• Title/Summary/Keyword: cellular-automata

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MIXED-MODE CRACK PROPAGATION BY MOVABLE CELLULAR AUTOMATA METHOD

  • Pak, Mik-Hail;Lee, Choon-Yeol;Chai, Young-Suck
    • Proceedings of the KSME Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.1754-1759
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    • 2007
  • Propagation of a mixed-mode crack in Soda-Lime silica glass using Movable Cellular Automata (MCA) method is demonstrated in this study. In MCA method, special fracture criterion is used to describe the process of crack initiation and propagation. Comparison between MCA and other crack initiation criteria results are made. The crack resistance curves and bifurcation angles under different loading angles are found. In comparisons with results of maximum circumferential tensile stress criterion, MCA result showed the sufficient agreement.

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Block cipher algorithm using a cellular automata (셀룰라 오토마타를 이용한 블록 암호 알고리즘)

  • 이준석;조현호;장화식;이경현
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.681-685
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    • 2001
  • 본 논문에서는 난수 발생기로써 랜덤성이 우수하고 하드웨어 설계시 고속성이 보장되어 LFSR(Linear Feedback Shift register) 대안으로 소개되고 있는 셀룰라 오토마타(CA: Cellular Automata)를 소개하고 이를 이용한 새로운 블록 암호 알고리즘을 제안한다. 제안된 블록 암호 알고리즘은 Fiestel 구조로써 라운드 함수와 키 스케쥴링 모두를 셀룰러 오토마타를 이용하여 구성함으로써 구현의 편이성과 고속성을 추구하였다. 제안 알고리즘에 대한 간단한 통계적 검정과 성능평가를 통해 기존 표준 알고리즘고의 비교를 수행하였다.

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Technology of Medical Image Security using Cellular Automata Transform (CAT를 이용한 의료영상보안 기술)

  • Nam, Tae-Hee
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.332-335
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    • 2012
  • 본 논문에서는 CAT(Cellular Automata Transform) 성질을 이용하여 의료 영상의 단계적 변환을 제안한다. 적용 방법은 먼저, CAT 초기 값과 다양한 규칙에 따라 단계적으로 Gateway Values와 rule matrix에 대한 전이행렬 T를 이용하여 CAT 기저함수를 생성한다. 그런 다음, 생성된 CAT 기저함수를 의료 영상에 곱하여 영상을 다양한 방법으로 변환한다. 마지막으로, 키 공간 분석을 통하여 제안한 방법이 높은 영상 변환 및 보안의 성질을 가졌음을 검증한다.

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ALGORITHM FOR THE CONSTRUCTION OF THE STATE TRANSITION DIAGRAM OF A SACA OVER GF($2^p$)

  • Choi, Un-Sook;Cho, Sung-Jin
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • v.27 no.5_6
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    • pp.1331-1342
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    • 2009
  • In this paper, we analyze the behavior of the state transition of nongroup CA with a single attractor over GF($2^p$)(p > 1), and propose the algorithm for the construction of the state transition diagram of a Single Attractor CA(SACA) over GF($2^p$) which is very different from the construction algorithm for the state transition diagram of GF(2) SACA.

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Analysis of Reachable/Nonreachable States of 3-neighborhood Cellular Automata (3-이웃 셀룰라 오토마타의 도달 가능/불가능 상태 분석)

  • Hwang Yoon-Hee;Choi Un-Sook;Kwon Suk-Hee;Kim Kyung-Ja;Kim Han-Doo;Cho Sung-Jin
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.10 no.6
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    • pp.1132-1136
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    • 2006
  • In this paper, we analyze reachable/nonreachable states of 3-neighborhood cellular automata and propose the algorithm finding the predecessor of a reachable state.

MSB Multiplier Design based on Periodic boundary Cellular Automata (PBCA를 이용한 MSB곱셈기 설계$^1$)

  • 전준철;김현성;이형목;하경주;구교민;김남연;유기영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.703-705
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    • 2001
  • 본 논문에서는 셀룰라 오토마타(Cellular Automata, CA)를 이용한 MSB곱셈기를 제안한다. 본 논문에서 제안한 구조는 PBCA(Periodic Boundary CA)의 특성을 AOP의 특성과 조화시킴으로써 정규성을 높이고 시간지연을 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 이 곱셈기는 지수연산을 위한 하드웨어 설계에 효율적으로 이용될 수 있을 것이다.

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A Study on Automatic Design of Artificial Meural Networks using Cellular Automata Techniques (샐룰라 오토마타 기법을 이용한 신경망의 자동설계에 관한 연구)

  • Lee, Dong-Wook;Sim, Kwee-Bo
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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    • v.35S no.11
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    • pp.88-95
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    • 1998
  • This paper is the result of constructing information processing system such as living creatures' brain based on artificial life techniques. The living things are best information processing system in themselves. One individual is developed from a generative cell. And a species of this individual has adapted itself to the environment through evolution. In this paper, we propose a new method of designing neural networks using biological inspired developmental and evolutionary concept. Ontogeny of organism is embodied in cellular automata(CA) and phylogeny of species is realized by evolutionary algorithms(EAs). We call 'Evolving Cellular Automata Neural Systems' as ECANSI. The connection among cells is determined by the rule of cellular automata. In order to obtain the best neural networks in given environment, we evolve the arragemetn of initial cells. The cell, that is a neuron of neural networks, is modeled on chaotic neuron with firing or rest state like biological neuron. A final output of network is measured by frequency of firing state. The effectiveness of the proposed scheme is verified by applying it to Exclusive-OR and parity problem.

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