서포트 벡터 머신 프로세서 및 이의 메모리 관리 방법

Abstract

본 발명은 패턴 인식 및 분류를 위한 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine) 알고리즘을 구현함에 있어서 메모리 요구량을 감소시키기 위한 메모리 관리 방법에 대한 것이다.본 발명에 따른 서포트 벡터 머신 프로세서는 1차원 커널 순람 캐쉬를 이용하여 복잡한 연산을 수행하면서도 메모리 소비를 줄였다. 또한, 서포트 벡터 머신에 의한 다중 분류시 발생하는 서포트 벡터의 중복을 방지하기 위하여 메모리 구조에 있어서, 헤더를 추가하도록 하여 해당 벡터와 동일한 벡터가 이미 저장되어 있는 경우에는 헤더의 갱신을 통해 메모리를 절약할 수 있다.이러한 서포트 벡터 머신 알고리즘 구현에 있어 메모리 요구량을 줄임으로써 온칩 학습이 가능해짐에 따라 모바일이나 임베디드 환경에서 활용이 가능한 장점이 있다.