• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 하계학술대회 논문집
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• pp.539-541
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• 1990

Hopfield crossbar assosiative network을 기초로한 개선된 Hopfield neural network을 제안하고, 이 network이 NP-complete 문제에 대한 효과적인 tool임을 보였다. 이 모델을 YLSI routing을 위한 layer assignment 문제에 응용하였고, 결과 이 개선된 Hopfield model이 stability와 accuracy를 향상시킴을 보여 주었다.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.561-570
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• 1989

본 논문에서는 Hopfield 신경회로망 모델에 기초한 bipolar 메모리 행렬을 광학적으로 실현하기 위해 수정된 모델에 대한 이론적 분석과 상용 LCTV를 이용한 Hopfield 연상메모리의 광학적 구현에 관하여 논하였다. 특히, 본 논문에서는 신경간의 연결인 메모리마스크를 처음으로 컴퓨터 그래픽과 연결된 LCTV 마스크를 사용하고 수정된 모델에서 시간에 따라 변하는 thresholding 값을 메모리 마스크에 한행을 추가해 광학적으로 얻을 수 있게 함으로서 Hopfield 모델에 기초한 광연산 메모리의 실시간 처리를 실현 하였다.

• 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 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1774-1777
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• 1997

As factory automation is required, using the vision system is also essential. Especially, the pateh planning of parts with J-lead on PCB plays a import role of whole automation. Path planning is required because J-lead is scatteed compaed to L-lead on PCB. Therefore, in this paper, we propose path planning of part inspection with J-lead to use Hopfield Model(TSP : Traveling Salesman Problem). Then optical system suited to J-lead inspection is designed and the algorithm of J-lead solder joint and part inspection is proposed.

• 전자공학회논문지B
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• 제32B권3호
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• pp.48-56
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• 1995

This paper presents a method of implementing efficient optical flow estimation for dynamic scene analysis using the hierarchical Hopfield neural networks. Given the two consequent inages, Zhou and Chellappa suggested the Hopfield neural network for computing the optical flow. The major problem of this algorithm is that Zhou and Chellappa's network accompanies self-feedback term, which forces them to check the energy change every iteration and only to accept the case where the lower the energy level is guaranteed. This is not only undesirable but also inefficient in implementing the Hopfield network. The another problem is that this model cannot allow the exact computation of optical flow in the case that the disparities of the moving objects are large. This paper improves the Zhou and Chellapa's problems by modifying the structure of the network to satisfy the convergence condition of the Hopfield model and suggesting the hierarchical algorithm, which enables the computation of the optical flow using the hierarchical structure even in the presence of large disparities.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.160-160
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• 2000

An optimization approach is used to solve the division problem of working area, and a cost function is defined to represent the constraints on the solution, which is then mapped onto the Hopfield neural network for minimization. Each neuron in the network represents a possible combination among many components. Division is achieved by initializing each neuron that represents a possible combination and then allowing the network settle down into a stable state. The network uses the initialized inputs and the compatibility measures among components in order to divide working area.

• 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.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권2호
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• pp.211-220
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• 2009

이 연구에서는 GNSS 시뮬레이터 오차생성을 위하여 Hopfield 모델, 수정 Hopfield 모델, Saastamoinen 모델, 그리고 단순모델에 기상 기본값을 적용함으로써 대류층 신호지연량을 산출하였다. 그리고 GIPSY로 산출한 신호지연량을 참값으로 가정한 후 각 모델을 이용하여 산출한 신호지연량과 비교하였다. 그 결과 단순모델에 Marini 사상함수를 적용하였을 때 RMS가 31.0cm로 가장 컸으며, 다른 모델의 경우 평균 5.2cm로 나타났다. 또한 기상 기본값이 대류층 신호지연량 산출에 미치는 영향을 파악하기 위하여, 기상관측값에 따른 신호지연량을 분석하였다. 그 결과, 이 연구에서 사용한 모든 모델들이 대기압의 변화에 큰 영향을 받지 않았으며, 수정 Hopfield 모델을 제외한 모델들은 온도에도 민감하지 않은 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권6호
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• pp.16-21
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• 2008

본 논문은 새롭게 제안된 단일전자 소자(single-electron device) 및 회로를 이용한 새로운 형태의 홉필드 신경회로망(Hopfield neural network)을 소개한다. 홉필드 신경회로망의 전기적 모델 내부에서 가변저항으로 사용되는 단일전자 시냅스(single-electron synapse)와 비선형 활성함수(nonlinear activation function)로 사용되는 두 단의 단일전자 인버터(single-electron inverter)를 몬테-칼로(Monte-Carlo) 방식의 단일전자 회로 시뮬레이터로 동작을 검증한다.