기후변화로 인해 전 세계 주요 도시에서 홍수의 빈도와 위험성이 증가함에 따라, 도시 침수에 대비한 선제적 대응을 위해 넓은 공간 영역에서 고해상도 2차원 침수 정보를 신속하고 정확하게 해석할 수 있는 모의 기술의 중요성이 대두되고 있다. 기존의 천수 방정식(shallow water equations)에 기반한 물리적 해석 방법은 고해상도 침수 예측을 위해 많은 컴퓨터 자원과 계산 시간이 소요되는 한계가 있다. 본 연구는 전환 규칙과 가중치 기반 시스템을 사용하여 침수의 시공간 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타(cellular automata) 기반 2차원 침수 해석 모형 Weighted Cellular Automata 2D (WCA2D)의 이론적 배경을 고찰하고, 부산 온천천 유역의 침수 사상 모의를 통해 재현하여 국내 도시 유역에 대한 적용성을 검토하였다. 또한, Open Computing Language (OpenCL)와 Open Multi-Processing (OpenMP)과 같은 병렬계산(parallel computing)기술을 적용한 버전을 순차계산(sequential computing)결과와 비교하여 연산성능을 평가 하였다. 연구결과, WCA2D 모형에 의한 최대 침수심 분포는 과거침수 피해지도와 유사하게 모의되어, 복잡한 지형특성을 가지는 도시유역 침수의 시공간적 변화를 해석하기에 적절함을 확인하였다. 또한,병렬 계산 적용시 순차 계산 버전에 비해 OpenCL과 OpenMP는 약8배~14배, 5배~6배 연산 효율이 향상되어 효율적인 도시 침수 모의가 가능하였다.
본 논문에서는 기존의 MLCA(Maximum Length CA) 및 여원 MLCA 기반의 난수열을 이용한 영상 암호화 방법의 문제점을 제시하고 이를 해결하기 위한 암호화 방법을 제안한다. 기존의 암호화 방법은 영상에서 인접한 픽셀간의 유사한 색상 값을 가지는 특성으로 인해 암호화된 영상에 원영상의 윤곽이 나타나는 문제점이 발생한다. 본 방법은 MLCA 기반의 난수열을 생성하고, 이를 이용해서 픽셀의 색상 값뿐만 아니라 공간좌표를 무질서하게 변환함으로써 영상을 암호화한다. 이러한 방법은 영상 데이터를 시각화하기 위한 영상의 기본 정보인 픽셀의 색상 값과 공간좌표를 변환시키기 때문에 기존 암호화 방법보다 향상된 암호화 결과를 얻을 수 있다. 히스토그램 및 키 공간 분석을 통해 본 암호화 방법의 안정성을 평가한다.
무선 센서 네트워크는 일반적으로 에너지를 위해 배터리에 의존하는 밀집되게 배치된 센서 노드들로 구성된다. 이와 같이 여러 개로 밀집되게 배치된 센서 노드들은 에너지 낭비 및 센서 데이터의 높은 중복 전송을 야기한다. 상기 전원 관련 제약 및 높은 중복성과 같은 양자 문제는 센서 노드들 간의 적절한 노드 활동 스케줄링에 의해 해결될 수 있다. 본 논문에서는 우수한 커버리지 성능 보장 및 노드들 간 에너지 절약과 네트워크 수명의 연장을 위한 셀룰러 오토마타 (CA) 기반의 노드 스케줄링 알고리즘이 제안된다. 또한 CA 프레임워크에 기반하여 노드 스케줄링 알고리즘의 새로운 수학적 모델을 제안한다. 제안한 알고리즘은 스케줄링 결정을 위해 노드 내 지역 환경 조건의 변경 및 인접 노드들의 상태 정보를 이용한다. 본 논문은 제안한 방식을 적용한 시스템의 동작을 분석하고 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 알고리즘이 센싱 커버리지 품질을 유지하면서 유의한 에너지 절약을 갖춘 에너지 균형을 보장함을 확인하였다.
디지털 회로설계 기술에서 사용되는 CMOS는 양자 터널링 현상 등으로 인해 집적도의 한계에 다다르고 있다. 이를 대체할 수 있는 양자점 셀룰러 오토마타(QCA : Quantum-dot Cellular Automata)는 적은 전력 소모와 빠른 스위칭 속도 등으로 많은 장점이 있음으로 CMOS의 많은 디지털 회로들이 QCA 기반으로 제안되었다. 그중에서도 멀티플렉서는 D-플립플롭, 레지스터 등 다양한 회로에 쓰이는 기본 회로로써 많은 연구가 되고 있다. 하지만 기존의 멀티플렉서는 공간 효율성이 좋지 않다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 셀 간 상호작용을 이용하여 새로운 다층구조 멀티플렉서를 제안하고, 이를 이용하여 D-래치를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 멀티플렉서와 D-래치는 면적, 셀 개수, 지연시간이 개선되었으며, 이를 이용하여 큰 회로를 설계할 시 연결성과 확장성이 우수하다. 제안된 모든 구조는 QCADesigner를 이용해 시뮬레이션하여 동작을 검증한다.
양자점 셀룰러 오토마타(QCA: Quantum-dot cellular automata)는 차세대 디지털 회로설계 기술로서 주목받는 기술이며, 여러 디지털 회로들이 QCA 환경에서 제안되고 있다. 내용주소화 메모리(CAM: Content-addressable memory)는 내부에 저장된 정보를 바탕으로 탐색을 진행하는 저장장치이며, 네트워크 스위칭 등 특수한 과정에서 빠른 속도를 제공한다. QCA 환경에서 제안된 기존의 CAM 셀 회로들은 필요 면적과 에너지 손실이 크다는 단점이 있다. CAM 셀은 정보가 저장되는 메모리 부와 탐색의 성공 여부를 판단하는 판단부로 구성되며, 본 연구에서는 메모리 부를 다층구조로 설계하여 개선된 QCA CAM 셀을 제안한다. 제안한 회로는 시뮬레이션을 사용하여 동작을 검증하며 기존 회로와 비교 및 분석한다.
정보보안 응용을 위한 참난수 발생기(true random number generator; TRNG)의 하드웨어적 구현에 대하여 기술한다. 셀룰러 오토마타에 무작위 천이규칙을 도입하고, 매 시간단계마다 다른 천이규칙이 적용되는 새로운 방법을 제안하였다. 설계된 참난수 발생기를 Spartan-6 FPGA 소자에 구현하고, 100 MHz 동작 주파수에서 난수 생성동작을 검증하였다. FPGA 소자에 구현된 참난수 발생기로부터 2×107 비트의 난수 데이터를 추출하여 NIST SP 800-22 테스트를 통해 생성된 난수 데이터의 무작위 성능을 검증하였으며, 15개의 테스트 항목 모두 기준을 충족하는 것으로 확인되었다. 본 논문의 참난수 발생기는 Spartan-6 FPGA 소자의 139 슬라이스로 구현되었고, 100 MHz 동작 주파수에서 600 Mbps의 참난수 생성 성능을 갖는다.
본 논문에서는 차세대 디지털 회로 설계기술인 양자점 셀룰러 오토마타(QCA)를 이용하여 새로운 멀티플렉서를 제안한다. 디지털 회로 중 멀티플렉서는 입력 신호 중 하나를 선택하여 하나의 라인에 전달하는 회로이다. 이는 D-플립플롭, 레지스터, 그리고 RAM 셀 등 많은 회로에 쓰이므로 현재까지도 다양한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존에 제안된 평면구조 멀티플렉서는 연결성을 고려하지 않아 큰 회로를 설계할 경우 비효율적으로 면적을 사용하게 된다. 기존에 다층구조로 제안된 멀티플렉서도 있으나 셀 간 상호작용을 고려하지 않아 필요면적이 여전히 높다. 이에 본 논문에서는 셀 간 상호작용을 이용하고, 다층구조를 이용하여 38% 면적축소, 17% 비용감소 그리고 연결성을 개선한 새로운 멀티플렉서를 제안한다.
유전자 알고리즘(GA:Genetic Algorithm)은 최적화 문제를 풀기 위해 생물학적 진화(evolution) 과정을 모방한 최적화 알고리즘이다. 유전자 알고리즘은 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향적 임의 탐색을 행한다. 학습에 해당하는 국부 탐색(local search)을 유전적 알고리즘은 exploration 탐색과 exploitation 탐색의 균형을 유지시켜 줄 수 있는 한 방법이다. 모집단 내의 각 개체가 진화 과정 중에 학습한 유전적 특질들은 그 다음 세대에서 되물림 되며 이러한 학습(learning) 과정을 유전자 알고리즘과 결합시킴으로써 탐색 속도의 향상을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 속도를 개선한 셀룰러 학습을 기반으로 하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 제안하는 셀룰러 학습 전략은 셀룰러 오토마타의 주기성과 수렴성을 기반으로 하며, 유기체가 그 개체의 생명 주기의 한 세대에서 얻게되는 지식과 경험들을 자손에게 전달한다는 이론을 바탕으로 한다. 제안한 셀룰러 학습 전략의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘에서의 라마키안 진화 및 볼드윈 효과와 비교하였다. 다양한 테스트 베드 함수에 대한 실험을 통하여 셀룰러 학습에 의한 개체의 국부적 향상이 전체적인 성능 향상에 기여함을 알 수 있었고 제안한 학습 전략이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.
주어진 문자열을 환형 이동한 문자열들 중에서 사전적 순서로 가장 작은 것을 찾는 선형 시간 알고리즘을 제시한다. 이 문제는 등방성의 셀룰러 오토마타의 상태전이함수의 효율적인 구현에서 생긴다. 이 문제에 대한 단순한 알고리즘은 이차시간을 필요로 한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 부분스트링들의 비교 결과를 저장하고 나중에 같은 계산이 필요한 경우에 저장한 결과를 다시 사용함으로서 선형시간에 문제를 해결한다.
The aim of this study is to develop a simulation model for analyzing 2D truss structure using Generic Agricultural System Simulator (GASS). Although the truss is simple structure, numerical methods based on matrix analysis are cumbersome and complicated. This study suggests simple and convenient methods to remove calculating steps for whole stiffness matrices. The simulation environment based on independency of object-oriented components on GASS consists of component development and component deploy stages. A component for a truss structure is implemented based on equilibrium equations at nodes. The simulator can analyze truss structures through deploying components with attributes and links. The examples using GASS show intuitive graphical results of the movements of truss nodes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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