• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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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.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.593-598
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• 2015

비선형 셀룰라오토마타는 선형 셀룰라오토마타에 비해서 수학적 분석이 어렵다. 그렇기 때문에 비선형 셀룰라오토마타는 비그룹 셀룰라오토마타에 대하여 도달가능상태와 끌개를 식별하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 도달가능표를 제안한다. 제안한 도달가능표에 의하여 비선형 셀룰라오토마타의 모든 상태에 대한 다음 상태를 알 수 있다. 또한 도달가능표에 의하여 도달가능상태와 끌개를 식별할 수 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.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.670-678
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• 2005

셀룰라 오토마타(CA, Cellular Automata)란 동역 학계 (Dynamical Systems)를 해석하는 한 방법으로 공간과 시간을 이산적으로 다루고 셀룰라 공간(Cellular Space)의 기본 단위인 각 셀(Cell)이 취할 수 있는 상태를 유한하게 처리하며, 각 셀의 상태가 국소적인 상호작용(Local Interaction)에 의해서 동시에 갱신되는 시스템이다. CA는 그 본질적 인 특성 이 확산(Diffusion)과 국소적 인 상호 작용(Local Interaction)이므로 암호 시스템과 VLSI환경에 적합한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 새로운 구조의 이차원 셀룰라 오토마타를 제안하고 제안된 이차원 셀룰라 오토마타에 기초한 새로운 구조의 해쉬 함수를 제안하고 제안된 해쉬 함수의 통계적 검증 결과를 밝힌다. 또한 제안된 해쉬 함수는 키를 사용하는 경우와 그렇지 않은 경우에 모두 적용 가능하도록 구성되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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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

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1099-1104
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• 2009

셀룰라 오토마타는 오랫동안 모델링과 컴퓨팅 패러다임에 사용되어왔다. 그러한 시스템의 모델을 연구함에 있어서 물리계의 복잡성이 증가함에 따라 셀룰라 오타마타를 이용한 모델은 매우 복잡하고 분석적으로 추적하기가 어렵게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 해결의 대안으로 등장한 계층적 셀룰라 오토마타의 특별한 클래스인 GF($2^p$) 다중 끌개를 갖는 셀룰라 오토마타의 특성을 분석하고 합성법을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.493-499
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• 2008

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.