• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.236-240
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• 2000

A cellular automaton is well-known for self-organizing and dynamic behaviors in the field of artificial life. This paper addresses a new neuronic architecture called an evolvable cellular classifier which evolves with the genetic rules (chromosomes) in the non-uniform cellular automata. An evolvable cellular classifier is primarily based on cellular programing, but its mechanism is simpler because it utilizes only mutations for the main genetic operators and resembles the Hopfield network. Therefore, the desirable hi t-patterns could be obtained through evolutionary processes for just one individual agent. As a result, an evolvable hardware is derived which is applicable to classification of bit-string information.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1993년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.221-223
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• 1993

The Hopfield model is defined as an adaptive dynamic system. In this paper we propose a modified neural network which is capable of solving linear programming problems and a set of linear equations. The model is directly implemented from the given system, and solves the problem without calculating the inverse of the matrices. We get the better stability results by the addition of scaling property and by using the nonlinearities in the linear programming neural networks.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.475-477
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• 2001

본 논문은 사용자의 구매 패턴을 찾아서 사용자가 원하는 상품을 추천하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B 상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트웍(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트웍에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.79-84
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• 1992

Path planning is an important task for optimal motion of a robot in structured or unstructured environment. The goal of this paper is to plan the optimal collision-free path in 3D, when a robot is navigated to pick up some tools or to repair some parts from various locations. To accomplish the goal, the Path Coordinator is proposed to have the capabilities of an obstacle avoidance strategy and a traveling salesman problem strategy (TSP). The obstacle avoidance strategy is to plan the shortest collision-free path between each pair of n locations in 2D or in 3D. The TSP strategy is to compute a minimal system cost of a tour that is defined as a closed path navigating each location exactly once. The TSP strategy can be implemented by the Hopfield Network. The obstacle avoidance strategy in 2D can be implemented by the VGraph Algorithm. However, the VGraph Algorithm is not useful in 3D, because it can't compute the global optimality in 3D. Thus, the Path Coordinator is used to solve this problem, having the capabilities of selecting the optimal edges by the modified Genetic Algorithm and computing the optimal nodes along the optimal edges by the Recursive Compensation Algorithm.

• 생물정신의학
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• 제6권1호
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• pp.12-20
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• 1999

뇌공학 분야에서 개발된 연상기억의 능력을 가지는 Hopfield 신경망을 구성하고, 신경정신질환 중에서 시냅스의 손실과 관련이 되어서 생기는 치매와 일부 정신분열증의 모델로 변형시키기 위하여 인공신경망의 시냅스를 Hoffman의 시냅스 제거법칙과 무작위 방법에 따라 제거하면서, 그에 따른 기억능력의 변화를 관찰하였다. 구성된 컴퓨터모델에서 기억능력의 저하는 시냅스의 감소가 상당히 진행되어야 나타났으며, Hoffman의 시냅스 제거법칙에 따랐을 때는 80% 제거를 기점으로 급격하게 나타났으며, 무작위 제거시는 더 적은 시냅스 제거율인 40% 제거 때부터 점진적으로 나타나는 양상을 보였다. 컴퓨터 모델의 기억력저하 양상이 실제환자에서 관찰되는 기억력저하 양상을 설명할 수 있기 위해서는 증상이 발현되는 시점의 시냅스 소실의 정도는 얼마나 되는지, 또한 시냅스의 소실은 어떤 규칙에 의해 일어나는지 아니면 무작위로 일어나는지에 관한 생물학적 실험의 필요성이 부각되었다. 이와 같이 컴퓨터모델을 이용하여 모의실험을 하고 연구의 방향을 잡은 후에 생물학적 실험으로 검증해 나간다면, 매우 효율적인 이론과 실험의 공조체제를 이루어 신경정신질환의 이해를 도울 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2789-2791
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• 2001

데이터 마이닝을 통해 우리는 숨겨진 지식, 예상되지 않았던 경향 그리고 새로운 법칙들을 방대한 데이터에서 이끌어내고자 한다. 본 논문에서 우리는 사용자의 구매 패턴을 발견하여 사용자가 원하는 상품을 미리 예측하여 추천하는 알고리즘을 소개하고자 한다. 제안하고 있는 item dependency map은 구매된 상품간의 관계를 수식화 하여 행렬의 형태로 표현한 것이다. Item dependency map의 값은 사용자가 A라는 상품을 구매한 후 B상품을 살 확률이다. 이런 정보를 가지고 있는 item dependency map은 홉필드 네트윅(Hopfield network)에서 연상을 위한 패턴 값으로 적용된다. 홉필드 네트웍은 각 노드사이의 연결가중치에 기억하고자 하는 것들을 연상시킨 뒤 어떤 입력을 통해서 전체 네트워크가 어떤 평형상태에 도달하는 방식으로 작동되는 신경망 중의 하나이다. 홉필드 네트웍의 특징 중의 하나는 부분 정보로부터 전체 정보를 추출할 수 있는 것이다. 이러한 특징을 가지고 사용자들의 일반적인 구매패턴을 일부 정보만 가지고 예측할 수 있다. Item dependency map은 홉필드 네트윅에서 사용자들의 그룹별 패턴을 학습하는데 사용된다. 따라서 item dependency map이 얼마나 사용자 구매패턴에 대한 정보를 가지고 있는지에 따라 그 결과가 결정되는 것이다. 본 논문은 정확한 item dependency map을 계산해 내는 알고리즘을 주로 논의하겠다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권5호
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• pp.68-75
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• 2006

멀티미디어 핑거프린팅은 각각의 유저에게 배포되어지는 디지털 콘텐츠마다 고유한 정보를 가지게 만듦으로써 불법적으로 콘텐츠를 배포하는 사용자로부터 멀티미디어 콘텐츠를 보호한다. 또한, 핑거프린팅 기법은 대칭적이나 비대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프리트가 삽입된 데이터를 알 수 있고 데이터가 재배포되기 전에는 사용자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 공모자 검출과 에러 신호의 정정을 위하여 LDPC(Low Density Parity Check) 알고리즘을 이용한 멀티미디어 핑거프린트의 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 LDPC 블록, 홉필드 망, 그리고 불법공모방지코드 생성 알고리즘으로 구성되어 있다. BIBD(Balanced Incomplete Block Design) 기반의 불법공모방지코드는 평균화 선형 공모공격(평균, AND, OR)에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며, LDPC 블럭은 AWGN 0dB까지 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다.