과제정보
이 논문은 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. 2019-0-00708, 뉴로모픽 아키텍처 기반 자율형 IoT 응용통합개발환경).
참고문헌
- 김영진, 김동환, "IoT 응용 및 적용 사례," 기계 저널, 제56권, 제2호, 37-41쪽, 2016년 2월
- 오정원, 김행곤, "IoT 기반 Apache Spark 분석기법을 이용한 과수 수확 불량 영역 모니터링 아키텍처 모델," 스마트미디어저널, 제6권, 제4호, 58-64쪽, 2017년 12월
- 노순국, "인공지능 기반 구글넷 딥러닝과 IoT를 이용한 의류 분류," 스마트미디어저널, 제9권, 제3호, 41-45쪽, 2020년 9월 https://doi.org/10.30693/smj.2020.9.3.41
- 김미선, 박용석, 서재현, "IoT 헬스 데이터 공유를 위한 HFN 기반 권한 관리," 스마트미디어저널, 제10권, 제1호, 88-98쪽, 2021년 03월
- 정동규, 송도선, "인공지능과 사물인터넷 특징 및 결합 산업 동향," 한국정보기술학회, 제15권, 제2호, 29-39쪽, 2017년 12월
- Von Neumann architecture(2022). https://en.wikipedia.org/wiki/Von_Neumann_architecture (accessed Mar., 4, 2022).
- I. K. Schuller, R. Stevens, R. Pino, M. Pechan, "Neuromorphic Computing: From Materials to Systems Architecture," U.S. Department of Energy Of ice of Scientific and Technical Information, pp. 1-40, Oct. 2015.
- S. Ghosh-Dastidar. and H. Adeli, "Spiking Neural Networks", International Journal of Neural Systems, Vol. 19, No. 4, pp. 295-308, Aug. 2009. https://doi.org/10.1142/S0129065709002002
- 김용주, 김태호, "Spiking Neural Network(SNN) 구조에서 뉴런의 개수와 학습량에 따른 학습 성능변화 분석," The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT), Vol. 6, No. 3, pp. 463-468, Aug. 2020. https://doi.org/10.17703/JCCT.2020.6.3.463
- Y-S. Yun, S. Kim, J. Park, H. Kim, J. Jung, S. Eun, "Development of Neuromorphic Architecture Integrated Development Environment," International Conference on Green and Human Information Technology, pp. 47-49, Hanoi, Vietnam, Feb. 2020.
- 김서연, "뉴로모픽 아키텍처 기반 자율형 IoT 응용 최적화 연구," 한남대학교 박사학위 논문, 2022년 2월
- K. Park, B. Kim, "Dynamic neuromorphic architecture selection scheme for intelligent Internet of Things services.", Concurrency and Computation: Practice and Experience, May. 2021.
- C. S. Han, K. M. Lee, "Spiking Neural Network Transformer for Deploying into a Deep Learning Framework," RACS' 20, pp. 82-83, Gwangju, Republic of Korea, Nov. 2020.
- node-red(2013). https://nodered.org/ (accessed Oct., 19, 2021).
- A. Nayyar, V. Puri, "Raspberry Pi-A Small, Powerful, Cost Effective and Efficient Form Factor Computer: A Review," International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, Vol. 5, No. 12, pp. 720-737, Dec. 2015.
- Tinker board(2019). https://tinker-board.asus.com/index.html (accessed Mar., 5, 2022).
- Terasic DE1-SoC(2014). http://de1-soc.terasic.com (accessed Mar., 5, 2022).
- L. Deng, "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, Nov. 2012. https://doi.org/10.1109/MSP.2012.2211477