• 한국측량학회지
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• 제36권4호
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• pp.245-254
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• 2018

본 논문에서는 GPS 높이측량의 정확도 제고 측면에서 대류권오차 보정방법이 기선해석을 통한 타원체고 추정 정확도와 정밀도에 미치는 영향을 실험적 방법에 의해 연구하였다. 이를 위해 국내 상시관측소 88점을 이용해 기선장과 표고차에 따라 247개 기선을 구성하고, GNSS 통합 데이터센터로부터 7일 분량의 관측 데이터를 취득한 후 2가지 기선해석 소프트웨어에 의해 Hopfield, 수정 Hopfield 그리고 Saastamoinen와 같은 경험식과 이중차분 및 정밀절대측위 대류권 오차 추정기법을 적용해 총 8,645개 실험기선을 처리하였다. 산정한 각 관측점 타원체고의 정확도와 정밀도를 오차 보정기법 따라 계산하고 기선장과 표고차와 같은 기선 구성 조건에 대해 분석하였다. 이를 통해 대류권오차 보정방식의 특징을 정확도와 정밀도 측면에서 고찰하고 GPS 높이측량의 기선해석에서 기선장과 표고차에 대해 적합한 대류권오차 모형화 기법선정을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1995년도 추계종합학술발표회 논문집
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• pp.955-959
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• 1995

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1991년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 전북대학교, 전주; 26-27 Apr. 1991
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• pp.340-340
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• 1991

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1991년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.189-192
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• 1991

This paper presents a modular structure design of analog Hopfield neural network. Each multiplier consists of four MOS transistors which are connected to an op-amp at the front end of a neuron. A pair of MOS transistor is used in order to maintain linear operation of the synapse and can produce positive or negative synaptic weight. This architecture can be expandable to any size neural network by forming tree structure. By altering the connections, other nework paradigms can also be implemented using this basic modules. The stength of this approach is the expandability and the general applicability. The layout design of a four-neuron fully connected feedback neural network is presented and is simulated using SPICE. The network shows correct retrival of distorted patterns.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.391-394
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• 1993

A new approach using a Hopfield type neural network to solve line balancing problems for manufacturing planning is proposed. The energy function of the network to evaluate solutions is composed of three terms;(a) an operation should be processed at one and only one workstation, (b) the precedence-relationship between two operations shoud be satisfied, and (c) the cycle-time of operations should be minimized. It is shown that the network can solve the line balancing problems but not always because of the difficulty to keep the precedence-relationship. Therefore, a method to keep the precedence-relationship by software logic is proposed and it is verified that the line-balancing prblems can be solved with high probability.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 추계학술발표회논문집(1)
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• pp.21-26
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• 1996

The identification of radioactive source in a medium with a limited number of external detectors is introduced as an inverse radiation transport problem. This kind of inverse problem is usually ill-posed and severely under-determined, however, its applications are very useful in manu fields including medical diagnosis and nondestructive assay of nuclear materials. Therefore, it is desired to develop efficient and robust solution algorithms. As an approach to solving inverse problems, an artificial neural network is proposed. We develop a modified version of the conventional Hopfield neural network and demonstrate its efficiency and robustness.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.317-326
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• 1994

본 논문은 통신망 설계/성능분석 및 동적라우팅(Dynamic Routing)등 통신망 제반 요소기술의 기초자료가 되는 단대단 수요트래픽의 최적값을 찾는 방법 에 관한 것으로, 기본 알고리듬은 ITC 13차에서 발표되어 속도가 빠르고 메 모리절약 기법이 뛰어난 것으로 평가되고 있는 PPDEA-HM(Point-to-Point Demand Estimation Algorithm using Hopfield Model)을 이용하였다. 이 알 고리듬은 망의 소통율에 따라 성능에 차이가 나므로 이 점을 보완한 MPPDEA-HM(Modified Point-to-Point Demand Estimation Algorithm using Hopfield Model)을 제안하며, 두 결과들이 variation을 비교하여 MPPDEA-HM의 특성이 보다 안정화되었음을 보였다.

• Journal of Welding and Joining
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• 제18권3호
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• pp.114-121
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• 2000

Since resistance spot welding has become one of the most popular sheet metal fabrication processes, a strong emphasis is being put on the quality of the welds. Throughout the years many quality estimation systems have been developed by many researchers to ensure weld quality. In this study, the process variables, which were monitored in the primary circuit of the welding machine, are used to estimate the weld quality with Hopfield neural network. The primary dynamic resistance is vectorized and stored as five patterns in the network. As the welding is done, the dynamic resistance patterns are recognized and the quality is estimated with the proposed method. Due to the primary process variables, it is possible to utilize this algorithms as an in-process real time quality monitoring system.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.137-143
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• 2001

홉필드 신경망은 병렬 연산 및 일반적 응용성을 가진 장점으로 인해 여러 분야의 조합형 최적화 문제에 도입하기 위해 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나, 다양한 응용분야에서의 성공적 적용 사례에도 불구하고, 에너지 함수의 계수를 결정하는 실용적인 방법의 부재로 인해 대부분의 경우 실험에 의해 얻어진 값에 의존해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 문제에 대한 해의 유효성을 만족하면서 모델이 최적에 근접할 수 있도록 에너지 수위를 직접 이용하여 계수를 결정하는 정형적인 기법을 제안한다. 제안한 방식은 기존의 계수 결정법과 함께 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과는 제안한 접근방식이 유효함을 보여준다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1117-1119
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• 1999

This paper presents a new approach for the optimal routing problem of distribution system planning using the well known Hopfield Neural Network(HNN) method. The optimal routing problem(ORP) in distribution system planning(DSP) is generally formulated as combinational mixed integer problem with various equality and inequality constraints. For the exceeding nonlinear characteristics of the ORP most of the conventional mathematical methods often lead to a local minimum. In this paper, a new approach was made using the HNN method for the ORP to overcome those disadvantages. And for this approach, a appropriately designed energy function suited for the ORP was proposed. The proposed algorithm has been evaluated through the sample distribution planning problem and the simulation results are presented.