 상기 현재 사이클의 상기 제7 매개변수를 계산하는 제1 2차 계산기;상기 제3 매개변수가 입력되는 제1 매개변수 입력, 상기 제4 매개변수가 입력되는 제2 매개변수 입력, 그리고 제8 매개변수가 출력되는 매개변수 출력을 포함하고, 상기 제3 매개변수, 상기 제4 매개변수, 상기 제8 매개변수의 초기값, 그리고 상기 시간 차이의 지수 로그 값에 기반하여 상기 현재 사이클의 상기 제8 매개변수를 계산하는 제2 2차 계산기; 그리고상기 제5 매개변수가 입력되는 제1 매개변수 입력, 상기 제6 매개변수가 입력되는 제2 매개변수 입력, 그리고 제9 매개변수가 출력되는 매개변수 출력을 포함하고, 상기 제5 매개변수, 상기 제6 매개변수, 상기 제9 매개변수의 초기값, 그리고 상기 시간 차이의 지수 로그 값에 기반하여 상기 현재 사이클의 상기 제9 매개변수를 계산하는 제3 2차 계산기를 더 포함하는 뉴런 회로
13 13
제12항에 있어서,상기 제1 내지 제3 2차 계산기들의 각각은:'0'의 값이 입력되는 제1 입력 및 상기 이전 사이클의 상기 매개변수 출력의 값이 입력되는 제2 입력을 포함하고, 그리고 제1 입력의 값 및 제2 입력의 값에 대해 자코비안(Jacobian) 뺄셈을 수행하는 제1 자코비안 뺄셈기;상기 제1 매개변수 입력의 값과 상기 제1 자코비안 뺄셈기의 출력을 더하는 제1 덧셈기;상기 제2 매개변수 입력의 값과 상기 이전 사이클의 상기 매개변수 출력의 값을 더하는 제2 덧셈기;상기 제1 덧셈기의 출력이 입력되는 제1 입력 및 상기 제2 덧셈기의 출력이 입력되는 제2 입력을 포함하는 제1 멀티플렉서;상기 제2 덧셈기의 출력이 입력되는 제1 입력 및 상기 제1 덧셈기의 출력이 입력되는 제2 입력을 포함하는 제2 멀티플렉서;상기 제1 멀티플렉서의 출력이 입력되는 제1 입력 및 상기 제2 멀티플렉서의 출력이 입력되는 제2 입력을 포함하고, 상기 제1 입력의 값 및 상기 제2 입력의 값에 대해 상기 자코비안 뺄셈을 수행하는 제2 자코비안 뺄셈기;상기 제2 자코비안 뺄셈기의 출력에 상기 시간 차이의 지수 로그 값을 더하는 제3 덧셈기;상기 제3 덧셈기의 출력 및 상기 이전 사이클의 상기 매개변수 출력의 값에 대해 자코비안 덧셈을 수행하는 자코비안 덧셈기;상기 제3 덧셈기의 출력이 입력되는 제1 입력 및 상기 이전 사이클의 상기 매개변수 출력의 값이 입력되는 제2 입력을 포함하고, 상기 제1 입력의 값 및 상기 제2 입력의 값에 대해 제3 자코비안 뺄셈을 수행하는 제3 자코비안 뺄셈기;상기 자코비안 덧셈기의 출력이 입력되는 제1 입력 및 상기 제3 자코비안 뺄셈기의 출력이 입력되는 제2 입력을 포함하는 제3 멀티플렉서;상기 제1 덧셈기의 출력이 상기 제2 덧셈기의 출력보다 클 때에 상기 제1 내지 제3 멀티플렉서들이 제1 입력들의 값들을 출력하도록 제어하고, 그리고 상기 제1 덧셈기의 출력이 상기 제2 덧셈기의 출력보다 크지 않을 때에 상기 제1 내지 제3 멀티플렉서들이 제2 입력들의 값들을 출력하도록 제어하는 선택 회로; 그리고상기 제3 멀티플렉서의 출력에 상기 제7 내지 제9 매개변수들의 초기값들 중 대응하는 초기값에 기반하여 상기 시간 차이의 지수 로그 값에 대응하는 변화량을 계산하고, 그리고 상기 초기값에 상기 변화량을 합하여 상기 제7 내지 제9 매개변수들 중 대응하는 매개변수로 출력하는 변화량 계산기를 포함하는 뉴런 회로
14 14
제12항에 있어서,상기 제7 내지 제9 매개변수들, 상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값, 그리고 상기 바이어스된 입력 전류에 기반하여 제10 매개변수 및 제11 매개변수를 생성하는 입력 계산기;상기 제10 매개변수, 상기 제11 매개변수, 상기 바이어스된 출력 전압의 초기값의 지수 로그 값 및 상기 시간 차이의 지수 로그 값에 기반하여 상기 현재 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값을 생성하는 3차 계산기; 그리고상기 현재 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값에 기반하여, 상기 현재 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압 및 상기 현재 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 반전 값을 생성하는 출력 계산기를 더 포함하는 뉴런 회로
15 15
제14항에 있어서,상기 입력 계산기는:상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값이 입력되는 제1 입력 및 칼륨 반전 전위(reversal potential)의 지수 로그 값이 입력되는 제2 입력을 포함하고, 그리고 상기 제1 입력의 값 및 상기 제2 입력의 값에 대해 자코비안(Jacobian) 뺄셈을 수행하는 제1 자코비안 뺄셈기;상기 제7 매개변수 및 '4'의 값을 곱하는 제1 곱셈기;상기 제1 자코비안 뺄셈기의 출력, 상기 제1 곱셈기의 출력, 그리고 면적당 칼륨 컨덕턴스의 지수 로그 값을 합하는 제1 덧셈기;상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값 및 면적당 누설 컨덕턴스의 지수 로그 값을 합하는 제2 덧셈기;상기 제2 덧셈기의 출력 및 상기 바이어스 전류의 값의 지수 로그값에 대해 자코비안 덧셈을 수행하는 제1 자코비안 덧셈기;면적당 누설 컨덕턴스의 지수 로그 값과 누설 반전 전위의 지수 로그 값을 더하는 제3 덧셈기;상기 제1 자코비안 덧셈기의 출력이 입력되는 제1 입력 및 상기 제3 덧셈기의 출력이 입력되는 제2 입력을 포함하고, 그리고 상기 제1 입력의 값 및 상기 제2 입력의 값에 대해 상기 자코비안 뺄셈을 수행하여 상기 제10 매개변수로 출력하는 제2 자코비안 뺄셈기;상기 제1 덧셈기의 출력이 입력되는 제1 입력 및 상기 제2 자코비안 뺄셈기의 출력이 입력되는 제2 입력을 포함하고, 그리고 상기 제1 입력의 값 및 상기 제2 입력의 값에 대해 자코비안 뺄셈을 수행하는 제3 자코비안 뺄셈기;상기 제8 매개변수와 '3'의 값을 곱하는 제2 곱셈기;상기 제2 곱셈기의 출력과 상기 제9 매개변수를 더하는 제4 덧셈기;상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값이 입력되는 제1 입력 및 상기 칼륨 반전 전위의 지수 로그 값이 입력되는 제2 입력을 포함하고, 그리고 상기 제1 입력의 값 및 상기 제2 입력의 값에 대해 상기 자코비안 뺄셈을 수행하는 제4 자코비안 뺄셈기;상기 제4 자코비안 뺄셈기의 출력, 면적당 나트륨 컨덕턴스의 지수 로그 값, 그리고 상기 제4 덧셈기의 출력을 더하는 제5 덧셈기;상기 바이어스된 입력 전류의 값의 지수 로그 값을 계산하는 지수 로그 계산기;상기 제5 덧셈기의 출력 및 상기 지수 로그 계산기의 출력에 대해 상기 자코비안 덧셈을 수행하여 상기 제11 매개변수로 출력하는 제2 자코비안 덧셈기를 포함하는 뉴런 회로
16 16
제14항에 있어서,상기 3차 계산기는:상기 제10 매개변수가 입력되는 제1 입력 및 상기 제11 매개변수가 입력되는 제2 입력을 포함하는 제1 멀티플렉서;상기 제11 매개변수가 입력되는 제1 입력 및 상기 제10 매개변수가 입력되는 제2 입력을 포함하는 제2 멀티플렉서;상기 제1 멀티플렉서의 출력이 입력되는 제1 입력 및 상기 제2 멀티플렉서의 출력이 입력되는 제2 입력을 포함하고, 그리고 상기 제1 입력의 값 및 상기 제2 입력의 값에 대해 자코비안(Jacobian) 뺄셈을 수행하는 제1 자코비안 뺄셈기;상기 제1 자코비안 뺄셈기의 출력에서 면적당 멤브레인 커패시턴스의 지수 로그 값을 감하는 뺄셈기;상기 뺄셈기의 출력에 상기 시간 차이의 지수 로그 값을 더하는 덧셈기;상기 덧셈기의 출력 및 상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값에 대해 자코비안 덧셈을 수행하는 자코비안 덧셈기;상기 덧셈기의 출력이 입력되는 제1 입력 및 상기 이전 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값이 입력되는 제2 입력을 포함하고, 그리고 상기 제1 입력의 값 및 상기 제2 입력의 값에 대해 자코비안 뺄셈을 수행하는 제2 자코비안 뺄셈기;상기 자코비안 덧셈기의 출력이 입력되는 제1 입력 및 상기 제2 자코비안 뺄셈기의 출력이 입력되는 제2 입력을 포함하는 제3 멀티플렉서;상기 제10 매개변수가 상기 제11 매개변수 이상일 때에 제1 입력들의 값들을 출력하고 그리고 상기 제10 매개변수가 상기 제11 매개변수보다 작을 때에 제2 입력들의 값들을 출력하도록 상기 제1 내지 제3 멀티플렉서들을 제어하는 선택 회로; 그리고상기 제3 멀티플렉서의 출력 및 상기 바이어스된 출력 전압의 초기값의 지수 로그 값에 기반하여 상기 현재 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값을 계산하는 변화랑 계산기를 포함하는 뉴런 회로
17 17
제14항에 있어서,상기 출력 계산기는:상기 현재 사이클의 상기 바이어스된 출력 전압의 지수 로그 값의 지수승을 계산하여 상기 바이어스된 출력 전압으로 출력하는 지수 계산기; 그리고상기 바이어스된 출력 전압의 값에 '-1'의 값을 곱하여 상기 바이어스된 출력 전압의 반전 값으로 출력하는 곱셈기를 포함하는 뉴런 회로
18 18
복수의 뉴런 회로들을 포함하고,상기 복수의 뉴런 회로들은 SNN(Spiking Neural Network) 연산을 수행하도록 구성되고,상기 복수의 뉴런 회로들의 각각은:입력 전류에 바이어스 전류를 더하여 바이어스된 입력 전류를 생성하는 제1 바이어스 회로;상기 바이어스된 입력 전류의 전류량에 대해 로그 계산을 수행하여 입력 로그값을 생성하고, 그리고 상기 입력 로그값에 기반하여 로그 기반 호지킨-헉슬리(Hodgkin-Huxley) 모델 계산을 수행하여 바이어스된 출력 전압을 생성하는 로그 기반 뉴런 계산 회로; 그리고상기 바이어스된 출력 전압에 바이어스 전압을 더하여 출력 전압을 생성하는 제2 바이어스 회로를 포함하는 뉴럴 프로세서
19 19
제18항에 있어서,상기 바이어스 전류는 약 10uA이고, 그리고 상기 바이어스 전압은 약 96mV인 뉴럴 프로세서
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 한국전자통신연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비) ICT 창의기술 개발