본 논문에서는 rank-order 필터의 구현을 위해 세 가지 신경회로망의 구조를 제시하고 분석하며 용도를 제안한다. 첫 번째 신경회로망을 이용하여 2-입력 정렬기를 제안하고 이를 이용하여 계층적인 N-입력 정렬기를 구성한다. 두 번째로 입력 신호간의 상대적인 크기 정보를 이용하여 학습 패턴을 구성한 후 역전파 학습 기법을 이용하여 구현되는 순방향 신경회로망을 이용한 rank-order 필터를 구현한다. 세 번째로 신경회로망의 구조의 출력층에 외부 입력으로 순위 정보를 가지도록 하는 rank-order 필터를 순방향 신경회로망을 이용하여 구현한다. 그리고 이러한 제안된 기술들에 대해 확장성, 구조의 복잡도와 시간 지연 등에서의 성능을 비교, 평가한다. 2-입력 정렬기를 이용하는 방식은 확장이 용이하고 비교적 구조가 간단하나 입력 신호들의 정렬을 위해 신경회로망은 순환하는 구조를 가지며 입력 신호의 수에 비례하는 반복 연산 후에 결과를 얻게 된다. 반면에, 순방향 신경회로망을 이용한 rank-order 필터의 구현 방식은 이러한 반복 연산으로 인한 시간 지연을 줄일 수 있으나 상대적으로 복잡한 구조를 가진다.