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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제13권 제2호
발행연도
2003.4
수록면
154 - 162 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2003

셀룰라 신경회로망의 연상메모리를 이용한 영상 패턴의 분류 및 인식방법
신윤철 ,  박용훈 ,  강훈 한국지능시스템학회 논문지 2003.04 학술저널

2001

셀룰라 연상 신경회로망을 이용한 교통표지판 분류
신윤철 ,  강훈 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2001.12 학술대회자료
셀룰라 신경회로망의 연상메모리를 이용한 교통표지판 분류
신윤철 ,  조덕연 ,  강훈 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2001.10 학술대회자료

초록· 키워드

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셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.
#cellular neural network #associative memory #pattern recognition #local/global weight #weight selection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. Cellular Neural Networks
3. Cellular Neural Network with Associative Memory
4. 시뮬레이션 결과
5. 결론
참고문헌
저자소개

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