신경망 네트워크 회로 ( 135 ) 는 코어 리드 신호 ( CRD ) 가 발생 될 때 코어 영역 ( 도 3 의 21 ) 에서 제 1 코어 데이터 ( 도 3 의 CD 1 ) 및 제 2 코어 데이터 ( 도 3 의 CD 2 ) 를 출력 하 고 , 연산 신호 ( MAC ) 에 따라 발생 되 는 연산 제어 펄스 ( 도 3 의 MSP ) 에 따라 제 1 코어 데이터 및 제 2 코어 데이터 에 대한 연산 동작 을 수행 하 여 연산 결과 데이터 ( 도 3 의 LDATA ) 를 생성 할 수 있 다 . 신경망 네트워크 에서 사용 되 는 연산 동작 에 는 특징 값 들 및 가중치 들 에 대한 적어도 하나 의 곱셈 연산 및 덧셈 연산 이 포함 될 수 있 다 . 신경망 네트워크 에서 사용 되 는 연산 동작 은 입력 레이어 ( Input layer ) 에 포함 된 특징 들 ( features ) 을 출력 레이어 ( Output lay ) 에 포함 된 결과 값 들 로 분류 하 기 위해 수행 될 수 있 다 . 신경망 네트워크 에서 사용 되 는 연산 동작 에 는 SIGMOID , Tanh , ReLU 등 의 다양 한 함수 들 이 사용 될 수 있 다 . 특징 값 들 은 입력 레이어 ( Input layer ) 에 포함 된 특징 들 ( features ) 의 수치 들 일 수 있 고 , 가중치 들 ( weights ) 은 입력 레이어 ( Input layer ) 의 특징 들 ( features ) 을 출력 레이어 ( Output lay ) 에 포함 된 결과 값 으로 분류 하 는 데 미치 는 영향력 의 정도 에 대한 수치 들 로 설정 될 수 있 다 . 제 1 코어 데이터 는 신경망 네트워크 에서 사용 되 는 특징 값 으로 설정 될 수 있 고 , 제 2 코어 데이터 는 신경망 네트워크 에서 사용 되 는 가중치 로 설정 될 수 있 다 . 실시 예 에 따라서 , 제 1 코어 데이터 는 신경망 네트워크 에서 사용 되 는 가중치 로 설정 될 수 도 있 고 , 제 2 코어 데이터 는 신경망 네트워크 에서 사용 되 는 특징 값 으로 설정 될 수 도 있 다 . 신경망 네트워크 회로 ( 135 ) 의 보다 구체 적 인 구성 및 동작 에 대한 설명 은 도 3 및 도 4 를 참고 하 여 후술 한다 .