개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 162 - 171 (10page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.2.162
이용수
DBpia Top 5%동일한 주제분류 기준으로최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
초록· 키워드
오류제보하기
Spiking Neural Networks (SNNs)는 3세대 인공신경망으로 많은 연구자들의 주목을 받고 있다. SNN은 정보를 처리하기 위해 이산적인 스파이크와 막 전위가 임계치를 넘어야 정보를 전달하는 스파이킹 뉴런을 사용한다. 이로인해 SNN은 다른 인공신경망들보다 에너지 효율성이 더 좋으며 순차적 데이터에 처리에 좋은 성능을 보인다고 알려져 있다. 하지만 현재 SNN의 응용 분야는 기존 인공신경망들이 자주 응용되는 분야인 이미지 분석에 국한되어 있으며 다른 응용 분야에서는 널리 쓰이지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 SNN을 Radio Frequency (RF) 신호 탐지 및 분류에 사용하여 그 성능을 측정했다. 또한, RF 신호 스파이크 변환 인코딩에 레이트 코딩과 템포럴 코딩을 적용해서 각 코딩 방식의 성능과 계산 복잡도를 측정하여 Signal-to-Noise Ratio (SNR)에 따른 효율적인 신호 인코딩 방식을 제안한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Spiking Neural Network
Ⅲ. SNN 모델의 구조 및 원리와 RF 신호 탐지 및 분류 절차
Ⅳ. 실험 설정 및 결과
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep learning,” Nature, vol. 521, no. 7553, pp. 436-444, May 2015.
Z. Jingren, W. Jingjing, Y. Jingwei, W. Chunmao, and P. Shiliang, “Deep spiking neural network for high-accuracy and energy-efficient face action unit recognition,” 2021 JCNN, pp. 1-7, 2021. (https://doi.org/10.1109/IJCNN52387.2021.9533451)
S. Park and S. Yoon, “Analysis of the training performance and time of SNN by STDP algorithms and spike temporal interactions,” KIISE Trans. Comput. Practices, vol. 24, no. 9, pp. 482-486, 2018.
C. I. Nwakanma, J.-W. Kim, J.-M. Lee, and D.-S. Kim, “Edge AI prospect using the NeuroEdge computing system: Introducing a novel neuromorphic technology,” ICT Express, vol. 7, no. 2, pp. 152-157, 2021, ISSN 2405-9595.
J. Pérez, J. A. Cabrera, J. J. Castillo, and J. M. Velasco, “Bio-inspired spiking neural network for nonlinear systems control,” Neural Netw., vol. 104, pp. 15-25, 2018, ISSN 0893-6080.
Z. Jingren, W. Jingjing, Y. Jingwei, W. Chunmao, and P. Shiliang, “Deep spiking neural network for high-accuracy and energy-efficient face action unit recognition,” 2021 JCNN, pp. 1-7, 2021. (https://doi.org/10.1109/IJCNN52387.2021.9533451)
S. Park and S. Yoon, “Analysis of the training performance and time of SNN by STDP algorithms and spike temporal interactions,” KIISE Trans. Comput. Practices, vol. 24, no. 9, pp. 482-486, 2018.
C. I. Nwakanma, J.-W. Kim, J.-M. Lee, and D.-S. Kim, “Edge AI prospect using the NeuroEdge computing system: Introducing a novel neuromorphic technology,” ICT Express, vol. 7, no. 2, pp. 152-157, 2021, ISSN 2405-9595.
J. Pérez, J. A. Cabrera, J. J. Castillo, and J. M. Velasco, “Bio-inspired spiking neural network for nonlinear systems control,” Neural Netw., vol. 104, pp. 15-25, 2018, ISSN 0893-6080.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
시간 특징 인코딩 기반 심층 스파이킹 신경망
대한전자공학회 학술대회
2024 .06
-
Classification using a Spiking Neural Network: A Review
IEIE Transactions on Smart Processing & Computing
2023 .02
-
시계열 데이터를 위한 스파이크 인코딩 최신 연구 동향
전자공학회논문지
2024 .06
-
스파이킹 뉴럴 네트워크의 다양한 인코딩 기법에 따른 영상 분류 성능 분석
방송공학회논문지
2024 .09
-
근전도(EMG) 신호 분류를 위한 스파이크 신경망 기반 트랜스포머
대한전자공학회 학술대회
2024 .11
-
스파이킹 신경망 추론 효율성과 안정성 향상을 위한 불응기를 갖는 IF 뉴런 활용
대한전자공학회 학술대회
2024 .06
-
메모리 효율적인 심층 스파이킹 신경망
Proceedings of KIIT Conference
2022 .06
-
효율적인 Speech Command Classification을 위한 Spiking Neural Network 모델
한국통신학회 학술대회논문집
2025 .02
-
Research of Spiking Neural Network based on Analog Circuit
대한전자공학회 학술대회
2019 .06
-
스파이킹 뉴런 모델의 동작과 스파이킹 신경망의 학습
정보과학회지
2020 .02
-
Digital Twin Flight Dynamics model of UAM vehicle using Spiking Neural Network
한국항공우주학회 학술발표회 초록집
2023 .11
-
MNIST 분류 성능을 이용한 스파이킹 신경망 매개변수 특성 분석
대한전자공학회 학술대회
2024 .11
-
스파이킹 심층 신경망의 저전력 구현
대한전자공학회 학술대회
2016 .11
-
FPGA Implementation of an Artificial Intelligence Signal Recognition System
센서학회지
2022 .01
-
Attractor Network 기반 Spiking Neural Network Architecture 제안
한국통신학회 학술대회논문집
2021 .02
-
Spike-inspired Deep Neural Network Design Using Binary Weight
제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집
2018 .10
-
스파이킹 뉴럴 네트워크에서 스파이크 비율 의존 가소성과 하이브리드 방법을 사용한 신경모사 컴퓨팅
대한전자공학회 학술대회
2021 .06
-
멀티모달 스파이킹 뉴럴 네트워크의 성능 분석
대한전자공학회 학술대회
2023 .06
-
Neuron Circuits for SNN Neuromorphic Systems Encoded by Time-To-First-Spike
대한전자공학회 학술대회
2021 .11
-
시계열 데이터 분석을 위한 시간 인코딩 기반 SNN 연구
대한전자공학회 학술대회
2021 .06
이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-567-000453229