• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.832-834
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• 1996

This paper presents the research on the application of the Hopfield Neural Network to the Economic Load Dispatch problem. The ELD problem has convex cost functions as the objective functions, power balance equation and real power lower/upper limits as the constraints. So we have shown that the possibility of the application of the Hopfield Neural Network to the ELD problem. Through the case study, the simulation results are very close to the numerical method and the dynamic programming method.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권11호
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• pp.617-624
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• 2000

The negative weight can be ofter seen in Hopfield neural network, which is difficult to implement negative conductance in circuits. Usually, the inverted output of amplifier is used to avoid negative resistors for expressing the negative weights in hardware implementation. However, there is some difference between using negative resistor and the inverted output of amplifier for representing the negative weight. This difference is discussed in this paper.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.877-883
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• 2001

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 기반으로 한 새로운 다중사용자 복조기를 제안하고, 최적 (optimum) 다중사용자 복조기와 Hopfield신경망 다중사용자 복조기를 비교 대상으로 하여 원근문제가 존재하는 환경에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 비트오율 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 원근문제에 존재하는 채널환경에서는 본 논문에서 제안한 구조는 상당히 적은 계산량으로 최적의 다중사용자 복조기와 Hopfield 다중사용자 복조기와 근접한 성능을 기대할 수 있었고, 원근문제가 존재하지 않는 경우에서는 Hopfield 신경망 구조 보다 우월한 성능향상을 얻을 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.215-221
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• 2010

홉필드 네트웍은 패턴 매칭과 더불어 최적화 문제를 푸는 도구로 사용될 수 있다. 특히 Zhang과 Ali는 홉필드 네트웍의 노드를 2차원으로 확장하여 최적화 문제를 해결하였다. 잠재적 브랜치의 총합인 노드의 제곱만큼 뉴런이 필요한 Ali 알고리즘은 탐색 네트워크가 커지면 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 Ali의 방식을 개선하여 계산량을 대폭 줄이고 효과적으로 최적 경로를 탐색할 수 있는 방식을 제안한다. 효과적인 최적 경로 탐색을 위하여 2단계로 구분하여 진행된다. 1단계에는 홉필드 네트웍을 2단계에는 eSPN 알고리즘을 사용하여 최적 경로를 탐색할 수 있다. 제안된 방식은 샘플 네트웍을 통하여 최적 경로 탐색이 확인되었으며, Ali 알고리즘보다 빠르고 간단하여 실제 최적화에 적용하기기 용이하다. 특히, 네트웍의 브랜치 비용이 변화할 경우에도 홉필드 네트웍의 연결 시냅스가 아닌 입력 바이어스를 조정하므로 동적으로 변화하는 네트웍의 최적 경로 탐색에도 유용하다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권1E호
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• pp.55-63
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• 1994

다중센서 시스템의 문제점, 특히 임의의 방향에 대한 목표물의 유무를 판단하는 문제에 접근하기 위하여 결절이론을 소개한다. 이 문제에 대한 해는 대상 방향에 대한 간단한 수 즉, 0 또는 1로 구성된 수의 집합으로 표현된다. 이렇게 코드로 표현된 수는 Hopfield 신경회로망에 의한 최적화 기법으로 변환되며, 이러한 변환은 음원의 방향탐지에 대한 이해를 쉽게 한다. Hopfield 신경회로망 모델의 기존 상태 개선 방법들을 사용할 때 직명하게 되는 난점들을 소개하며, 그것과 관련된 문제점들을 제기한다. 이를 해결하기 위하여 새로운 착상, 즉 0에서 1의 상태로 변할 때 보다 큰 에너지 차이를 보이는 뉴런이 상태 개선의 우위를 점할 수 있다는 접을 제안한다. 이로부터 이전 연구들과는 다른 새로운 상태 개선 방법 및 새로운 관점을 도출하게 된다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안된 방법의 전망과 음원 방향 탐지의 효율성을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.337-340
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• 1997

In this paper we propose direct and indirect adaptive controllers for a nonlinear multivariable steam generating unit(200MW). In the direct adaptive scheme the estimation of the controller parameter are achieved from tracking error, while in the indirect approach the unknown parameter of the boiler system is estimated by the Hopfield network-based identifier. The performance of two proposed adaptive controllers is shown through simulations.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권2호
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• pp.111-118
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• 1997

Adding a noise tolerance factor to the Relaxation learning algorithm in Hop-field network improves noise tolerance without effecting storage capacity. The new algorithm is called the Pseudo-Relaxation algorithm, and the convergence of the algorithm has been proved. It is also shown that the noise tolerance factor does not effect learning speed.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.211-214
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• 2003

In this paper, we intend to find user's TV program choosing pattern and, recommend programs that he/she wants. So we suggest item dependency map which express relation between chosen program. Using an algorithm that we suggest, we can recommend an program, which a user has not saw yet but maybe is likely to interested in. Item dependency map is used as patterns for association in hopfield network so we can extract users global program choosing pattern only using users partial information. Hopfield network can extract global information from sub-information. Our algorithm can predict user's inclination and recommend an user necessary information.

• 대한전기학회논문지
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• 제40권7호
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• pp.718-724
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• 1991

In this paper, we proposed an algorithm to improve the memory efficiency by means of learning thresholds in spite of correlations among input patterns to be memorized. The proposed algorithm does not need preprocess correlations among input patterns but processes them with a threshold on a neural network. When memory contents are destroyed by correlation, nearly all patterns can be properly recovered with past learning. Through experiments we show how out algorithm can improve the memory efficiency.