• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.147-151
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• 1991

In this paper a time-optimal path planning scheme for the multiple robot manipulators will be proposed by using hopfield neural network. The time-optimal path planning, which can allow multiple robot system to perform the demanded tasks with a minimum execution time and collision avoidance, may be of consequence to improve the productivity. But most of the methods proposed till now suffers from a significant computational burden and thus limits the on-line application. One way to avoid such a difficulty is to rearrange the problem as MTSP(Multiple Travelling Salesmen Problem) and then apply the Hopfield network technique, which can allow the parallel computation, to the minimum time problem. This paper proposes an approach for solving the time-optimal path planning of the multiple robots by using Hopfield neural network. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by computer simulation.

• 대한전기학회논문지
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• 제41권1호
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• pp.1-8
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• 1992

Hopfield neural network has been applied to the problem of economic load dispatch(ELD) of electric power. The optimum values of neuron potentials are represented in terms of large numbers. The differential synchronous transition mode is used in this simulation. Through case studies, we have shown the possibility of the application of neural network to ELD. In case of including the transmission losses, the proposed method has an advantage that the problem can be solved simply with one neural network, without calculating incremental fuel costs and incremental losses required by traditional method.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.120-125
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• 2002

An optimization approach is used to partition the field of view. A cost function is defined to represent the constraints on the solution, which is then mapped onto a two-dimensional Hopfield neural network for minimization. Each neuron in the network represents a possible match between a field of view and one or multiple objects. Partition is achieved by initializing each neuron that represents a possible match and then allowing the network to settle down into a stable state. The network uses the initial inputs and the compatibility measures between a field of view and one or multiple objects to find a stable state.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 하계학술대회 논문집
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• pp.485-491
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• 1990

We propose a minimum-time path planning soheme for the robot manipulator using Hopfield neural network. The minimum-time path planning, which can allow the robot system to perform the demanded tasks with a minimum execution time, may be of consequence to improve the productivity. But most of the methods proposed till now suffers from a significant computational burden and thus limits the on-line application. One way to avoid such a difficulty is to apply the neural network technique, which can allow the parallel computation, to the minimum-time problem. This paper propose an approach for solving the minimum-time path planning by using Hopfield neural network. The effectiveness of the proposed method is demonstrarted using the PUMA 560 manipulator.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권6A호
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• pp.379-385
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• 2003

본 논문에서는 다수의 사용자가 있는 주파수 선택성 페이딩 환경하의 multi-rate CDMA 시스템에서Hopfield 신경망의 시정수를 제어하는 알고리즘을 이용하여 Hopfeld 신경망 기반 다중 사용자 검출기의 국부 최소점 문제를 간단히 해결하고 설계된 검출기의 성능을 병렬 간섭 제거기와 비교 분석하였다 또한 역방향 링크는 부호 길이가 256 칩인 short 스크램블링 부호를 가정하고, short 스크램블링 부호의 주기성을 이용한 간단한 상관계수 예측 알고리즘을 사용하여 주기적인 확산부호간 상관계수 행렬을 계산하고 Hopfield 신경망의 입력으로 사용하여 확산 코드의 주기에 상응하는 연산에 필요한 신경망회로의 복잡도를 1/(64*64) 배로 단순화하였다. 그, 결과 Hopfield 신경망을 이용한 다중 사용자 검출기(HNN-MUD)는 다중 사용자 간섭(MAI)을 효과적으로 제거하여 기존의 검출기에 비해 낮은 비트 오류율을 보였고 근원거리상황(near-far situation)에서도 타 사용자의 전력의 크기에 관계없이 거의 일정한 비트 오류율을 보여, 기존의 검출기 보다 성능이 향상됨을 보였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1591-1597
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• 1989

Through the matematical alaysis of EX-NOR logic relation between the input vector and the memory matrix, we propose a new method for optical implementation of the bipolar Hopfield neural network model based on the optical vector-matrix multiplier.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3B호
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• pp.188-195
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• 2002

본 논문에서는 멀티 레이트 부호분할 다중접속(Code Division Multiple Access: CDMA) 방식에서의 효과적인 다중 사용자 검출 기술을 제안한다. 최적 다중 사용자 검출 기술이 최적의 비트 오류 확률(Bit Error Rate: BER) 성능을 보이긴 하지만, 실제 구현을 위해서는 계산상의 복잡도 측면에서의 문제가 있다. 따라서, 본 논문에서는 멀티 레이트 CDMA 환경에서 비교적 낮은 계산상의 복잡도를 갖는 준칙적의 다중 사용자 검출기 구조를 제안하며, 기존의 정합필터(matched filter)와 멀티 레이트 환경에서 제안된 다른 다중 사용자 검출기와의 성능 비교를 수행한다. 레일리 페이딩 환경에서의 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 홉필em(Hopfield) 신경망(neural network) 알고리즘을 이용한 다중 사용자 검출기법의 성능이 우수함을 검증한다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권11호
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• pp.617-624
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• 2000

The negative weight can be ofter seen in Hopfield neural network, which is difficult to implement negative conductance in circuits. Usually, the inverted output of amplifier is used to avoid negative resistors for expressing the negative weights in hardware implementation. However, there is some difference between using negative resistor and the inverted output of amplifier for representing the negative weight. This difference is discussed in this paper.

• 대한전기학회논문지
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• 제40권2호
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• pp.234-237
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• 1991

A new neural network model, based on the Hopfield crossbar associative network, is presented and shown to be an effective tool for the NP-Complete problems. This model is applied to a class of layer assignment problems for VLSI routing. The results indicate that this modified Hopfield model, improves stability and accuracy.