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스파이크 신경망 모델의 에너지 효율성에 관한 연구
Study on the Energy Efficiency of Spike Neural Network Model

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  • 발행기관
    국제차세대융합기술학회 바로가기
  • 간행물
    차세대융합기술학회논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제9권 3호 (2025.03)바로가기
  • 페이지
    pp.643-649
  • 저자
    이영석
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A464463

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원문정보

초록

영어
The research evaluates the efficiency of a Spiking Neural Network (SNN) based on the Leaky Integrate-and-Fire (LIF) model. A single-hidden-layer SNN model and a deep learning model with an identical number of hidden layers were trained on the MNIST and Fashion MNIST datasets. The study compared the performance and energy efficiency of both models. While the deep learning model demonstrated superior overall performance, the SNN outperformed it in energy efficiency through event-based activation and spike-generation mechanisms. These findings highlight the potential and applicability of SNN technology in energy-constrained environments such as IoT devices and edge computing, showcasing its greater adaptability and efficiency compared to traditional deep learning techniques.
한국어
본 논문은 LIF(Leaky Integrate-and-Fire) 모델을 기반으로 한 스파이킹 신경망(SNN)의 효율성을 평가 하기 위한 연구이다. 1개의 은닉층을 갖는 SNN 모델과 동일한 은닉층의 개수를 갖는 딥러닝 모델을 MNIST와 Fashion MNIST 데이터셋을 이용하여 학습 시킨 후 두 모델의 성능과 에너지 효율성을 비교 분석하였다. 전체적 인 성능에 있어 딥러닝 모델이 SNN 모델에 비하여 높은 것을 관찰할 수 있었지만, SNN은 이벤트 기반 활성화 와 스파이크 생성 메커니즘을 통해 딥러닝 모델에 비하여 에너지 효율성이 뛰어난 것으로 나타났다. 따라서 제한 된 전력 환경에서 인공지능 기술을 구현해야 하는 IoT 디바이스, 엣지 컴퓨팅 등 전력이 제한된 응용 분야에서 SNN 기술이 일반적인 딥러닝 기술에 비하여 높은 잠재력 및 적용 가능성이 있음을 입증하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 스파이크 신경망 관련 연구 동향
Ⅲ. 스파이크 신경망의 구현
Ⅳ. 실험 및 결과 고찰
Ⅴ. 결론
REFERENCES

키워드

약한 집적후 발화 모델 스파이크 신경망 딥러닝 이벤트 기반 활성화 IoT 디바이스 Leaky Integrate-and-Fire model Spike Neural Network Event-dreven activation IoT device

저자

  • 이영석 [ Young-Seok Lee | 청운대학교 전자공학과 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제차세대융합기술학회 [International Next-generation Convergence technology Association]
  • 설립연도
    2017
  • 분야
    복합학>기술정책
  • 소개
    Ever since next generation convergence technology became one of the most important industries in the nation, computing professionals have encountered a growing number of challenges. Along with scholars and colleagues in related fields, they have gathered in avariety of forums and meetings over the last few decades to share their knowledge, experiences and the outcome of their research. These exchanges have led to the founding of the International Next-generation Convergence technology (INCA) on December 1, 2015. INCA was registered as an incorporated association under the Ministry of Information and Communications. The main purpose of the organization is to improve our society by achieving the highest capability possible in next generation convergence technology.

간행물

  • 간행물명
    차세대융합기술학회논문지 [The Journal of Next-generation Convergence Technology Association]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2508-8270
  • 수록기간
    2017~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 506 DDC 606

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