• 전자공학회논문지CI
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• 제37권6호
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• pp.10-21
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• 2000

거리 변환(Distance Transform)을 수행할 수 있는 셀룰라 비선형 네트워크 구조와 특징 점들의 제적 상에서 거리 변환을 이용한 optical flow 검출 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 추적이나 카메라의 움직임 파악 같은 응용 분야에서는 수가 적더라도 정확하고 확실한 optical flow가 더 중요하다. 본 연구는 특징점들의 이동 궤적 상에서 거리 변환 기법을 이용하여 거리 변환 필드(Distance Transform Field)를 생성시키고 거리 변환 필드상에서 궤적의 움직인 거리 값과 방향을 추출함으로써 optical flow를 구하는 방법이다. 이 방법은 영상 정보를 거리 정보로 변환하여 사용하게 되므로 잡음의 영향을 적게 받으며 필요한 연산들이 아날로그 회로에 의해 처리되므로 처리 속도가 빠르고, 지역적 처리 특성을 갖기 때문에 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이 있다. 또한, 본 연구에서는 제안한 알고리즘의 핵심부분을 하드웨어로 구현하기 위해 셀룰라 비선형 네트워크(Celluar Nonlinear Neural Network)구조를 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 영상과 환경에 대한 시뮬레이션을 수행하여 결과를 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.416-419
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• 2003

셀룰러 신경회로망(CNN)은 일반적인 신경회로망과는 다른 형태의 회로구조를 가진다. 이것은 간단한 처리요소인 셀들의 배열로 이루어져 있으며, 각 셀들은 국부적인 연결특성과 공간불변 템플릿 특성을 갖는다. 본 논문에서는 소규모의 CNN셀 블록을 사용하여 대규모의 입력영상을 블록으로 처리하는 실용적인 시다중화 영상처리 기법을 적용하였다. 그리고, C프로그램과 Matlab모델로 구현된 시뮬레이터를 사용하여 윤곽선 검출 시뮬레이션을 하였다. 또한 5$\times$5 CNN 하드웨어와 전ㆍ후 처리기를 설계하여 시험중에 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.504-507
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• 2003

In this paper, we introduce a new hyper-chaos synchronization method called embedding synchronization using hyper-chaos consist of State-Controlled Cellular Neural Network (SC-CNN). We make a hyper-chaos circuit using SC-CNN with the n-double scroll. A hyper-chaos circuit is created by applying identical n-double scroll with weak coupled method to each cell. Hyper-chaos synchronization was achieved using embedding synchronization between the transmitter and receiver about each state variable in the SC-CNN.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.575-578
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• 2003

In this paper, we introduce a hyper-chaos secure communication method using Hyper-chaos consist of State-Controlled Cellular Neural Network (SC-CNN). A hyper-chaos circuit is created by applying identical n-double scroll with weak coupled method to each cell. Hyper-chaos synchronization was achieved using embedding synchronization between the transmitter and receiver about in SC CNN. And then, we accomplish secure communication by synthesizing the desired information with a hyper-chaos circuit by embedding the information signal to the only one state variable instead of all state variables in the driven-synchronization method. After transmitting the synthesized signal to the identical channel, we confirm secure communication by separating the information signal and the hyper-chaos signal in the receiver.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권4호
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• pp.237-242
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• 2004

In this paper, we introduce a complex systems synchronization method using hyper-chaos circuit consist of State-Controlled Cellular Neural Network (SC-CNN). We make a complex systems using SC-CNN with the n-double scroll. A complex system is created by applying identical n-double scroll or non-identical n-double scroll and Chua's oscillator with weak coupled method to each cell. Complex systems synchronization were achieved using GS(Generalized Synchronization) method between the transmitter and receiver about each state variable in the SC-CNN.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제1권4호
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• pp.217-222
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• 2003

In this paper, we introduce a hyper-chaos synchronization method using hyper-chaos circuit consist of State-Controlled Cellular Neural Network (SC-CNN). We make a hyper-chaos circuit using SC-CNN with the n-double scroll. A hyper-chaos circuit is created by applying identical n-double scroll or non-identical n-double scroll and Chua's oscillator with weak coupled method to each cell. Hyper-chaos synchronization was achieved using GS(Generalized Synchronization) method between the transmitter and receiver about each state variable in the SC-CNN.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.315-318
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• 1996

The machine-part cell formation means the grouping of similar parts and similar machines into families in order to minimize bottleneck machines, bottleneck parts, and inter-cell part movements in cellular manufacturing systems and flexible manufacturing systems. The cell formation problem is knows as a kind of NP complete problems. This paper briefly introduces the cell-formation problem and proposes a cell formation method based on the Kohonen's self-organizing feature map which is a neural network model. It also shows some experiment results using the proposed method. The proposed method can be easily applied to the cell formation problem compared to other meta-heuristic based methods. In addition, it can be used to solve large-scale cell formation problems.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.266-269
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• 2001

이미지와 비디오신호 처리는 영상인식에 있어 중요한 요소이다. 셀룰라 신경회로망은 영상과 관련된 분야에서 많이 사용되고 있다. 그 응용분야로서 본 논문에서는 로봇축구에 적용하기 위하여 8색의 컬러구분을 통한 축구로봇의 인식과, 또한 경기장의 격자구조의 분할을 통한 셀간의 이동을 통하여 간단한 경로 이동과 급변하는 환경의 변화에 적응하는 시스템을 구현한다. CNN을 이용한 영상처리에서는 각 셀을 화면상의 각 화소에 대응하고, 셀의 출력의 값을 화소의 값으로 정한다. CNN을 이용한 경로계획에서는 각 셀이 격자구조 경기장의 한 부분이 되고, 정의된 출력의 셀이 로봇이 이동할 목표가 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 추계종합학술대회
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• pp.701-704
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• 2001

최근 카오스현상에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다 카오스 철상을 이용하여 많은 분야에서 다양하게 연구되고 있는바 본 논문에서는 1차원 CNN을 구성하여 하이퍼카오스 신호를 생성하고 하이퍼카오스 동기화에 기반을 둔 암호화 통신을 적용하여 구현하는데 초점을 맞추었다.