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DNA 연산을 이용한 기억 인출 시뮬레이션
Memory retrieval with a DNA computing 원문보기

한국정보과학회 06 한국컴퓨터종합학술대회 논문집A, 2006 June, 2006년, pp.34 - 36  

김준식 (서울대 물리학과) ,  이은석 (서울대 컴퓨터 공학과 바이오 지능 연구실) ,  노영균 (서울대 컴퓨터 공학과 바이오 지능 연구실) ,  장병탁 (서울대 컴퓨터 공학과 바이오 지능 연구실)

초록
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본 연구는 특정 사물을 계속 접하면서 그 사물에 대한 기억 강도가 의식적 노력 없이도 점점 강화되는 암묵적 기억 인출과정 associative memory retrieval의 DNA 연산 가능성을 논한다. 예를 들어 한 표적 단어에 대한 노출이 이를 관찰하는 시스템에게 그 단어의 기억 강도를 강화시키는 반면, 그와 유사한 다른 단어는 천천히 감소되고 나머지 가장 다른 단어는 일찍 잊혀지는 현상을 생각할 수 있다. 이들 단어들과 알파벳 철자들을 DNA 염기서열로 표현하고 simulated annealing을 통하여 결합 결과를 얻는다. Ridge regression 형태의 supervised 학습을 통하여 한 가지 표적 단어가 많이 생성되도록 DNA 조각들의 개수 분포를 변화시켜 진행한다. 실험 예로 'tic' 'tac' 'toe' 세 가지 단어를 그 아이템으로 정하여 계속 자극받는 표적 단어의 갯수가 증가함을 DNA annealing 시뮬레이션을 통하여 확인할 수 있다. 또한 'tac' 과 't' 와 'c'를 공유하는 'tic' 의 감소 점도가 't'만을 공유하는 'toe' 보다 느림을 확인할 수 있다. 위의 실험들을 통해 연합기억associative memory의 암묵적 인출과정을 분자 층위에서 표현할 수 있음을 확인 할 수 있다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이는 확률 모델이며 간단한 조건 확률 강화 규칙으로 표현된다. 우리는 확률 모델이 아닌 많은 수 분자의 초병렬성을 이용하여 보다 무의식적인 인지 기능을 설명하려 한다. 분자로는 단어와 알파벳을 표현하는 DNA 조각들을 사용하고 wet 실험이 아닌 Monte Carlo simulation [10] 믈 통하여 실험한다.
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