• 한국통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.561-570
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• 1989

본 논문에서는 Hopfield 신경회로망 모델에 기초한 bipolar 메모리 행렬을 광학적으로 실현하기 위해 수정된 모델에 대한 이론적 분석과 상용 LCTV를 이용한 Hopfield 연상메모리의 광학적 구현에 관하여 논하였다. 특히, 본 논문에서는 신경간의 연결인 메모리마스크를 처음으로 컴퓨터 그래픽과 연결된 LCTV 마스크를 사용하고 수정된 모델에서 시간에 따라 변하는 thresholding 값을 메모리 마스크에 한행을 추가해 광학적으로 얻을 수 있게 함으로서 Hopfield 모델에 기초한 광연산 메모리의 실시간 처리를 실현 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.444-447
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• 2000

본 논문에서는 종래의 정적인 디지털 패턴 매칭을 행하는 연상메모리와는 달리 아놀로그의 시계열정보를 직접 처리하여 시간축 방향으로 설정하는 것으로 강인성이 뛰어난 연상기억시스템을 제안하였다. 시스템의 기본적인 능력을 조사하기 위하여 기억패턴을 주기계열로 그리고 하중은 전부 고정하는 조건으로 단순화하여 시뮬레이션을 행하여 오류 정정능력을 갖는 것을 확인하였다. 시간축 방향의 하중을 적절하게 설정하면 기억용량의 증대나 상기 오류의 저감 등의 효과가 기대된다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1996년도 추계종합학술발표회 논문집
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• pp.1079-1082
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• 1996

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1995년도 하계종합학술발표회 논문집
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• pp.446-449
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• 1995

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.339-341
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• 1999

본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 셀룰라 신경망(Cellular Neural Netowork)의 설계를 위한 새로운 방법론을 제안한다. 먼저, 셀룰라 신경망 모델의 기본적 특성들을 소개한 후, 최적 성능을 가지고 이진 원형 패턴들을 저장할 수 있는 셀룰라 신경망 모델의 설계 방법을 제약 조건이 가해진 최적화 문제로 공식화한다. 다음으로 이 문제의 제약 조건을 선형 행렬 부등식(Linear Matrix Inequalities)을 포함하는 부등식의 형태로 변환시킬 수 있음을 관찰한다. 마지막으로 셀룰라 신경망 최적 설계 문제를 내부점 방법(interior point method)에 의해 효율적으로 풀릴 수 있는 일반화된 교유값 문제(Generalized Eigen Value Problem)로 변환하고 설계 예제를 통해 제안된 방법의 유효성을 검증한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.472-474
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• 2000

본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 공간-변형 셀룰라 신경망의 설계 방법론을 제안한다. 셀룰라 신경망에 관한 알려진 결과들과 새로 도출된 이론을 기반으로, 주어진 양극 벡터들을 기대할만한 성능으로 기억할 수 있는 공간-변형 셀룰라 신경망을 얻는 설계 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안된 설계 방법론의 주요 부분은 일반화된 고유값 문제(GEVP)와 선형행렬 부등식 문제(LMIP)를 푸는 것으로 이루어지며, 이 문제들은 현재 내부점 방법에 의해 효과적으로 풀릴 수 있다. 제안된 방법의 정당성은 설계 예제를 통해서 증명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.55-58
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• 2021

PFCM-R 알고리즘을 적용한 기존의 반려견 진단 방법에서는 클러스터링에서 사용되는 파라미터 값을 경험적으로 설정하고 견주가 입력하는 증상들 사이에서 관련성이 낮은 증상이 필터링 되지 않아서 질병의 도출 성능을 저하시키는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 노드 활성 함수를 적용하여 증상간의 관련성이 적은 증상 데이터를 제거하여 학습 데이터를 구성한 후, 연상 메모리 알고리즘에 적용하여 반려견의 질병에 대한 진단 성능을 개선시키는 하이브리드 기반 다층 학습 구조를 제안하여 반려견 진단에 적용한다. 기존의 PFCM-R 알고리즘 진단 방법과 제안된 하이브리드 다층 구조 진단 방법을 비교분석한 결과, 기존의 방법보다 제안된 방법이 입력된 증상들에 대해서 기존의 방법보다 관련성이 있는 질병 도출 성능이 23.7%가 개선되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.181-184
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• 2001

인간 두뇌의 연상과 기억 작용의 모델링을 통한 구현의 일부분으로, 본 논문에서는 Hebb 의 학습방법과 non-cloning template를 사용하여 discrete-time cellular neural networks의 연상메모리 기능을 구현한다. 본 논문에서 사용된 학습방법은 각 셀의 인접한 셀과의 연결상태에 따라 하중값 메트릭스를 구현한다. 이러한 방법은 새로운 패턴의 추가 학습과 삭제가 쉽고, 또한 쉽게 구현 할 수 있는 장점이 있다. 이 방법으로 모의 실험에서는 교통표지판의 분류에 사용한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권8B호
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• pp.1119-1128
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• 2001

본 논문에서는 이차원(2-D) 이산 웨이블릿 면환(Discrete Wavelet Transform, DWT)을 이용한 연상압축기를 FPGA 칩에서 실시간으로 동작 가능하도록 하는 효율적인 메모리 스케줄링 방법(E$^2$M$^2$)을 제안하였다. S/W적으로 위의 메모리 사상 방법을 검증한 후, 실제로 상용화된 SFRAM을 선정하여 메모리 제어기를 구현하였다. 본 논문에서는 Mallet-tree를 이용한 2-D DWT 영상압축 칩을 구현할 경우를 가정하였다. 이 알고리즘은 연산 과정에서 많은 데이터를 정장하여야 하는데, FPGA는 많은 데이터를 저장할 수 있는 메모리가 내장되어 있지 않으므로 외부 메모리를 사용하여야 한다. 외부메모리는 열(row)에 대해서만 연속(burst) 읽기, 쓰기 동작이 가능하기 때문에 Mallet-tree 알고리즘의 데이터 입출력을 그대로 적용할 경우 실시간 동작을 수행하는 DWT 압축 칩을 구현할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 쓰기를 수행할 경우에는 메모리 셀(cell)의 수직 방향을 저장시키고 읽기를 수행할 때는 수평으로 데이터의 연속 읽기를 수행함으로써 필터가 항상 수평 방향에 위치하게 하는 방법을 제안하였다. 입방법을 C-언어로 DWT 커넬(Kernel)과 메모리의 에뮬레이터(emulator)를 구현하여 실험한 결과, Mallat-tree 이론을 그대로 적용시켰을 때와 동일한 필터링을 수행할 수 있음을 검증하였다. 또한, 상용화된 SDRAM의 메모리 제어기를 H/W로 구현하여 시뮬레이션 함으로써 본 논문에서 제안한 방법이 실제적인 하드웨어로 실시간 동작을 할 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.448-459
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• 2012

신경회로망의 동작과 정보처리 능력 등에 관하여 살펴보고자 할 때, 신경회로망의 구성 요소를 어떻게 모델화 할 것인가는 중요한 문제이다. 소자의 응답특성이 바뀜에 따른 특성의 변화, 결합강도 및 적응규칙이 바뀜으로써 회로망 전체의 다이나믹스가 바뀌는 모습, 소자 상호간의 결합 형태에 따른 정보처리 능력의 변화 등과 같은 신경회로망이 가진 다양한 정보처리 능력을 밝히는 것은 병렬 정보처리의 메카니즘을 이해하는 문제와도 일맥상통하고 있다. 따라서 이러한 문제들에 대하여 신경회로망의 정보처리 능력을 해석적으로 평가하는 것은 병렬분산 정보처리의 본질을 밝힌다는 측면에서 중요하게 여겨진다. 따라서 본 논문에서는 신경회로망을 구성하는 구성요소의 변화, 그 가운데에서도 특히 소자의 히스테리시스 특성이 신경망의 계열연상능력에 미치는 영향에 대한 이론적 해석결과에 대하여 기술한다.