유비쿼터스 컴퓨팅에 최적인 하드웨어에 의한 패턴 인식

전문가 제언

□ 개인마다 회사마다 수백의 무선 컴퓨팅장비, 모든 크기를 갖추고 있다. 이것은 운영 시스템, 사용자 인터페이스, 네트워크, 무선, 디스플레이, 그리고 많은 다른 분야에 있어서 새로운 일을 요구하고 있다. 우리는 이 일을 ‘유비쿼터스 컴퓨팅’이라 부른다.

□ 유비쿼터스 컴퓨팅은 현재 많이 보급되고 있는 컴퓨팅 기술에 있어서 3차 파동이라 부른다. 1차는 각자가 많은 사람들로 더불어 함께하는 대형 고속컴퓨터였고, 지금은 개인이 PC 또는 노트북 등을 통하여 각자가 쉽지 않게 함께 하는 개인 컴퓨팅을 하고 있다. 다음은 유비쿼터스 컴퓨팅, 또는 기술이 우리들의 생명의 세력을 잃을 때에 차분한 기술의 시대가 왔다.

□ 유비쿼터스 컴퓨팅은 대략 가상현실의 반대에 직면하고 있다. 가상현실은 사람을 컴퓨터가 생성한 세계 안에 놓게 되지만, 유비쿼터스 컴퓨팅은 여기 세계 안에 사람들과 함께 살아가는 컴퓨터에 힘을 더한다. 가상현실은 초보적으로 전력의 문제가 있으며, 유비쿼터스 컴퓨팅은 인간 요소, 컴퓨터 사이언스, 공학, 사회과학의 매우 어려운 통합이다.

□ 그러나 금후의 유비쿼터스 컴퓨팅에 있어서 먼저 소형화, 전력 절약화가 중요하다는 것은 누구나 상상하게 되는 것이다.

○ 소형화에 관해서도 PNN(Probabilistic Neural Network)는 연산회로 규모가 적고, 더욱이 회로의 독립성의 높이에서 병렬의 조합을 자유롭게 선택되기 때문에 유비쿼터스 발전 방향의 기술이라 말할 수 있다.

○ 더욱 PNN(Probabilistic Neural Network)는 샘플 패턴을 미리 대량으로 기억하여 놓을 필요가 있기 때문에 메모리 용량의 증대가 요구되지만, 최근 반도체의 집적 밀도의 향상, 패키지 기술의 진보로 이것은 그렇게 문제가 되지 않을 것이다.

저자

AIBE noriyuki

자료유형

원문언어

일어

기업산업분류

정보통신

연도

2004

권(호)

22(3)

잡지명

컴퓨터와 네트워크랜(N321)

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

61~66

분석자

김*근

분석물

• 유비쿼터스 컴퓨팅에 최적인 하드웨어에 의한 패턴 인식.pdf [181,697 byte]

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