스크류 채널 내에 주기적을 배리어를 설치함으로써 단축 스크류 압출 공정에서의 혼합 성능이 높여질수 있음이 S.J. Kim과 T.H. Kwom에 의해 밝혀진 바있다. 그들은 이새 로운 스크류를 통한 혼합이 카오틱하는 점으로부터 이 새로운 스크류를 카오스 스크류라고 명명했다. 우리는 카오스 스크류가 장착된 단축 압출공정에서 역학계 이론과 혼합운동학을 연계하여 연구를 수행하였다. 포인카레 단면을 통한 연구로부터 우리는 배리어의 배열이 islan의 크기에 대단히 밀접하게 관련되어 있음을 발견하였다. 연속적인 쉘 변형은 카오틱 유동에서 유체 요소를 지수 함수 형태로 늘이는 늘임과 접힘으로 이루어진 카오틱 혼합 메 카니즘을보여준다. 유체요소의 국부 늘임은 원리상으로는 계산되어질수 있으나 수치 해석상 의 어려운 점이 있다. 정규 유동에서와 달리 카오틱 유동에서는 입자 추적이 Runge-Kutta 적분중의 시간간격에 대단히 민감하다. 그래서 실제 사용될수 있는 시간 간격에 의해 계산 된 국부 늘임율 및 혼합효율의 정확도가 보장되어지지 않는다. 이러한 점들을 고려하여 우 리는 새로운 혼합 척도로 $\sigma$z를 제안하는데 이값은 비교적 긴 유체선분이 채널방향을 따라 늘어나는 비에 관련된 값이다. 배리어 영역의 길이가 짧을수록 $\sigma$z는 큰값으로 나타나지만 포인카레 단면에 의한 연구에 따르면 배리어의 주기가 너무 짧다면 두 개의 거대한 island 가 존재하는 것으로 밝혀졌다. 그리고 이러한 사실은 유체요소의 늘임비가 크다는 것이 항 상 좋은 혼합성능을 뜻하는 것은 아니라는 점을 보여준다. 이러한 관점에서 볼 때 혼합 스 크류를 설계하는데 있어서는 포인카레 단면을 병행하여 ${\sigma}_z$의 값을 사용하는 것이 바람직할 것이다.
본 논문은 퍼지 모델을 이용한 불확실한 카오스 시스템의 적응 동기화 기법을 제안한다. 카오스 동기화 시스템은 마스터 시스템과 슬레이브 시스템으로 구성되며 각각의 시스템은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 통해 표현된다. 마스터 시스템은 파라미터가 미리 알려지지 않은 불확실한 모델로 가정되므로 불확실한 파라미터를 추정하기 위해 적응 기법을 적용하여 슬레이브 시스템을 설계한다. 동기화 오차 시스템을 안정화하고 불확실한 파라미터를 추정하는 적응 규칙을 이용한 제어기를 설계하며 Lyapunov 이론을 통해 안정도를 해석한다. 제안된 퍼지 적응 동기화 기법의 효과를 확인하기 위해서 Duffing 시스템과 Lorenz 시스템에 대해 모의 실험을 수행한다.
전동기의 카오스 현상은 실시간 구현에 있어 바람직하지 않은 동특성으로서, 일반적으로 정상상태에서 전동기 속도가 진동을 한다든지 토크가 랜덤하게 변하는 특징이 있다. 본 논문은 카오스 현상을 갖는 영구자석형 동기 전동기의 적응제어기법을 제안한다. 전동기의 계수(parameter)는 어느 범위 안에서 랜덤하게 변화하는 시변특성을 갖는다. 제어기 설계는 우선, 전동기의 비선형 시스템 모델을 공칭 선형시스템 이론을 적용하여 선형화한다. 또한 실시간에서 시스템 계수의 변화로 인해 발생하는 제어오차를 보상하기 위한 보조제어기법을 제안하며 리아푸노브 안정성 이론을 적용하여 그 제어규칙을 산출한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 제어기법의 타당성 및 신뢰성을 검증하며 기존의 제어기법과 비교 분석하여 성능의 우수성을 입증하였다. 또한 PSoC(Programmable System-on-Chip)기반 구동 드라이브를 포함하는 실시간 전동기의 제어시스템 실험을 통해 실제 적용가능성을 검증한다.
분해기법은 일 단위 강수시계열 자료를 시간단위로 분해하는 데 주로 사용되고 있으며, 시단위 자료는 홍수예측을 위하여 주요하게 사용될 수 있다. 그러나 현재까지 제시된 대부분의 분해기술은 강우데이터가 추계학적 특성을 가지고 있다는 기본 가정을 전제로 하고 있기 때문에 모형을 구성하는데 있어서 강우자료의 물리적 특성을 반영하는 데는 한계를 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 강우자료를 각기 다른 해상도로 변환하는데 따른 가중치의 동역학적 거동이 카오스 특성을 보이는지와 카오스적 분해가 가능한지를 비선형의 확정론적 방법(카오스이론)을 이용하여 규명하는 방안을 소개하였다. 우선, 기상청 산하 서울지점을 대상으로 24h-12h, 12h-6h, 6h-3h으로 해상도를 변환하는데 따른 가중치를 계산하여 사용하였다. 가중치 시계열자료의 카오스 특성을 규명하는 데는 상관차원방법을 이용하였으며, 부분근사화 기법을 이용하여 강우를 분해하였다. 서울 지점의 모든 해상도 변환에 따른 가중치는 저차원의 상관 차수를 가지는 카오스 특성을 보임을 확인하였으며, 분해결과 실제 관측치와 유사한 값을 보임을 확인하였다(높은 상관계수와 작은 평균제곱근오차를 보임). 또한 강우의 일반적인 경향성(총량, 강우의 발생 시점)은 보존되나 극값의 경우 대부분 과소 추정됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 시간지연과 입력포화를 갖는 카오스 시스템에 대한 퍼지 모텔 기반의 동기화 기법을 제안한다. 시간지연을 갖는 카오스 마스터 시스템과 슬레이브 시스템을 모델링하기 위해 Takagi-Sugeno(T-S) 퍼지 모델을 이용한다. 특히 슬레이브 시스템은 제어 입력이 제한되는 입력포화 특성을 갖는다고 가정한다. 선형 오차 피드백과 병렬 분상 보상(PDC) 방법에 따라 퍼지 카오스 동기화 시스템을 설계하고 동기화 오차 시스템의 국소 안정도 조건을 해석한다. 신호 전송 채널에는 시간지연이 항상 존재하므로 채널 시간지연 또한 고려한다. 입력포화와 시간지연을 갖는 퍼지 동기화 시스템의 국소 안정도에 대한 충분 조건은 Lyapunov-Krasovskii 이론을 적용하여 선형 행렬 부등식 (LMI) 문제의 해를 통해 얻어진다. 제안된 동기화 기법의 효과를 확인하기 위해서 모의 실험을 수행한다.
현대암호방식은 종래의 선형 대수와 수리이론을 적용한 암호통신을 벗어난 유사 잡음성을 띠는 카오스 신호를 이용한 암호통신을 적용해 오고 있다,[1-2] 본 논문은 1차 permutation 알고 리즘을 이용 하여 변환된 정보를 2차 이산 카오스 변환 함수를 이용해 암호화하는 광영상 암호시스템을 제안하여UT 다. 제안된 시스템은 키수열 발생기의 출력을 통해 영상정보를 permutation 하는 알고리즘 을 설계하였고 이에 대한 검정을 수행하였다. 또한 본 논문에서는 permutation 알고리즘을 통해 제한적인 카오스 함수 의 적용시 발생하는 문제점을 해결하고 비도를 증가시킴으로써 광영상 암호시스템에 적용 시 그 타당성 을 검정하였다. Current encryption methods have been applied to secure communication using discrete chaotic system whose output is a noise-like signal which differs from the conventional encryption methods that employ algebra and number theory[1-2] We propose an optical encryption method that transforms the primary pattern into the image pattern of discrete chaotic function first a primary pattern is encoded using permutation algorithm, In the proposed system we suggest the permutation algorithm using the output of key steam generator and its security level is analyzed. In this paper we worked out problem of the application about few discrete chaos function through a permutation algorithm and enhanced the security level. Experimental results with image signal demonstrate the proper of the implemented optical encryption system.
양자역학 섭동이론과 유전자프로그래밍(GP) 기법을 접목시킴으로써 실세계(Real-world)에서 발생하는 카오스 시계열에 대하여 수학모델을 구축, 예측하기 위한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 시계열 분석과 양자역학 파동방정식의 해를 구하는 섭동이론과의 절차적 유사성을 논하고, 이것을 GP로 구현하는 전형적 접근방안을 제시한다. 함수집합(Function Set)으로서 직교함수(Orthogonal Functions)를 이용하고 병렬 집단을 사용하는 GP를 이용하여 원 시계열에 대한 초기 수학모델을 구하고, 원 시계열 데이터로부터 모델의 평가값을 뺀 나머지로 구성되는 잔여 시계열에 대하여 다시 GP를 적용하는 과정을 일정한 종료조건이 충족될 때가지 반복함으로써 실세계 카오스 시계열에 대한 정확성 높은 수학모델을 구축하는데 성공하였다. 타 방법론과의 비교와 향후 해결과제에 대하여도 소개한다.
치매에서의 뇌파 연구는 주로 주파수 분석과 지형화 분석을 이용하여 정량화하는 것을 위주로 진행되어 왔으나 이러한 선형적 분석은 뇌파와 같이 복잡한 신호를 분석하는 것에는 한계가 있었다. 최근 새로운 패러다임인 카오스이론에 근거를 두고 뇌파를 비선형적으로 측정하는 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 알츠하이머형 치매환자의 뇌파 신호를 상관차원을 이용하여 비선형적으로 분석하는 것이 가능한가를 알아보고 그 결과를 대조군과 비교해보기 위하여 시도되었다. 3명의 알츠하이머형 치매 환자와 3명의 대조군에서 뇌파 신호를 받아 디지털 화한 후에 비선형분석법 중 하나인 상관차원 값을 계산하였다. 전체 15개의 전극부위 중 3곳을 제외하고는 모든 전극과 두뇌 영역별, 반구별 분석 모두에서 알츠하이머형 치매군의 상관차원값이 유의하게 낮았다. 본 연구 결과는 알츠하이머형 치매 환자에서 카오스 이론을 이용한 비선형적 전기신경생리학적 분석으로 알아낼 수 있는 두뇌의 복합성, 즉 두뇌의 카오스적 성상이 감소되어 있다는 것을 의미하며 향후 뇌파의 비선형적 분석이 두뇌 기능을 조사하는 데에 유용한 새로운 방법이 될 가능성이 있다는 것을 시사한다.
최근들어 가전제품은 90년대를 전후로 고품질화, 고기능화, 다양화, 지능화로의 추세가 한층 가속화되도 있다. 즉 퍼지, 신경회로망, 카오스, 유전자 알고리즘등으로 대표되는 soft computing 기술을 적용하여 가전제품의 인공지능화를 추구해 왔으며 한편으로는 첨단이론을 적요안 가전제품의 수명은 점점 단축되고 있는 실정이다. 한편 환경보호에 대한 사회 전반적인 인식의 확대호 에너지 절약에 대한 관심이 고조되고 있다. 따라서 세탁기 사용에 있어서 세탁량을 정확히 감지하여 오감지로 인한 과도한 세탁수 사용을 방지할 수 있는 알고리즘을 개발하면 한정된 에너지를 절약하는데 큰 기여를 할 수 있다. Soft computing 기술의 하나인 Rough set 이론을 적용하여 세탁량(포량)감지 알고리즘개발에 관해 기술한다.
대부분의 암호이론은 공개되어 있기 때문에 정보보안 기술의 안전성은 암호 알고리즘과 키 길이에 의존성이 크다. 본 논문에서는 해쉬함수와 카오스 함수를 이용하여 암\ulcorner복호화를 위한 권장 키 길이보다 작은 길이의 일회성을 갖는 공개키와 비밀키를 생성하여 공개키 암호 알고리즘의 대표격인 RSA 암호방식에 적용하여 본다. 이러한 일회성 키를 사용함으로써 소인수 분해 알고리즘의 개선과 시스템의 발전에서 오는 증가된 키의 길이를 사용하는 경우보다 키의 길이가 길지 않으므로 스마트 카드와 같은 제한된 메모리에서 실용적으로 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 암\ulcorner복호화를 수행하는 처리 시간을 단축 시칠 수 있으며, 키 관리면에서도 여러개의 공개키/비밀키를 사용하는 경우보다 실용적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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