본 보고서는 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론(MLP)의 개념을 디지털 회로로 구현함으로써, 인공지 능 알고리즘이 하드웨어에서 어떻게 동작하는지를 근본적으로 학습하고자 한다. 연구팀은 기본 적인 산술 연산 회로(가산기, 감산기, 곱셈기, 나눗셈기)를 바탕으로 퍼셉트론 구조를 회로화하 고, XOR 문제와 Iris 데이터셋 이진 분류 문제를 MLP 구조로 설계해 구현하였다. 특히, 소프 트웨어에서 학습한 가중치와 편향을 고정소수점으로 변환해 회로에 반영함으로써 AI 모델의 하드웨어 이식 가능성을 탐색하였다. 이를 통해 로지심(Logisim)을 활용한 시뮬레이션과 실제 동작 과정을 통해 디지털 회로 수준에서의 인공지능 구현 원리를 구체적으로 이해할 수 있었다.