메모리 테스트는 Built-In Self Test(BIST)와 같이 메모리에 내장된 회로를 통하여 자체 점검하는 방법과 테스터를 통하여 생성된 패턴을 주입하는 방법이 있다. 테스트 패턴 생성방법으로는 각각의 고장모델에 대한 테스트 패턴을 deterministic하게 생성해주는 방법과 Pseudo Random Pattern Generator(PRPG)를 이용하여 생성하는 경우로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 PRPG를 패턴 생성기로 사용하여 여러 가지 메모리의 결함을 대표한다고 볼 수 있는 Static 및 Dynamic Neighborhood Pattern Sensitive Fault(NPSF) 등 다양한 종류의 고장을 점검할 수 있도록 메모리 BIST를 구성하였다. 기존의 Linear Feedback Shift Register(LFSR)보다 본 연구에서 제안하는 Linear Hybrid Cellular Automata(LHCA)를 이용한 PRPG가 높고 안정된 고장 점검도를 나타내었다.
본 논문은 복잡 적응 시스템의 분석 및 모델링을 위해, 인공생명의 기본 패러다임인 셀룰라 오토마타를 선택하여, 무정형의 구조를 가지며 투명한 자료 전파 특성을 갖는 셀룰라 신경 회로망의 설계하고 개발하는데 중점을 두었다. 우선, 신경 회로망의 불규칙한 구조를 발생학적으로 다루어 무정형의 은닉층을 생성하고, 다윈의 진화론을 적용하여 구조적 진화 및 선택을 통해 최적화된 신경 회로망을 설계하였다. 주변 셀의 상태를 감지하여 자신의 상태를 수정해나가는 방식의 셀룰라 오토마타의 투명한 신호 전파 모델로 자료 및 오차의 역전파에 적용하도록 고안하였고, 라마르크의 용불용설을 활용한 오차의역전파 학습 알고리즘을 유도하였다. 이러한 복잡 적응계의 학습 과정을 유도하여 시뮬레이션에서 그 타당성을 입증하였다. 시뮬레이션에서는 신경 회로망의 XOR 문제와 다중 입력 다중 출력 함수에 대한 근사화 문제를 풀었다.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2001.11a
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pp.302-305
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2001
본 논문에서는 셀룰러 오토마타를 이용하여, GF(2$^{m}$ )상에서 A$B^2$ 연산을 m 클럭 사이클만에 처리할 수 있는 새로운 연산기를 설계하였다. 이는 대부분의 공개키 암호화 시스템에서의 기본 연산인 유한 필드 상의 모듈러 지수(modular exponetiation) 연산기 설계에 효율적으로 이용될 수 있다. 또한 셀룰러 오토마타는 간단하고도 규칙적이며, 모듈화 하기 쉽고 계층화 하기 쉬운 구조이므로 VLSI 구현에도 효율적으로 활용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.348-350
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1998
시뮬레이션 환경이나 실제 환경에서 이동 로봇의 제어에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 이러한 연구 중에서 이동 로봇이 장애물을 피한다거나, 움직이는 물체를 잡는 등의 행동을 유전자 알고리즘 등의 진화 알고리즘으로 만들어내는 연구가 최근 활발하다. 이전의 연구에서는 셀룰라 오토마타 상에서 진화의 방법으로 신경망을 성장시키는 모델을 제시하고, 그 유용성을 입증하고자 이동로봇의 제어에 적용하여 나름대로 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 그러나 이러한 진화의 방법은 환경에 제한된 제어기를 만들어 내는 문제점이 있어 본 논문에서는 점증적인 진화의 방법을 이용하여 좀더 다양한 환경에 적응할 수 있는 제어기를 만들어 내고자 한다. 점증적 방법은 초기에 간단한 행동으로 해결할 수 있는 환경에 맞도록 제어기를 진화시킨 다음, 점차 복잡한 행동이 요구되는 환경에서 제어기를 점증적으로 진화시킨다. 실험 결과, 점증적 진화의 방법이 좀더 효율적으로 로봇을 진화시키고 환경의 변화에 보다 강한 것을 알 수 있었다.
셀룰라 오토마타가 비트단위로 데이터가 처리되는데 비하여 계층적 셀룰라 오토마타는 바이트 단위 또는 그 이상의 단위로 데이터를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 GF($2^p$) 위에서의 유한체 성질을 이용하여 한 개의 트리로 구성되는 계층적 비그룹 셀룰라 오토마타인 SAHCA의 성질에 대하여 분석한다. 또한 기본경로를 이용한 선형 SAHCA의 상태전이 그래프를 구성하는 방법과 선형 SAHCA의 상태전이 그래프를 이용하여 비선형인 여원 SAHCA의 상태전이 그래프를 구성하는 알고리즘을 제안한다.
In the current study, a new dynamic recrystallization model for predicting high temperature flow stress is developed based on a physical model and the mean field theory. In the model, the grain aggregate is assumed as a representative volume element to describe dynamic recrystallization. The flow stress and microstructure during dynamic recrystallization were calculated using three sub-models for work hardening, for nucleation and for growth. In the case of work hardening, a single parameter dislocation density model was used to calculate change of dislocation density and stress in the grains. For modeling nucleation, the nucleation criterion developed was based on the grain boundary bulge mechanism and a constant nucleation rate was assumed. Conventional rate theory was used for describing growth. The flow stress behavior of pure copper was investigated using the model and compared with experimental findings. Simulated results by cellular automata were used for validating the model.
최근 들어 생물학적 두뇌에 대한 관심이 높아지고 있으며, 그에 따라 인공두뇌의 개발이나 두뇌의 기능을 밝히고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 특히 셀룰라 오토마타는 간단한 규칙들의 조합으로 복잡한 현상을 표현하는 모델로 복잡한 두뇌를 표현하기에 적합한 모델로 복잡한 두뇌를 표현하기에 적합한 모델일 기대된다. 셀룰라 오토마타 상에서 특정한 기능을 갖도록 신경망 모듈들을 진화시킨 후, 이들을 결합하여 인공두뇌를 개발하고자 하는 시도가 있다. 본 논문에서는 이러한 접근방식의 유용성을 보여주기 위하여 적당한 크기의 셀룰라 오토마타 공간에서 신경망을 만들어내어 이동 로봇의 제어기를 진화방법으로 구성하고자한다. 실험결과 로봇이 벽과 충돌하지 않고 잘 움직일 수 있도록 진화된 제어기를 얻을 수 있었다. 또한 다각적인 분석과정을 통해 진화된 제어기의 구조와 그 작동과정으 밝혀내고자 하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.03a
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pp.57-60
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1998
Darwin Machine은 자기 자신의 구조를 전자적인 속도로 진화해 나가는 하드웨어로서 복잡한 구조와 성질으 진화 기법을 사용하여 만들어 나가는 진화공학(Evolutionary Engineering)의 한 예이다. 하드웨어가 전자적인 속도로 진화하기 위해서는 각각으리 하드웨어 구성요소들이 병렬적으로 작동해햐 하는데 셀룰라 오토마타는 이러한 문제를 해결하는 적합한 구조이며, 하드췌어에 쉽게 이식할 수 있는 장점이 있다. 신경망의 학습 능력과 진한 연산을 이용하면 효율적인 진화를 유도할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 하드웨어 구현을 위한 셀룰라 오토마타에 기반한 신경망을 보이고자 한다.
The purpose of this study is to propose a topological design principles and to analyze the space of digital architecture applying topological invariant expressive characteristics. As this study is based on topology as a science of true world's pattern, we intented to explain the concepts and provide some methods of low-level and hyperspace topological invariant Properties. Four major aspects are discussed. Those are connection theory, boundary concept, homotopy group, knot Pattern theory as topological invariant properties. Then we intented to make understand topological characteristics of the Algorithms, luring machine, cellular automata, string theory, membrane, DNA and supramolecular chemistry. In fine, the topological invariant properties of the digital architecture as genetic algorithms based on self-organization and heterogeneous networks of interacting actors can be analyzed and used as a critical tool. Therefore topology can be provided endless possibilities for architecture, designers and scientists intended in expressing the more complex and organic patterns of nature as life.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.9
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pp.107-116
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1996
In the stochastic structure for doing exact calculationk, an input number must be changed to a pulse stream. Because the performance of random number generator (RNG) is controlled by its initial condition, we suggested newly modified cellular automata (MCA) which is uses a counter for boundary condition. We compared newly suggested MCA RNG to previously reported RNGs using the AND gate passing outputs which have the same meaning of multiplication in the stochastic calculation. In order to use stochastic we studied about the method, one large RNG can generate many small random numbers. In this method, RNG must have large drive capabilities for many input comparator. So we studied about drive capabilities using BiCMOS circuit and CMOS circit by SPICE.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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