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정우재,김민우,조재찬,정윤호,Jeong, Woojae,Kim, Minwoo,Cho, Jaechan,Jung, Yunho 한국전기전자학회 2018 전기전자학회논문지 Vol.22 No.3
본 논문에서는 restricted coulomb energy(RCE) 신경망 기반 가스 분류기를 제안하고, 이의 실시간 학습 및 분류를 위한 하드웨어 구현 결과를 제시한다. RCE 신경망은 네트워크 구조가 학습에 따라 유동적이며, 실시간 학습 및 분류가 가능하므로, 가스 분류 응용에 적합한 특징을 갖는다. 설계된 가스 분류기는 UCI gas dataset에 대해 99.2%의 분류 정확도를 보였으며, Intel-Altera cyclone IV FPGA 기반 구현 결과, 26,702개의 logic elements로 구현 가능함을 확인하였다. 또한, FPGA test system을 구성하여 63MHz의 동작 주파수로 실시간 검증을 수행하였다. In this paper, we propose the gas classifier based on restricted column energy neural network (RCE-NN) and present its hardware implementation results for real-time learning and classification. Since RCE-NN has a flexible network architecture with real-time learning process, it is suitable for gas classification applications. The proposed gas classifier showed 99.2% classification accuracy for the UCI gas dataset and was implemented with 26,702 logic elements with Intel-Altera cyclone IV FPGA. In addition, it was verified with FPGA test system at an operating frequency of 63MHz.
정우재(Woojae Jeong),정윤호(Yunho Jung) 한국전기전자학회 2019 전기전자학회논문지 Vol.23 No.4
본 논문은 실시간 자가학습과 분류 기능을 모두 지원하는 support vector machine (SVM) 기반 가스 분류기의 하드웨어 구조 설계 및 구현 결과를 제시한다. 제안된 가스 분류기는 학습 알고리즘으로 modified sequential minimal optimization(MSMO)을 사용하였고, 학습과 분류 기능을 공유구조를 사용하여 설계함으로써 기존 논문 대비 하드웨어 면적을 35% 감소시켰다. 설계된 가스 분류기는 Xilinx Zynq UltraScale+ FPGA를 사용하여 구현 및 검증되었고, 108MHz의 동작 주파수에서 3,337개의 CLB LUTs로 구현 가능함을 확인하였다. In this paper, we propose a support vector machine (SVM) based gas classifier that can support real-time self-learning. The modified sequential minimal optimization (MSMO) algorithm is employed to train the proposed SVM. By using a shared structure for learning and classification, the proposed SVM reduced the hardware area by 35% compared to the existing architecture. Our system was implemented with 3,337 CLB (configurable logic block) LUTs (look-up table) with Xilinx Zynq UltraScale+ FPGA (field programmable gate array) and verified that it can operate at the clock frequency of 108MHz.