본 논문에서는 다중표적 추적을 위한 데이터 결합 기법 중에서 MHDA 스킴을 제안하였다. 이 구조는 기본의 JPDA보다 계산면에서 단축이 가능하여 실제 응용에 많은 적용이 기대된다. 인위적인 측정값과 표적을 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과 MHDA는 기존의 JPDA보다 성능도 비슷한 특성을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 hopfield 신경망을 사용한 다양한 부분적인 패턴 복원에 관하여 연구하였다. 여섯 개의 $32{\times}32$ 비트맵 훈련패턴들은 한글자음 ㄱ, ㅁ, ㅂ, ㅇ, ㅊ, ㅍ, 그리고 남자와 여자 이미지로 구성되어 있다. 그리고 부분패턴들의 크기, 범위, 방향의 효과를 알아보기 위해서 훈련패턴에서 여덟 가지 형태의 테스트 패턴을 만든다. 한글 자음의 경우 유사 패턴이 많기 때문에 완전히 복원되지 못하였으나, 400회 정도 수렵된 후에는 테스트패턴들이 견본패턴과 비슷한 모양으로 복원되었다. 이 유사도를 측정하기 위해 해밍거리 (Hamming distance)를 이용하였다. 유사도를 측정하여 해밍거리가 가장 적은 것으로 본래의 이미지들 복원하였다.
한국광학회 1989년도 제4회 파동 및 레이저 학술발표회 4th Conference on Waves and lasers 논문집 - 한국광학회
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pp.85-88
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1989
Introducing and optimizing it-significance to the Hopfield model, ten highly correlated binary images, i.e., numbers "0" to "9", are successfully stored and retrieved in a 6x8 node system. Unlike many other neural networks models, this model has stronger error correction capability for correlated images such as "6", "8", "3", and "9". the bit-significance optimization is regarded as an adaptive learning process based on least-mean-square error algorithm, and may be implemented with another neural nets optimizer. A design for electro-optic implementation including the adaptive optimization networks is also introduced.uding the adaptive optimization networks is also introduced.
In this paper, we propose a Hopfield model for solving the part-matching in case that is the number of parts and positions are changed. The goal of this paper is to minimize part-connection in pairs and total path of part-connections. Therefore, this kind of problem is referred to as a combinatiorial optimization problem. First of all, we review the theoretical basis for Hopfield model and present two optimal algorithms of part-matching. The first algorithm is Traveling Salesman Problem(TSP) which improved the original and the second algorithm is Wdighted Matching Problem (WMP). Finally, we show demonstration through com- puter simulation and analyze the stability and feasibility of the generated solutions for the proposed con- nection methods. Therefore, we prove that the second algorithm is better than the first algorithm.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.1095-1098
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1993
This paper presents linear programming neural networks for job-shop scheduling. The starting times of tasks and constraints are formulated as the linear programming problem. A modified Hopfield neural network is proposed for solving job-shop scheduling.
단백질 분석에 사용하는 이차원 젤 영상에서 단백질은 반점으로 나타난다. 같은 세포에서 추출한 두 젤 영상을 비교하면 같은 단백질은 비슷한 위치의 반점으로 나타난다. 정상 세포와 암 세포의 젤 영상을 비교하면 달라진 단백질을 알 수 있으므로 이는 신약개발의 중요한 정보가 된다. 젤 영상은 생물학적 실험 방법으로 만들어지므로 반점의 위치가 일정하지 않아 자동으로 정합하기 매우 어렵고, 이 문제는 NP-hard임이 밝혀졌다. NP-hard 문제를 푸는 방법으로 신경회로망이 널리 쓰이므로 그 중 젤 영상 정합에 적당한 홉필드 신경망으로 문제를 해결하였다. 두 젤 영상의 반점의 위치와 거리를 매개변수로 하는 에너지 함수를 정의하였고, 이 에너지 함수가 최소로 되는 두 반점이 같은 단백질이라 판정한다. 에너지 함수는 검토중인 반점뿐만 아니라 이웃한 반점도 함께 검사하도록 하여 단순한 거리 개념만이 아니라 전체 반점의 형태를 반영하도록 하였다.
본 논문에서는 정확한 연결 설정을 결정하기 위해 Hopfield 신경회로망을 이용한 셀 다중화기와 역전파 신경회로망을 이용한 대역폭 예측기를 제안하였다. 다중화된 대역폭에서 망의 이용률을 극대화시키고 이용자 트랙픽의 QoS를 만족시키는 최소 대역폭이 새로 고안한 역전파 신경회로망 대역폭 예측기를 통하여 예측되어진다. 연결 수락 제어기는 예측된 대역폭과 망내의 사용 가능한 대역폭을 비교하여 연결 수락 여부를 판단한다. 연결이 설정된 사용자 소스를 감시하며 계약 위반시 적절한 조치를 취하는 퍼지 논리 제어 트래픽 감시 방법과 멀티미디어 트래픽의 주된 특성인 버스트 제어를 통한 망의 효율을 증가시키는 분석적 트래픽 형태 제어 방법을 제시한다. 제안된 트래픽 제어기는 성능이 우수하다고 평가된 기존의 제어기들과 성능 평가를 하였으며, 시뮬레이션 결과는 기존의 제어기보다 성능이 우수함을 보여주었다.
Spatial resolution of land covers from remotely sensed images can be increased using super-resolution mapping techniques for soft-classified land cover proportions. A further development of super-resolution mapping technique is downscaling the original remotely sensed image using super-resolution mapping techniques with a forward model. In this paper, the model for increasing spatial resolution of remote sensing multispectral image is tested with real SPOT 5 imagery at 10m spatial resolution for an area in Bac Giang Province, Vietnam in order to evaluate the feasibility of application of this model to the real imagery. The soft-classified land cover proportions obtained using a fuzzy c-means classification are then used as input data for a Hopfield neural network (HNN) to predict the multispectral images at sub-pixel spatial resolution. The 10m SPOT multispectral image was improved to 5m, 3,3m and 2.5m and compared with SPOT Panchromatic image at 2.5m resolution for assessment.Visually, the resulted image is compared with a SPOT 5 panchromatic image acquired at the same time with the multispectral data. The predicted image is apparently sharper than the original coarse spatial resolution image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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