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김건회 (성균관대학교) 김동균 (성균관대학교) 오주원 (성균관대학교) 부영건 (스카이칩스) 이강윤 (성균관대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
823 - 827 (5page)

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This paper introduces a technique for processing and digitizing current signals from biosensors, as well as the development of a hardware based AI model that uses compact, low power AI algorithms to classify the data. To enhance the accuracy of a Binary Neural Network (BNN) while still minimizing power consumption and silicon area, a BNN model incorporating a dense layer was designed with TensorFlow for the software model, then implemented in hardware using Register Transfer Level (RTL). When synthesized with a 180nm CMOS process, the design occupied 4.62 mm² of area, consumed 57 mW of power during operation, and achieved an energy efficiency of 5.61 TOPS/W.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험 및 구현 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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