• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권4호
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• pp.386-396
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• 2002

본 논문은 신경망을 이용한 최단 경로 문제를 풀기 위해 흡필드 신경망(Hopfield Neural Network)을 변형한 준최적 라우팅 알고리즘(suboptimal routing algorithm)을 다룬다. 이 알고리즘은 기존의 흡필드 신경망 알고리즘과는 달리 뉴런(neuron)의 진화를 위해 모든 주변 뉴런 정보뿐만 아니라, 상관 관계성이 높은 자신의 뉴런 정보도 동시에 이용함으로써, 수렴 성능 및 경로의 최적성을 향상하고자 하였다. 이 알고리즘의 수렴 속도는 흡필드 신경망을 이용하는 기존의 알고리즘보다 더 우수하며, 탐색 경로의 최적성도 높다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 거의 모든 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 흡필드 신경망 기반의 최단 경로 탐색 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다. 따라서, mobile ad-hoc network과 같이 네트워크 토폴로지가 시변하는 다중-흡 무선 패킷망(Multi-hop Packet Radio Network)에서의 경로 설정 알고리즘을 구현하는데 유용할 것으로 보인다.

• 대한조선학회지
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• 제31권1호
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• pp.39-42
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• 1994

인공 신경망은 빠른 속도와 안정성 등의 많은 장점을 갖고 있기 때문에 최근 들어서 여러 분야 에서 그 응용이 활발히 연구되고 있다. 인공 신경망의 한 모델인 홉필드 네트워크는 네트워크의 에너지를 최소화시키는 방향으로 네트워크의 상태를 바꾸며, 최소 에너지 상태에서 안정 상태를 유지하는 특징을 갖고 있다. 이러한 흡필드 네트워크의 특징은 흡필드 네트워크를 최적화 문 제에 적용시킬 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 기존의 최적화 기법은 기본적으로 국부적인 탐색 기법을 사용하기 때문에, 전역적 최적해를 구하기 위해 초기점을 달리하여 여러번 계산을 수행하여 그 중 가장 좋은 결과를 취하는 방법을 사용하여야 한다. 따라서 이러한 방법은 초 기점의 선택이 결과에 큰 영향을 미치게 되는데, 설계 변수가 많고 제한 조건이 복잡할 경우 초기점 선택에 어려움이 따른다. 본 연구에서는 흡필드 네트워크와 시뮬레이티드 어닐링을 결 합하여 전역적 최적해를 찾는 기법으로서 뉴드-옵티마이저 모델을 제시하고 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권4호
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• pp.465-469
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• 2003

레이더 신호처리론 포함하여 무선통신 시스템의 성능향상을 위한 수신신호의 도래방향 추정기술 중, MUSIC과 ESPRIT와 같은 방법들은 수신신호 벡터로부터 얻어진 상관행렬의 고유치 분해를 통하여 도래방향을 정도 높게 추정할 수 있는 초고분해 알고리즘들로 잘 이용되어 왔다. 그러나, 이러한 방법들은 계산의 복잡성으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되어 왔으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함에 대한 보정을 요구한다. 이에 대한 해결방법으로서 신경망 모델을 이용한 도래방향 추정방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구하고, 실시간 처리가능성에 대한 명확한 해를 제공하지 못한다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 보여주었으며, 제안된 방법이 MUSIC 보다 더 좋은 추정치를 제공한다. 게다가, 제안된 방법은 대규모 학습을 요구하지 않는다. 즉, 도래방향을 추정하기 전에 상호결합계수를 신경망에 할당할 뿐이다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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• pp.87-91
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• 2003

레이다 신호처리를 포함하여 무선통신시스템의 성능향상을 위한 수신신호의 도래방향 추정기술 중 MUSIC과 ESPRIT와 같은 방법들은 수신신호 벡터로부터 얻어진 상관행렬의 고유치 분해론 통하여 도래방향을 정도 높게 추정할 수 있는 초고분해 알고리즘들로 잘 이용되어 왔다 그러나, 이러한 방법들은 계산적인 복잡성으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되어 왔으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함에 대한 보정을 요구한다. 이에 대한 해결방법으로서 신경망 모델을 이용한 도래방향 추정방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구하고, 실시간 처리가능성에 대한 명확한 해론 제공하지 못한다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 논한다. 제안된 방법은 대규모 학습을 요구하지 않는다. 즉, 도래방향을 추정하기 전에 상호결합계수를 신경망에 할당할 뿐이다.