본 연구에서는 CA(Cellular Automata)규칙을 이용하여, 돌발상황의 영향을 분석할 수 있는 시뮬레이션 모형을 구축하고, 실시간 자료인 VDS 자료와 현장측정 자료를 이용하여 시뮬레이션 모형을 검증하였다. 이렇게 구축된 시뮬레이션 모형을 이용하여, 고속도로상에서 돌발상황이 발생하였을 때의 영향을 분석하였다. 그 결과는 5% 신뢰구간에서 통계적으로 유의함으로 나타났다. 돌발상황의 영향을 분석하기 위해서 돌발상황의 지속시간과 교통량의 변화에 따른 돌발상황의 유형을 분류하였고, 각각의 돌발상황 유형에 따른 영향을 분석하였다. 이때 돌발상황에 의한 영향은 구간 통행시간의 변화와 혼잡 지체시간의 변화를 통해서 분석하였다. 결과에 따르면, 교통량이 적을 때는 교통류가 돌발상황에 의해서 거의 영향을 받지 않았고, 교통량이 증가함에 따라, 돌발상황에 의한 영향이 점점 더 커지는 것으로 나타났다. 또한, 교통량이 2000대/시를 넘어설 때는 돌발상황이 발생하지 않더라도, 교통량의 증가에 따라 혼잡지체가 자연스럽게 발생하는 것으로 나타났고, 돌발상황이 45분 동안 계속될 경우에는 약 425∼722대·시의 지체가 발생하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3572-3590
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2014
Cellular automata (CA) based cryptosystem has been studied for almost three decades, yet most of previously reported researches focus on the symmetric key encryption schemes. Up to now, few CA based public key encryption scheme has been proposed. To fill the gap, in this paper, we propose a new public key encryption scheme based on layered cellular automata (LCA). Specifically, in the proposed scheme, based on the T-shaped neighborhood structure, we combine four one-dimensional reversible CAs (set as the private key) to form the transition rules of a two-dimension CA, where the two-dimension CA is set as the corresponding public key. Based on the hardness assumption of the Decisional Dependent CA problem in LCA, we formally prove the proposed scheme is indistinguishably secure against the chosen-plaintext attack (IND-CPA). In addition, we also use a numeric example to demonstrate its feasibility. Finally, analysis of key space and time efficiency are also carried out along with RSA-1024, and the simulation results demonstrate that our proposed scheme is more efficient.
본 논문에서는 원소오토마타 모델의 시뮬레이션에서 SIMD형 병렬성을 이용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 SIMD 병렬성을 이용하여 시뮬레이션에 사용되는 컴퓨터 내에 들어 있는 ALU의 이용도를 높이고 시뮬레이션 시간을 줄인다. 그래서 몇 개의 원소들을 결합하여 하나의 표준 크기의 컴퓨터 단어로 만들고 그 원소들의 상태를 동시에 변환시킨다. 제안된 시뮬레이션 방법의 성능을 보이기 위하여, 본 논문에서는 두 가지 원소오토마타 모델을 세 가지 하드웨어 환경에서 시뮬레이션 하였다. 실험결과로부터, 모든 경우에서 시뮬레이션 속도가 매우 크게 향상되었다. 특히 최상의 경우에는 제안된 시뮬레이션 방법에 의한 속도 향상이 20배에 달하는 경우도 있었다.
A spatial simulation model for rural and urban sprawl phenomena was developed with GIS and cellular automata techniques. The model finds out built-up areas invading toward rural areas required for development of existing urban area. Probability of land use change for optimizing the development area was determined using a land suitability analysis method interfaced with GIS methods, based on several criteria in terms of geographic and accessibility factors such as slope of land and distance from city center. Weighting values of the criteria were quantified by an analytic hierarchy process method. For model applicability test, the parameters of criteria were calibrated based on the changes in time series land use data of the test city for 1986, 1996, and 2000, which were classified by remote sensing techniques. Simulated and observed areas in land use maps for city shape of 1996 showed good similarities with each other through a morphology verification method. The model enabled us to evaluate the spatial expansion phenomena of cities considering boundary conditions, and also to simulate land use planning for rural areas in urban fringe.
Quantum-dot cellular automata (QCA) is an alternative complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) technology that is used to implement high-speed logical circuits at the atomic or molecular scale. In this study, an optimal 2-to-4 decoder in QCA is presented. The proposed QCA decoder is designed using a new formulation based on the MV32 gate. Notably, the MV32 gate has three inputs and two outputs, which is equivalent two 3-input majority gates, and operates based on cellular interactions. A multilayer design is suggested for the proposed decoder. Subsequently, a new and efficient 3-to-8 QCA decoder architecture is presented using the proposed 2-to-4 QCA decoder. The simulation results of the QCADesigner 2.0.3 software show that the proposed decoders perform well. Comparisons show that the proposed 2-to-4 QCA decoder is superior to the previously proposed ones in terms of cell count, occupied area, and delay.
PCA에 기반을 둔 CMOS 소자 기술은 메모리 혹은 ALU 회로의 구현에 매우 효율적이다. 그러나 CMOS 소자 스케일링 기술의 한계로 인하여 이를 해결할 수 있는 새로운 기술의 필요성이 대두되었고, 양자점 셀룰러 오토마타(QCA; quantum-dot cellular automata)는 이를 해결할 수 있는 기술로 등장했다. 본 논문에서는 QCA에 기반을 둔 효율적인 PCA 구조를 설계한다. 설계하는 PCA 구조에서의 D 플립플롭과 XOR 논리게이트는 기존에 제안되었던 회로를 사용하고, 입력 제어 스위치와 규칙 제어 스위치는 QCA에 기반을 두고 새롭게 설계한다. 설계된 PCA 구조는 QCA디자이너를 이용하여 시뮬레이션을 수행하고, 그 결과를 기존의 것과 비교 및 분석하여 설계된 구조의 효율성을 확인한다.
Cellular automata는 천체물리, 사회현상, 화재 확산 및 피난 등 많은 분야의 시뮬레이션에 활용되고 있다. 본 연구는 빈번히 발생하고 있는 화학사고에 대비한, 위험성평가 및 비상대응계획 작성시 요구되는 화학물질 확산 시뮬레이션을 위한 보급용 모델을 cellular automata를 기반으로 개발하였다. 상세한 플랜트 안전설계용과는 달리, 실시간 사고대응을 위해선 빠른 계산과 더불어 피해영역 분포의 불확실성을 줄이기 위한 반복 계산이 요구된다. EPA ALOHA, 화학물질안전원 KORA 등이 있지만, 지속적인 모델과 코드의 보완이 가능하고, 중소기업용의 무료 S/W개발에 본 연구의 차별성이 있다. 계산시간이 많이 요구되는 full-scale CFD에 비해 상대적인 정확도의 손실은 감수하고, 특히 일반 사용자의 편리성을 도모하였다. 기상청 기상정보 연계를 비롯해, Python open-source 라이브러리들을 활용해, 기능 확장 및 지속적인 update가 가능하며, 사용자는 해당 플랜트의 지형도와 사용 물질의 입력만으로 쉽게 결과를 얻을 수 있다. Full-scale CFD 시뮬레이션과 대비해 정확도를 확인하였으며, 빠른 계산을 위해 GPU를 활용하는 open source software로 배포될 예정이다.
도시 지역의 홍수 위험을 완화하고 지속 가능한 수자원을 관리하기 위해서는 도시 홍수와 물순환의 연계 해석이 필수적이다. 본 연구는 간단한 전환 규칙을 통해 침수의 시공간적 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타 기법을 이용하여 고해상도 도시침수 및 물순환 해석 모형 CAW (Cellular Automata-based integrated Water cycle model)를 개발하고, 그 적용성을 평가하였다. 개발된 모형을 미국 포틀랜드 도심지 유역에 적용하고, 물리 기반 모형 및 기존 셀룰러 오토마타 기반 모형의 침수 해석 결과와 비교하여 도시침수 재현의 적절성을 평가하였다. 연구 결과, 침수 검증 대상 지점에 대한 CAW 모형의 최대 침수심 분포는 확산파 방정식을 모사하는 WCA2D (Weighted Cellular Automata 2 Dimension) 모형과 평균오차 값이 1.3 cm로 유사하게 모의되었고, 이진 패턴 유사도 검증에서 HR 0.91, FAR 0.02, CSI 0.90으로 비교적 높은 유사성을 나타내며 모형의 침수 해석 적용성을 검증하였다. 또한, 토지피복 및 토양 조건이 침수, 침투에 미치는 영향을 시험 평가한 결과, 불투수율이 41% 더 높은 지역에서의 침투와 최대 침수심이 각각 54%(4.16 mm/m2) 감소 및 10%(2.19 mm/m2) 증가하였다. CAW 모형을 이용하여 도시 유역의 다양한 토지피복 및 토양 특성을 고려한 고해상도 물순환 및 도시침수 연계 모의 해석이 가능할 것으로 기대된다.
Cellular Automata(CA)s are used as a simple mathematical model to investigate self-organization in statistical mechanics, which are originally introduced by von Neumann and S. Ulam at the end of the 1940s. CAs provide a framework for a large class of discrete models with homogeneous interactions, which are characterized by the following fundamental properties: 1) CAs are dynamical systems in which space and time are discrete. 2) The systems consist of a regular grid of cells. 3) Each cell is characterized by a state taken from a finite set of states and updated synchronously in discrete time steps according to a local, identical interaction rule. 4) The state of a cell is determined by the previous states of a surrounding neighborhood of cells. A cellular automaton has been attracted wide interest in modeling physical phenomena, which are described generally, partial differential equations such as diffusion and wave propagation. This paper describes one and two-dimensional analysis of wave propagation phenomena modeled by CA, where the local interaction rules were derived referring to the Lattice Gas Model reported by Chen et al., and also including finite difference scheme. Modeling processes by using CA are discussed and the simulation results of wave propagation with one wave source are compared with that by finite difference method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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