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IoT 컴퓨팅 환경을 위한 뉴로모픽 기반 플랫폼의 추론시간 단축 (Reduction of Inference time in Neuromorphic Based Platform for IoT Computing Environments)

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최초등록일 2025.07.18 최종저작일 2022.03
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IoT 컴퓨팅 환경을 위한 뉴로모픽 기반 플랫폼의 추론시간 단축
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    • 🔬 IoT 컴퓨팅 환경의 혁신적인 뉴로모픽 추론 시간 단축 기법 제시
    • 💡 인공지능 기반 IoT 시스템의 전력 효율성 개선 방법론 제공
    • 🚀 추론 정확도와 연산 시간의 최적화 접근 방식 소개

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    서지정보

    · 발행기관 : (사)한국스마트미디어학회
    · 수록지 정보 : 스마트미디어저널 / 11권 / 2호 / 77 ~ 83페이지
    · 저자명 : 김재섭, 홍지만, 이승연

    초록

    뉴로모픽 아키텍처는 스파이킹 신경망(SNN, Spiking Neural Network) 모델을 사용하여, 추론 실험을 통해 스파이크 값이 많이 누적될수록 정확한 결과를 도출한다. 추론 결과가 특정 값으로 수렴할 경우, 추론 실험을 더 진행해도 결과의 변화가 작아 소비 전력이 더 커질 수 있다. 특히, 인공지능 기반 IoT 환경에서는 전력 낭비는 큰 문제가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뉴로모픽 아키텍처 환경에서 추론 이미지 노출 시간을 조절하여 추론 시간을 단축함으로써 인공지능 기반 IoT의 전력 낭비를 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 추론 정확도의 변화를 반영하여 다음 추론 이미지 노출 시간을 계산한다. 또한, 추론 정확도의 변화량 반영 비율을 계수 값으로 조절할 수 있으며, 다양한 계수 값의 비교 실험을 통해 최적의 계수 값을 찾는다. 제안한 기법은 목표 정확도에 해당하는 추론 이미지 노출 시간은 선형 기법보다 크지만 최종 추론 시간은 선형 기법 보다 적다. 제안한 기법의 성능을 측정하고 평가한 결과, 제안한 기법을 적용한 추론 실험이 선형 기법을 적용한 추론 실험보다 최종 노출 시간을 약 90% 단축할 수 있음을 확인한다.

    영어초록

    The neuromorphic architecture uses a spiking neural network (SNN) model to derive more accurate results as more spike values ​​are accumulated through inference experiments. When the inference result converges to a specific value, even if the inference experiment is further performed, the change in the result is smaller and power consumption may increase. In particular, in an AI-based IoT environment, power consumption can be a big problem. Therefore, in this paper, we propose a technique to reduce the power consumption of AI-based IoT by reducing the inference time by adjusting the inference image exposure time in the neuromorphic architecture environment. The proposed technique calculates the next inferred image exposure time by reflecting the change in inference accuracy. In addition, the rate of reflection of the change in inference accuracy can be adjusted with a coefficient value, and an optimal coefficient value is found through a comparison experiment of various coefficient values. In the proposed technique, the inference image exposure time corresponding to the target accuracy is greater than that of the linear technique, but the overall power consumption is less than that of the linear technique. As a result of measuring and evaluating the performance of the proposed method, it is confirmed that the inference experiment applying the proposed method can reduce the final exposure time by about 90% compared to the inference experiment applying the linear method.

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