Anghelescu 등은 전이규칙 51, 60 (또는 102) 만을 사용하는 주기가 8인 8셀 하이브리드 가산 셀룰라 오토마타를 이용하여 블록 암호시스템을 제안하였다. 그러나 이 암호시스템에 사용되는 셀룰라 오토마타중에서 암호시스템의 요구사항인 모든 상태들이 같은 길이의 사이클로 쪼개져야 한다는 요구조건을 만족시키지 못하는 셀룰라 오토마타가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 분석하고 개선된 방법을 제안한다.
셀룰라 오토마타는 오랫동안 모델링과 컴퓨팅 패러다임에 사용되어왔다. 그러한 시스템의 모델을 연구함에 있어서 물리계의 복잡성이 증가함에 따라 셀룰라 오타마타를 이용한 모델은 매우 복잡하고 분석적으로 추적하기가 어렵게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 해결의 대안으로 등장한 계층적 셀룰라 오토마타의 특별한 클래스인 GF($2^p$) 다중 끌개를 갖는 셀룰라 오토마타의 특성을 분석하고 합성법을 제안한다.
셀룰라 오토마타는 오랫동안 모델링과 컴퓨팅 패러다임에 사용되어 왔다. 또한 셀룰라 오토마타는 많은 물리계를 모델링 하는데 사용되어 왔다. 그러한 시스템의 모델을 연구함에 있어서 물리계의 복잡성이 증가하여 셀룰라 오타마타를 이용한 모델은 매우 복잡하고 분석적으로 추적하기가 어렵게 되었다. 또한 그러한 모델들은 물리계의 내재적 계층적 성질의 나타남을 인식할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 해결의 대안으로 등장한 계층적 셀룰라 오토마타의 특성을 논한다. 특히 전이규칙, 특성다항식과 사이클 구조를 분석한다.
이미지와 비디오신호 처리는 영상인식에 있어 중요한 요소이다. 셀룰라 신경회로망은 영상과 관련된 분야에서 많이 사용되고 있다. 그 응용분야로서 본 논문에서는 로봇축구에 적용하기 위하여 8색의 컬러구분을 통한 축구로봇의 인식과, 또한 경기장의 격자구조의 분할을 통한 셀간의 이동을 통하여 간단한 경로 이동과 급변하는 환경의 변화에 적응하는 시스템을 구현한다. CNN을 이용한 영상처리에서는 각 셀을 화면상의 각 화소에 대응하고, 셀의 출력의 값을 화소의 값으로 정한다. CNN을 이용한 경로계획에서는 각 셀이 격자구조 경기장의 한 부분이 되고, 정의된 출력의 셀이 로봇이 이동할 목표가 된다.
오류정정부호는 메모리 시스템 설계, 다양한 디지털 데이터 통신 시스템 설계 등에 널리 이용된다. 특히 오늘날과 같이 통신망의 확대와 컴퓨터의 발전으로 인한 대용량 데이터의 교환과 처리가 요구되는 디지털 데이터 통신 시스템 설계에서는 통신 채널에서 발생하는 오류를 효율적으로 제어하기 위한 오류정정부호 장치가 필수불가결한 요소가 되었다. 본 논문에서는 셀룰라 오토마타의 간단하고, 규칙적이며, 모듈화한 특성을 이용하여 이중 오류정정부호의 효율적인 부호화 및 복호화 방법을 제안한다.
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.
CDMA 셀룰라 시스템의 용량은 간섭의 양에 따라 좌우되는 특성을 갖고 있으므로 이 간섭량을 정확히 계산해야 시스템 성능 평가를 정확히 할 수 있다. 본 논문은 CDMA 셀룰라 시스템의 역방향 타셀 간섭량을 계산하기 위한 근사식을 제시하였다. 이 근사식은 Riemann-Zeta 함수를 이용하여 임의의 전파 감쇄 지수에도 적용할 수 있는 특징이 있다. 그 효용을 살펴보기 위해 계산 결과와 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 제안된 근사식을 이용해 계산한 시스템 용량은 시뮬레이션을 통해 얻은 용량과 근사한 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 타셀 간섭 근사식은 복합적인 전파 환경이 고려되어야 할 계층셀 시스템에서의 간섭 및 용량 계산과 알고리즘 검증에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문은 복잡 적응 시스템의 분석 및 모델링을 위해, 인공생명의 기본 패러다임인 셀룰라 오토마타를 선택하여, 무정형의 구조를 가지며 투명한 자료 전파 특성을 갖는 셀룰라 신경 회로망의 설계하고 개발하는데 중점을 두었다. 우선, 신경 회로망의 불규칙한 구조를 발생학적으로 다루어 무정형의 은닉층을 생성하고, 다윈의 진화론을 적용하여 구조적 진화 및 선택을 통해 최적화된 신경 회로망을 설계하였다. 주변 셀의 상태를 감지하여 자신의 상태를 수정해나가는 방식의 셀룰라 오토마타의 투명한 신호 전파 모델로 자료 및 오차의 역전파에 적용하도록 고안하였고, 라마르크의 용불용설을 활용한 오차의역전파 학습 알고리즘을 유도하였다. 이러한 복잡 적응계의 학습 과정을 유도하여 시뮬레이션에서 그 타당성을 입증하였다. 시뮬레이션에서는 신경 회로망의 XOR 문제와 다중 입력 다중 출력 함수에 대한 근사화 문제를 풀었다.
Sarkar 등은 메시지의 기밀성과 메시지 인증을 보장하는 새로운 암호 시스템을 개발하였다. 이 암호시스템은 일차원 셀룰라 오토마타를 기반으로 하여 하드웨어 구현이 용이하고 고속계산이 가능하며 작은 단위로 확장 연결이 가능한 장점을 지녔다. 하지만 Sarkar 등이 제안한 방법은 보안상 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 선형 셀룰라 오토마타의 특성을 분석하여 Sarkar 등이 제안한 방법에 대하여 비밀 키를 생성해 낼 수 있는 공격법을 제시한다.
Darwin Machine은 자기 자신의 구조를 전자적인 속도로 진화해 나가는 하드웨어로서 복잡한 구조와 성질으 진화 기법을 사용하여 만들어 나가는 진화공학(Evolutionary Engineering)의 한 예이다. 하드웨어가 전자적인 속도로 진화하기 위해서는 각각으리 하드웨어 구성요소들이 병렬적으로 작동해햐 하는데 셀룰라 오토마타는 이러한 문제를 해결하는 적합한 구조이며, 하드췌어에 쉽게 이식할 수 있는 장점이 있다. 신경망의 학습 능력과 진한 연산을 이용하면 효율적인 진화를 유도할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 하드웨어 구현을 위한 셀룰라 오토마타에 기반한 신경망을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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