Reconfigurable Analog TCN-Based Ultra-Low-Power AI Processor forLow-Latency Multi-Signal Processing
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065713
교육부
한국연구재단
울산과학기술원
편유장
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
응용연구
대학
울산광역시 울주군
보건의료 > 의료기기 > 생체신호 측정/진단기기
1) 학업 목표 및 계획-본 연구자의 박사학위 연구는 다종 생체 및 환경 신호를 효율적으로 처리할 수 있는 초저전력 아날로그 AI 연산 구조 개발을 목표로 함. -특히, 기존 아날로그 연산 구조가 짧은 시간 구간의 신호에 한정적으로 적용되어 온 한계를 극복하고, 다양한 시간 스케일을 갖는 신호를 처리할 수 있는 재구성형 연산 아키텍처를 제시하는 것을 핵심 ...
- 본 연구는 기존 아날로그 1D-CNN 기반 연산 구조가 가지는 짧은 receptive field 및 full input storage 기반 동작으로인한 한계를 극복하고, 다양한 시간 스케일을 갖는 다종 신호를 처리할 수 있는 재구성형 아날로그 TCN 기반 연산 아키텍처를 제안하는 것을 주요 내용으로 함.(a) Dilated convolution 기반 r...
... AI 시스템에 즉시 적용 가능한 구조임. -엣지 기반 분산 지능형 센서 시스템으로 확장: 데이터 전송 없이 현장에서 신호 처리 및 판단이 가능한 구조로, IoT 센서 노드 및 저전력 엣지 ... 소모와 latency를 동시에 감소시킬 수 있음. -재구성형 센서 인터페이스 및 AI 연산 플랫폼으로 활용: 다양한 신호 특성에 대응 가능한 구조를 기반으로, 다종 센서 융합 시스템 및 통합형 ...