Analysis of state transition behavior of SPCA

SPCA의 상태전이 행동분석

In this paper we propose the method of generating the maximum length sequence based on Self Programmable Cellular Automata. Recently there is a research trend such that increased CA dimensionality and PCA which applies different rules on the same cell at different time steps can make a sequence with a long period. By changing a cell's state transition rules to give the cell dynamic energy at each time step, we can make the period of a sequence longer and the randomness of a sequence higher.

본 논문에서는 Self-Programmable Cellular Automata(SPCA)를 기반으로 하여 최대주기수열을 생성하는 방법을 제안한다. 최근 긴 주기의 수열을 생성하기 위해서 CA의 차원을 증가시키거나, 상태전이 단계마다 각 셀의 전이규칙을 바꾸는 PCA를 사용하여 왔다. 본 논문에서는 셀의 전이 규칙에 역동성을 부여하기 위하여 각 셀의 상태전이 규칙을 각 시간 단계마다 바꿈으로써 더 긴 주기의 수열을 생성하고 생성된 수열의 랜덤성을 높이고자 한다.