• 한국통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.545-555
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• 1991

본 논문에서는 단층 퍼센트론 모델의 학습기능과 신경회로망 형성메모리의 오류정정 능력이 서로 보완적으로 결합된 새로운 적응 패턴인식 시스템의 광학적구현을 실현하였다. 여기서, 단층 퍼센트론 모델은 2차원 LCTV 공간 광변조기를 이용하여 편광인코딩방법과 비전형 양자화 방법으로 구현하였으며, Hopfield 연장메모리는 2차원 모델로 황장하고multifocus holoens를 이용하여 광학적으로 구현하였다. 아리비아 숫자 짝.홀수 판별에 고나한 광학적 실험 결과, 오류 및 부분 입력에 대한 정확한 패턴 분류가 됨을 확인함으로서, 본 논문에서 제시한 새로운 적응 광 패턴인식 시스템이 실제로 영상처리, 패턴인식 등의 분야에서 그 응용 가능성을 제시하였다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2000년도 특별강연 및 춘계학술발표대회 개요집
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• pp.303-306
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• 2000

Quality estimation of the weld has been one of the important issues in RSW which is a main process of the sheep metal fabrication in auto-body industry, It was well known that among the various welding process variables, dynamic resistance has a close relation with nugget formation. With this variable, it is possible to estimate the weld quality in real time. In this study, a new quality estimation algorithm is developed with the primary dynamic resistance measured at welding machine timer. For this, feature recognition method of Hopfield neural network is used. Primary resistance patterns are vectorized and classified with five patterns. The network trained by these patterns recognizes the dynamic resistance pattern and estimates the weld quality Because the process variable monitored at the primary circuit is used, it is possible to apply this system to real time application without any consideration of electrode wear or shunt effect.

• 대한산업공학회지
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• 제19권1호
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• pp.1-17
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• 1993

It is well known that an assembly operation is usually constrained by the geometric interference between parts. These constraints are normally presented as AND/OR precedence relationships. To find a feasible assembly sequence which satisfies the geometric constraints is not an easy task because of the TSP(Traveling Salesman Problem) nature with precedence constraints. In this paper, we developed an automated system based on Neural Network for generating feasible assembly sequences. Modified Hopfield and Tank network is used to solve the problem of AND/OR precedence-constrained assembly sequences. An economic assembly sequence can be also obtained by applying the cost matrix that contains cost-reducing factors. To evaluate the performance and effectiveness of the developed system, a case of automobile generator is tested. The results show that the developed system can provide a "good" planning tool for an assembly planner within a reasonable computation time period.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.108-114
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• 1989

Hopfield 모델에 화소당 가주치를 도입하고 이를 최적화하여, 서로간에 상관관계가 높은 "0"에서 "9"까지의 10가지 숫자를 성공적으로 기억, 재생시킬 수 있는 $6{}8$ nodes 연상기억 시스템을 소개한다. 다른 많은 신경회로와는 달리, 이 모델은 "6","8","3","9"와 같이 상관관계가 매우 큰 영상에 대해서도 높은 오차 교정 능력을 가짐을 볼 수 있다. 화소당 가중치의 최적화 무제는 최소자승평균 오차 알고리듬에 기초한 적응학습 과정으로 볼 수 있으며, 이는 또한 Widrow-Hoff 신경회로로 구현 할 수 있다. 가중치 최적화 회로의 전기 . 광학적 구현을 위한 설계도 소개한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.111-114
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• 2003

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 방법들이 대규모 2차원 어레이 안테나를 구성하는 경우 과다한 연산량으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되고 있으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함이 있는 경우 보정을 요구한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 신경망 모델을 이용한 도래망향 추정 방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구한다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 논한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.201-205
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• 1993

A decision-theoretic concept is introduced to investigate whether targets of interest in array sensor systems are present at some steering direction or not. The solutions to this problem are described as a set of simple numbers 0 or 1 corresponding to the direction under consideration. This coded number representation is transplanted in the optimisation technique based on the Hopfield neural network, which may provide a new aspect of determining the direction of arrival (DOA) of sources. To cast the perspectives of the proposed approach and illustrate its effectiveness in source direction finding in array sensor systems, simulation results and related discussions are presented in this paper.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권1호
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• pp.55-63
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• 1998

This paper presents a new maching algorithm by Hopfield Neural Network for 3-D object recognition. In the proposed method, a model object is represented by a set of polygons in a single coordinate. And each polygon is described by a set of features; feature attributes. In case of 3-D object recognition, the scale and poses of the object are important factors. So we propose a strategy for 3-D object recognition independently to its scale and poses. In this strategy, the respective features of the input or the model objects are changed to the startegical constants when they are compared with one another. Finally, we show that the proposed method has a robustness through the results of experiments which included the classification of the input objects and the matching sequence to its 3-D rotation and scale.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.513-516
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• 2004

젤 영상에서 스팟을 탐지한 후, 스팟 사이의 일치 여부를 판단하여 새로운 단백질의 생성되었는지 없어진 단백질이 있는지 알아내게 된다. 젤 영상은 만들어지는 과정에서 같은 단백질이라도 스팟의 위치가 조금씩 다르게 된다. 스팟 사이의 관계는 비선형 변환에 해당하고, 각 스팟 사이의 매치는 NP 문제임이 증명되었고, 이를 해결하기 위한 휴리스틱 방법이 보고되었다. 최적화에 좋은 성능을 보이고 있는 홉필드 신경회로망을 젤 매치에 적용하는 방법을 연구하였다. 홉필드 신경망의 각 뉴런은 뉴런이 대표하는 두 스팟이 일치할 때 활성화되고, 일치하지 않을 때 활성화되지 않도록 하였다. 각 뉴런의 상태를 전체 에너지가 줄어드는 방향으로 변경하면 결국 안정된 상태에 도달하게 되고, 이 때 각 뉴런은 가능한 매치를 표현하게 된다.

• 생물정신의학
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• 제6권1호
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• pp.12-20
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• 1999

뇌공학 분야에서 개발된 연상기억의 능력을 가지는 Hopfield 신경망을 구성하고, 신경정신질환 중에서 시냅스의 손실과 관련이 되어서 생기는 치매와 일부 정신분열증의 모델로 변형시키기 위하여 인공신경망의 시냅스를 Hoffman의 시냅스 제거법칙과 무작위 방법에 따라 제거하면서, 그에 따른 기억능력의 변화를 관찰하였다. 구성된 컴퓨터모델에서 기억능력의 저하는 시냅스의 감소가 상당히 진행되어야 나타났으며, Hoffman의 시냅스 제거법칙에 따랐을 때는 80% 제거를 기점으로 급격하게 나타났으며, 무작위 제거시는 더 적은 시냅스 제거율인 40% 제거 때부터 점진적으로 나타나는 양상을 보였다. 컴퓨터 모델의 기억력저하 양상이 실제환자에서 관찰되는 기억력저하 양상을 설명할 수 있기 위해서는 증상이 발현되는 시점의 시냅스 소실의 정도는 얼마나 되는지, 또한 시냅스의 소실은 어떤 규칙에 의해 일어나는지 아니면 무작위로 일어나는지에 관한 생물학적 실험의 필요성이 부각되었다. 이와 같이 컴퓨터모델을 이용하여 모의실험을 하고 연구의 방향을 잡은 후에 생물학적 실험으로 검증해 나간다면, 매우 효율적인 이론과 실험의 공조체제를 이루어 신경정신질환의 이해를 도울 수 있을 것이다.