• Molecules and Cells
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• 제45권2호
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• pp.93-97
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• 2022

Evasion, approach and predation are examples of innate behaviour that are fundamental for the survival of animals. Uniting these behaviours is the assessment of threat, which is required to select between these options. Far from being comprehensive, we give a broad review over recent studies utilising optic techniques that have identified neural circuits and genetic identities underlying these behaviours.

• 인지과학
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• 제7권3호
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• pp.37-60
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• 1996

생물심리학적 관점에서,학습은 우리가 환경으로부터 얻은 정보를 뇌내 신경세표의 회로망으로 전이시키는 과정이라 할 수 있다. 학습과 기억의 생물할적 실체를 찾고자 하는 연구들에는,기억 또는 정보의 저장이 신경계내 시냅스수정의 방식으로 이루어진다는 가정하에,특정 유형의 학습과 관련된 신경회로를 규명하고 신경가소성의 기초를 밝히려는 노력들이 있었다.이와는 달리 신경계내 뉴련들로 연결된 복잡한 신경망의 형태들이 특정정보를 표상한다고 보고,학습과 기억에 관련된 신경구조물들의 상호작용 기초를 분석 하려는 노력들이 있었다.본 연구는,전자의 입장에서,학습과 기억에 필수적인 엔그램의 부위를 찾기 위하여 사용된느 연구방법과 주요 실험동물 모델체계들의 특성,그리고 이러한 모델체계들을 사용한 연구결과들을 개관하였다.즉,본 논고는 실험동물 모델체계를 사용하여 학습과 기억에 필수적으로 관여하는 기억흔적회로를 찾아내고,그 신경회로내에서 학습과 기억에 결정적인 신경의 가소적 변화가 일어나는 부위를 규명하며,학습과정중에 신경수준에서 일어나는 시냅스의 수정에 대한 신경생리적,생화학적 기제를 밝히고자 한 연구들을 개관하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제1권4호
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• pp.177-182
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• 2003

Conventional multilayer feedforward artificial neural networks are very effective in dealing with spatial problems. To deal with problems with time dependency, some kinds of memory have to be built in the processing algorithm. In this paper we show how the newly proposed Serial Input Neuron (SIN) convolutional decoders can be derived. As an example, we derive the SIN decoder for rate code with constraint length 3. The SIN is tested in Gaussian channel and the results are compared to the results of the optimal Viterbi decoder. A SIN approach to decode convolutional codes is presented. No supervision is required. The decoder lends itself to pleasing implementations in hardware and processing codes with high speed in a time. However, the speed of the current circuits may set limits to the codes used. With increasing speeds of the circuits in the future, the proposed technique may become a tempting choice for decoding convolutional coding with long constraint lengths.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.346-350
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• 1996

This paper presents a Neural Network Identification (NNI) method for modeling of highly complicated nonlinear and time varing human system with a pneumatically driven mock circulation system of Left Ventricular Assist Device(LVD). This system consists of electronic circuits and pneumatic driving circuits. The initation of systole and the pumping duration can be determined by the computer program. The line pressure from a pressure transducer inserted in the pneumatic line was recorded. System modeling is completed using the adaptively trained backpropagation learning algorithms with input variables, Heart Rate(HR), Systole-Diastole Rate(SDR), which can vary state of system, and preload, afterload, which indicate the systemic dynamic characteristics and output parameters are preload, afterload.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.477-481
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• 2015

Implementation of memristor-based multilayer neural networks and their hardware-based learning architecture is investigated in this paper. Two major functions of neural networks which should be embedded in synapses are programmable memory and analog multiplication. "Memristor", which is a newly developed device, has two such major functions in it. In this paper, multilayer neural networks are implemented with memristors. A Random Weight Change algorithm is adopted and implemented in circuits for its learning. Its hardware-based learning on neural networks is two orders faster than its software counterpart.

• 정보학연구
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• 제2권2호
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• pp.145-161
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• 1999

본 논문에서는 캐리 전파가 없어 고속연산이 가능한 잉여 수 체계를 이용하여 고속으로 동작할 수 있는 역전파 신경회로망을 설계방법을 제안하였다. 설계된 신경회로망은 잉여수계를 이용한 MAC 연산기와 혼합계수 변환을 이용한 시그모이드 함수 연산 부로 구성되며, 설계된 회로는 VHDL로 기술하였고 Compass 툴로 합성하였다. 실험결과, 가장 나쁜 경로일 경우, 약 19nsec의 지연속도를 보였고, 기존의 실수 연산기에 비하여 약 40%정도 하드웨어 크기를 줄일 수 있었다. 본 논문에서 설계한 신경회로망은 실시간 처리를 요하는 병렬분산처리 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-6
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• 2002

Hopfield는 선형 제한조건을 갖는 선형프로그램밍을 풀 수 있는 신경회로망을 제안하였는 데, 이 논문에서는 제한조건함수가 비선형함수를 포함하는 일반적인 최적화문제를 해결할 수 있는 신경망으로 확장하였다. 또한, 최적화문제를 신경회로망에 매핑시키는 방법, 그리고 회로로 구성하는 방법들이 논의되었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.89.3-89
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• 2002

Plasma processing plays a crucial role in fabricating integrated circuits (ICs). Manufacturing ICs in a cost effective way, it is increasingly demanded a computer model that predicts plasma properties to unknown process inputs. Physical models are limited in the prediction accuracy since they are subject to many assumptions. Expensive computation time is another hindrance that prevents their widespread used in manufacturing site. To circumvent these difficulties inherent in physical models, neural networks have been used to learn nonlinear plasma data. A generalized regression neural network (GRNN) [I] is one of the architectures that have been widely used to analyze complex chemical data. I...

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.46.2-46
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• 2002

Plasma processing plays a crucial role in fabricating integrated circuits (ICs). Manufacturing ICs in a cost effective way, it is increasingly demanded a computer model that predicts plasma properties to unknown process inputs. Physical models are limited in the prediction accuracy since they are subject to many assumptions. Expensive computation time is another hindrance that prevents their widespread used in manufacturing site. To circumvent these difficulties inherent in physical models, neural networks have been used to learn nonlinear plasma data [1]. Among many types of networks, a backpropagation neural network (BPNN) is the most widely used architecture. Many training variables are...

• 한국정보통신학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.157-163
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• 1998

아날로그와 디지틀 합산 가능한 신경회로망회로를 제안한다. 제안된 회로는 Hopfield 신경회로망 모델을 사용하였으며, 연결강도들은 에너지함수를 이용해서 구하였다. NMOS를 이용하여 뉴론을 만들었고, 시뮬레이션결과는 거의 대부분의 경우가 전체 최소점으로 수렴함을 보였다.