• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2004.05b
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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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

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.4
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• pp.278-288
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• 2002

This paper presents a design and implementation of fuzzy retrieval system that could support an associated learning in problem banks. It tries to retrieve some of the problems conceptually related to specific semantics described by user's queries. In particular, the problem retrieval system employs a fuzzy thesaurus which represents relationships between domain dependent vocabularies as fuzzy degrees. It would keep track of characteristics of the associated learning, which should guarantee high recall and acceptable precision for retrieval effectiveness. That is, since the thesaurus could make a vocabulary mismatch problem resolved among query terms and document index terms, this retrieval system could take a chance to effectively support user's associated teaming. Finally, we have evaluated whether the fuzzy retrieval system is appropriate for the associated teaming or not, by means of its precision and recall rate point of view.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.2
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• pp.154-162
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• 2003

In this paper, Associative Memory with Cellular Neural Networks classifies and recognizes image patterns as an operator applied to image process. CNN processes nonlinear data in real-time like neural networks, and made by cell which communicates with each other directly through its neighbor cells as the Cellular Automata does. It is applied to the optimization problem, associative memory, pattern recognition, and computer vision. Image processing with CNN is appropriate to 2-D images, because each cell which corresponds to each pixel in the image is simultaneously processed in parallel. This paper shows the method for designing the structure of associative memory based on CNN and getting output image by choosing the most appropriate weight pattern among the whole learned weight pattern memories. Each template represents weight values between cells and updates them by learning. Hebbian rule is used for learning template weights and LMS algorithm is used for classification.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 1999.04a
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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)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.320-322
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• 2000

본 논문에서 제안한 종합주가지수 "왼쪽어깨" 패턴 검출은 자기 연상 학습 신경망을 사용하였다. 종합주가 지수 데이터에서 머리어깨모형 중 왼쪽 어깨에 해당하는 데이터로 신경망을 학습시킨 후 이를 이용하여 현재 혹은 테스트 데이터를 입력으로 주어 성능을 평가하였다. 결과는 비교적 우수하였다. 패턴 검출에 의한 투자를 하였을 경우 17개월간의 누적 수익률이 132% 였다. 이 기간동안 buy and hold 전략을 사용했을 경우의 수익률은 39% 였다.률은 39% 였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.8
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• pp.565-572
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• 2002

학습과 추론을 위하여 유용한 방법으로 퍼지연상기억장치가 있다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 추론결과를 유도하기 위하여 퍼지연상기억장치를 학습하는 단계에서 오류 역전파를 통하여 노드들 사이의 연결가중치를 재조정하는 방법과 퍼지규칙들을 간결화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비디오 데이타의 장면전환을 검출하는 분야에 적용하여 성능평가를 수행한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.181-184
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• 2001

인간 두뇌의 연상과 기억 작용의 모델링을 통한 구현의 일부분으로, 본 논문에서는 Hebb 의 학습방법과 non-cloning template를 사용하여 discrete-time cellular neural networks의 연상메모리 기능을 구현한다. 본 논문에서 사용된 학습방법은 각 셀의 인접한 셀과의 연결상태에 따라 하중값 메트릭스를 구현한다. 이러한 방법은 새로운 패턴의 추가 학습과 삭제가 쉽고, 또한 쉽게 구현 할 수 있는 장점이 있다. 이 방법으로 모의 실험에서는 교통표지판의 분류에 사용한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.544-546
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• 2003

인간은 문서에서 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서전체를 대상으로 하지 않고 부분적인 덱스트에서 출현하는 소수의 단어정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위해 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 인간이 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집하고, 수집문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시정을 고려하여 분야연상어의 수준과 안정성랭크에 대하여 논의한다. 학습데이터에서 분야연상어 후보의 각 수준을 자동으로 결정하고, 컴퓨터가 제시하는 분야연상어의 수준, 안정성랭크, 집중률, 빈도정보를 이용하여 단일어로 된 분야연상어를 추출하는 방법을 제안한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.13 no.1
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• pp.53-59
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• 2002

This paper presents a model for diagnosing students'learning misconceptions in the domain of heat and temperature using fuzzy cognitive maps(FCM) and fuzzy associative memory(FAM). In a model for diagnosing learning misconceptions. an FCM can represent with cause and effect between preconceptions and misconceptions that students have about scientific phenomenon. An FAM which represents a neurallike memory for memorizing causal relationships is used to diagnose causes of misconceptions in learning. This study will present a new method for more autonomous and intelligent system than a model to diagnose misconceptions that was being done with classical methods in learning and may contribute as an intelligent tutoring system for learning diagnosis within various educational contexts.