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[국내논문] NAAL: 뉴로모픽 아키텍처 추상화 기반 이기종 IoT 기기 제어용 소프트웨어
NAAL: Software for controlling heterogeneous IoT devices based on neuromorphic architecture abstraction 원문보기

스마트미디어저널 = Smart media journal, v.11 no.3, 2022년, pp.18 - 25  

조진성 (충북대학교 전기.전자.정보.컴퓨터공학부) ,  김봉재 (충북대학교 컴퓨터공학과)

초록
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뉴로모픽 컴퓨팅은 일반적으로 CPU와 GPU를 이용하여 신경망 연산을 하는 것보다 전력, 면적, 속도 측면에서 매우 뛰어난 성능을 보여준다. 이러한 특성은 에너지 사용량이 중요시되는 자원 제약적인 IoT 환경에 매우 적합하다. 하지만 뉴로모픽 컴퓨팅을 지원하는 이기종 IoT 기기에 따라 환경설정 및 응용 프로그램 동작을 위한 소스코드의 수정이 필요하다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 NAAL을 제안하고 구현하였다. NAAL은 공통의 API를 기반으로 다양한 이기종 IoT 기기 환경에서 IoT 기기의 제어와 뉴로모픽 아키텍처의 추상화 및 추론 모델 동작에 필요한 기능을 제공한다. NAAL은 향후 새로운 이기종 IoT 기기 및 뉴로모픽 아키텍처와 컴퓨팅 장치의 추가적인 지원이 가능하다는 장점을 가진다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Neuromorphic computing generally shows significantly better power, area, and speed performance than neural network computation using CPU and GPU. These characteristics are suitable for resource-constrained IoT environments where energy consumption is important. However, there is a problem in that it...

주제어

참고문헌 (15)

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  2. 홍보선, 김봉재, "뉴로모픽 컴퓨팅 지원 하드웨어 기술 동향," 정보과학회지, Vol. 38. No. 2, pp. 32-39, 2020. 

  3. Basu, Arindam, et al., "Low-power, adaptive neuromorphic systems: Recentprogress and future directions," IEEE Journal on Emerging and Selected Topics inCircuits and Systems, vol. 8, no. 1, pp. 6-27, 2018. 

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  13. Davies, Mike, et al., "Loihi: A neuromorphic manycore processor with on-chip learning," IEEE Micro, vol. 38, no. 1, pp. 82-99, Feb. 2018. 

  14. Bekolay, Trevor, et al., "Nengo: a Python tool for building large-scale functional brain models," Frontiers in Neuroinformatics, vol. 7, no. 48, Jan. 2014. 

  15. Deng, Li, "The mnist database of handwritten digit images for machine learning research [best of the web].", IEEE signal processing magazine, vol. 29. no. 6, pp. 141-142, Oct. 2012. 

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