일반기술

컨커런트 서포트 벡터 머신 프로세서

*원리 및 개요본 기술은 계산속도가 빠른 핵심 계산부를 내장형으로 만들어서 한 본체에서 SVM의 모든 과정이 수행되는 통합기능을 구현한 핵심 SVM(Concurrent Support Vector Machine) 프로세서이다. *구성①공유 자료 버스(컴퓨터나 네트웍에서, 회선에 연결된 모든 장치들에 신호가 분배되거나 또는 취득되는 전송통로)에 나란히 연결되어 동시에 학습 표본에 대한 핵심 연산을 하고, ②이것에 연결되어 KA, KP 알고리즘을 학습 종료 조건이 만족할 때까지 다시 만들고, ③각종 제어신호를 만들기 위해 각 SVE 모듈 및 학습모듈의 동작 제어를 하고,④SVE 모듈의 출력으로부터 학습 샘플의 클래스 판단을 위한 원가와 판매가격의 차이를 뽑아 SVM의 모든 과정인 핵심 계산, 학습, 다시 나타나는 과정이 이루어지는 기술이다.*중요성 및 독창성 이 디지털 본체는 핵심 연산 부분은 반도체 조각 상에서 동작하지 않아 시간 소모가 많아 핵심 연산 과정에 시간상 병목 현상이 발생하게 된다. 또한 반도체 조각 만의 독자적 연산 수행(Stand-Alone Operation)이 불가능하다는 문제점을 해결하였다.*특징 및 장점①나란한 구조와 공유 자료 버스(컴퓨터나 네트웍에서, 회선에 연결된 모든 장치들에 신호가 분배되거나 또는 취득되는 전송통로)를 이용한 핵심(Concurrent) 동작으로 빠른 SVM 연산이 가능하다. ②특히 고차원의 자료의 분류 문제에 맞고, ③많은 계산을 요구하여 지금까지 운영자 컴퓨터에서 오프-라인으로 수행하던 SVM의 핵심 연산을 하드웨어 위에서 공유 데이터 버스를 이용하여 빠르게 처리할 수 있으며, ④핵심 연산을 포함한 SVM에서 필요한 모든 연산이 CSVM 본체 위에서 한 번에 빠르게 이루어지므로 ⑤온라인, 독립적인 수행(Stand-Alone)이 요구되는 적용분야에 사용 가능하고, ⑥자료의 차원이 높은 수중 음파(Sonar) 데이터 분류 문제, 백혈병 환자 데이터 분류 문제, 실시간 처리가 요구되는 비선형 통신 채널 문제에 적용할 경우 보다 우수한 결과를 보이며, ⑦핵심 비교 방법은 많은 데이터의 특징을 요구하는 생명정보분야의 흐름 분류문제에 효율적인 특징이 있다.