• 제목/요약/키워드: 텐트 맵 혼돈

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이산화된 텐트맵의 설계 (Design of Discretized Tent Map)

  • 백승재;박진수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.86-91
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    • 2008
  • 본 논문에서는 혼돈함수들 중 하나인 텐트함수의 변환을 수행하는 이산화된 8비트 텐트맵의 설계 절차를 보이기 위해서, 먼저 이산화 텐트맵의 진리표를 작성하였고, 진리표를 통해 구해진 간략화된 부울대수에 따라, 배타적 논리합 게이트만을 사용하여 이산화 맵을 실제 하드웨어로 구현하였다. 제안된 텐트맵 회로는 혼돈맵의 혼돈 특성에 따라8비트 유한 정밀도와 주기 8의 상태들을 발생시키는 궤환회로로 구성되었으며, 설계된 회로도를 제시하였다. 이산화된 텐트맵은 스트림 암호시스템의 키스트림 발생회로에서 혼돈 2진 순서들을 발생시키는데 새롭게 사용될 것이다.

혼돈맵들을 사용하는 합성 상태머신 (The composition state machine using the chaotic maps)

  • 박광현;서용원
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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    • pp.1935_1936
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    • 2009
  • 기울기 S=2인 톱니맵 $S_2$(x) 와 텐트맵 $S_2$(x), 두 혼돈맵들을 차례로 연결시킨 합성맵을 사용하여 합성상태머신을 설계하였다. 혼돈맵의 합성논리를 이용하여 설계한 합성상태머신에서 발생하는 난수적인 상태들을 그래프적으로 보였으며, 난수적인 상태들의 주기는 정밀도와 이산화된 진리표에 따른 길이를 발생시켰다.

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혼돈맵들에 기반한 합성 상태머신의 설계 (Design of the composition state machine based on the chaotic maps)

  • 서용원;박진수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제10권12호
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    • pp.3688-3693
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    • 2009
  • 본 논문에서는 두 가지 혼돈맵들 -톱니맵 $S_2(x)$ 와 텐트맵 $T_2(x)-$ 을 연결시킨 하나의 합성맵을 기초로 사용하는 독립된 하나의 합성상태머신을 설계하는 방법 및 그 결과을 제시하였다. 두 가지 다른 혼돈맵들 -톱니맵과 텐트맵- 의 합성 논리를 이용하여 설계된 독립된 하나의 합성상태머신에서 발생하는 혼돈적인 상태들을 그래프적으로 보였으며, 발생하는 의사 난수적인 상태들의 주기는 이산화된 진리표의 정밀도에 따른 길이를 갖는다는 것도 보였다.

혼돈 2진 스트림 발생기 설계 (The Design of Chaotic Binary Tream Generator)

  • 서용원;박진수
    • 한국항행학회논문지
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    • 제17권3호
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    • pp.292-297
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    • 2013
  • 본 논문에서는 혼돈 스트림 발생기에 사용되는 혼돈합성함수의 디지털 회로설계를 연구 하였다. 혼돈키 스트림 발생기의 수학적 모델에 기인하는 전반적인 설계 개념과 절차를 자세히 설명하였다. 또한 혼돈 함수에 대한 이진화 2진 진리표를 보였다. 결과로서 1차원과 2차원 두 종류의 혼돈맵들-텐트맵과 삐뚤어진 로지스틱 맵-을 연결시켜 합성맵으로 사용하는 합성상태머신의 설계를 제시하였다.

공원 내 자율 배달 로봇을 위한 다중 차량 및 다중 작업 경로 계획 연구 (Research on Multi-Vehicle and Multi-Task Route Planning for Autonomous Delivery Robots in Parks)

  • 노크;민병원
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.27-37
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    • 2024
  • 공원 내 다중 차량 및 다중 작업 물류 분배의 맥락에서 전통적인 알고리즘은 종종 높은 계산 복잡성과 느린 수렴 속도에 의해 제한된다. 입자 군집 최적화(PSO)는 그 간단한 알고리즘 원칙, 광범위한 적용 가능성, 그리고 포괄적인 검색 능력으로 인해 자율 배달 차량의 경로 계획에서 인기를 얻고 있다. 그러나 기존의 PSO는 조기 수렴에 취약하여 지역 최적해에 도달할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 PSO에 텐트 맵 혼돈(Tent map)을 도입하여 알고리즘의 전역 검색 능력을 향상시키고 조기 수렴을 방지하고자 하였다. 벤치마크 함수 테스트 결과, 이 글에서 제안한 개선된 입자 군집 최적화 알고리즘(TPSO)은 더 빠른 수렴과 높은 정확성을 보였다. 사례 검증 섹션에서는 X 공원을 예로 들어 공원 내 물류 분배를 위한 다중 차량 및 다중 작업 모델을 구축하였으며, 이 글에서 제안한 TPSO 알고리즘을 사용하여 모델을 해결하였고, 최종적으로 TPSO 알고리즘의 우수성을 비교 시뮬레이션을 통해 검증하였다.