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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정우재 (Korea Aerospace University) 정윤호 (Korea Aerospace University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제23권 제4호
발행연도
2019.12
수록면
285 - 292 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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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.

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Support Vector Machine(SVM)
Ⅲ. SVM 하드웨어 구조
Ⅳ. FPGA 기반 구현 결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (18)

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