• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.154-162
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• 2003

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.899-902
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• 2002

본 논문에서는 하이퍼카오스 회로에서의 동기화 방법을 제시한다. 하이퍼카오스 회로는 n-double scroll CNN 회로를 이용하였으며, 동일한 2개 또는 4개의 셀을 가진 n-double scroll 회로를 이용하여 송ㆍ수신부를 구성하고 이송ㆍ수신부 사이에 구동 동기를 이용한 동기화를 이루었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.416-419
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• 2003

셀룰러 신경회로망(CNN)은 일반적인 신경회로망과는 다른 형태의 회로구조를 가진다. 이것은 간단한 처리요소인 셀들의 배열로 이루어져 있으며, 각 셀들은 국부적인 연결특성과 공간불변 템플릿 특성을 갖는다. 본 논문에서는 소규모의 CNN셀 블록을 사용하여 대규모의 입력영상을 블록으로 처리하는 실용적인 시다중화 영상처리 기법을 적용하였다. 그리고, C프로그램과 Matlab모델로 구현된 시뮬레이터를 사용하여 윤곽선 검출 시뮬레이션을 하였다. 또한 5$\times$5 CNN 하드웨어와 전ㆍ후 처리기를 설계하여 시험중에 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.463-472
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• 2000

본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 셀룰라 신경망(Cellular Neural Network)의 설계를 위한 새로운 방법론을 제안한다. 먼저, 셀룰라 신경망 모델의 기본적 특성들을 소개한 후, 최적 성능을 가지고 이진 원형 패턴들을 저장할 수 있는 셀룰라 신경망 모델의 설계 방법을 제약 조건이 가해진 최적화 문제로 공식화한다. 다음으로 이 문제의 제약 조건을 선형 행렬 부등식(Linear Matrix Inequalities)을 포함하는 부등식의 형태로 변환시킬 수 있음을 관찰한다. 마지막으로 셀룰라 신경망 최적 설계 문제를 내부점 방법(interior point method)에 의해 효율적으로 풀릴 수 있는 일반화된 고유값 문제(Genaralized EigenValue Problem)로 변환한다. 본 논문에서 제시하는 셀룰라 신경망 설계 방법론은 공간 변형 형판 셀룰라 신경망과 공간 불변 형판 셀룰라 신경망 설계에 모두 적용될 수 있다. 설계 예제를 통해 제안된 방법의 유효성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.310-315
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• 2003

본 논문에서는 SC-CNN의 특성을 이용한 임베딩 구동 카오스 동기화(Embedding Drive Synchronization) 방법을 소개하고 이 동기화 방법을 통한 비밀통신을 제안한다. 새로 제안한 임베딩 구동동기는 일반적인 구동동기 방법에서 모든 상태 변수를 구동시키는 방법과 달리 상태 변수 중 한 성분만을 구동시키는 방법이다. 본 논문에서는 SC＿CNN에서 임베딩 구동 동기화를 먼저 이룬 후 비밀통신에 적용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.365-370
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• 2004

본 논문에서는 복잡계를 이용한 비밀통신 방법을 제시한다. 복잡계 회로는 N-Double Scroll CNN 회로를 이용하였다. 동일한 여러 개의 셀을 가진 N-Double Scroll 회로를 이용하여 복잡계의 송ㆍ수신부를 구성하고 이 복잡계 송ㆍ수신부 사이에 임베딩 동기화 기법을 이용하여 동기화를 이루고, 송신부에서 정보 신호를 복잡계 신호에 합성하여 채널을 통하여 수신부에 송신 한 후 수신부에서 정보 신호와 복잡계 신호를 분리하는 기법을 제시하여 비밀 통신 가능성을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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• pp.50-53
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• 2000

It is effectively removed noise in the image using FCNN(Fuzzy Cellular Neural Network) applying fuzzy theory to CNN(Cellular Neural Network) structure and HD(Hausdorff Distance) commonly used measures for object matching. HD calculates the distance between two point set of pixels in two-dimensional binary images without establishing correspondence. Also, this method is proposed in order to improve the operation speed. In this paper, $\alpha$-LTSHD(Least Trimmed Square HD) operator applying $\alpha$-Trimmed to LTSHD, one field of HD, is applied to FCNN structure, and it is proposed as the modified method in order to remove noise in the image. Also, it is made a comparison with the other filters by using MSE and SNR after removing noise using the FCNNS which are applied $\alpha$-LTSHD operator through the computer simulation. In a result, FCNN performance which is applied the proposed $\alpha$-LTSHD demonstrated the superiority to the other filters in the noise removal.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제1권4호
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• pp.217-222
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• 2003

In this paper, we introduce a hyper-chaos synchronization method using hyper-chaos circuit consist of State-Controlled Cellular Neural Network (SC-CNN). We make a hyper-chaos circuit using SC-CNN with the n-double scroll. A hyper-chaos circuit is created by applying identical n-double scroll or non-identical n-double scroll and Chua's oscillator with weak coupled method to each cell. Hyper-chaos synchronization was achieved using GS(Generalized Synchronization) method between the transmitter and receiver about each state variable in the SC-CNN.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1064-1068
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• 2002

본 논문에서는 SC-CNN을 이용한 하이퍼카오스 회로에서의 동기화와 비밀통신의 방법을 제시한다. 하이 퍼카오스 회로는 츄아회로의 변형인 N-Double Scroll CNN 회로를 이용하였으며, 동일한 2 개 또는 4개의 셀을 가진 n-double scroll 회로를 이용하여 송 .수신부를 구성하고 이 송 수신부 사이에 구동 동기를 이용한 동기화를 이루었으며, 복원신호에서 상태 변수 $$\chi$_3$ 에 의한 비밀통신이 상태 변수 ${$\chi$_2}, {$\chi$_1}$ 에 의한 방법 보다 우수함을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.504-507
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• 2003

In this paper, we introduce a new hyper-chaos synchronization method called embedding synchronization using hyper-chaos consist of State-Controlled Cellular Neural Network (SC-CNN). We make a hyper-chaos circuit using SC-CNN with the n-double scroll. A hyper-chaos circuit is created by applying identical n-double scroll with weak coupled method to each cell. Hyper-chaos synchronization was achieved using embedding synchronization between the transmitter and receiver about each state variable in the SC-CNN.