• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.289-292
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• 2004

여러 분야에서 다양한 목적으로 인간처럼 생각하는 시스템을 구현하고자 하는 연구가 이루어지고 있다. 인간의 뇌에서 기억을 담당하는 부분은 시각, 청각, 촉각 등의 감각 정보를 이용하여 새로 들어온 정보가 이미 기억된 정보와 같은가를 비교하여 기존 기억에 적용시키거나 새로운 정보로 기억시킨다. 기존의 모델은 ART를 사용하여 그것을 구현하고 반복 학습되지 않는 정보는 잊혀져 버리는 것과 강한 자극과 함께 입력된 정보는 반복 학습되지 않아도 잊혀지지 않는 것이었다. 그 모델을 이용할 경우 모든 감각에 대한 정보들이 전부 한 번에 처리되었기 때문에 감각별로 정보를 차등적으로 조절하여 처리하기가 곤란하였다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위해 기존의 ART를 이용한 모델에서 감각 정보를 비교하는 과정을 퍼지 규칙을 도입한 방법으로 교체하고자 한다. 우선 입력받는 감각 정보의 여러 값들을 감각 별로 그룹화 한 후 그룹별로 퍼지 규칙을 이용하여 비교한다. 기억된 정보들을 퍼지 규칙으로 하고 입력된 정보를 이용하여 각각의 규칙에 대한 결과를 낸다. 이 모델에서는 퍼지를 사용하여 기억된 정보에 대한 이해가 쉽고, 기억된 정보를 이용할 때 규칙을 조절하여 적용하는 것으로 상황에 따라 필요한 감각 정보를 알맞게 적용할 수 있을 것이다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.105-113
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• 2001

최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.30-33
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• 2009

본 논문에서는 형상기억합금의 특징적인 거동을 모사하기위한 구성방정식을 제안한다. 제안되는 구성방정식은 기존의 소성모델을 기초로 하는 현상학적인 모델로, 소성 경화이론에서 사용되는 항복곡면에 대응되는 상변이 곡면을 정의하여 형상기억합금의 비선형 거동을 모사한다. 단, 상변이 곡면이 1개만 존재하는 소성모델과는 다르게, 오스테나이트에서 마르텐사이트로의 정방향 상변이와 마르텐사이트에서 오스테나이트로의 역방향 상변이를 각각 해석하기위해 독립적인 2개의 상변이 곡면을 정의해주게 된다. 기계적 하중만이 아닌 열적 하중의 변화에도 비선형 거동을 보이는 형상기억합금의 특성을 반영하기위해 상변이 곡면은 응력과 온도의 함수로 정의되며, 이렇게 정의된 상변이 곡면을 바탕으로 리턴 매핑 알고리즘을 적용하여 열적하중과 기계적하중의 변화에 따른 형상기억합금의 거동을 모사하는 구성방정식을 제안하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.343-346
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• 2010

형상기억합금이 삽입된 복합체는 힌지나 추가적 작동기 없이 그 자체로서 지능 구조의 역할을 할 수 있어 많은 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 형상기억합금(Shape Memory Alloy) 선이 삽입된 $\cap$자형 복합재를 제안하고, 형상기억합금과 모재가 정해진 경우의 곡률 변화에 영향을 주는 주요 설계 변수를 복합재의 너비, 두께, 형상기억합금의 편심률을 설계변수로 가정하고 유한요소 해석과 패널 제작 및 실험을 통해 검증한다. 먼저 라고다스(Lagoudas)모델을 형상기억합금의 구성방정식으로 이용한 유한요소해석모델을 구성하여 수치해석을 수행하고, 11 종류의 형상기억합금 선이 삽입된 유리섬유강화복합재(Glass Fiber Reinforced Plastic) 패널을 제작하여 열하중에 따른 곡률변화를 관찰한다. 해석결과와 실험결과의 비교를 통해 해석모델의 타당성을 검증하며, 해석을 통해 각 설계 변수들의 곡률변화에 대한 영향을 파악한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.73-76
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• 2003

신경생리학적으로 밝혀진 바에 의하면, 대뇌의 시상에 분포한 일차 감각영역에서 감각 정보를 수집한다. 수집된 감각 정보는 과거 기억과의 비교를 통해 인식되고 인식된 정보는 일차 운동영역으로 전달되어 행동으로 나타난다. 수집된 감각 정보를 판단하는 기관은 감각 연합 영역으로 알려져 있으며, 과거 정보를 통해 비교하여 판단하는 방식이다. 하지만, 과거 기억 정보로 존재하지 않는 새로운 감각 입력에 대해서는 대뇌피질 내의 파페츠 회로를 통해 새로이 기억하게 된다. 이 과정에는 변연계의 편도체(Amygdala)의 감정 반응을 이용하여 강한 감정 반응을 유도하는 감각 입력에 대해서는 강한 기억을 하게 되고, 반대의 경우에는 약한 기억을 하게 되는 특징이 고려된다. 본 논문에서는 기억되지 않은 새로운 감각 자극에 대해 감정 반응 정도에 따라 기억되는 정도의 변화를 관찰할 수 있는 모델을 제시하고자 한다. 이 모델은 대뇌피질의 정보 처리 및 감각 학습 과정을 인공적으로 구현하는 과정에 바탕이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1992.05a
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• pp.43-43
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• 1992

최근 수년 전부터 학습(learning), 기억(memory)의 분자약리학적 기전과 치매(dementia)의 신경생리학적 원인 규명에 대한 연구가 사회적 요구에 부응하여 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 횐쥐를 이용하여 실험실적 건망모델을 설정하여 항치매 물질의 효력 screening을 시도하였다. 실험실적 건망모델은 다음 두 가지 방법으로 설정하였다. 첫째, Acetylcholine 길항제인 Scopolamine을 사용하여 중추신경계중 기억, 학습기전과 관련된 것으로 알려진 cholinergic신경계률 차단하여 유발한 실험적 건망모델과, 둘째, 단백질합성 저해제인 cycloheximide를 사용하여 기억, 학습경로에 관여하는 수종의 중추 단백질듈을 비선택적으로 저해하여 유발한 실험적 건망모델을 이용하여 인삼, 오미자등의 항치매 효과를 검색하고자 수동적 회피학습능, 능동적 회피학습능, 자발운동량을 측정하여 기억, 학습, 행동의 상관 관계를 고찰하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.325-328
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• 2009

최근 자율 로봇을 지원하는 로봇의 지식 체계를 확립하기 위해 온톨로지 기술이 많이 사용되고 있다. 즉, 온톨로지를 통한 로봇의 지식 체계에 대한 데이터베이스 스키마를 설계하고 이에 따른 추론 시스템을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있는 시점이다. 이러한 관점에서, 본 논문은 독거 노인을 보조하는 실용적인 SilverMate 로봇분야와 같은 로봇의 지능적인 서비스를 요구하는 분야에서 로봇의 지식 체계 프레임워크를 제공하는데 초점을 두고 있다. 제안하는 지식 체계는 로봇의 자전적 기억을 중심으로 자전적 기억을 기술하기 위한 5W1H 모델을 제안하고 의미적 상관관계를 기술하기 위해 의미기억 모델로서 SCOT-SN 모델, 절차적 기억 모델로서 TES 모델을 정의한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.4
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• pp.449-456
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• 2004

This paper proposes a novel recognition model, a recurrent fuzzy associative memory(RFAM), for recognizing time-series patterns contained an ambiguity. RFAM is basically extended from FAM(Fuzzy Associative memory) by adding a recurrent layer which can be used to deal with sequential input patterns and to characterize their temporal relations. RFAM provides a Hebbian-style learning method which establishes the degree of association between input and output. The error back-propagation algorithm is also adopted to train the weights of the recurrent layer of RFAM. To evaluate the performance of the proposed model, we applied it to a word boundary detection problem of speech signal.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.354-356
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• 1998

축약 분산 기억 장치는 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 주목받고 있다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴론이 선형의 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합하므로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴론은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로 해 공간이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고 해결 방안으로써 개선된 축약 분산 기억 장치를 제안한다. 아울러 새로운 모델의 적용 예를 ATM 호 수락 제어 과정을 통해 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.27 no.10
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• pp.78-88
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• 1990

To evaluate the performance of a multiprocessor system, a discrete event model of memory interference in the system employing multiple-bus interconnection networks is proposed. An analytic model of the system is presented and then simulator models are implemented for cross-verifying the analytic results and simulation results. The simulator model takes as input the number of processors, the number of memory modules, the number of buses and the local memory miss ratio. The model produces as output the memory bandwidth, the processor, memory module and bus utilization and the bus contention ratio. Using the model in the design of the system, it is possible to evaluate the system performance by analyzing the interaction of the input parameters.