• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.393-398
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• 2007

In this paper, we propose the development of Artificial Hippocampus Algorithm(AHA) which remodels a principle of brain of hippocampus. Hippocampus takes charge auto-associative memory and controlling functions of long-term or short-term memory strengthening. We organize auto-associative memory based 4 steps system (EC, DG CA3, and CA1) and improve speed of teaming by addition of modulator to long-term memory teaming. In hippocampus system, according to the 3 steps order, information applies statistical deviation on Dentate Gyrus region and is labeled to responsive pattern by adjustment of a good impression. In CA3 region, pattern is reorganized by auto-associative memory. In CA1 region, convergence of connection weight which is used long-term memory is learned fast a by neural network which is applied modulator. To measure performance of Artificial Hippocampus Algorithm, PCA(Principal Component Analysis) and LDA(Linear Discriminants Analysis) are applied to face images which are classified by pose, expression and picture quality. Next, we calculate feature vectors and learn by AHA. Finally, we confirm cognitive rate. The results of experiments, we can compare a proposed method of other methods, and we can confirm that the proposed method is superior to the existing method.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1872-1879
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• 1989

In this paper, we implement optical holographic associative memory based on the two-dimensional neural network model by using commercial LCTV as a spatial light modulator. The system consists of the simple Vander Lugt correlator utilizing plane Fourier hologram and the pinhole array. The associated output signal is detected on a two-dimensional CCD camera and electronically thresholded and fed back to the input plane of the system. Through the experimental demonstration of nonlinear holographic associative memory, it is suggested that commercial LCTV can be used as a new coherent spatial light modurator.

• 전자공학회논문지B
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• 제30B권6호
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• pp.93-99
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• 1993

In previous paper we proposed a multi-layer bidirectional associative memory (MBAM) which is an extended model of the bidirectional associative memory (BAM) into a multilayer architecture. And we showed that the MBAM has the possibility to have binary storage for easy implementation. In this paper we present a MOdified MBAM(MOMBAM) with high performance compared to MBAM and multi-layer perceptron. The contents will include the architecture, the learning method, the computer simulation results for MOMBAM with MBAM and multi-layer perceptron, and the convergence properties shown by computer simulation examples.. And we will show that the proposed model can be used as classifier with a little restriction.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1395-1397
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• 1996

Many of the existing neural associative memories are trained and recalled in separate modes and are not suitable for temporal pattern storage and classification in that user must specify the time and length of input patterns. In this paper, a new on-line temporal associative memory model is presented. This memory is structured in layers of neurons and each neuron has limited number of weights so that calculation complexity can be considerably reduced and processing of patterns can be achieved in real time.

• 한국통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.667-677
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• 1990

본 논문에서는 2차원 Hopfield 신경회로망 모델에 근거한 새로운 광 연산 메모리 시스템을 구현하였다. 2차원 영상의 실시간 처리를 위하여 입력 공간광변조기와 메모리 마스크는 상용 LCTV를 사용하고 특히, 4차원 메모리 행렬은 2차원 부행렬 마스크의 2차원적 배열로 구성하였으며 임의의 이력 패턴과 메모리 행렬간의 내적 계산은 multifocus hololens를 사용하여 처리하였다. 출력 영상은 전자적으로 thresholding 된 후 2차원 CCD 카메라를 사용하여 다시 연상 메모리 시스템의 입력으로 궤환되도록 루프를 구성하였다. 본 시스템의 연상 기억 및 오류 정정 능력에 대한 실험결과를 통해 본 논문에서 제시된 새로운 2차원 신경회로망 모델의 광학적 구현 시스템은 앞으로 패턴 인식, machine vision 등과 같은 분야에 실질적 응용이 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권8B호
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• pp.541-548
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• 2005

인터넷에서의 통신량이 증가함에 따라서 라우터의 고속 패킷 처리가 요구되며 IP 주소검색 이 라우터의 성능에 커다란 영향을 미친다. 인덱스 방식의 테이블을 사용하는 이전의 하드웨어 기반 IP 주소 검색 방법은 라우팅 프리픽스의 희소 분포로 인해서 메모리를 효율적으로 사용하지 못하여 메모리 요구량을 줄이는 데에 한계가 있다. 본 논문에서는 이전 방식보다 적은 양의 메모리를 가지고도 같은 IP주소 검색 속도를 제공하는 집합연관 IP 주소 검색 방식을 제안한다. 제안된 방식은 NHA 엔트리에 프리픽스와 다음경로 정보를 함께 저장하며 목적지 IP 주소를 연관 집합의 8개의 엔트리와 동시에 비교하여 일치하는 프리픽스를 찾도록 한다. 제안된 방식의 메모리 요구량은 Lin의 방식에 비해서 반 이하로 감소하여 효율적인 하드웨어 기반 If 주소 검색방식임을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.1-8
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• 2011

NAND형 플래시 메모리는저전력, 저렴한 가격, 그리고 대용량 저장매체로 하드디스크 대용을 위하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 기존의 캐쉬 구조인 버퍼 시스템을 이용한 플래시 메모리의 성능향상 연구가 이루어지지만 대부분이 데이터 관련 연구이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 캐쉬 구조의 버퍼를 이용한 고성능 명령어 플래시 메모리를 구현하였다. 제안된 명령어 플래시 메모리 시스템은 분기 명령어를 위한 시간적 버퍼(victim buffer), 명령어의 대표적인 특징인 순차적 인출을 위한 공간적 버퍼(spatial buffer)로 이루어져 있다. 즉, 제안된 명령어 플래시 메모리의 공간적 버퍼는 큰 페칭 크기를 가지므로 명령어의 순차적 인출에 효과적이며, 작은 페칭 크기를 가지는 시간적 버퍼는 공간적 버퍼에 참조된 명령어를 저장하게 되므로 다시 참조를 위한 분기 명령어에 효과적이다. 시뮬레이션 결과 평균 접근 실패율의 경우 미디어 응용군에 대해 4배 크기의 2-웨이 버퍼, 희생 버퍼, 그리고 2배 크기의 완전연관 버퍼에 비해 평균 77% 감소 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.51-55
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• 2020

본 논문에서는 이미지 복원에 사용되는 기존의 FAM (Fuzzy Associative Memory)에 유사성 학습을 채택하여 개선된 FAM을 제안한다. 이미지 복원은 노이즈가 존재하는 버전에서 원 이미지에 가깝게 복원하는 것을 의미한다. 얼굴 인식과 같은 중요한 적용 문제에서 이 프로세스는 잡음에 강하고 견고하며 빠르며 확장 가능해야한다. 기존의 FAM 은 강력한 퍼지 제어를 통하여 도메인에 적용 할 수 있지만 실제 응용 프로그램에서는 용량 문제가 있지만 단순한 단일 계층 신경망이다. 유사성 측정은 복구 된 이미지와 원본 이미지 사이의 제곱 평균 오차를 최소화하기 위해 FAM 구조의 연결 강도와 관련이 있다. 제안된 알고리즘의 효과는 실험에서 랜덤 노이즈로 인한 오류 크기가 현저히 낮아지는 것을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제34권5호
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• pp.787-790
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• 2012

The objective of this research is to design a high-performance NAND flash memory system containing a buffer system. The proposed instruction buffer in the NAND flash memory consists of two parts, that is, a fully associative temporal buffer for temporal locality and a fully associative spatial buffer for spatial locality. A spatial buffer with a large fetching size turns out to be effective for serial instructions, and a temporal buffer with a small fetching size is devised for branch instructions. Simulation shows that the average memory access time of the proposed system is better than that of other buffer systems with four times more space. The average miss ratio is improved by about 70% compared with that of other buffer systems.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.860-863
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• 1997

FCM(Fuzzy Cognitive Map) is a fuzzy signed directed graph for representing causal reasoning which has fuzziness between causal concepts. Authors have already proposed FCM-based fault diagnostic scheme. However, the previously proposed scheme has the problem of lower diagnostic resolution. In order to improve the diagnostic resolution, a new diagnostic scheme based on extended FCM which incorporates the concept of fuzzy number into FCM is developed in this paper. Furthermore, an enhanced TAM(Temporal Associative Memory) recall procedure and pattern matching scheme are also proposed.