• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.307-310
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• 2002

인공지능 로봇 계획 문제는 초기상태, 동작, 목적상태로 구성되며, 초기상태를 목적상태로 변화시키는 일련의 동작을 찾는 문제로서, 지수 복잡도 문제이다. 이러한 문제에 대한 접근 방법으로 인공지능 탐색이 널리 쓰인다. 본 논문에서는 아일랜드 탐색을 사용하는 방법을 소개한다. 아일랜드 탐색을 적용하려면 초기상태에서 목적상태로 변환하는 도중 꼭 거쳐야 하는 아일랜드를 제공해야 한다. 그러나 그러한 아일랜드를 찾는 것은 불가능한 일이다. 그러므로, 본 논문에서는 선취관계를 이용하여 적당한 아일랜드를 생성하여 사용한다. 로봇 계획 문제의 목적 상태를 구성하는 부분목적 사이에 어떤 부분 목적이 반드시 다른 어떤 부분 목적 보다 먼저 성취되어져야 하는 관계를 선취관계라 한다. 아일랜드를 프로세서 수만큼 생성하여, 각 프로세서에 하나의 아일랜드를 원래의 계획 문제와 함께 할당한다. 각 프로세서는 초기상태에서 아일랜드까지 가는 문제를 휴리스틱 방법으로 풀고, 아일랜드에서 목적 상태로 도달하는 문제를 또한 휴리스틱 방법으로 풀어 결합함으로써 원래의 문제에 대한 해를 구하여 주 프로세서에게 되돌려 준다. 주 프로세서는 되돌아 온 해 중에서 가장 효율적인 해를 선택하여 최적해를 찾는다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.151-153
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• 2024

Edge AI 기술은 자동차, 가전, 스마트폰 등 우리 주변의 다양한 기기에 탑재되어 있다. Edge AI 를 구동하는 프로세서는 여러 종류로 나뉘는데, 대표적으로 저성능의 Microprocessor와 고성능 Microcomputer로 분류할 수 있다. 그중에서도 Microprocessor는 메모리와 저장 용량이 작아 Edge AI 를 구동하기 위한 빅 데이터를 메모리와 저장공간에 저장할 수 없기 때문에 통신을 사용하여 다른 기기로부터 데이터를 받아 연산을 수행해야 한다. 하지만 Microprocessor에서 통신은 빅 데이터와 같은 숫자로 이루어진 값을 전송하는 데에만 사용되는 것이 아니다. 디버깅이나 Processor의 정보 표시 등 문자열을 함께 사용하는 경우가 많은데, 문자열과 숫자 데이터를 함께 주고받으면 빅데이터와 같은 많은 데이터를 전송할때 시간이 오래 걸린다는 문제가 있다. 본 논문에서는 Edge AI에서의 빅데이터를 빠르게 전송할 수 있는 방법을 제안한다.

• 전자통신동향분석
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• 제33권6호
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• pp.58-68
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• 2018

A neuromorphic hardware that mimics biological perceptions and has a path toward human-level artificial intelligence (AI) was developed. In contrast with software-based AI using a conventional Von Neumann computer architecture, neuromorphic hardware-based AI has a power-efficient operation with simultaneous memorization and calculation, which is the operation method of the human brain. For an ideal neuromorphic device similar to the human brain, many technical huddles should be overcome; for example, new materials and structures for the synapses and neurons, an ultra-high density integration process, and neuromorphic modeling should be developed, and a better biological understanding of learning, memory, and cognition of the brain should be achieved. In this paper, studies attempting to overcome the limitations of next-generation neuromorphic hardware technologies are reviewed.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.349-350
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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. 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 인공지능 시스템을 구현하였으며, 본 논문에서는 FPGA기반 인공지능 시스템을 구현하기 위한 영상인식 시스템에 대해 발표하고자 한다.

• 반도체공학회 논문지
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• 제2권3호
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• pp.19-26
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• 2024

반도체는 전자 기기 및 시스템을 구성하는 핵심 기술로서, 반도체 기술 발전 방향을 예측 및 제시하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 무어 법칙에 따른 반도체 소자의 지속적인 집적화 기술, 시스템 응용에 따른 프로세서 기술, 인공지능/기계학습(AI/ML) 지원 프로세서 기술, 외부시스템 연결 기술로서의 광통신 및 무선통신 기술을 중심으로 각 분야의 핵심적인 기술 개발 이슈, 발전 동향, 그리고, 앞으로의 발전 로드맵에 대한 기초적인 연구결과를 제시하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제33권5호
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• pp.121-134
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• 2018

The Von Neumann based architecture of the modern computer has dominated the computing industry for the past 50 years, sparking the digital revolution and propelling us into today's information age. Recent research focus and market trends have shown significant effort toward the advancement and application of artificial intelligence technologies. Although artificial intelligence has been studied for decades since the Turing machine was first introduced, the field has recently emerged into the spotlight thanks to remarkable milestones such as AlexNet-CNN and Alpha-Go, whose neural-network based deep learning methods have achieved a ground-breaking performance superior to existing recognition, classification, and decision algorithms. Unprecedented results in a wide variety of applications (drones, autonomous driving, robots, stock markets, computer vision, voice, and so on) have signaled the beginning of a golden age for artificial intelligence after 40 years of relative dormancy. Algorithmic research continues to progress at a breath-taking pace as evidenced by the rate of new neural networks being announced. However, traditional Von Neumann based architectures have proven to be inadequate in terms of computation power, and inherently inefficient in their processing of vastly parallel computations, which is a characteristic of deep neural networks. Consequently, global conglomerates such as Intel, Huawei, and Google, as well as large domestic corporations and fabless companies are developing dedicated semiconductor chips customized for artificial intelligence computations. The AI Processor Research Laboratory at ETRI is focusing on the research and development of super low-power AI processor chips. In this article, we present the current trends in computation platform, parallel processing, AI processor, and super-threaded AI processor research being conducted at ETRI.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.180-183
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• 2013

근래의 프로세서는 하나의 다이 위에 여러 개의 코어를 배치한 멀티코어 형태를 띠고 있다. 최근에는 프로세서의 에너지 소비량을 줄이기 위해 비대칭 멀티코어를 활용하여 동일한 성능을 유지하며 소비전력을 낮추는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비대칭 멀티코어의 장점을 최대한 활용하기 위해서는 대칭형 멀티코어와는 달리 실행해야 할 프로세스와 상이한 코어간의 작동 특성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 전력 소비 효율 향상을 위해 프로세스 스케줄링 알고리즘에 하이브리드 인공지능 기술인 Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)를 적용하여 각 프로세스에 적합한 코어를 찾아 할당하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 제안하는 프로세스 스케줄러는 리눅스의 CFS 대비 평균 35.4% 낮은 Energy Delay Product (EDP)를 보였으며 이를 통해 하이브리드 인공지능을 적용한 프로세스 스케줄링 알고리즘의 유효성을 입증하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제33권6호
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• pp.107-117
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• 2018

In recent years, with the development of autonomous driving technology, high-performance artificial intelligence computing hardware platforms have been developed that can process multi-sensor data, object recognition, and vehicle control for autonomous vehicles. Most of these hardware platforms have been developed overseas, such as NVIDIA's DRIVE PX, Audi's zFAS, Intel GO, Mobile Eye's EyeQ, and BAIDU's Apollo Pilot. In Korea, however, ETRI's artificial intelligence computing platform has been developed. In this paper, we discuss the specifications, structure, performance, and development status centering on hardware platforms that support autonomous driving rather than the overall contents of autonomous driving technology.

• 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.

• 스마트미디어저널
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• 제13권5호
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• pp.19-25
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• 2024

발달장애인의 사회 진입을 막는 가장 큰 행동 유형은 공격 행동이다. 공격 행동은 발달장애인 자신의 안전뿐만 아니라 타인의 신체적 안전에도 위협이 될 수 있다. 본 연구에서는 저전력 프로세서를 활용한 웨어러블 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 IMU(Inertial Measurement Unit, 관성 측정 장치)가 적용되어, 사용자의 행동을 분석할 수 있으며, 개발된 시스템에 부착된 LED 배열을 통해 일정 시간 이상 공격 행동이 감지되지 않을 시, 흥미로운 LED 패턴을 표현하여 발달장애인에게 보상을 통한 행동 중재를 제공한다. 전원이 제한된 환경에서 장시간 착용해야 하는 시스템을 구현하기 위해 데이터의 전처리 과정부터 AI 모델 적용까지 전 단계에 걸쳐서 성능-에너지 소모 간 최적화 방법을 제시한다.