Lu, Jing;Yang, Jing;Kim, Yong-Bin;Ayers, Joseph;Kim, Kyung Ki
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제14권4호
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pp.383-390
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2014
This paper presents an excitatory CMOS neuron oscillator circuit design, which can synchronize two neuron-bursting patterns. The excitatory CMOS neuron oscillator is composed of CMOS neurons and CMOS excitatory synapses. And the neurons and synapses are connected into a close loop. The CMOS neuron is based on the Hindmarsh-Rose (HR) neuron model and excitatory synapse is based on the chemical synapse model. In order to fabricate using a 0.18 um CMOS standard process technology with 1.8V compatible transistors, both time and amplitude scaling of HR neuron model is adopted. This full-chip integration minimizes the power consumption and circuit size, which is ideal for motion control unit of the proposed bio-mimetic micro-robot. The experimental results demonstrate that the proposed excitatory CMOS neuron oscillator performs the expected waveforms with scaled time and amplitude. The active silicon area of the fabricated chip is $1.1mm^2$ including I/O pads.
Neuron-on-a-Chip technology is based on advanced neuronal culture technique, surface micropatterning, microelectrode array technology, and multi-dimensional data analysis techniques. The combination of these techniques allowed us to design and analyze live biological neural networks in vitro using real neurons. In this review article, two underlying technologies are reviewed: Microelectrode array technology and Neuronal patterning technology. There are new opportunities in the fusion of these technologies to apply them in neurobiology, neuroscience, neural prostheses, and cell-based biosensor areas.
A calibration-free analog neuron circuit is proposed as a viable alternative to the power hungry digital neuron in implementing a deep neural network. The conventional analog neuron requires calibrations because a voltage-mode link is used between the soma and the synapse, which results in significant uncertainty in terms of current mapping. In this work, a current-mode link is used to establish a robust link between the soma and the synapse against the variations in the process and interconnection impedances. The increased hardware owing to the adoption of the current-mode link is estimated to be manageable because the number of neurons in each layer of the neural network is typically bounded. To demonstrate the utility of the proposed analog neuron, a simple neural network with $4{\times}7{\times}3$ architecture has been designed for classifying iris flowers. The chip is now under fabrication in 0.35 mm CMOS technology. Thus, the proposed true current-mode analog neuron can be a practical option in realizing power-efficient neural networks for edge computing.
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.
Integrated circuit of a new neuron chain with a synapse function for Hodgkin-Huxley model which is a good electrical model about a real biological neuron is implemented in a $0.5{\mu}m$ 1 poly 2 metal CMOS technology. Pulse type neuron chain consist of series connected current controlled single neurons through synapses. For the realization of the single neuron, a pair of voltage mode oscillators using operational transconductance amplifiers and capacitors is used. The synapse block which is a connection element between neurons consist of a voltage-current conversion circuit using current mirror. SPICE simulation results of the proposed circuit show 160 mV amplitude pulse output and propagation of the signal through synapses. Measurements of the fabricated pulse type neuron chip in condition of ${\pm}2.5\;V$ power supply are shown and compared with the simulated results.
An analog neural network circuit of rhigh density integration is introduced. It's prototype chip is designed in 3 by 3 mm2 die. It uses only one MOSFET to implement a synapse. The number of synapses per neuron can be expanded by cascading several chips. The influence of nonlinearity in synapses is analyzed. A formalization of the back propagation which can be applied to this circuit is shown. Some simulation results are shown and disscussed.
In this paper, a new distributed intelligent control module based on LonWorks fieldbus for air handling unit(AHU) of heating, ventilating and air-conditioning(HVAC) is proposed to replace with a conventional direct digital control(DDC) with 32 bit microprocessor. The proposed control architecture has a excellent features such as highly compact and flexible function design, a low priced smart front-end and reliable performance with various functions. This also addresses issues in control network configuration, logical design of field devices by S/W tool, Internet networking and electronic element installation. Experimental results showing the system performance are also included in this paper.
펄스형 신경세포를 구현하기 위하여 호지킨-헉슬리 모델을 참조하여 $0.5{\mu}m$ CMOS 공정을 이용한 집적회로를 설계하고 칩 제작하였다. 펄스형 단위 신경세포는 취합기능을 갖는 입력단과 임계값이상에서 신호발생을 일으키는 펄스생성회로로 구성된다. 입력단을 입력전류신호를 취합하는 범프회로, 펄스생성회로는 몇 개의 트랜스콘덕터와 커패시터 전하공급기능을 갖는 부성저항회로로 이루어진다 SPICE 모의실험결과 임계신호전류 70 nA이상에서 펄스생성이 일어남을 확인하였고, 제작된 칩을 5V 조건하에서 측정하여 모의실험결과와 비교분석하였다.
Kim, Kun-Ho;Kim, Byun-Gwhan;Kim, Kyung-Nam;Hong, Jin-Han;Park, Sang-Ho
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2226-2229
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2003
A new method is presented to construct a classifier. This was accomplished by combining a generalized regression neural network (GRNN) and a genetic algorithm (GA). The classifier constructed in this way is referred to as a GA-GRNN. The GA played a role of controlling training factors simultaneously. In GA optimization, neuron spreads were represented in a chromosome. The proposed optimization method was applied to a data set, consisted of 4 different promoter sequences. The training and test data were composed of 115 and 58 sequence patterns, respectively. The range of neuron spreads was experimentally varied from 0.4 to 1.4 with an increment of 0.1. The GA-GRNN was compared to a conventional GRNN. The classifier performance was investigated in terms of the classification sensitivity and prediction accuracy. The GA-GRNN significantly improved the total classification sensitivity compared to the conventional GRNN. Also, the GA-GRNN demonstrated an improvement of about 10.1% in the total prediction accuracy. As a result, the proposed GA-GRNN illustrated improved classification sensitivity and prediction accuracy over the conventional GRNN.
본 연구에서는 프랜트 및 빌딩자동제어 분야에서 적용이 확대 되고 있는 LonWorks 필드버스를 이용하여 기존의 공기조화시스템를 제어하고 있는 DDC제어기를 대체할 수 있도록 필드버스에서 사용이 가능한 고성능 저가의 지능형 제어모듈을 개발하였다. 이는 필드버스 기반의 AHU 전용 지능형제어기를 새로운 설계기술로 개발하고 상품화를 실현하였다. 특히 S/W부분에서도 8 bit Neuron chip에 매우 콤팩트하게 내재된 고성능 응용프로그램도 개발하였다. 공조기의 실험시스템을 구축하여 개발된 전용 제어기를 실험한 결과 밸브, 댐퍼제어 및 감시기능이 기존 DDC 제어기보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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