현재 von Neumann 형 컴퓨터 기술은 눈부시게 발달하고 있지만 영상인식, 음성인식, 적응제어 등 인간이나 동물들이 잘하는 문제를 잘 해결하지 못하는 경우가 많다. 그래서 이러한 배경하에 인간의 정보처리방식을 모방한 신경회로망이라는 분야가 깊이 연구되고 있다. 신경회로망은 단순한 소자의 대규모 연결에 의한 병렬 계산을 주요 특징으로 하므로 특수 하드웨어가 요구된다. 현재 잘 발달된 VLSI을 이용하여 신경회로망 chip을 개발하고 있지만 대규모 병렬성의 구현 측면에서 보면 광이 매우 매력적인 장점을 가지고 있다. 198
현재 von Neumann 형 컴퓨터 기술은 눈부시게 발달하고 있지만 영상인식, 음성인식, 적응제어 등 인간이나 동물들이 잘하는 문제를 잘 해결하지 못하는 경우가 많다. 그래서 이러한 배경하에 인간의 정보처리방식을 모방한 신경회로망이라는 분야가 깊이 연구되고 있다. 신경회로망은 단순한 소자의 대규모 연결에 의한 병렬 계산을 주요 특징으로 하므로 특수 하드웨어가 요구된다. 현재 잘 발달된 VLSI을 이용하여 신경회로망 chip을 개발하고 있지만 대규모 병렬성의 구현 측면에서 보면 광이 매우 매력적인 장점을 가지고 있다. 1980년대 초 처음으로 Hopfield모델에 대해 광학적 구현이 이루어진 뒤로 여러 모델에 대한 광 구현 연구가 이루어지고 있다. 따라서 본 과제의 연구목표는 대규모 신경회로망의 광학 구현 기술 확립에 있다. 제1세부과제에서는 광의 대단위 병렬성을 살리면서, 공간 광 변조기 등 광소자로 인하 구현제한을 우회하는 광 신경회로망 모델을 개발한다. 1차원 입출력을 갖는 신경회로망에 대해 광학적 구현이 이루어진 후, 2차원 입출력을 갖는 신경회로망, 적응학습 신경회로망이 구현되었다. 그러나, 적응학습을 위한 공간광변조기의 성능이 부족하여 대단위 구현이 제약을 받아왔다. 따라서, 값싼 이진 공간 광 변조기 만으로 상관-행렬 신경회로망을 구현할 수 있는, 그러면서도 성능은 인식자 모델과 비교할 만한 새로운 모델을 제안한다. 그리고 소형의 시스템 개발가능성도 제시하고, 기존의 인식자 모델의 약점을 보완하는 모델에 대한 연구도 병행하였다. 제2세부과제에서는 공간광변조기 대신 광굴절 매질을 이용한 체적 홀로그램을 통해 신경회로망의 방대한 상호 연결 구현기술이 연구된다. 체적홀로그램내에 많은 수의 연결을 구현하였을 때 연결강도 및 연결상호간의 혼신 등을 해석할 수 있는 일반식을 적분전개법을 이용하여 제시하였으며 아울러 불규칙 패턴을 이용한 새로운 광연결구조를 제안하고 이의 타당성을 실험을 통하여 확인하였다. 제3세부과제에서는 광굴절 효과가 높은 청색 광파 발생소자가 연구된다. 효율적인 청색광파 생성을 위하여 분극 반전 방식을 제안하고 이를 이용해 소자를 제작하였으며 또한 이를 레이저 다이오드와 결합하여 다이오드 레이저 펌핑 청색광파 생성소자를 구현하였다. 또한 더 효율적인 분극반전을 갖도록 새로운 방향성 열처리 방식을 제안하고 이를 이용한 격자를 제작하였다.
Abstract▼
Nowadays, the technologys of von-Neumann type computer have maded remarkable progress but they cannot solve the problems at which humans or animal are good, such as image recognition, speech recongnition, and adaptive control. So neural networks which mimics the information processing of man is res
Nowadays, the technologys of von-Neumann type computer have maded remarkable progress but they cannot solve the problems at which humans or animal are good, such as image recognition, speech recongnition, and adaptive control. So neural networks which mimics the information processing of man is researched intensively. Neural network is operated by parallel calculation with large interconnection, so special hardware is required. Recently, many neural network hardwares are implemented by using the well-developed VLSI technology, but optics has more suitable properties on large scale implementation than VLSI. Since Hopfield model was implemented by optics at first in early 1980's, several neural network models had been studied for optical implementation. Accordingly, the purpose of this project is the technological establishment on the optical implementation of massive neural network. In the first detail project we develop a model of optical neural networks which overcome a limit of implementation due to optical device including Spatial Light Modelator(SLM), using massive parallel property of optical signal. After optical implementation is accomplished for neural networks with 1-dimensional input/output, adaptive neural networks with 2-dimensional input/output is implemented. But massive model implementation has been limited on account of a weakness of SLM for adaptive learning. So, we proposed a new model which cam be implemented only by SLM for Correlation-Matrix neural networks and has a similar performance to the perceptron model. And we proposed the possibility of developing a small-sized system and carried on the research for model compensating for the demerit of perceptron model. In the second detail project, the implementation technology for massive interconnection of the neural network is studied through the volume hologram using photo refractive media instead of SLM. The general equation using integral expansion for analysis of the interference in the interconnection weight is proposed, and computer simulation results show the effectiveness of the proposed structure. In the third detail project, a blue light generator device, which has a high photo refractive effect, is developed. For the efficient generation of the blue light wave, a domain inverted method is proposed and made by a specific device, and a generation device of diode laser pumping a blue light wave is implemented by combining the laser diode. Also, a new heat treatment method is proposed for more efficient domain inversion and this new heat treatment method is applied to develop a new lattice.
목차 Contents
제1장 서 론...10
제2장 연구 방법...12
제 1 절 광학적 구현을 위한 모델 연구...12
제 2 절 광 interconnection 에 관한 연구...13
제 3 절 다이오드 레이저 제 2 차 고조파 발생소자의 설계 및 제작...13
제3장 결과 및 고찰...15
제 1 절 광학적 구현을 위한 모델 연구...15
제 2 절 광 interconnection 에 관한 연구...16
제 3 절 다이오드 레이저 제 2 차 고조파 발생소자의 설계 및 제작...17
제4장 결론...19
제1 세부목차...21
제1장 서론...24
제2장 연구방법...26
제1절 모델 연구...26
1. 다충 상관-행렬 연상 메모리...26
2. Storage 이진화 연구...32
2.1 Back-propagation Method에 의한 Storage 이진화 연구...32
2.2 Simulated Annealing 기법에 의한 학습 및 Storage 이진화...34
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