본 논문에서는 IBCA(Intermediate Boundary Cellular Automata)에 기반을 둔 여원 MLCA(Maximum Length Cellular Automata)와 2D CAT(Cellular Automata Transform)를 단계적으로 이용하여 영상을 암호화하는 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저, 여원 MLCA를 이용하여 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그리고, 원 영상과 생성된 수열을 XOR 연산하여 여원 MLCA 영상으로 변환한다. 그 후, 게이트웨이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저 함수를 변환된 여원 MLCA 영상에 곱하여 암호화를 한다. 마지막으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 및 안정성 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 암호화 수준의 성질을 가졌음을 검증한다.
본 연구에서는 대규모 네트워크에 적용 가능한 미시적 교통류 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 본 연구는 대규모 가로망에 대한 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템개발의 첫 번째 단계로, 연속류 구간을 중심으로 우리나라의 가로망 구조, 차량 주행행태에 적합한 미시적 교통류 시뮬레이션 모형개발에 초점을 두었다. 차량 전이 모형으로는 Cellular Automata 모형(CA모형)을 기반으로 하였으며, 기존의 CA모형 중 교통공학적 측면에서 문제가 있다고 판단되는 부분에 대해서는 새로운 모형을 개발하거나 수정하여 적용하였다. 개발된 모형의 모의실험을 통해 기존의 거시적 교통류 시뮬레이션 모형에서 설명할 수 없었던 여러 교통현상(합류, 차로축소, 분류등으로 유발되는 교통현상)을 설명할 수 있는 것으로 확인되었고, 또한 본 모형은 우리나라의 가로망구조에 기반을 두고 개발되었기 때문에 기존에 외국에서 개발된 미시적 시뮬레이션 모형이 표현하지 못했던 가로망에 대한 교통류 시뮬레이션이 가능한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 게임 환경에서 Agent Based 와 Cellular Automata 모델 시스템을 이용한 보행자들의 집단행동 움직임에 대한 모델링과 그 시뮬레이션을 제안한다. 군중들의 사회적 행동은 복잡하고 중요하며, 이를 근거로 게임 환경에서 AB와 CA모델 시스템을 바탕으로 어떤 목적을 가진 군중 상호작용을 나타나는 모습을 게임 프로토타입 모델로 구현하였다. 본 실험은 실제 보행자들이 있는 위험상황에서 군중행동을 연구하기 위하여 효율적이고 정확한 플랫폼으로서 집단 움직임의 가능성을 보여주었다.
본 논문에서는 MLCA(Maximum length CA) 기반의 의사난수열(Pseudo-random numbers)을 이용하여 동영상을 암호화하는 방법을 제안한다. MLCA 기반의 난수열을 이용하여 기저영상을 생성한 후, 동영상의 모든 프레임과 기저영상 사이의 XOR 연산을 취함으로써 동영상을 암호화한다. 하나의 CA Rule 또는 두 개의 CA Rule을 이용하는 경우를 구분하여 영상을 암호화 하고 그 결과에 대해 평가한다.
최근 GIS 분야에서는 GIS와 동적 프로세스 모델링에 기반한 셀룰라 오토마타(CA)의 결합을 통한 공간모델링 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 선행 연구에서의 CA 모델링은 해결하고자 하는 문제의 핵심이 되는 규칙을 찾아내는 기능은 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 GIS와 지식 발견 기법을 이용하여 공간 연관규칙을 추출하는 방법론을 제시하고 실제 사례에 적용하였다. 이러한 방법론의 제시는 CA 모델링의 기능을 더욱 향상시킬 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서 사례로 적용한 도시지역 확장 외에 다양한 문제에 대한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
In the recent decades, various optimization algorithms have been considered for the optimization of structures. In this research, a new enhanced algorithm is used for the size and topology optimization of truss structures. This algorithm, which is obtained from the combination of Crow Search Algorithm (CSA) and the Cellular Automata (CA) method, is called CA-CSA method. In the first iteration of the CA-CSA method, some of the best designs of the crow's memory are first selected and then located in the cells of CA. Then, a random cell is selected from CA, and the best design is chosen from the selected cell and its neighborhood; it is considered as a "local superior design" (LSD). In the optimization process, the LSD design is used to modify the CSA method. Numerical examples show that the CA-CSA method is more effective than CSA in the size and topology optimization of the truss structures.
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.
셀룰라 오토마타(Cellular Automata, 이하 CA)는 LFSR의 대안으로 제안되었으나 일반화와 분석이 어려워 거의 이뤄지지 않고 있다. 본 논문에서는 특별한 전이규칙을 가지는 그룹 CA에서 각각의 여원벡터에 대응하여 유도되는 여원 그룹 CA의 구조를 분석한다. 여기서 분석하는 그룹 여원 CA는 전체 상태가 그룹 CA의 최대 주기나 그것의 2배가 되는 같은 길이의 사이클들로 분리된다. 이러한 성질은 암호학에서 키 공유 프로토콜에 유용한 성질로 사용될 수 있다.
과반수 문제는 전역 문제(global problem) 문제이기 때문에 국소 정보(local information)를 이용해야 하는 셀룰러 오토마타(cellular automata; CA) 상에서 풀기 어려운 문제이다. 본 논문에서는 일차원 CA에서 과반수 문제를 푸는 CA을 찾는 방법을 제안한다. 상태전이 함수를 CA에서 일반적으로 사용되는 규칙 표(rule table)가 아닌 CMR(conditionally matching rules)로 나타내고 진화 알고리즘을 적용하였다. 제안한 방법으로 다수의 서로 다른 규칙들을 찾아낼 수 있었고 찾아낸 규칙은 이전 연구에서 찾아낸 규칙과 유사한 성능을 보여주었다. CA의 문제를 해결하는데 CMR에 진화 알고리즘을 적용하는 것이 효용성이 있음을 보였다.
차량들의 차량추종과 차로변경에 행태에 의해 차량 교통류는 다양한 형태를 보이게 되며, 차로변경의 행태에 따라 차로이용률은 매우 다양하게 나타난다. 따라서 미시적 차량 모의실험을 이용하여 다양한 교통류를 설명하기 위해서는 차량추종과 더불어 다양한 차로이용 행태를 구현하는 차로변경 모형이 필수적이다. 국내의 경우 차량추종모형에 대한 연구는 보고되고 있으나 차로변경모형에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 대규모 고속도로망 모의실험에 적합한 CA(Cellular Automata)모형을 기반으로 미시적 2차로 차로변경모형을 개발하였다. 개발된 모형을 기존의 CA 차량추종모형과 결합하여 모의실험을 수행한 결과, 다양한 차로이용률 행태를 설명하는 것으로 분석되었다. 개발된 차로변경모형은 보다 다양한 고속도로 교통류의 모의실험에 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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