• 한국광학회지
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• 제24권5호
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• pp.262-270
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• 2013

본 논문에서는 블록암호화의 CBC(Cipher Block Chaining) 방식을 광학적인 XOR 연산을 이용하여 새로운 변형된 CBC 암호화 및 복호화 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 광학적 XOR 연산의 병렬 처리를 위해 이중 인코딩 방법과 자유 공간 연결 광논리 게이트 방법을 사용한다. 또한 제안된 XOR 연산 기반의 CBC 암호화 방식의 광학적 구성도를 공학적으로 실제 제작 구현 가능한 광 모듈 형태의 광 암호화/복호화 장치로 제안한다. 제안된 방법은 기존의 CBC 방식을 광학적으로 구현했기 때문에 기존의 전자적인 CBC 방식의 장점과 광학적인 고속성과 병렬 처리의 특성으로 인해 많은 정보를 빠른 속도로 암호화 및 복호화가 가능하다. 또한, 광 병렬 처리의 특성상 데이터가 2차원으로 배열되어 데이타 크기가 증가된 평문 데이터와 암호키를 사용함으로써 기존의 전자적 CBC 방식보다도 한층 더 암호 강도가 강력해진 암호화 시스템을 제공한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과는 제안한 기법이 CBC 모드의 암호화 및 복호화 과정에 효율적임을 보여준다. 한편 제안된 방식은 CBC 방식 외에 ECB(Electronic Code Book) 방식과 CFB(Cipher Feedback Block) 방식에도 적용할 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권1호
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• pp.61-74
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• 2002

본 논문에서는 시간 제한 조건을 가진 자유 선택 신호 전이 그래프로부터 비동기 회로를 합성하는 방법을 기술한다. 이 방법에서는 상태 그래프를 생성하지 않고 신호 전이 그래프로부터 직접 신호 전이들간의 관계를 구하여 비동기 회로를 합성한다. 본 논문의 합성 방법에서는 자유 선택 신호 전이 그래프를 선택 행위가 없는 결정성 신호 전이 그래프에 대하여 타이밍 분석을 수행하여 임의의 두 신호 전이 사이의 시간 제약 병렬 관계와 시간 제약 인과 관계를 구한다. 다음에는 이 관계들을 이용하여 각 결정성 신호 전이 그래프에 대한 합성을 수행하고 그 결과를 합병함으로써 전체 회로를 합성한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안한 합성 방법은 상태 공간이 큰 회로에 대하여 현저하게 합성시간을 단축시킬 수 있을 뿐 만 아니라 기존의 상태 그래프 기반 합성 방법과 비교하여 거의 같은 면적의 회로를 합성한다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.62-70
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• 1999

통상적으로 삼단 적층 테이블은 수 cm에서 수십 cm까지 이송하는 작업영역에 주로 사용되나 작업영역에서 비해 차지하는 공간이 큰 단점이 있다. 최근에는 산업현장에서 테이블이 단소 경박하면서 작업영역이 $5mm{\times}5mm$이내이고 위치제어 정밀도가 최소 ${\pm}4{\mu}m$정도의 고정밀 위치제어용 테이블이 요구되고 있다. 본 논문은 이런 요구에 부응하여 고정밀 위치제어용 병렬 $XY{\theta}$테이블을 설계 제작하며 고정밀 위치제어를 위해 새로운 전동 리니어 액추에이터와 화상처리 알고리즘을 제안한다. $XY{\theta}$의 자유도를 갖도록 테이블 베드의 단일 평면상에 액추에이터를 수평방향으로 한 개 수직방향으로 두 개를 설치한다. 두 대의 CCD 카메라를 이용한 화상처리 알고리즘은 테이블 위에 놓인 패널을 목표 지점으로 고정밀 위치제어를 수행한다. 제작된 테이블로 상기의 작업영역과 위치제어 정밀도를 충족시켜 주는 실험 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.52-64
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• 1995

로보트 매니퓰레이터는 고도의 비선형 시변 시스템으로써 정밀한 제어가 매우 어려운 제어 대상으로 인식되어 왔으며 따라서 수많은 제어이론의 적용대상이 되어왔다. 로보트 매니퓰레이터의 제어에는 두가지 형태가 있는데 한가지는 궤적계획이고, 또한가지는 궤적 추종이다. 본 논문에서는 궤적 추종을 목적으로 하고, 이를 위해 퍼지논리와 신경회로망을 결합한 지능형 제어를 제안한다. 제안된 제어시스템은 사고 및 추론과 같은 인간의 인식처리에 해당하는 불확실한 것들의 구체화를 가능케하는 퍼지논리와 학습 및 병렬처리능력이 있는 신경회로망을 융합하여 구성된 퍼지-신경망 제어시스템이다. 그러나 이러한 장점을 갖는 퍼지-신경망 제어기도 정확한 제어 규칙의 발생은 어려은데 이는 신경회로망의 지역적 최소치에 빠지는 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색알고리듬으로 널리 인정되고 있는 유전알고리듬을 사용하여 전역적이 규칙공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지-신경망 제어기를 완성한다. 제안된 제어시스템의 효율성은 2자유도의 로보트 매니퓰레이터를 사용하여 컴퓨터의 모의실험을 통해 입증된다.