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초록

영어

Field Programmable Photonic Gate Arrays (FPPGA) can be dynamically reconfigured to meet user objectives, enabling their application in various fields such as communication networks, quantum computing, and RF signal processing. However, implementing programmable optical circuits suitable for such diverse applications requires increasing the number of input/output terminals and gates, which consequently increases the number of control parameters. As a result, finding the optimal parameters to realize desired functionalities in these complex optical systems becomes a challenging task. In this paper, to utilize MEMS-based FPPGA more effectively, we developed a parameter optimization simulation tool that applies backpropagation techniques to their architecture. This simulation tool directly maps onto the gate structure of the fabricated FPPGA, allowing efficient configuration of optical circuit parameters in alignment with user objectives. We demonstrated that effective parameter optimization is achievable in various applications, including optical signal routing, frequency division multiplexing, and neural network-based digit recognition. Our research enhances the practicality of FPPGAs and lays the groundwork for developing an FPPGA interpreter that can be effectively used by users without specialized knowledge.

한국어

필드 프로그래머블 포토닉 게이트 어레이(FPPGA)는 광 회로를 사용자의 목적에 맞게 동적으로 재구성할 수 있어, 통신 네트워크, 양자 컴퓨팅, RF 신호 처리 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다. 그러나 이러한 다양한 응용 에 적용 가능한 프로그래머블 광 회로를 구현하기 위해서는 입출력 단자와 게이트의 수가 증가하게 되고, 그에 따라 제어 파라미터의 수도 늘어나게 되다. 그리고, 이와 같은 복잡한 광학 시스템에서 원하는 기능을 구현하기 위한 최적의 파라미터를 찾는 것은 어려운 과제이다. 본 연구에서는 MEMS 기반으로 구현 된 FPPGA 를 효과적으로 활용하기 위하 여, 해당 구조를 기반으로 역전파 기법을 적용한 파라미터 최적화 시뮬레이션 도구를 개발하였다. 이 시뮬레이션 도구는 제작된 FPPGA의 게이트 구조와 1:1로 매핑되어, 사용자의 목적에 맞게 광 회로의 파라미터를 효율적으로 설정할 수 있다. 이를 통해 광 신호 라우팅, 주파수 분할 다중화, 신경망 기반 숫자 인식 등 다양한 응용에서 효과적인 파라미터 최적화가 가능함을 입증하였다. 본 연구를 통해 우리는 FPPGA의 실용성을 높이고, 전문 지식이 없는 사용자도 효과적 으로 활용할 수 있는 FPPGA용 인터프리터 제작의 기반을 마련하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 제작된 FPPGA 와 시뮬레이션 구조 및 파라미터
2. FPPGA 파라미터 최적화 문제와 시뮬레이션 도구 개발
3. 제작된 FPPGA 와 시뮬레이션 구조 및 파라미터
4. 신경망 응용: MNIST 숫자 인식
5. 향후 과제 및 개선 사항
Ⅲ. 결론
References

키워드

저자

• 엄석찬 [ Seok-Chan Eom | 정회원, LIG 넥스원 선임연구원 ] 제1저자, 교신저자
• 오상열 [ Sangyeol Oh | 정회원, LIG 넥스원 수석 연구원 ] 참여저자
• 전영훈 [ Younghoon Chun | 정회원, LIG 넥스원 수석 연구원 ] 참여저자
• 권혁수 [ Hyug-Su Kwon | 정회원, 국방과학연구소 선임연구원 ] 참여저자
• 한상윤 [ Sangyoon Han | 정회원, 대구경북과학기술원 조교수 ] 참여저자
• 배영석 [ Youngseok Bae | 정회원, 국방과학연구소 선임연구원 ] 참여저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380