• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.289-291
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• 2005

최근 유전자 칩의 발전으로 다양하고 방대한 양의 유전자 정보를 이용한 정확하고 신뢰성 높은 분류, 군집 및 질병을 예측하는 분석 기법이 증가하고 있다. 하지만 특징적인 유전자를 선택하는 Gene Selection 기법의 종류는 많지가 않으며 주로 통계적인 방법에 의존하여 유전자를 선택하는 기법을 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망의 결합을 통한 데이터마이닝을 기반으로 신뢰성 높은 특징적인 유전자를 선택하는 Gene Selection 기법에 대하여 연구을 진행하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권4호
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• pp.33-42
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• 2005

본 논문에서는 소속 함수와 신경망을 이용한 유전자 발현 정보의 분류 기법을 제안한다. 유전자 발현은 유전자가 mRNA와 생체의 기능을 일으키게 하는 단백질을 만들어내는 과정이다. 유전자 발현에 대한 정보는 유전자의 기능을 밝히고 유전자간의 상관 관계를 알아내는데 중요한 역할을 한다. 이러한 유전자 발현 연구를 위한 정보를 대량으로 신속하게 얻을 수 있는 도구가 DNA 칩이다. DNA 칩으로 얻은 수백$\~$수천개의 데이터는 그 데이터만으로는 의미를 갖지 못한다. 따라서 유전자 발현정도에 따라 수치적으로 획득된 데이터에서 의미적인 특성을 찾아내기 위해서는 클러스터링 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수많은 유전자 데이터 중에서 주요 정보를 포함한 것으로 판단되는 유전자 데이터를 피셔 기준에 의하여 선택한다. 이때 선택된 데이터들이 클러스터링에 효과적인 데이터라고 보장할 수 없으므로, 클러스터링 성능을 저해하는 유전자 데이터의 영향력을 감소시키기 위해서 소속 함수를 이용하여 특징값을 계산하고, 계산된 특징값으로 얻은 특징 벡터들을 적용하여 역전파 신경망 학습을 수행한다. 본 논문에서 제안한 유전자 발현 정보의 분류 결과로 얻은 클러스터링의 성능은 기존의 연구 결과와 비교했을 때 다양한 유전자 데이터에 대하여 향상된 인식율을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.388-389
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• 2022

최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 그러나 GPU 기반의 소프트웨어 방식은 하드웨어를 변경할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점으로 인해 높은 수준의 판단이나 작업을 요구하는 경우에는 이에 적합한 높은 사양의 GPU가 필요하며, 이러한 경우에는 인공지능 작업을 처리하는 그래픽 카드로 교체해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 반도체 내부의 회로를 변경할 수 있는 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 인공지능 시스템을 구현하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.85-87
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• 2006

압타머칩은 (주)제노프라에서 개발한 새로운 개념의 바이오칩으로서, 압타머(aptamer)를 이용하여 혈액중의 특정 단백질군의 상대적인 양의 변화를 측정할 수 있으며, 질병 진단에 바로 응용할 수 있는 도구이다. 본 논문에서는 압타머칩 데이터 분석을 통해 심혈관 질환 환자의 질병 진행 단계를 예측할 수 있음을 보인다. 정상, 안정/불안정성 협심증, 심근경색의 네 단계로 표지된 환자의 혈액 샘플로부터 제작한 (주)제노프라의 3K 압타머칩 데이터를, 일반 DNA 마이크로어레이 분석과 동일한 과정을 거쳐 분류한 결과, 각 단계별 환자샘플이 확연히 구분되는 것을 확인하였다. 분산분석 결과 P-Value를 이용하여 자질 선택을 수행하고, 분류 알고리즘으로는 신경망, 결정트리, SVM, 베이지안망을 적용한 결과. 각 알고리즘별로 50대 남성환자 31개의 샘플에 대하여 $77{\sim}100%$의 정확도로 심혈관 질환의 단계를 구분해내었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2974-2976
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• 1999

본 논문에서는 단일패턴과 다중패턴 학습이 가능한 FNNs(Feedforward Neural Networks)을 하드웨어로 구현하는데 필요한 학습방안을 제안한다. 제안된 학습방안은 기존의 하드웨어 구현에 이용되는 방식과는 전혀 다른 방식이며, 오히려 기존의 소프트웨어 학습방식과 유사하다. 기존의 하드웨어 구현에서 사용되는 방법은 오프라인 학습이나 단일패턴 온 칩(on-chip) 학습방식인데 반해, 제안된 학습방식은 단일/다중패턴은 칩 학습방식으로 다층 FNNs 회로와 학습회로 사이에 스위칭 회로를 넣어 구현되었으며, FNNs의 학습회로는 선형 시냅스 회로와 선형 곱셈기 회로를 사용하여MEBP(Modified Error Back-Propagation) 학습규칙을 구현하였다. 제안된 방식은 기존의 CMOS 공정으로 구현되었고 HSPICE 회로 시뮬레이터로 그 동작을 검증하였다 구현된 FNNs은 어떤 학습패턴 쌍에 의해 유일하게 결정되는 출력 전압을 생성한다. 제안된 학습방안은 향후 학습 가능한 대용량 신경망의 구현에 매우 적합하리라 예상된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권1호
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• pp.20-27
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• 2008

본 논문에서는 비선형 패턴 분류를 위해 FPGA 칩에 신경회로망을 구현하였다. 병렬처리 연산을 위해 순방향 신경회로망이 구현 되었다. 신경망의 학습을 off-line으로 한 다음에 가중치 값들을 저장하여 사용한다. 예로서, AND와 XOR 논리의 패턴 구분이 수행된다. 실험결과를 통해 FPGA에 구현된 신경회로망이 잘 작동하는 것을 검증하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.92-98
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• 2019

본 논문에서는 몰포러지 연산을 기본으로 하는 몰포러지 신경망(MNN: Morphological Neural Network) 기반 딥러닝 시스템을 제안하였다. 딥러닝에 사용되는 레이어는 몰포러지 레이어, 풀링 레이어, ReLU 레이어, Fully connected 레이어 등이다. 몰포러지 레이어에서 사용되는 연산은 에로전, 다이레이션, 에지검출 등이다. 본 논문에서 새롭게 제안한 MNN은 기존의 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 시스템과는 달리 히든 레이어의 수와 각 레이어에 적용되는 커널 수가 제한적이다. 레이어 단위 처리시간이 감소하고, VLSI 칩 설계가 용이하다는 장점이 있으므로 모바일 임베디드 시스템에 딥러닝을 다양하게 적용할 수 있다. MNN에서는 제한된 수의 커널로 에지와 형상검출 등의 연산을 수행하기 때문이다. 데이터베이스 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 MNN의 성능 및 딥러닝 시스템으로의 활용 가능성을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.180-192
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• 2021

이미지 인식 및 패턴 감지를 위해 널리 사용되는 알고리즘 중 하나는 convolution neural network(CNN)이다. CNN에서 대부분의 연산량을 차지하는 convolution 연산을 효율적으로 처리하기 위해 외부 하드웨어 가속기를 사용하여 CNN 어플리케이션의 성능을 향상 시킬 수 있다. 이러한 하드웨어 가속기를 사용함에 있어서 CNN은 막대한 연산량을 처리하기 위해 오프칩 DRAM에서 가속기 내부의 메모리로 데이터를 갖고 와야 한다. 즉 오프칩 DRAM과 가속기 내부의 온칩 메모리 혹은 글로벌 버퍼 사이의 데이터 통신이 CNN 어플리케이션의 성능에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 CNN 가속기 내의 온칩 메모리 혹은 글로벌 버퍼의 크기에 따른 주메모리 혹은 DRAM으로의 접근 횟수를 추산할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. CNN 아키텍처 중 하나인 AlexNet에서, CNN 가속기 내부의 글로벌 버퍼의 크기를 증가시키면서 시뮬레이션 했을 때, 글로벌 버퍼 크기가 100kB 이상인 경우가 100kB 미만인 경우보다 가속기 내부와 오프칩 DRAM 간의 접근 횟수가 0.8배 낮은 것을 확인 했다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권4호
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• pp.70-82
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• 1999

본 논문에서는 복잡한 영상에서 추출해낸 손 영역으로부터 제스처를 인식하여 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI, Human-Computer Interaction)을 위한 보다 자연스러운 인터페이스를 제공한다. 제안하는 방법은 정규화된 RGB 색상 공간에 정의한 피부색의 가우시안 분포를 이용해 조명의 변화나 개인의 차이에도 안정적으로 손 영역을 추출하며, 배경에 대한 상대적인 움직임을 이용해 복잡한 영상에서도 효과적으로 손 영역을 추출해 낸다. 추출된 손 영역은 RBF(Radial Basis Function) 신경망을 이용해 각 제스처로 인식된다. 가상 환경과의 상호작용을 제공하기 위해 두 종류의 기본적인 정적 제스처들을 정의하며 간단한 구문론적 규칙을 사용해 하나 이상의 인식 결과들을 조합함으로써 적은 수의 제스처들만으로 보다 효율적이고 다양한 상호작용이 가능하게 한다. 제안하는 시스템은 TM320C80 DSP 칩을 사용하여 구현되었으며 300×240 영상을 12Hz로 처리함으로써 빠른 속도로 가상 환경의 인터페이스를 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.592-594
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• 2004

본 논문에서는 SVM의 효과적인 학습 알고리즘인 SMO(Sequential Minimal Optimization)를 하드웨어적으로 설계하고 구현하는 방법을 제시한다. SVM은 Vapnik에 의한 제안된 기계학습 방법으로 음성인식, 문자인식, BT, 보안 등 다양한 응용분야에서 기존의 신경망보다 우수한 성능을 나타내었다. 그러나 SVM은 계산량이 많아 연산속도가 느려지는 단점을 가진다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 SVM의 학습 알고리즘인 SMO의 핵심인 지수함수와 실수 연산기를 VHDL로 설계하고 Mentor의 ModelSim을 이용하여 시뮬레이션하고 Synopsys의 Design Analyzer를 이용하여 합성하였다. 구현된 칩은 시뮬레이션 결과 약 50MHz의 속도로 동작하며, 이는 소프트웨어적으로 구현된 SMO보다 약 10～20배 빠른 성능을 나타내었다.