권호 표지

전기의세계

The Korean Institute of Electrical Engineers

  • Monthly
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  • 1598-4613(pISSN)

Volume 38 Issue 2

  1. 이수영 3
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  2. 박규호 5
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    신경컴퓨터에 대한 연구는 1940년대부터 시작되었다. 이 신경 컴퓨터는 현재 패턴 인식, 음성인식 분야에서 성공적인 결과를 제시하고 있으며, 기존의 컴퓨터보다 우월한 응용 분야로 생각되어지는 분야로는 학습, 인식 등으로서 정밀도를 요하는 수학적 계산 분야는 디지탈 컴퓨터가 역시 우세하다. 따라서 장래의 컴퓨터는 기존의 디지탈 컴퓨터와 신경 컴퓨터가 하이브리드 형태로 된 것으로 발전할 것이다.
  3. 오세영 17
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    신경회로의 실로 광범위한 응용중에 시스템 제어가 차지하는 중요도는 산업 공정제어 시스템이라는 막대한 시장으로 보아 가장 크다고 본다. 그러나 이와 같은 신경회로제어가 실제로 보편화도기 위해서는 다음과 같은 연구가 선행되어야 한다. 1) 신경 회로의 경제적 구현 방식-Analog, Digital, Optical회로 2) 빠르고 효율적인 학습 알고리듬 3) 사용하기 쉬운 software 4) 신경회로의 응용분야 개발 신경회로는 이런 시스템을 가장 효과적으로 제어하는 방식일 것이다. 이로 볼때 앞으로 20년간 현존하는 산업제어시스템은 차차 신경 회로제어로 부분적 또는 전체적으로 대체되어야 한다. 물론 그에 앞서 기존의 시스템과 신경 회로방식을 어떻게 효율적, 경제적으로 결합하느냐하는 system engineering 연구가 선행되어야 함은 물론이다.
  4. 이원돈;이석훈 23
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    과학기술의 고속화에 따라 종래에는 인간이 더 잘수행하던 지능을 요하는 일들이 점점 컴퓨터에 의해 처리되는 경우가 늘어나고 있다. 그러나 아직도 많은 분야에서 종래의 방식에 의한 한개의 processor나 몇개의 간단한 multiprocessor시스템으로는 너무 많은 시간이 걸려서 처리할 수 없는 일들이 산재해 있다. 예를 들어 image를 인식하는 것이나 언어습득과 번역과 같은 문제들에서 인간의 뇌가 현존하고 있는 어떤 컴퓨터의 성능보다 능가하는 것을 알고 있다. 그 이유는 근본적으로 디지탈 컴퓨터와 인간의 뇌 사이의 정보 처리방식이 틀린점에 기인한다. 대부분의 컴퓨터는 한개 또는 몇개의 main procrssor들이 자료들을 sequential하게 처리하는 데에 반하여, 인간의 뇌는 수천억 개의 neuron들이 정보를 병렬로 처리하고 있다. 따라서 인간의 뇌에 대한 깊이 연구와 그에 따른 새로운 형태의 정보처리 기술의 개발이 시급히 요구되어지고 있다. 최근에 이와같은 massive parallelism을 구현하기 위한 시도가 neural network를 중심으로 일어나고 있다. 여기에서 사용되는 algorithm들은 local information을 실현한다. Neural network에는 여러가지 model들이 있으나 본고에서는 optimization model을 중심으로 그 배경 및 응용을 소개하고자 한다.
  5. 이일병 31
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    신경회로망의 특성 및 영상인식에서의 사용 가능성 등에 대해 알아보고자 한다. 또한 기존의 통계적 패턴인식 방법과 비교해서 신경회로망의 이점 등을 살펴보고자 하며 영상인식 신경회로망의 핵심적인 연구인 perceptron을 중심으로 학습방법과 응용등에 대해 살펴보고자 한다. 그리고 간단하게 최근 우리나라에서 수행하고 있는 영상 인식 분야의 신경회로망 연구에 대해 살펴보고자 한다.
  6. 정호선 39
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    본고에서는 우선 미국에서의 Neural Chip에 대한 개발현황에 대해서 고찰하고자 하며, 신경 세포를 실현하는데 어려운 문제점인 신경 세포간의 연결세기를 나타내는 어려운 문제점인 신경 세포간의 연결세기를 나타내는 Synapse를 구현하는 방법과 자극과 억제에 해당하는 입력 신호를 가해주는 방법에 대해서 소개하고자 한다. 그리고 국내 대학에서 연구한 결과로서 문자 인식을 하기 위한 영상처리의 전처리 과정인 잡음제거, 세선화, 특징점 추출에 대해서 신경회로망을 이용한 Chip 설계 방법과 4-bit A/D변환기, 4-bit가산기, 5 * 5 곱셈기, 그리고 Associative Memory를 VLSI로 구현하는 방법에 대해서 소개하고자 한다.
  7. 신상영;이수영;장주석 53
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    공학적인 측면에서 볼때 20세기 초반이 자동차나 비행기와 같은 수송수단의 개발시기였다면 20세기 후반은 컴퓨터시대였다고 할 수 있을 것이다. 전문가들 중에서 다가오는 21세기는 인공지능소자의 개발시대가 될것이라고 전망하는 사람이 많다. 아마도 그리 멀지 않은 때에 사람과 비슷한 인지기능과 지능을 갖는 로봇트가 위성탐사를 위해 제작되어지리라 기대해 봄직하다.
  8. 대한전기학회 68
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