머신 러닝 기법을 이용한 아날로그 회로 설계 최적화

Q: 이 논문에서 정의한 DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)이란 무엇인가?

심층 결정적 정책 경사 강화 학습 기술로, 연속적인 행동 공간에서 최적의 정책을 학습하는 데 사용되는 기법이다. 본 연구에서는 Actor-Critic 구조를 기반으로 LNA 아날로그 회로의 파라미터를 조정하여 성능을 최적화하는 핵심 알고리즘으로 활용된다.

Q: DDPG 강화 학습을 이용한 LNA 회로 최적화가 성능 지표에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, Vgate와 Lg 등 주요 회로 파라미터의 최적화를 통해 S11, S22, S21, NF 및 P와 같은 성능 지표가 개선되었다. 특히 성능 지수인 FoM 값이 기존 인적 자원 기반 방식보다 크게 향상되어 설계 효율성이 입증되었다.

이정민; 정진률; 송익현

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이정민 (한양대학교) 정진률 (한양대학교) 송익현 (한양대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집

발행연도: 2022.11

수록면: 538 - 541 (4page)

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In this paper, we introduce a LNA(Low Noise Amplifier) analog circuit optimization process using DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient) reinforcement learning technique. Compared to the traditional human resource-based optimization process, machine learning method that we propose has considerably increased the final circuit performance.

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