학습하는 센서
N3ML (Neuromorphic Neural Network Machine Learning)
SNN 기반 머신러닝 프레임워크로 DNN → SNN 변환 도구를 제공하며, 이벤트 기반 IoT 게이트웨이를 지원합니다.
1
STDP-SNN 학습 알고리즘2
템플릿 프레임워크 (LomoPick 모듈)3
지식베이스 모듈4
경량 머신러닝 모듈데이터 전처리 파이프라인
센서 신호를 SNN에 입력하기 위한 체계적인 신호 처리 과정입니다.
1
노이즈 제거
필터링 (LPF), 스파이크 제거
2
정규화
센서 편차 보정, 스케일 조정
3
특징 추출
패턴 인식, 차원 축소
4
Spike Encoding
SNN 입력 형식 변환, 이벤트 기반 표현
분자 매칭 알고리즘
센서에서 감지된 패턴을 분석하여 타겟 물질을 식별하는 패턴 인식 알고리즘입니다.
과정
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분자 흡착 → 센서 물성 변화2
다차원 응답 패턴 생성3
기준 패턴(Reference Signature)과 비교4
거리 기반 매칭 또는 신경망 분류적용
혈당 수치 분석
마약류 물질 식별
바이오마커 검출