KR102320310B1 - 이진트리 기반 고속 다종 분류 회로 장치 - Google Patents

이진트리 기반 고속 다종 분류 회로 장치 Download PDF

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Abstract

이진트리 기반 고속 다종 분류 회로 장치가 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 분류 회로 장치는, 외부 메모리로부터 입력되는 이진트리 파라미터 데이터를 저장하는 제1 버퍼, 외부로부터 입력되는 객체의 특징 데이터를 저장하는 제2 버퍼, 제1 버퍼에 저장된 파라미터 데이터를 이용하여 제2 버퍼에 저장된 특징 데이터를 입력으로 이진트리 연산을 수행하는 연산기 및 연산기의 연산 결과를 이용하여 객체를 분류하는 판별기를 포함한다. 이에 의해, 내부 메모리를 사용하고 외부 메모리에서의 데이터 접근을 최소화할 수 있어, 고속 분류를 지원할 수 있게 된다.

Description

이진트리 기반 고속 다종 분류 회로 장치{Binary Tree based High-Speed Multi-Class Circuit Device}
본 발명은 다종 분류 회로 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 복잡하고 분류가 어려운 문제에서 우수한 성능을 발휘하는 이진트리 기반 고속 멀티 분류기의 고성능 회로 장치에 관한 것이다.
일반적인 이진트리는 주어진 학습 패턴으로부터 패턴 분류에 가장 영향이 큰 속성을 선택하여 노드를 만들고 그 속성이 가질 수 있는 값에 따라 트리의 줄기를 확장한 후 다시 속성을 선택하여 노드를 추가하는 방식으로 트리를 구성한다. 입력 패턴이 주어지면 루트 노드로부터 시작하여 매칭되는 속성 값에 따라 트리를 검색 후 말단 노드에 도착시 지정되어 있는 클래스로 분류하게 된다.
이러한 개별 트리는 하나의 weak classifier에 해당하므로 strong classifier를 구성하기 위해 도 1에 도시된 바와 같이 여러 개의 이진트리를 조합하여 구성한다. 영상을 이용한 객체 분류에서는 2,000개의 이진트리를 사용하기도 한다. 미리 학습된 경로를 따라 각 이진트리의 노드에서 참을 만족하는 조건을 따라 이동하면서 False 조건이 나올 때까지 계산이 이루어지고 이때 까지의 각 노드들의 결과들을 누적하여 판별 기준과 비교하여 최종 결과를 얻게 된다.
이진트리는 규칙들의 집합을 트리 형태로 묶어서 나타내므로 사람이 이해하기 쉽고 구현이 용이하다. 그러나 영상의 객체 분류처럼 트리의 조합의 개수가 방대할 경우 연산량이 많아지고 그에 따른 분류 속도가 느려지므로 회로의 구조적인 측면에서 개선이 필요하다.
종래의 기술들은 이진트리 기반으로 처리 속도를 높이기 위해 회로의 구조적인 측면에서 개선 및 보완을 하지 않고 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 고속 분류를 위해 외부 메모리 접근을 최소화하는 구조의 이진트리 기반 고속 다종 분류 회로 장치를 제공함에 있다.
또한, 본 발명의 다른 목적은, 많은 연산량으로 인한 속도 지연을 방지하기 위해 파이프라인 구조를 포함한 병렬 회로 구조를 적용한 이진트리 기반 고속 다종 분류 회로 장치를 제공함에 있다.
그리고, 본 발명의 또 다른 목적은, 여러 종류의 분류를 수행할 때, 내부 메모리를 효율적으로 사용하기 위해 분류에 사용되는 파라미터 데이터를 블록 단위로 사용하는 이진트리 기반 고속 다종 분류 회로 장치를 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 분류 회로 장치는, 외부 메모리로부터 입력되는 이진트리 파라미터 데이터를 저장하는 제1 버퍼; 외부로부터 입력되는 객체의 특징 데이터를 저장하는 제2 버퍼; 제1 버퍼에 저장된 파라미터 데이터를 이용하여. 제2 버퍼에 저장된 특징 데이터를 입력으로 이진트리 연산을 수행하는 연산기; 및 연산기의 연산 결과를 이용하여 객체를 분류하는 판별기;를 포함한다.
그리고, 본 발명의 실시예에 따른 분류 회로 장치는, 제1 종류의 객체에 대한 전체 이진트리 파라미터 데이터 중 일부만 순차적으로 제1 버퍼에 저장하는 제어기;를 더 포함할 수 있다.
또한, 제어기는, 전체 이진트리 파라미터 데이터 중 제1 그룹의 데이터를 제1 버퍼의 제1 영역에 저장하고, 전체 이진트리 파라미터 데이터 중 제2 그룹의 데이터를 제1 버퍼의 제2 영역에 저장할 수 있다.
그리고, 제어기는, 연산기가 제1 그룹의 데이터를 이용하여 이진트리 연산한 후, 제2 그룹의 데이터를 이용하여 이진트리 연산하는 중에 제1 버퍼의 제1 영역에 제3 그룹의 데이터를 저장할 수 있다.
또한, 연산기는, 제1 그룹의 데이터를 이용하여 이진트리 연산한 후에 제2 그룹의 데이터를 이용하여 이진트리 연산하는 것이 필요하다고 판단되면, 제2 그룹의 데이터를 이용하여 이진트리 연산할 수 있다.
그리고, 제어기는, 제2 종류의 객체에 대한 전체 이진트리 파라미터 데이터 중 제1 그룹의 데이터를 제1 버퍼의 제3 영역에 저장하고, 전체 이진트리 파라미터 데이터 중 제2 그룹의 데이터를 제1 버퍼의 제4 영역에 저장할 수 있다.
또한, 연산기는, 제1 종류의 객체와 제2 종류의 객체에 대한 이진트리 연산을 병렬적으로 수행할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 분류 방법은, 외부 메모리로부터 입력되는 이진트리 파라미터 데이터를 제1 버퍼에 저장하는 단계; 외부로부터 입력되는 객체의 특징 데이터를 제2 버퍼에 저장하는 단계; 제1 버퍼에 저장된 파라미터 데이터를 이용하여. 제2 버퍼에 저장된 특징 데이터를 입력으로 이진트리 연산을 수행하는 단계; 및 연산 결과를 이용하여 객체를 분류하는 단계;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 내부 메모리를 사용하고 외부 메모리에서의 데이터 접근을 최소화할 수 있어, 고속 분류를 지원할 수 있게 된다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 파라미터 데이터를 블록 단위로 사용하여 내부 메모리 재사용 효율을 높여서 외부 메모리 접근을 최소화할 수 있고, 여러 종류의 분류를 동시에 수행할 때 필요한 파라미터를 내부 메모리에 저장하여 사용 방법의 효율을 극대화할 수 있다.
도 1은 일반적인 이진트리의 예,
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이진트리 기반 고속 다종 분류 회로 장치의 블럭도,
도 3은 이진트리 파라미터 버퍼의 구조를 도시한 도면, 그리고,
도 4 내지 도 6은, 본 발명의 다른 실시예에 따른 이진트리 기반 고속 다종 분류 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
본 발명의 실시예에서는, 복잡하고 분류가 어려운 문제에서 우수한 성능을 발휘하는 이진트리 기반 고속 다종 분류 회로 장치를 제시한다.
본 발명의 실시예에 따른 고속 다종 분류 회로 장치는, 고속 분류를 위해 외부 메모리 접근을 최소화하는 구조를 채택하였고, 많은 연산량으로 인한 속도 지연을 방지하기 위해 파이프라인 구조를 포함한 병렬 회로 구조를 채택하였으며, 여러 종류의 분류를 수행할 때 내부 메모리를 효율적으로 사용하기 위해 분류에 사용되는 파라미터 데이터를 블록 단위로 사용한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이진트리 기반 고속 다종 분류 회로 장치의 블럭도이다.
본 발명의 실시예에 따른 고속 다종 분류 회로 장치는, 도 2에 도시된 바와 같이, 이진트리 파라미터 제어기(110), 데이터 인터페이스 관리기(120), 이진트리 파라미터 버퍼(130), 특징 데이터 버퍼(140), 이진트리 연산기(150), 이진트리 판별기(160) 및 이진트리 제어기(170)를 포함한다.
데이터 인터페이스 관리기(120)는 외부 메모리로부터 이진트리 파라미터 데이터와 객체로부터 추출된 특징 데이터를 입력받는다. 입력되는 특징 데이터는 특징 데이터 버퍼(140)에 저장된다.
이진트리 파라미터 제어기(110)는 데이터 인터페이스 관리기(120)를 통해 입력되는 이진트리 파라미터 데이터를 이진트리 파라미터 버퍼(130)에 저장한다.
이진트리 파라미터 버퍼(130)는 이진트리 고속 다종 분류 회로의 고속 분류 과정을 지원하기 위해 파라미터 데이터를 저장하는 내부 버퍼로, 이를 통해 외부 메모리에서 읽어오는 파라미터 데이터 접근을 최소화한다.
이진트리 파라미터 저장공간의 크기는 이진트리의 개수에 비례하므로 많은 이진트리를 사용하는 구조의 경우 버퍼 공간의 크기가 너무 커지고, 다종 분류를 동시에 수행할 경우, 파라미터 데이터를 반복해서 접근해야 하는 문제가 있으므로, 본 발명의 실시예에 따른 고속 다종 분류 회로 장치는, 필요한 파라미터 데이터를 일정 크기로 나누어서 필요할 때마다 해당 연산이 이루어질 때 데이터를 가져올 수 있도록 회로가 구성되어 있다.
이진트리 연산기(150)는 이진트리 파라미터 버퍼(130)에 저장된 파라미터 데이터를 이용하여 특징 데이터 버퍼(140)에 저장된 특징을 입력으로 이진트리 연산을 수행한다.
이진트리 판별기(160)는 이진트리 연산기(150)에서의 연산 결과를 이용하여 객체를 분류한다.
이진트리 제어기(170)는 이진트리 파라미터 버퍼(130)에 대한 이진트리 파라미터 저장을 제어하고 관리한다. 이에 대해, 도 3을 참조하여 상세히 설명한다. 도 3은 이진트리 파라미터 버퍼(130)의 구조를 도시한 도면이다.
본 발명의 실시예에서 이용하는 이진트리의 구성은 이진트리 개수가 2048개, 뎁스(Depth)가 3, 분류하려는 객체의 종류가 4개인 경우로 상정한다.
이진트리 파라미터 버퍼(130)의 이진트리 레벨 0, 1, 2에서 왼쪽 4개 공간은 각 분류 종류별 이진트리 파라미터를 저장하는 공간이고, 오른쪽 4개 공간은 예비 버퍼 공간으로 사용한다.
8개의 각 버퍼 공간의 크기는 사용자가 설정하여 원하는 크기로 사용 가능하다. 여기서 이진트리 버퍼 공간의 각 크기를 256개의 파리미터가 저장 가능한 공간으로 가정하면 2048개 파라미터를 Group0(0~255), Group1(256~511), Group2(512~767), Group3(768~1023), Group4(1024~1279), Group5(1280~1535), Group6(1536~1791), Group7(1792~2047)와 같이 8개 그룹으로 나누어 접근하게 된다.
본 발명의 실시예에서 이진트리 파라미터 버퍼를 8번으로 나누어 접근하는 구조를 사용하는 것은, 이진트리의 동작이 모든 경우에 0~2047까지 모두 탐색하지 않기 때문이다. 구체적으로는, Group0의 파라미터를 이용하여 이진트리 연산이 종료되는 경우가 가장 많고, 나머지 7개 Group에 대해서도 순서에 따라 이용하는 빈도가 적어진다.
즉, Group0의 파라미터만을 이용한 이진트리 연산의 빈도가 가장 높고, Group0 내지 Group1의 파라미터를 이용한 이진트리 연산의 빈도가 다음으로 높으며, Group0 내지 Group2의 파라미터를 이용한 이진트리 연산의 빈도가 그 다음으로 높고, ... , Group0 내지 Group7의 파라미터를 이용한 이진트리 연산의 빈도가 가장 낮다.
이하에서, 도 3에 도시된 이진트리 기반 고속 다종 분류 회로 장치에 의해 다종 분류가 이루어지는 과정에 대해, 도 4 내지 도 6을 참조하여 상세히 설명한다. 도 4 내지 도 6은, 본 발명의 다른 실시예에 따른 이진트리 기반 고속 다종 분류 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 먼저, 시스템이 초기화 되면 이진트리 파라미터 제어기(110)가, 이진트리 파라미터 버퍼(130)의 파라미터 버퍼 0에 Group0의 파라미터 데이터를 저장하고(S205), 이진트리 파라미터 버퍼(130)의 예비 버퍼 0에 Group1의 파라미터 데이터 저장을 시작한다(S210).
그리고, 이진트리 연산기(150)는 파라미터 버퍼 0에 저장된 Group0의 파라미터 데이터를 이용하여 이진트리 연산을 수행한다(S215).
파라미터 버퍼 0에 저장된 Group0의 파라미터 데이터를 이용한 연산이 완료되고, 예비 버퍼 0에 Group1의 파라미터 데이터 저장이 완료되면(S220-Y), 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한지 판단한다(S225).
다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요 없는 경우(S225-N), 이진트리 판별기(160)는 S215단계에서의 연산 결과를 이용하여 객체를 분류한다.
반면, 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한 경우(S225-Y), 이진트리 연산기(150)는 예비 버퍼 0에 저장된 Group1의 파라미터 데이터를 이용하여 이진트리 연산을 수행한다(S230).
이와 함께, 이진트리 파라미터 제어기(110)는 이진트리 파라미터 버퍼(130)의 파라미터 버퍼 0에 Group2의 파라미터 데이터 저장을 시작한다(S235).
예비 버퍼 0에 저장된 Group1의 파라미터 데이터를 이용한 연산이 완료되고, 파라미터 버퍼 0에 Group2의 파라미터 데이터 저장이 완료되면(S240-Y), 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한지 판단한다(S245).
다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요 없는 경우(S245-N), 이진트리 판별기(160)는 S230단계에서의 연산 결과를 이용하여 객체를 분류한다.
반면, 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한 경우(S245-Y), 이진트리 파라미터 제어기(110)는 이진트리 파라미터 버퍼(130)의 예비 버퍼 0에 Group3의 파라미터 데이터 저장을 시작한다(S250).
이와 함께, 이진트리 연산기(150)는 파라미터 버퍼 0에 저장된 Group2의 파라미터 데이터를 이용하여 이진트리 연산을 수행한다(S255).
파라미터 버퍼 0에 저장된 Group2의 파라미터 데이터를 이용한 연산이 완료되고, 예비 버퍼 0에 Group3의 파라미터 데이터 저장이 완료되면(S260-Y), 도 5에 도시된 바와 같이, 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한지 판단한다(S305).
다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요 없는 경우(S245-N), 이진트리 판별기(160)는 S255단계에서의 연산 결과를 이용하여 객체를 분류한다.
반면, 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한 경우(S305-Y), 이진트리 연산기(150)는 예비 버퍼 0에 저장된 Group3의 파라미터 데이터를 이용하여 이진트리 연산을 수행한다(S310).
이와 함께, 이진트리 파라미터 제어기(110)는 이진트리 파라미터 버퍼(130)의 파라미터 버퍼 0에 Group4의 파라미터 데이터 저장을 시작한다(S315).
예비 버퍼 0에 저장된 Group3의 파라미터 데이터를 이용한 연산이 완료되고, 파라미터 버퍼 0에 Group4의 파라미터 데이터 저장이 완료되면(S320-Y), 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한지 판단한다(S325).
다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요 없는 경우(S325-N), 이진트리 판별기(160)는 S310단계에서의 연산 결과를 이용하여 객체를 분류한다.
반면, 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한 경우(S325-Y), 이진트리 파라미터 제어기(110)는 이진트리 파라미터 버퍼(130)의 예비 버퍼 0에 Group5의 파라미터 데이터 저장을 시작한다(S330).
이와 함께, 이진트리 연산기(150)는 파라미터 버퍼 0에 저장된 Group4의 파라미터 데이터를 이용하여 이진트리 연산을 수행한다(S335).
파라미터 버퍼 0에 저장된 Group4의 파라미터 데이터를 이용한 연산이 완료되고, 예비 버퍼 0에 Group5의 파라미터 데이터 저장이 완료되면(S340-Y), 도 6에 도시된 바와 같이, 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한지 판단한다(S405).
다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요 없는 경우(S405-N), 이진트리 판별기(160)는 S335단계에서의 연산 결과를 이용하여 객체를 분류한다.
반면, 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한 경우(S405-Y), 이진트리 연산기(150)는 예비 버퍼 0에 저장된 Group5의 파라미터 데이터를 이용하여 이진트리 연산을 수행한다(S410).
이와 함께, 이진트리 파라미터 제어기(110)는 이진트리 파라미터 버퍼(130)의 파라미터 버퍼 0에 Group6의 파라미터 데이터 저장을 시작한다(S415).
예비 버퍼 0에 저장된 Group5의 파라미터 데이터를 이용한 연산이 완료되고, 파라미터 버퍼 0에 Group6의 파라미터 데이터 저장이 완료되면(S420-Y), 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한지 판단한다(S425).
다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요 없는 경우(S425-N), 이진트리 판별기(160)는 S410단계에서의 연산 결과를 이용하여 객체를 분류한다.
반면, 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한 경우(S425-Y), 이진트리 파라미터 제어기(110)는 이진트리 파라미터 버퍼(130)의 예비 버퍼 0에 Group7의 파라미터 데이터 저장을 시작한다(S430).
이와 함께, 이진트리 연산기(150)는 파라미터 버퍼 0에 저장된 Group6의 파라미터 데이터를 이용하여 이진트리 연산을 수행한다(S435).
파라미터 버퍼 0에 저장된 Group6의 파라미터 데이터를 이용한 연산이 완료되고, 예비 버퍼 0에 Group7의 파라미터 데이터 저장이 완료되면(S440-Y), 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한지 판단한다(S445).
다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요 없는 경우(S445-N), 이진트리 판별기(160)는 S435단계에서의 연산 결과를 이용하여 객체를 분류한다.
반면, 다음 파라미터 데이터를 이용한 연산이 필요한 경우(S445-Y), 이진트리 연산기(150)는 예비 버퍼 0에 저장된 Group7의 파라미터 데이터를 이용하여 이진트리 연산을 수행하고, 이진트리 판별기(160)는 연산 결과를 이용하여 객체를 분류한다(S450).
한편, 이진트리 파라미터 버퍼(130)의 파라미터 버퍼 1과 예비 버퍼 1을 이용하여, 이진트리 연산기(150)와 이진트리 판별기(160)는 다른 종류의 객체에 대해 도 4 내지 도 6에 도시된 이진트리 연산 및 분류 과정을 병렬적으로 처리한다.
그리고, 이진트리 파라미터 버퍼(130)의 파라미터 버퍼 2와 예비 버퍼 2를 이용하여, 이진트리 연산기(150)와 이진트리 판별기(160)는 또 다른 종류의 객체에 대해 도 4 내지 도 6에 도시된 이진트리 연산 및 분류 과정을 병렬적으로 처리한다.
아울러, 이진트리 파라미터 버퍼(130)의 파라미터 버퍼 3과 예비 버퍼 3을 이용하여, 이진트리 연산기(150)와 이진트리 판별기(160)는 또 다른 종류의 객체에 대해 도 4 내지 도 6에 도시된 이진트리 연산 및 분류 과정을 병렬적으로 처리한다.
지금까지, 이진트리 기반 고속 다종 분류 회로 장치 및 방법에 대해 바람직한 실시예들을 들어 상세히 설명하였다.
위 실시예에서는, 고속 분류를 지원하기 위해 내부 메모리를 채용하고 외부 메모리에서의 데이터 접근을 최소화하는 구조를 제시하였고, 여러 종류의 분류를 동시에 수행할 때 필요한 파라미터를 내부 메모리에 저장하여 사용하는 방법의 효율을 극대화하기 위해 파라미터 데이터를 블록 단위로 사용하여 내부 메모리 재사용 효율을 높여서 외부 메모리 접근을 최소화하였으며, 여러 종류의 이미지를 실시간으로 인식 및 분류할 수 있도록 하였다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
110 : 이진트리 파라미터 제어기
120 : 데이터 인터페이스 관리기
130 : 이진트리 파라미터 버퍼
140 : 특징 데이터 버퍼
150 : 이진트리 연산기
160 : 이진트리 판별기
170 : 이진트리 제어기

Claims (8)

  1. 외부 메모리로부터 입력되는 이진트리 파라미터 데이터를 저장하는 제1 버퍼;
    외부로부터 입력되는 객체의 특징 데이터를 저장하는 제2 버퍼;
    제1 버퍼에 저장된 파라미터 데이터를 이용하여. 제2 버퍼에 저장된 특징 데이터를 입력으로 이진트리 연산을 수행하는 연산기;
    연산기의 연산 결과를 이용하여 객체를 분류하는 판별기; 및
    제1 종류의 객체에 대한 전체 이진트리 파라미터 데이터 중 일부만 순차적으로 제1 버퍼에 저장하는 제어기;를 포함하는 것을 특징으로 하는 분류 회로 장치.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    제어기는,
    전체 이진트리 파라미터 데이터 중 제1 그룹의 데이터를 제1 버퍼의 제1 영역에 저장하고, 전체 이진트리 파라미터 데이터 중 제2 그룹의 데이터를 제1 버퍼의 제2 영역에 저장하는 것을 특징으로 하는 분류 회로 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    제어기는,
    연산기가 제1 그룹의 데이터를 이용하여 이진트리 연산한 후, 제2 그룹의 데이터를 이용하여 이진트리 연산하는 중에 제1 버퍼의 제1 영역에 제3 그룹의 데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는 분류 회로 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    연산기는,
    제1 그룹의 데이터를 이용하여 이진트리 연산한 후에 제2 그룹의 데이터를 이용하여 이진트리 연산하는 것이 필요하다고 판단되면, 제2 그룹의 데이터를 이용하여 이진트리 연산하는 것을 특징으로 하는 분류 회로 장치.
  6. 청구항 3에 있어서,
    제어기는,
    제2 종류의 객체에 대한 전체 이진트리 파라미터 데이터 중 제1 그룹의 데이터를 제1 버퍼의 제3 영역에 저장하고, 전체 이진트리 파라미터 데이터 중 제2 그룹의 데이터를 제1 버퍼의 제4 영역에 저장하는 것을 특징으로 하는 분류 회로 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    연산기는,
    제1 종류의 객체와 제2 종류의 객체에 대한 이진트리 연산을 병렬적으로 수행하는 것을 특징으로 하는 분류 회로 장치.
  8. 외부 메모리로부터 입력되는 이진트리 파라미터 데이터를 제1 버퍼에 저장하는 제1 저장단계;
    외부로부터 입력되는 객체의 특징 데이터를 제2 버퍼에 저장하는 제2 저장단계;
    제1 버퍼에 저장된 파라미터 데이터를 이용하여. 제2 버퍼에 저장된 특징 데이터를 입력으로 이진트리 연산을 수행하는 단계; 및
    연산 결과를 이용하여 객체를 분류하는 단계;를 포함하고,
    제1 저장단계는,
    제1 종류의 객체에 대한 전체 이진트리 파라미터 데이터 중 일부만 순차적으로 제1 버퍼에 저장하는 것을 특징으로 하는 분류 방법.
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