• 한국광학회지
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• 제3권3호
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• pp.191-197
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• 1992

대칭 삼층구조 신경망 모델에 기초한 기억용량과 인식능력이 뛰어난 광 연상기억 시스템을 제안하고, 이를 홀로그램과 액정 모니터를 이용하여 구현하였다. 4개의 한글 자음(ㄹ, ㅅ, ㅇ, ㅈ)을 메모리 패턴으로 택하여 실험한 결과 12% 이하의 오차를 갖는 입력에 대해 95% 이상의 인식률을 가진을 보였다. 기종의 이층구조 모델에 기초한 실험결과와 비교하고, 전산 시뮬레이션을 통해 Hopifield모델의 결과와 비교한 결과 더욱 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.241-242
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• 2012

큰 데이터 트래픽을 일으키는 I/O 작업을 수행할 경우에 많은 디스크 접근과 데이터 처리가 발생하며 이는 컴퓨팅 성능의 하락을 일으킨다. 이를 위해 메모리와 디스크 사이에 버퍼 역할을 하는 페이지 캐시 기법이 사용된다. 그러나 LRU 를 사용하는 페이지 캐시의 특성상, 많은 양의 데이터가 한번만 접근되고 다시 사용되지 않는다면 성능상의 큰 효과가 없다. 본 논문에서는 집합 연상 페이지 캐시에 오염 버퍼를 둠으로써, 재사용되지 못하고 페이지 캐시의 크기만 커지는 현상을 최소화시켜 I/O 성능을 개선시킬 수 있는 방법을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.37-45
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• 2006

본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2004년도 춘계학술대회 디지털 컨버젼스(Digital Convergence)와 경영혁신
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• pp.15-24
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• 2004

본 논문은 be동사에 관한 학생들의 영어개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 잇는 학습오인 진단 시스템을 제시한다. 학습오인 진단 시스템에서 퍼지 인진 맵은 영어에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현하며, 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 학습오인 진단 시스템으로 적용될 수 있다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1102-1107
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• 1988

We describe a volume holographic associative memory using photorefractive material and conventional planar mirror. Multiple hologram is generated with two angular multiplexed writing beams and Fourier transformed object beam in Ba Ti O3 crystal at 0.6328 um. Complete image can be recalled successfully by partial input of the original stored image without any additional thresholding and optical feedback process. It is proved that our system is useful for optical implementation of real-time associative memory and location addressable memory.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.69-72
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• 2001

In this paper, we propose a new design method for bidirectional associative memories model with high error correction ratio. We extend the conventional GBAM model using bias terms and formulate a design procedure in the form of a constrained optimization problem. The constrained optimization problem is then transformed into a GEVP(generalized eigenvalue problem), which can be efficiently solved by recently developed interior point methods. The effectiveness of the proposed approach is illustrated by a example.

• 정보와 통신
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• 제7권3호
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• pp.27-34
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• 1990

The $(L,\psi)$ feature description on the binary boundary air craft image is introduced of classifying 3-D object (aircraft) identification. Three types for associative matrix memories are employed and tested for their classification performance. The fast association involved in these memories can be implemented using a parallel optical matrix-vector operation. Two associative memories are based on pseudoinverse solutions and the third one is interoduced as a paralell version of a nearest-neighbor classifier. Detailed simulation results for each associative processor are provided.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2872-2875
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• 1999

본 논문은 주어진 적합한 이진 패턴들의 집합이 점근적으로 안정한 평형점들로써 저장되는 최적으로 성능을 갖는 GBSB (generalized brain-state-in-a-box)의 설계가 고려된다. GBSB 모델의 정성적 특성에 기초하여, 설계 문제가 제약 조건을 가한 최적화 문제로 공식화된다. 다음으로, 우리는 이 문제를 GEVP (generalized eigenvalue Problem)라고 불리는 최적화 문제로 변환한다. 제안된 방법을 예증하기 위함과 기존의 방법과의 비교를 위해서 설계 예제가 주어진다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.463-472
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• 2000

본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 셀룰라 신경망(Cellular Neural Network)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 고유값 문제(Genaralized EigenValue Problem)로 변환한다. 본 논문에서 제시하는 셀룰라 신경망 설계 방법론은 공간 변형 형판 셀룰라 신경망과 공간 불변 형판 셀룰라 신경망 설계에 모두 적용될 수 있다. 설계 예제를 통해 제안된 방법의 유효성을 검증한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권7호
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• pp.1-9
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• 2011

멤리스터(Memristor)는 메모리 레지스터의 합성어로 흐른 전하량에 따라 저항이 스스로 변하고 전원이 끊긴 상태에서도 저항 상태가 기억되는 특수한 메모리 소자이다. 본 논문에서는 차세대 메모리소자로 주목받고 있는 멤리스터를 모델링하고 SPICE 시뮬레이션을 위한 behavior모델을 제시한다. 그리고 제안된 모델을 바탕으로 멤리스터 기반의 M_CAM(Memristor MOS content addressable memory)을 설계하였다. 제안된 M_CAM은 기존의 CAM에 비해서 단위 셀 면적과 평균 전력소모가 각각 40%, 96% 감소하였다. 칩은 0.13${\mu}m$ CMOS 공정에서 공급전압이 1.2V를 갖도록 설계되었다.