• 한국통신학회논문지
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• 제27권3B호
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• pp.188-195
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• 2002

본 논문에서는 멀티 레이트 부호분할 다중접속(Code Division Multiple Access: CDMA) 방식에서의 효과적인 다중 사용자 검출 기술을 제안한다. 최적 다중 사용자 검출 기술이 최적의 비트 오류 확률(Bit Error Rate: BER) 성능을 보이긴 하지만, 실제 구현을 위해서는 계산상의 복잡도 측면에서의 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 멀티 레이트 CDMA 환경에서 비교적 낮은 계산상의 복잡도를 갖는 준칙적의 다중 사용자 검출기 구조를 제안하며, 기존의 정합필터(matched filter)와 멀티 레이트 환경에서 제안된 다른 다중 사용자 검출기와의 성능 비교를 수행한다. 레일리 페이딩 환경에서의 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 홉필em(Hopfield) 신경망(neural network) 알고리즘을 이용한 다중 사용자 검출기법의 성능이 우수함을 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1991년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.189-192
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• 1991

This paper presents a modular structure design of analog Hopfield neural network. Each multiplier consists of four MOS transistors which are connected to an op-amp at the front end of a neuron. A pair of MOS transistor is used in order to maintain linear operation of the synapse and can produce positive or negative synaptic weight. This architecture can be expandable to any size neural network by forming tree structure. By altering the connections, other nework paradigms can also be implemented using this basic modules. The stength of this approach is the expandability and the general applicability. The layout design of a four-neuron fully connected feedback neural network is presented and is simulated using SPICE. The network shows correct retrival of distorted patterns.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 하계학술대회 논문집
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• pp.485-491
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• 1990

We propose a minimum-time path planning soheme for the robot manipulator using Hopfield neural network. The minimum-time path planning, which can allow the robot system to perform the demanded tasks with a minimum execution time, may be of consequence to improve the productivity. But most of the methods proposed till now suffers from a significant computational burden and thus limits the on-line application. One way to avoid such a difficulty is to apply the neural network technique, which can allow the parallel computation, to the minimum-time problem. This paper propose an approach for solving the minimum-time path planning by using Hopfield neural network. The effectiveness of the proposed method is demonstrarted using the PUMA 560 manipulator.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.1364-1371
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• 1990

We propose a time-optimal path planning scheme for the robot manipulator using Hopfield neural network. The time-optimal path planning, which can allow the robot system to perform the demanded tasks with a minimum execution time, may be of consequence to improve the productivity. But most of the methods proposed till now suffers from a significant computational burden and thus limits the on-line application. One way to avoid such a difficulty is to apply the neural networke technique, which can allow the parallel computation, to the minimum time problem. This paper proposes an approach for solving the time-optimal path planning by using Hopfield neural network. The effectiveness of the proposed method is demonstrarted using a PUMA 560 manipulator.

• 대한조선학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.44-55
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• 1996

1960년대 중반 전산기를 이용한 선체 구조설계가 최초로 시도된 후 국내에서도 1980년부터 중앙단면 최적설계에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 선급규정에 의한 선체 중앙단면 최적설계를 할 경우, 야기되는 문제로서는 부재 치수, 부재 개수와 같은 이산변수를 다루어야 하는 어려움이 있어, 이러한 문제를 해결하고자 유전자 알고리즘이나 인공신경망 등의 새로운 최적화 기법의 개발에 관한 연구 등이 진행되고 있다. 이와 같은 관점에서 본 연구에서는 선체 구조설계 문제에 효율적인 최적화 방법을 개발함에 있어, 홉필드 네트워크 모델과 시뮬레이티드 어닐링을 결함하여 Neuro-Optimizer를 개발하고, 이를 토대로 구조공학 문제의 하나인 간단한 트러스 구조물의 최적설계와 선체의 중앙단면 최적설계에 적용하여, 새로운 최적화 기법으로서 가능성이 있음을 확인하였다.