Various types of data are exponentially increasing through an IoT, a cloud, and the like which are performed through a wired/wireless network and appears in various industrial fields such as factory automation, medical equipment, and the like. The data can be used in image recognition, data analysis, and the like through an artificial intelligence function to be effectively used in interconnected information. The present invention relates to a computer structure in which a deep neural network circuit and a processor are coupled through a machine learning technique through abstraction through the combination of several nonlinear conversion techniques, and an image conversion and analysis processing method using the same. According to the present invention, data and image data of an image can be analyzed and processed by extracting various information collected through a cloud server and information of a feature point, a color, a line, a shape, and the like of structured data of various information, images, and the like corrected through a cloud server, converting an image of an object into 2D coordinates, and repeatedly performing processes of structuration, filtration, nonlinearization, extraction on software that includes a neural network circuit outputting the coordinates into a packet format and a plurality of processing units and performs multiple recognition circuit operations between pixels of an image patch formed based on the extracted feature point and multilayer-based data.본 발명은 유무선 네트워크를 통해 이루어지고 있는 사물인터넷, 클라우드 등을 통해 다양한 형태의 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있으며 공장 자동화, 의료장비 등 다양한 산업분야에서 나타나고 있다. 서로 연결된 정보에서 효과적으로 활용하기 위해 인공지능 기능을 통해 영상 인식, 데이터 분석 등에 활용이 가능하다. 인공지능은 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 추상화를 통한 기계학습 기술을 통하여 심층 신경망회로와 병렬처리 프로세서를 결합한 컴퓨터구조 및 그를 이용한 이미지 변환 및 분석 처리방법에 관한 것으로서, 클라우드 서버를 통해 수집된 다양한 정보, 이미지 등의 정형화된 데이터의 특징점, 색, 선, 형상 등의 정보를 추출하여 상기 물체의 이미지에 대한 2차원 좌표값으로 변환하고, 상기 좌표 값을 패킷의 형태로 출력하는 신경망 회로와, 복수의 프로세싱 유닛을 포함하고, 상기 추출된 특징점을 중심으로 하여 형성된 이미지 패치 내부의 픽셀들 간의 다중 인지 회로 연산을
