• 한국통신학회논문지
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• 제30권2B호
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• pp.21-26
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• 2005

효율적인 통신망에서의 라우팅을 위해, 개선된 에너지 함수를 가지는 Hopfield 신경망에 의한 알고리즘이 본 논문에서 제안되었는데, 보다 높은 최적경로 형성과 안정적 수렴의 결과를 목적으로 한다. 20-50 개의 노드를 가지며, 무작위 연결 비용이 인가되는 3,000 개의 통신망에 대한 실험의 결과에서 볼 때, 기존의 신경망을 이용한 알고리즘들이 노드 수가 많은 망 환경에서 수렴하지 않거나, 최적경로가 형성이 되지 않은 경우가 많았지만 제안된 알고리즘은 최적경로 형성에서 기존 알고리즘 보다 약 65%의 개선을 하였고 또한 기존 알고리즘 보다 약 50% 정도 수렴이 잘 되는 것이 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.157-163
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• 1998

아날로그와 디지틀 합산 가능한 신경회로망회로를 제안한다. 제안된 회로는 Hopfield 신경회로망 모델을 사용하였으며, 연결강도들은 에너지함수를 이용해서 구하였다. NMOS를 이용하여 뉴론을 만들었고, 시뮬레이션결과는 거의 대부분의 경우가 전체 최소점으로 수렴함을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.247-251
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• 1990

Hopfield neural network has been applied to the problem of economic load dispatching of electric power(ELD). The optimum values of neuron potentials are represented in terms of large numbers. And the neuron potential converges to the medium values between the limit values of the sigmoid function. In three cases, ELD based upon Hopfield network is formulated, solved and discussed.

• 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.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제7권5호
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• pp.485-502
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• 1999

Using the continuous Hopfield network model as the basis to solve the general crisp and fuzzy constrained optimization problem is presented and examined. The model lies in its transformation to a parallel algorithm which distributes the work of numerical optimization to several simultaneously computing processors. The method is applied to different structural engineering design problems that demonstrate this usefulness, satisfaction or potential. The computing algorithm has been given and discussed for a designer who can program it without difficulty.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 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.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권1E호
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• pp.55-63
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• 1994

다중센서 시스템의 문제점, 특히 임의의 방향에 대한 목표물의 유무를 판단하는 문제에 접근하기 위하여 결절이론을 소개한다. 이 문제에 대한 해는 대상 방향에 대한 간단한 수 즉, 0 또는 1로 구성된 수의 집합으로 표현된다. 이렇게 코드로 표현된 수는 Hopfield 신경회로망에 의한 최적화 기법으로 변환되며, 이러한 변환은 음원의 방향탐지에 대한 이해를 쉽게 한다. Hopfield 신경회로망 모델의 기존 상태 개선 방법들을 사용할 때 직명하게 되는 난점들을 소개하며, 그것과 관련된 문제점들을 제기한다. 이를 해결하기 위하여 새로운 착상, 즉 0에서 1의 상태로 변할 때 보다 큰 에너지 차이를 보이는 뉴런이 상태 개선의 우위를 점할 수 있다는 접을 제안한다. 이로부터 이전 연구들과는 다른 새로운 상태 개선 방법 및 새로운 관점을 도출하게 된다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의 실험을 통해 제안된 방법의 전망과 음원 방향 탐지의 효율성을 보인다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1576-1583
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• 1989

In this paper, we describe real-time optical implementation of the Hopfield neural network model for two-dimensional associative memory by using commercial LCTV and Multifocus For real-time processing capability, we use LCTV as a memory mask and a input spatial light modulator. Inner product between input pattern and memory matrix is processed by the multifocus holographic lens. The output signal is then electrically thresholded fed back to the system input by 2-D CCD camera. From the good experimental results, the proposed system can be applied to pattern recognition and machine vision in future.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.726-730
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• 1990

In this paper, assuming that local range information is available, a collision-free path planning algorithm for multiple mobile robots is presented by using Hopfield neural optimization network. The energy function of the network is built using the present position and the goal position of each robot as well as its local range information. The proposed algorithm has several advantages such as the effective passing around obstacles with the directional safety distance, the easy implementation of robot motion planning including its rotation, the real-time path planning capability from the totally localized computations of path for each robot, and the adaptivity on arbitrary environment since any special shape of obstacles is not assumed.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.169.5-169
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• 2001

This study proposes a neural network for solving optimization problems such as the TSP (Travelling Salesman Problem), scheduling, and line balancing. The Hopfield network has been used for solving such problems, but it frequently gives abnormal solutions or non-optimal ones. Moreover, the Hopfield network takes much time especially in solving large size problems. To overcome such disadvantages, this study adopts nodes whose outputs changes with a fixed value at every evolution. The proposed network is applied to solving a TSP, finding the shortest path for visiting all the cities, each of which is visted only once. Here, the travelling path is reflected to the energy function of the network. The proposed network evolves to globally minimize the energy function, and a ...