• ETRI Journal
• /
• 제35권3호
• /
• pp.448-458
• /
• 2013

This paper presents a generalized post-processing technique for enhancing the pseudorandomness of digital chaotic oscillators through a nonlinear XOR-based operation with rotation and feedback. The technique allows full utilization of the chaotic output as pseudorandom number generators and improves throughput without a significant area penalty. Digital design of a third-order chaotic system with maximum function nonlinearity is presented with verified chaotic dynamics. The proposed post-processing technique eliminates statistical degradation in all output bits, thus maximizing throughput compared to other processing techniques. Furthermore, the technique is applied to several fully digital chaotic oscillators with performance surpassing previously reported systems in the literature. The enhancement in the randomness is further examined in a simple image encryption application resulting in a better security performance. The system is verified through experiment on a Xilinx Virtex 4 FPGA with throughput up to 15.44 Gbit/s and logic utilization less than 0.84% for 32-bit implementations.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.630-637
• /
• 2003

본 논문에서는 디지털 데이터의 저작권 보호와 무단 복제 방지를 위해 기존의 M-sequence 대신 카오스 시퀀스를 이용한 새로운 워터마킹 방법에 대하여 제안한다. 강인성과 보안성은 워터마킹 처리에 있어 중요한 요소이다. 디지털 영상을 웨이브렛 변환한 후 각 부대역의 계수값들을 인간의 시각 체계를 고려한 다중 임계값으로 분류하고 카오스 시퀀스와 삽입할 워터마크 영상 그리고 랜덤 발생기로 생성된 다중 워터마크 가중치를 이용하여 워터마크 영상을 삽입하였다. 워터마크 검출은 웨이브렛 변환된 각 부대역간의 차신호를 이용하여 검출하였으며 여러가지 가능한 공격에 대해 성능 실험을 하였다. 카오스 시퀀스는 생성하기가 매우 쉬우며, 초기 값에 따라 전혀 다른 시퀀스를 생성하므로 M-sequence에 비해 보안성(security)면에서 더욱 안전하다는 장점을 갖고 있다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.747-754
• /
• 2017

카오스 기반 보안 통신시스템은 표준 대역확산 시스템의 대안으로서, 이것은 정보신호의 대역을 확산시키며 단순하고 작은 비용으로 카오스회로를 사용하여 정보신호를 암호화할 수 있다. 보안 통신 분야에서는 Lorenz, Chua, Rossler, Duffing등과 같은 전통적인 시스템들이 널리 사용되고 있다. Malasoma 카오스 시스템은 위상학적으로는 단순하지만 불규칙한 신호 생성과 비선형성의 시스템으로서 동기화와 보안 통신을 적용한 시스템은 관련 논문도 거의 없다. 본 논문은 기존의 카오스 시스템의 대안으로서 보안 통신 분야에서 사용될 수 있는 새로운 카오스 시스템을 소개한다. 또한 이 새로운 모델은 시뮬레이션을 통하여 카오스 신호로 보안성을 확인하고 P-C(Pecora-Carroll)방식을 사용하는 동기화 통신시스템을 모델화 한다. Malasoma 시스템의 모델링, 동기화 및 보안 통신 응용은 각각 MATLAB - Simulink 환경에서 구현된다. 이를 통해 도출된 결과는 이 새로운 카오스 시스템이 보안 통신 분야에서 사용될 수 있음을 확인할 수 있다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제37권5호
• /
• pp.46-55
• /
• 2000

본 논문은 카오틱 신경망과 PD 제어기를 이용한 로봇 시스템의 직접적응제어 방식에 관한 것이다. 카오틱 신경망은 상·하층 결합계수 외에 궤환 결합계수와 동일 층 내의 결합계수를 가지며, 뉴런자체의 충분한 비선형성 때문에 강한 동적특성을 가지고 있다. 그러나 신경망의 구조 및 학습의 문제점으로 인하여 동적 시스템의 제어에 적용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존의 카오틱 신경망을 제어 분야에 적용하기 위하여 적합한 구조로 수정하고 수정된 신경망의 학습에 관하여 고찰하였다. 제안된 신경망은 모의 실험을 통하여 3 축 푸마 로봇의 경로 제어에 적용하였다. 카오틱 신경망 제어기는 PD 제어기와 병렬로 구성하여 학습 초기의 안정성을 확보하였고, 제어대상의 비선형성을 보상하는 보상 제어기의 역할을 수행하도록 하였다

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
• /
• pp.569-571
• /
• 1998

In this paper, a new method of conrolling chaotic nonlinear systems is proposed. Firstly, the dynamics of a chaotic nonlinear system is separated into a linear part and a nonlinear part. Secondly, the nonlinear part is approximated using a radial basis function network (RBFN) and canceled from the controlled system. Then, the resulting system has only the linear part added with very weak nonlinearity. Finally, a simple linear state feedback control law is designed for the linear part. In the meanwhile, a theorem justifying this concept is presented and proved. Comparing with the feedback linearization, the proposed method can be applied regardless of the functional form of the controlled dynamics. The proposed method is applied by simulation to the Duffing system and the Lorenz system and satisfactory results are obtained.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.635-639
• /
• 2004

In this paper, we present a novel approach for the structure of Fuzzy Neural Network(FNN) based on wavelet function and apply this network structure to the modeling of chaotic nonlinear systems. Generally, the wavelet fuzzy model(WFM) has the advantage of the wavelet transform by constituting the fuzzy basis function(FBF) and the conclusion part to equalize the linear combination of FBF with the linear combination of wavelet functions. However, it is very difficult to identify the fuzzy rules and to tune the membership functions of the fuzzy reasoning mechanism. Neural networks, on the other hand, utilize their learning capability for automatic identification and tuning. Therefore, we design a wavelet based FNN structure(WFNN) that merges these advantages of neural network, fuzzy model and wavelet transform. The basic idea of our wavelet based FNN is to realize the process of fuzzy reasoning of wavelet fuzzy system by the structure of a neural network and to make the parameters of fuzzy reasoning be expressed by the connection weights of a neural network. And our network can automatically identify the fuzzy rules by modifying the connection weights of the networks via the gradient descent scheme. To verify the efficiency of our network structure, we evaluate the modeling performance for chaotic nonlinear systems and compare it with those of the FNN and the WFM.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
• /
• 제2권4호
• /
• pp.563-567
• /
• 2016

In this paper, the chaos-based secure scheme for power line communication is proposed for the first time. A digitalized chaotic generator based Lorenz system is utilized for generating nonlinear dynamic chaotic signal for masking the information signal instead of reported analog chaotic generators. A simple method of encryption and decryption is also given. In order to confirm the feasibility of the proposed scheme, the system is simulated using a simplified encryption/decryption method in Proteus. The gained results from simulation demonstrated that by using the chaos-based security method, the data can be encrypted and easily transmitted through the power line network efficiently.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
• /
• 제50권2호
• /
• pp.90-95
• /
• 2001

Electric arc furnaces (EAFs) has a process to cause the degradation of the electric power quality such as voltage flicker. In order to adequately understand and analyze the effects on the power system from these loads, obtaining an accurate representation of the characteristics of the loads is crucial. In this paper, a mixed chaotic EAF model to represent the low frequency and high frequency variations of the arc current respectively has been proposed. The Lorenz system may contribute to the low frequency components of arc current and the logistic equation may contribute to the high frequency components, and the proposed mixed model will be a combination of both Lorenz and logistic model. The concept of chaotic parameters, such as chaotic resistance, inductance of admittance has been also proposed for the characterization of arc furnace operation and the highly nonlinear physical processes. The power quality indices are calculated from the simulated waveforms and compared with the actual power quality indices statistics in order to illustrate the model's capabilities.

• 전산구조공학
• /
• 제10권4호
• /
• pp.239-249
• /
• 1997

랜덤하중 하에서의 구분적선형시스템이 갖는 노이즈의 영향으로 인해 그 특성이 많이 감소되거나 소멸된 응답거동으로부터 chaos거동을 검출하는 방법을 개발, 분석하였다. 해양에서 구조물이 받는 파력은 결정론적이 아닌 추계론적이다. 바람, 파도 그리고 조류 등에 의한 파력은 유한도의 랜던성을 갖으며, 이러한 파력은 지배적인 조화가진하중과 정규 백색노이즈를 더함으로써 표현할 수 있다. 외적 동요를 받는 시스템의 응답거동은 그 거동이 방해를 받으며, 이로 인해 chaos응답거동을 확인하기가 어려우며, 그 거동의 특성이 일반적인 랜덤거동과 다를 바가 없다. 이러한 경우, 평균 포인케어맵을 이용하여 랜덤노이즈에 의해 발견되지 않는 chaos응답거동을 식별할 수 있다. 본 연구에서는 직접수치시뮬레이션상에서 이러한 평균 포인케어맵을 만드는 방법을 개발하였으며, 얻어진 평균 포인케어맵의 적용범위에 대하여 분석하였다. 평균 포인케어맵은 노이즈가 포함된 조화가진하중을 받는 시스템의 chaos응답거동을 확인하는데 있어서 노이즈의 강도가 높을 때 일반적인 포인케어맵만으로는 놓칠 수 있는 chaos응답거동을 성공적으로 확인할 수 있음을 알아내었다. 또한 시스템의 응답거동에서 chaos의 특성이 완전히 사라지는 노이즈의 강도를 얻을 수 있음도 알아내었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
• /
• pp.401-403
• /
• 1998

This paper describes the neural network control method for the identification and control of chaotic nonlinear dynamical systems effectively. In our control method, the controlled system is modeled by an unknown NARMA model, and a feedforward neural network is used for identifying the chaotic system. The control signals are directly obtained by minimizing the difference between a setpoint and the output of the neural network model. Since learning algorithm guarantees that the output of the neural network model approaches that of the actual system, it is shown that the control signals obtained can also make the real system output close to the setpoint.