• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.27-38
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• 1999

본 논문에서는 캐리 전파가 없어 고속 연산이 가능한 잉여수체계(Residue Number System)를 이용하여 고속의 디지털 뉴런 프로세서를 제안하였다. 제안된 뉴런프로세서는 MAC (Multiply And Accumulator) 연산부, 몫연산부, 시그모이드(Sigmoid)함수 연산부로 구성되며, 0.8$\mu$m CMOS공정으로 설계되었다 실험결과, 본 논문에서 구현한 디지털 뉴런프로세서는 19.2nsec의 속도를 보였으며, 실수연산기로 구현한 뉴런프로세서에 비하여 약1/2정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제44권3호
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• pp.12-22
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• 2007

본 논문에서는 잉여수체계(Residue Number System)를 이용하여 고속의 디지털 신경회로망을 제안하고 이를 구현하기 위한 중요연산부인 고속의 디지털 뉴런프로세서를 설계하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC 연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산 부로 구성되며, 설계된 회로는 VHDL로 기술하였고 Compass 툴로 합성하였다. 실험결과, 본 논문에서 설계한 디지털 뉴런프로세서는 19.2nsec의 속도를 보였으며, 실수연산기로 설계한 뉴런프로세서에 비하여 약 50%정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계한 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 병렬분산처리 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제1권4호
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• pp.546-549
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• 2006

In this paper the neuron operation based on Brillouin-active fiber in optical fiber is described. The inherent optical feedback by the backscattered stokes wave in optical fiber leads to instabilities in the form of optical chaos. Controlling of chaos induced transient instability in Brillouin-active fiber is implemented with Kerr nonlinearity having a non-instantaneous response in network systems. The controlling chaotic instabilities can lead to multistable periodic states; create optical logic 'on' or high level '1' or 'off', or low level '0'. It is theoretically possible to apply the multi-stability regimes as an optical memory device for encoding and decoding series and complex data transmission in optical systems.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제1권3호
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• pp.104-108
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• 2003

A biologically inspired fuzzy multilayer perceptron is proposed in this paper. The proposed algorithm is established under consideration of biological neuronal structure as well as fuzzy logic operation. We applied this suggested learning algorithm to benchmark problem in neural network such as exclusive OR and 3-bit parity, and to digit image recognition problems. For the comparison between the existing and proposed neural networks, the convergence speed is measured. The result of our simulation indicates that the convergence speed of the proposed learning algorithm is much faster than that of conventional backpropagation algorithm. Furthermore, in the image recognition task, the recognition rate of our learning algorithm is higher than of conventional backpropagation algorithm.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 1998년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.55-58
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• 1998

Recently, neural networks with self-adaptability like human brain have attracted much attention. It is desirable for the neuron-function to be implemented by exclusive hardware system on account of huge quantity in calculation. We have proposed a novel neuro-device composed of a MFSFET(ferroelectric gate FET) and oscillation circuit with CUJT(complimentary unijuction transistor) and PUT(programmable unijuction transistor). However, it is difficult to preserve ferroelectricity on Si due to existence of interfacial traps and/or interdiffusion of the constitutent elements, although there are a few reports on good MFS devices. In this paper, we have simulated CUJT and PUT devices instead of fabricating them and composed oscillation circuit. Finally, we have resented, as an approach to the MFSFET neuron circuit, adaptive learning function and characterized the elementary operation properties of the pulse oscillation circuit.

• 정보학연구
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• 제6권4호
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• pp.11-23
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• 2003

본 논문에서는 캐리 전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여수계를 이용하여 생산자동화 시스템에서 실시간 물체인식을 위한 디지털 뉴런프로세서의 구현방법을 제안하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC 연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산부로 구성되며, 설계된 회로는 C언어 및 VHDL로 기술하였고 Compass 툴로 합성하였다. 최종적으로, LG 0.8${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 Full Custom방식으로 설계를 수행하였다. 실험결과, 가장 나쁜 경로일 경우, 약 19nsec의 지연속도와 0.6ns의 연산속도를 보였고, 기존의 실수 연산기에 비하여 약 1/2배정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계한 디지털 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 생산자동화 시스템의 물체인식 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.457-461
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• 2014

생물학적 신경 세포의 모델링을 위한 펄스타입 실리콘 뉴런 회로를 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 반도체 집적회로로 설계하였다. 제안하는 뉴런 회로는 입력 전류신호를 위한 커패시터 입력단과, 출력 전압신호 생성을 위한 증폭단 및 펄스신호 초기화를 위한 MOS 스위치로 구성된다. 전압신호 입력을 전류신호 출력으로 변환하는 기능의 시냅스 회로는 몇 개의 PMOS와 NMOS 트랜지스터로 이루어지는 범프회로를 사용한다. 제안하는 뉴런 모델의 검증을 위하여, 2개의 뉴런과 시냅스가 직렬연결된 뉴런체인을 구성하여 SPICE 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과, 뉴런신호의 생성과 시냅스 전달특성의 정상적인 동작을 확인하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.204-213
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• 1997

In this paper, an application of fuzzy-neuron reasoning to the control of an activated sludge plant is presented. The activated sludge process is widely used in modern wastewater treatment plants. The operation control of the activated sludge process, however, is difficult due to the following reasons : 1)The complexity of the wastewater components, 2)the change of the wastewater influent, and 3)the adjustment errors in the control process. Because of these reasons, it is difficult to obtain mathematical model that really reflect the relationship between the variables and parameters in the process of wastewater treatment correctively and effectively. In this paper, the activated sludge process(A.S.P.) is modeled by a new fuzzy-neuron network representing nonlinear characteristics. These fuzzy-neurons have fuzzy rules with complementary membership function. Based on the constructed model, graphic simulator on X-window system as a graphic integrated environment is implemented. The efficacy of the proposed control scheme was evaluated and demonstrated by means of the field test.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.37-50
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• 2007

본 논문에서는 캐리전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여 수 체계(Residue Number System)를 이용하여 생산자동화 시스템에서 실시간 물체인식을 위한 고속의 디지털 뉴런 프로세서를 제안하고 이를 구현하기 위한 중요연산부인 PE를 설계 및 구현하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC(Multiplier and Accumulator)연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산부로 구성된다. 설계된 회로는 C언어 및 VHDL로 기술하였고 Compass툴로 합성하였으며 LG $0.8{\mu}m$ CMOS공정으로 설계되었다. 실험결과 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 기존 방식의 잉여수계를 이용한 연산기 및 실수연산기로 구현한 뉴런프로세서에 비하여 3배 이상의 연산속도와 약 50%정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 생산자동화 시스템의 물체인식 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1654-1660
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• 2004

본 논문은 애쉴론(Echelon)사의 LonWorks 기술을 이용하여 분산 지능 제어를 위한 LonWorks 통신 모듈 설계 및 구현에 대하여 논한다. LonWorks 통신 모듈은 하드웨어와 펌웨어(firmware)로 나눌 수 있다. 첫 번째, 하드웨어는 센서가 부착된 마이크로컨트롤러 부분과 제어와 데이터 네트워크를 함께 운용할 수 있는 LonWorks 구성요소이다. 즉, 뉴런 칩(neuron chip), 마이크로컨트롤러, 트랜시버(transceiver), LONCard로 구성되어 있다. 두 번째, 운용 펌웨어는 노드빌더(NodeBuilder) 3.0 개발 툴을 이용한 뉴런 C이다. 제작 구현된 LonWorks 통신 모듈은 LTM-10A, Gizmo 4 I/O board, 병렬 I/O 인터페이스를 이용하여 사전 테스트하였다. 그리고 필드 테스트를 위하여 마이크로컨트롤러 부분은 하이퍼터미널(HyperTerminal)을 이용하여 테스트하였고, 데이터 네트워크의 통신 절차는 윈도우즈용 LonMaker 툴을 이용하여 짧은 메시지를 송$.$수신하여 확인하였다. 이로써 LON(Local Operating Network)은 지능 디바이스를 가진 분산형 제어 기술을 사용하여 대형 제어시스템을 소형화할 수 있다.