公开(公告)号：KR100283102B1

公开(公告)日：2001-03-02

申请号：KR1019980052224

申请日：1998-12-01

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 박선희 ,  한승기 ,  김승환 ,  표현봉

IPC: G06F19/00

Abstract: 본 발명은 추계적인 동적 연상 기억망을 이용한 중첩 패턴 분리 방법에 관한 것으로, 동기화된 다수의 뉴런으로 이루어진 패턴이 다수개 저장된 연상 기억망으로 입력되는 중첩 패턴을 분리하는데 있어서, 상기 동기화된 다수의 뉴런으로 이루어진 패턴을 저장하기 위한 저장벡터값을 정의하고, 잡음의 크기와 결합강도를 조절하며, 하나의 뉴런에 대한 신경망 정의를 기반으로 하여, 뉴런의 추계적인 동적 특성을 이용한 시간 분할 코딩 방법에 의해 개개의 뉴런에 대한 신경망을 구하므로써 상기 중첩 패턴을 분리하는 추계적인 동적 연상 기억망을 이용한 중첩 패턴 분리 방법이 개시된다.

公开(公告)号：KR1020000037597A

公开(公告)日：2000-07-05

申请号：KR1019980052224

申请日：1998-12-01

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 박선희 ,  한승기 ,  김승환 ,  표현봉

IPC: G06F19/00

Abstract: PURPOSE: A method for separating piled pattern using estimated dynamic association memory network is provided to separate and recognize piled pattern efficiently by using estimated dynamic characteristic and by separating piled pattern by a coding method by time division. CONSTITUTION: In separation of piled pattern which is inputted to association memory network in which several patterns, which comprises several synchronized neurons, are stored, a storage vector value for storing pattern which comprises several synchronized neurons is defined. A magnitude of noise and intensity of combination are controlled. Networks for each neuron are obtained by a time division coding method using estimated dynamic characteristic of neuron based on neuron network definition for one neuron. By this way, the piled pattern is separated.

Abstract translation: 目的：提出一种使用估计的动态关联存储网络分离堆叠模式的方法，通过使用估计的动态特性和通过时分的编码方法分离堆积模式来有效地分离和识别堆积模式。 构成：在输入到关联存储器网络的堆叠模式的分离中，其中存储了包括若干同步神经元的多个模式，定义了包含多个同步神经元的存储模式的存储向量值。 噪声和组合强度的大小受到控制。 通过使用基于神经元的神经元网络定义的神经元的估计动态特性的时分编码方法获得每个神经元的网络。 通过这种方式，堆积的图案被分离。

公开(公告)号：KR1019990042068A

公开(公告)日：1999-06-15

申请号：KR1019970062771

申请日：1997-11-25

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 이창용 ,  한승기

IPC: G06F19/20 ,  G06F19/18

Abstract: 본 발명에서는 엔트로피 샘플링을 이용한 유전자-엔트로피 알고리즘을 제안하였다. 엔트로피 샘플링에 기초한 이 알고리즘은 임의의 배열이 선택될 확률을 그 배열의 엔트로피에 의존하게 함으로 주어진 시스템의 전 에너지(혹은 fitness) 영역을 균일한 확률로 선택하게 한다. 이러한 엔트로피 샘플링은 주어진 시스템의 국소 최소치를 보다 쉽게 빠져 나올 수 있다는 장점이 있으며 따라서 전체 최소치(혹은 최대치)를 보다 효과적으로 찾아갈 수 있다. 특히 이 알고리즘은 국소 최소치가 많은 문제의 최적화에 적합하며 그 효과를 NK-모델에 적용하여 그 우수성을 입증하였다.

公开(公告)号：KR100171018B1

公开(公告)日：1999-03-30

申请号：KR1019950051483

申请日：1995-12-18

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 박선희 ,  김승환 ,  한승기 ,  류창수

IPC: G06F15/18

Abstract: 억제적으로 결합된 신경 회로망에서 효과적인 정보전달을 위한 신호 대 잡음비의 증폭방법에 관한 것으로서, 그 특징은 억제적으로 결합된 간단한 신경회로망에서 추계공명 현상을 이용하여 원하는 진동수의 출력 세기를 증폭시키는 신호 대 잡음비의 증폭방법으로, 출력신호의 진동수를 정하는 제1과정과, 외부잡음을 삽입하는 제2과정 및 소정의 파라미터 값들과 외부잡음의 세기를 조절하여 상기 제1과정에서 정한 진동수의 신호 대 잡음비를 극대화하는 제3과정을 포함하는 데에 있으므로, 그 효과는 억제적으로 결합된 간단한 신경 회로망에서 추계공명 현상을 이용하여 교류 입력과 외부잡음을 사용하고 외부잡음의 세기를 적절히 맞추어 원하는 입력 진동수의 출력 진동수의 출력 세기를 증폭하는 데에 있다.

公开(公告)号：KR1019970049739A

公开(公告)日：1997-07-29

申请号：KR1019950051483

申请日：1995-12-18

Applicant: 한국전자통신연구원

Inventor： 박선희 ,  김승환 ,  한승기 ,  류창수

IPC: G06F15/18

Abstract: 억제적으로 결합된 신경 회로방에서 효과적인 정보전달을 위한 신호 대 잡음비의 증폭방법에 관한 것으로서, 그 특징은 억제적으로 결합된 간단한 신경 회로망에서 추계공명 현상을 이용하여 원하는 진동수의 출력 세기를 증폭시키는 신호 대 잡음비의 증폭방법에 있어서, 출력신호의 진동수를 정하는 제1과정과, 외부잡음을 삽입하는 제2과정 및 소정의 파라미터 값들과 외부잡음의 세기를 조절하여 제1과정에서 정한 진동수의 신호 대 잡음비를 극대화하는 제3과정을 포함하는 데에 있으므로, 그 효과는 억제적으로 결합된 간단한 신경 회로망에서 추계공명 현상을 이용하여 교류 입력과 외부잡음을 사용하고 외부잡음이 세기를 적절히 맞추어 원하는 입력 진동수의 출력 진동수의 출력 세기를 증폭하는 데에 있다.