• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.264-267
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• 2008

90/150 그룹 셀룰라 오토마타 (이하, CA)에 대한 합성 방법은 많은 연구자들에 의해 연구되어왔다. 그러나 90/150 비그룹 CA의 합성방법에 대한 연구는 매우 미비하다. 본 논문에서는 90/150 비그룹 CA중 순환상태의 사이클의 길이가 항상 1인 multiple-attractor CA의 특성을 분석한다. 90/150 multiple-attractor CA중 attractor의 수가 하나인 single-attractor CA를 구성하는 방법을 제안하고 이 결과를 이용하여 90/150 multiple-attractor CA를 합성하는 방법을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.315-320
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• 2010

다중 클래스로 이루어진 패턴을 분류하는 것은 데이터 베이스 시스템에서 기록을 그룹화하거나 VLSI 회로에서 어디에 결함이 있는지를 찾는 것 등에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 주어진 다중 클래스 패턴을 MACA(Multiple Attractor Cellular Automata)와 부분공간의 개념을 이용하여 가능한 최소 메모리량을 필요로 하는 다중 클래스 패턴 분류기를 구성하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.375-378
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• 2001

본 논문에서는 선형 MACA의 0-트리의 한 경로를 기본 경로로 하여 나머지 다른 트리를 구성하고 여원벡터를 선형 MACA의 하나의 상태로 해석하였을 때 상태전이그래프에서 놓이는 위치에 따라 선형 MACA로부터 유도된 여원을 갖는 CA의 모든 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 주어진 전이행렬과 여원벡터를 가지는 additive CA의 트리를 구성함에 있어 보다 빠르게 구성할 수 있는 알고리즘을 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.1281-1288
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• 2015

Nongroup Cellular Automata(CA) having two trees in the state transition diagram of a CA is suitable for pattern classifier which divides pattern set into two classes. Maji et al. [1] classified patterns by using multiple attractor cellular automata as a pattern classifier with dependency vector. In this paper we propose a method of generation of a pattern classifier using feature vector which is the extension of dependency vector. In addition, we propose methods for finding nonreachable states in the 0-tree of the state transition diagram of TPMACA corresponding to the given feature vector for the analysis of the state transition behavior of the generated pattern classifier.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1099-1104
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• 2009

셀룰라 오토마타는 오랫동안 모델링과 컴퓨팅 패러다임에 사용되어왔다. 그러한 시스템의 모델을 연구함에 있어서 물리계의 복잡성이 증가함에 따라 셀룰라 오타마타를 이용한 모델은 매우 복잡하고 분석적으로 추적하기가 어렵게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 해결의 대안으로 등장한 계층적 셀룰라 오토마타의 특별한 클래스인 GF($2^p$) 다중 끌개를 갖는 셀룰라 오토마타의 특성을 분석하고 합성법을 제안한다.