• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.267-273
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• 1998

셀룰라 오토마타 신경망은 저자에 의하여 개발된 신경망으로써 주변의 셀과 국소적인 연결을 가지며 셀룰라 오토마타의 발생규칙에 따라 생성되는 신경망이다. 셀룰라 오토마타 신경망을 간단히 줄여서 ECANS라고 한다. 본 신경망은 카오스 뉴런 모델을 사용하며 뉴런사이의 연결강도는 흥분성 또는 억제성 결합을 갖는다. 신호의 전달방식은 펄스의 형태로서 뉴런이 발화하면 '1' 발화하지 않으면 '0'이 된다. 본 논문에서는 셀룰라 오토마타를 구성하는 요소별 특징을 살펴보고 주어진 문제에 적합한 셀룰라 오토마타 신경망을 얻어내기 위한 진화방법으로서 DNA 코딩방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2006.06a
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• pp.83-86
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• 2006

본 논문에서는 합성된 90/150 그룹 셀룰라 오토마타의 특성다항식을 분석하고 이러한 셀룰라 오토마타의 구조와 특성다항식의 관계를 살펴본다. 또한 최대길이를 갖는 그룹 셀룰라 오토마타로부터 유도된 여원 셀룰라 오토마타의 구조가 선형 셀룰라 오토마타와 동형임을 밝힌다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.10 no.5
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• pp.593-598
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• 2015

Non-linear cellular automata is difficult to analyze mathematically than linear cellular automata. So it is difficult to identify reachable states and attractors of nongroup non-linear cellular automata than nongroup linear cellular automata. In this paper, we propose a new reachable table to overcome these problems. We can see the next state for all the states of the non-linear cellular automata by the proposed reachable table. In addition, we can identify reachable states and attractors by the reachable table.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.5
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• pp.463-472
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• 2000

In this paper, we consider the problem of realizing associative memories via cellular neural network(CNN). After introducing qualitative properties of the CNN model, we formulate the synthesis of CNN that can store given binary vectors with optimal performance as a constrained optimization problem. Next, we observe that this problem's constraints can be transformed into simple inequalities involving linear matrix inequalities(LMIs). Finally, we reformulate the synthesis problem as a generalized eigenvalue problem(GEVP), which can be efficiently solved by recently developed interior point methods. Proposed method can be applied to both space varying template CNNs and space-invariant template CNNs. The validity of the proposed approach is illustrated by design examples.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.277-280
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• 2000

q가 소수의 거듭제곱의 형태일 때 GF(q)상에서의 1차원 셀룰라 오토마타의 여러 가지 특성들을 연구한다. 이러한 셀룰라 오토마타의 특성다항식에 관한 몇가지 특성들이 제시한다. Intermediate Boundary CA를 정의하고 Null Boundary CA와의 관계를 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.339-341
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• 1999

본 논문에서는 연상 메모리 기능을 수행하는 셀룰라 신경망(Cellular Neural Netowork)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 교유값 문제(Generalized Eigen Value Problem)로 변환하고 설계 예제를 통해 제안된 방법의 유효성을 검증한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.5
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• pp.670-678
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• 2005

A Cellular Automaton(CA) is a dynamical system in which space and time are discrete, the state of each cell is unite and is updated by local interaction. Since the characteristics of CA is diffusion and local interaction, CA is used by crypto-systems and VLSI structure. In this study, we proposed a hash function based on the concept of 2-dimensional cellular automata and analyzed the proposed hash function.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.231-234
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• 2002

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, 세 포자동자와 같이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비젼 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 학습011 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.6
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• pp.1099-1104
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• 2009

Cellular Automata(CA) has been used as modeling and computing paradigm for a long time. While studying the models of systems, it is seen that as the complexity of the physical system increase, the CA based model becomes very complex and becomes to difficult to track analytically. Also such models fail to recognize the presence of inherent hierarchical nature of a physical system. In this paper we analyze the properties of GF($2^p$) multiplue attractor cellular automata(GF($2^p$) MACA) C and give a method of synthesis of C which is a special class of hierarchical cellular automata proposed as an alternative to solve the problem.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.3
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• pp.493-499
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• 2008

Cellular Automata(CA) has been used as modeling and computing paradigm for a long time. And CA has been used to model many physical systems. While studying the models of such systems, it is seen that as the complexity of the physical system increase, the CA based model becomes very complex and becomes to difficult to track analytically. Also such models fail to recognize the presence of inherent hierarchical nature of a physical system. In this paper we give the characterization of Hierarchical Cellular Automata(HCA). Especially we analyze transition rules, characteristic polynomials and cyclic structures of HCA.