• 대한안전경영과학회지
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• 제6권2호
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• pp.187-197
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• 2004

The recycling cell formation problem means that disposal products are classified into recycling product families using group technology in their end-of-life phase. Disposal products have the uncertainties of product condition usage influences. Recycling cells are formed considering design, process and usage attributes. In this paper, a new approach for the design of cellular recycling system is proposed, which deals with the recycling cell formation and assignment of identical products concurrently. Fuzzy ART neural networks are applied to describe the condition of disposal product with the membership functions and to make recycling cell formation. The approach leads to cluster materials, components, and subassemblies for reuse or recycling and can evaluate the value at each cell of disposal products. Disposal refrigerators are shown as an example.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.459-465
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• 2000

최근 들어 인공지능과 뇌과학 분야의 연구성과를 힘입어 뇌의 기본기능을 이해하고 재구축하고자 하는 시도가 활발히 전개되고 있다. 뇌의 정보처리 기능을 실험관찰 방법으로 밝히고자 하는 신경과학, 마음의 정보 처리 기능을 역시 실험관찰 방법으로 이해하고자 하는 심리학, 그리고 정보처리모형의 구성법을 제시하는 컴퓨터과학을 통합함으로써 뇌와 마음의 작동을 정보과학의 입장에서 해명하고자 하는 접근방식이 현재 가장 가능성이 있다고 생각된다. 본 논문에서는 그와 같은 맥락에서 인공적으로 뇌를 구현하기 위하여 제안된 CAM-Brain을 소개하고, 로봇을 제어하는 문제에 적용한 예를 통하여 그 가능성을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.292-294
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• 2002

본 연구에서는 영상에서 효과적인 에지 연결(edge linking)을 위하여 기존의 셀룰러 신경망 구조에서 두 가지 유형의 시냅스 구조를 고려한 활성화 특성을 제안한다 제시하는 모델에서 노드들간의 측면 연결에 의한 상호 작용은 노이즈에 의한 에지 및 영상에서 추출된 비최대점(non-maximum)의 에지를 억제할 문만 아니라, 특정 노드의 원형 이웃(circular neighborhood)으로 그려되는 특징들 간의 상호 연관도를 반영하여 에지의 연결 효과를 이를 수 있게 한다. 이러한 과정은 에지를 표현하는 벡터형식의 각 성분에 대한 활성화 특성으로부터 정형화된 에너지 함수로 모델링하고 이에 대한 최적화 과정으로써 구현될 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.231-234
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• 2002

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세 포자동자와 같이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비젼 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습011 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권6호
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• pp.10-21
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• 2000

거리 변환(Distance Transform)을 수행할 수 있는 셀룰라 비선형 네트워크 구조와 특징 점들의 제적 상에서 거리 변환을 이용한 optical flow 검출 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 추적이나 카메라의 움직임 파악 같은 응용 분야에서는 수가 적더라도 정확하고 확실한 optical flow가 더 중요하다. 본 연구는 특징점들의 이동 궤적 상에서 거리 변환 기법을 이용하여 거리 변환 필드(Distance Transform Field)를 생성시키고 거리 변환 필드상에서 궤적의 움직인 거리 값과 방향을 추출함으로써 optical flow를 구하는 방법이다. 이 방법은 영상 정보를 거리 정보로 변환하여 사용하게 되므로 잡음의 영향을 적게 받으며 필요한 연산들이 아날로그 회로에 의해 처리되므로 처리 속도가 빠르고, 지역적 처리 특성을 갖기 때문에 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이 있다. 또한, 본 연구에서는 제안한 알고리즘의 핵심부분을 하드웨어로 구현하기 위해 셀룰라 비선형 네트워크(Celluar Nonlinear Neural Network)구조를 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 영상과 환경에 대한 시뮬레이션을 수행하여 결과를 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.865-870
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• 2006

셀룰러 신경회로망(Cellular Neural Networks: CNN)은 그 구조가 간단함에도 불구하고 강력한 연산능력을 가지고 있어 영상처리에 이용되어 왔다. 그러나 실제의 대규모 영상에 포함된 화소의 양과 같은 막대한 셀들을 필요로 하는 CNN하드웨어를 구현하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 시 다중화 처리 기법으로 대규모 실영상을 처리할 수 있는 $5\times5$ CNN 하드웨어와 전 후 처리기를 구현하였다. 구현된 $5\times5$ CNN 하드웨어와 전 후 처리기의 성능을 평가하기 위해 $ 레나영상에 대해 윤곽선 검출을 수행하였으며, 약 4,000번의 시다중화 블록처리와 각 블록 마다 10번의 제어 펄스에 의한 파이프라인 동작에 의해 영상처리가 수행되었다. 따라서 본 논문에서 구현된 $5\times5$ CNN 하드웨어와 전 후 처리기를 실영상 처리에 이용할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3060-3062
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• 2000

A fast optimal path planning algorithm using the analog Cellular Nonlinear Circuits (CNC) is proposed. The proposed algorithm compute the optimal path using subgoal-based dynamic programming algorithm. In the algorithm, the optimal paths are computed regardless of the distance between the initial and the goal position. It begins to find subgoals starting from the initial position when the output of the initial cell becomes nonzero value. The suboal is set as the initial position to find the next subgoal until the final goal is reached. Simulations have been done considering the imprecise hardware fabrication and the limitation of the magnitude of input value.

• Molecules and Cells
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• 제45권2호
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• pp.76-83
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• 2022

Neurons-on-a-Chip technology has been developed to provide diverse in vitro neuro-tools to study neuritogenesis, synaptogensis, axon guidance, and network dynamics. The two core enabling technologies are soft-lithography and microelectrode array technology. Soft lithography technology made it possible to fabricate microstamps and microfluidic channel devices with a simple replica molding method in a biological laboratory and innovatively reduced the turn-around time from assay design to chip fabrication, facilitating various experimental designs. To control nerve cell behaviors at the single cell level via chemical cues, surface biofunctionalization methods and micropatterning techniques were developed. Microelectrode chip technology, which provides a functional readout by measuring the electrophysiological signals from individual neurons, has become a popular platform to investigate neural information processing in networks. Due to these key advances, it is possible to study the relationship between the network structure and functions, and they have opened a new era of neurobiology and will become standard tools in the near future.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권12호
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• pp.10-19
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• 1999

셀룰라 오토마타 신경망(CANS)은 생물학적 발생과 진화에 기반한 신경망 모델이다. CANS에서 각 뉴런은 상호간에 국소적인 연결을 갖고 있으며 카오스 뉴런 모델의 동작 방정식에 따라 펄스의 형태로 동작한다. 신경망은 초기 패턴을 셀룰라 오토마타(CA) 규칙에 따라 발생시켜 얻어진다. 기존의 연구에서는 유용한 기능을 얻기 위하여 초기패턴을 진화시켰다. 그러나 이 방법은 신경망의 표현공간을 모두 나타낼 수 없다. 따라서 본 논문에서는 신경망의 표현공간이 작아지는 문제점을 개선하기 위한 CA의 발생규칙을 진화시키는 방법을 제안한다. DNA 코딩은 코딩의 중복과 여분을 효과적으로 사용하며 규칙의 표현에 매우 적합하다. 본 논문에서는 CA 규칙의 일반적인 표현방법을 제시하고 DNA 코드를 CA 규칙으로 해석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 자율이동로봇의 제어기에 사용하여 주행 문제에 적용함으로써 그 유효성을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.19-26
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• 2002

자율이동로봇의 센서-모터 제어기를 구축하는데 있어 로봇의 기계적인 부분과 제어기 부분을 조화시키는 것이나 외부환경과 로봇의 상호작용을 처리하는 것 등이 가장 큰 문제점이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 진화적 접근방법이 많이 사용되고 있다. 이전 연구에서는 이러한 연구선상에서 셀룰라 오토마타 기반 신경망인 CAM-Brain을 이동로봇 제어기로 진화시켰다. 그러나, 하나의 모듈로 이루어진 제어기로는 복잡한 행동을 하도록 만들기 어렵기 때문에 본 논문에서는 하위 수준의 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합하여 보다 상위 수준의 복잡한 행동을 하도록 하는 다중 모듈 결합방법을 제안한다. 실험결과, 간단한 행동들을 하도록 진화된 CAM-Brain 모듈들을 규칙기반 방법으로 결합하여 주어진 좀더 환경에 적응할 수 있는 제어기를 얻을 수 있었다.