뉴로모픽 구조 기반 FPGA 임베디드 보드에서 이미지 분류 성능 향상을 위한 특징 표현 방법 연구

초록

뉴로모픽 아키텍처는 저에너지로 인공지능 기술을 지원하는 차세대 컴퓨팅으로 주목받고 있다. 그러나 뉴로모픽 아키텍처 기반의 FPGA 임베디드 보드는 크기나 전력 등으로 인하여 가용 자원이 제한된다. 본 논문에서는 제한된 자원을 효율적으로 사용하기 위해 특징점의 고려 없이 크기를 재조정하는 보간법과 에너지 기반으로 특징점을 최대한 보존하는 DCT(Discrete Cosine Transform) 기법을 통한 특징 표현 방법을 비교 및평가한다. 크기가 조정된 이미지는 일반적인 PC 환경에서와 FPGA 임베디드 보드의 Nengo 프레임워크에서컨벌루션 신경망을 통해 정확도를 비교 분석했다. 실험 결과 PC의 컨벌루션 신경망과 FPGA Nengo 환경 모두에서 DCT 기반 분류 성능이 일반 보간법보다 약 1.9% 높은 성능을 보였다. 실험 결과를 바탕으로 뉴로모픽 구조 기반 FPGA 보드의 제한된 자원 환경에서 기존에 사용되던 보간법 대신 DCT 방식을 이용한다면 분류에 사용되는 뉴런의 표현에 많은 자원을 할당하여 인식률을 높일 수 있을 것으로 기대한다.

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