• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.133-135
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• 2004

신경 회로망에서 연상 메모리(Associative Memory)는 주어진 자료에 대해 정보를 저장하고 복원하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 학습된 영상의 정확한 분류와 왜곡된 영상의 복원 및 분류를 위해 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하였다. 기존의 퍼지 연상 메모리는 학습 데이터와 학습 원본과 같은 입력에 대해 우수한 복원 성능을 보이나 학습 데이터의 수가 증가할수록 그리고 왜곡된 입력에 대해 정확히 출력할 수 없고 복원 성능도 저하된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 개선하여 왜곡된 입력에 대해서도 원본 학습 데이터를 정확히 출력하고 복원하는 개선된 퍼지 연상 메모리 알고리즘을 제안하였다.

• 한국생물환경조절학회:학술대회논문집
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• 한국생물환경조절학회 1999년도 정기총회 및 학술논문발표요지
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• pp.24-29
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• 1999

포도 수확기를 개발하기 위해서는 포도 형상과 위치를 정확하게 파악하는 것이 필요하다. 신경회로망(Neural network)의 연상메모리(Associative memory)를 이용하여 포도 형상 정보를 인식하고자 한다. 신경회로망을 이용한 연상메모리는 학습 패턴(Learning pattern)을 학습한 후에 입력 패턴(Input pattern)으로부터 출력패턴을 얻는다. (중략)

• 한국통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.145-154
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• 1991

본 논문에서는 데이터의 저장과 판독은 일반 SRAM과 같고 명령과 탐색을 수행하는 8비트 $\times16$ 워드 연상메모리(CAM: Content Addressable Memory)의 알고리즘과 하드웨어를 제시하였다. 설계된 연상메모리 칩은 5개의 기능별 블록(연상메모리 셀 어레이. 어드레스 디코더, 어드레스 인코터, 데이터 셀럭터, 감지 증폭기)으로 나누어서 설계하고 논리 및 회로 검증을 마친 후 3 um CMOS N Well공정을 이용하여 칩을 제작하였다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.760-762
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• 2004

본 논문에서는 저해상도 및 저대비의 특성을 지니는 문자 영상으로부터 특징을 추출하고 연상메모리를 이용하여 대상 문자를 인식하는 방법을 소개한다. 저해상도 영상의 이진화 과정에서 발생할 수 있는 정보의 왜곡 현상을 피하기 위하여 입력 영상의 gradient 정보를 이용하여 특징을 추출한다 저해상도 일 저대비의 특성을 지니는 문자 영상의 경우 입력 영상에 noise가 존재하거나 충분한 정보가 포함되어 있지 않은 경우 특징벡터에 상당한 왜곡을 초래하게 된다. 손상된 특징을 복원하기 위하여 연상메모리를 이용한다. 인식하고자 하는 문자 영상들의 prototype 영상들을 이용하여 연상메모리의 weight matrix를 구성한다. weight matrix를 이용해서 입력 영상이 가지는 특징과 가장 비슷한 특징을 가지는 prototype 영상의 특징벡터를 생성함으로써 손상된 특징을 복원하게 된다. 제안된 시스템을 이용하여 실험한 결과 noise가 존재하거나 정보가 충분하지 않은 입력 영상에 대해서 비교적 놀은 인식률을 얻음을 볼 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.105-111
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• 2013

선형적인 읽기와 쓰기 특성을 가지고 있는 승자전취메커니즘 방식의 아날로그 메모리를 구현하였다. 메모리의 읽기 동작은 연상메모리의 최적 함수 선택을 위하여 절대값 회로와 승자전취메커니즘 회로가 이용된다. 본 연구에서는 병렬의 고속 쓰기와 읽기 동작뿐만 아니라 고집적을 가능하게 하는 시스템 구성이 실현된다. 복수의 메모리 셀의 구현이 더 높은 집적도와 고속의 쓰기 읽기를 위하여 구현된다. 실시간 인식을 위하여 본 연구에서 사용된 함수는 이상적이며 메커니즘의 시뮬레이션을 위하여 MOSIS의 $1.2{\mu}$ 더블폴리 CMOS 공정 파라미터를 사용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.231-234
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• 2002

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세 포자동자와 같이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비젼 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습011 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.357-364
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• 2015

본 연구에서는 아날로그 메모리를 이용한 DC-DC 컨버터 제어기를 설계하였다. 이 방식은 기존의 폐루프 방식의 컨버터 제어기가 안고 있는 안정도 문제를 근본적으로 해결하는데 기여하게 될 것이다. 본 연구에서 아날로그 메모리는 컨버터의 출력과 이에 대응되는 최적의 시비율 판단을 위한 연상메모리를 구현하는데 이용된다. 메모리의 읽기 동작은 연상메모리의 최적 함수 선택을 위하여 절대값 회로와 승자전취 메커니즘 회로가 사용되며, 병렬의 고속 쓰기와 읽기 동작뿐만 아니라 고집적을 가능하게 하는 시스템 구성이 제안된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.561-570
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• 1989

본 논문에서는 Hopfield 신경회로망 모델에 기초한 bipolar 메모리 행렬을 광학적으로 실현하기 위해 수정된 모델에 대한 이론적 분석과 상용 LCTV를 이용한 Hopfield 연상메모리의 광학적 구현에 관하여 논하였다. 특히, 본 논문에서는 신경간의 연결인 메모리마스크를 처음으로 컴퓨터 그래픽과 연결된 LCTV 마스크를 사용하고 수정된 모델에서 시간에 따라 변하는 thresholding 값을 메모리 마스크에 한행을 추가해 광학적으로 얻을 수 있게 함으로서 Hopfield 모델에 기초한 광연산 메모리의 실시간 처리를 실현 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.154-162
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• 2003

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.

• 인지과학
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• 제13권1호
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• pp.53-59
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• 2002

본 논문은 퍼지 인지 맵과 퍼지 연상 메모리를 사용하여 열과 온도에 관한 학생들의 과학개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 있는 오인 진단 모델을 제시한다. 오인 진단 모델에서 퍼지 인지 맵은 과학현상에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현할 수 있다. 또한 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 지능형 개인교수 시스템으로 적용될 수 있을 것이다.