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SC-CNN(State-Controlled Cellular Neural Network)에서 선형과 비선형 결합 계수에 의한 동기화 기법
Synchronization Method of Coupling Coefficient of Linear and Nonlinear in SC-CNN(State-Controlled Cellular Neural Network) 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.7 no.1, 2012년, pp.91 - 96  

배영철 (전남대학교 전기.전자통신.컴퓨터 공학부)

초록
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최근 보안 문제와 관련한 연구가 많은 관심을 받고 있으며 비밀 통신과 암호 통신에 적용하기 위한 방법 중 하나로 하이퍼카오스 시스템과 이에 대한 동기화에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 SC-CNN으로 구성되는 하이퍼카오스 시스템의 동기화를 이루기 위한 방법으로 선형과 비선형 결합계수에 의한 동기화 기법을 제안하였다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 송신부의 서브시스템과 수신부의 서브시스템 사이에 동기화가 이루어지고, 전체 시스템의 송신부와 수신부 사이에 동기화가 이루어졌음을 위상 공간시계열데이터의 차를 통하여 확인하고 검증하였다. 검증 결과 거의 완전한 동기화가 이루어졌음을 확인할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, the research of security and its related problems has been received great interested. The research for hper-chaos systems and its synchronization are actively processing as one of method to apply to secure and cryptography communication. In this paper, we propose the synchronization method...

주제어

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문제 정의

  • 본 논문에서는 SC-CNN으로 구성하는 하이퍼카오스 회로에서의 동기화 시스템을 구현하기 위하여 몇 개의 서브시스템으로 송신부와 수신부로 구성하며, 각 송신부와 수신부의 서브시스템 사이의 동기화를 위해 선형 결합과 비선형 결합에 따른 계수를 적용하여 동기화를 이루고, 전체 시스템의 송신부와 수신부는 임베딩 구동 동기화에 의한 동기화를 이루는 방법을 제시하였다.
  • 본 논문에서는 하이퍼카오스 회로 중의 하나인 SC-CNN에 적용하기 위한 선형 및 비선형 결합계수에 의한 동기화 기법을 제시하고 이에 대한 결과를 확인한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
하이퍼카오스 시스템을 이용하여 비밀 및 암호 통신을 위해서는 무엇이 필수적인가? 최근에는 암호 및 비밀통신에서 카오스 회로 대신에 복잡도가 더욱 높은 하이퍼카오스에 대한 관심이 높아 지고 있으며 대표적인 하이퍼카오스 시스템으로는 SC-CNN(State-Controlled Cellular Neural Network) 회로가 있다. 이들 시스템을 이용하여 비밀 및 암호 통신을 위해서는 먼저 두 개의 시스템이 동일하게 동작하도록 하는 동기화 구현이 필수적이다.
카오스란 무엇인가? 카오스(chaos)는 공학적으로 “결정론적 비선형 동적 시스템으로부터 생성되는 복잡하고 잡음과 같은 현상”이라고 말한다. 또한 물리와 공학 분야에서 말하는 카오스 또는 카오스 공학의 의미는 “불규칙 천이 현상”에 중점을 두고 이야기된다. 하이퍼카오스는 카오스 신호를 생성하는 카오스 회로를 여러 개 연결하여 더욱 복잡한 신호를 만들어 내는 시스템을 말하고, 카오스 시스템과 함께 주로 비밀 및 암호통신에 이용한다.
복잡계란 무엇인가? 우리가 사는 사회는 점점 복잡해지고, 자연 현상도 이전에 경험해 보지 못한 많은 복잡한 현상들이 과학자들에 의해 규명되고 있다. 이러한 복잡한 문제에 대한 학문 영역을 복잡계(complexity system)라고 한다. 최근에 이러한 사회 및 자연계에서 발생하는 복잡계 현상에 대한 관심이 물리학, 화학, 생물학, 공학 등에서 높아지고 있으며 이에 대한 응용이 활발하게 진행되고 있다.
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참고문헌 (21)

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