본 논문에서는 캐리전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여 수 체계(Residue Number System)를 이용하여 생산자동화 시스템에서 실시간 물체인식을 위한 고속의 디지털 뉴런 프로세서를 제안하고 이를 구현하기 위한 중요연산부인 PE를 설계 및 구현하였다. 설계된 디지털 뉴런프로세서는 잉여수계를 이용한 MAC(Multiplier and Accumulator)연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산부로 구성된다. 설계된 회로는 C언어 및 VHDL로 기술하였고 Compass툴로 합성하였으며 LG $0.8{mu}m$ CMOS공정으로 설계되었다. 실험결과 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 기존 방식의 잉여수계를 이용한 연산기 및 실수연산기로 구현한 뉴런프로세서에 비하여 3배 이상의 연산속도와 약 50%정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계 및 구현한 디지털 뉴런프로세서는 실시간 처리를 요하는 생산자동화 시스템의 물체인식 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
In this paper, we designed and implementation of the high speed neuron processor for real time object recognition in the making automatic system. and we designed of the PE(Processing Element) used residue number system without carry propagation for the high speed operation. Consisting of MAC(Multiplication and Accumulation) operator using residue number system and sigmoid function operator unit using MAC(Mixed Radix conversion) is designed. The designed circuits are descript by C language and VHDL(Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language) and synthesized by compass tools and finally, the designed processor is fabricated in $0.8{mu}m$ CMOS process. we designed of MAC operation unit and sigmoid proceeding unit are proved that it could run time 0.6nsec on the simulation and improved to the speed of the three times and decreased to hardware size about 50%, each order. The designed neuron processor can be implemented of the object recognition in making automatic system with desired real time processing.
