본 연구에서는 객관적인 아름다움에 대한 주관적인 미적 경험으로서의 인지적, 감정적 경험에 관여하는 뇌 활성화 과정을 기능적 자기공명영상을 이용하여 검토해 보았다. 우선, 프랙탈 이미지에 대한 미적평가 행동과 제로 보편적인 아름다움의 준거를 확인하였다. 평정 결과에 기초하여, 전체 270개 이미지 중 가장 점수가 높은 50개를 아름다운 이미지로, 점수가 낮은 50개를 아름답지 않은 이미지로 선정하였다. 두 가지 조건을 블록으로 제시한 신경영상 연구 결과, 아름답다고 평가한 이미지에 대해서는 미적 경험에 관여하는 인지적, 정서적 처리에 관여된 부위인 전두엽과 대상회와 뇌섬엽이 활성화되었으며, 아름답지 않다고 평가한 이미지에 대해서는 부정적인 정서와 관련된 중후두회와 전설소엽의 활성화가 관찰되었다. 아름다움 평가에 대한 조건별 접속분석의 결과, 미적평가가 긍정적인 이미지에 대해서는 측두엽의 활성화가, 부정적인 이미지에 대해서는 두정엽의 활성화가 특징적으로 나타났다. 이에 대해 의미론적 해석과 추상화 과정과 연결하여 논의하였다.
본 논문에서는 프래탈 영상 부호화시 부호화 시간이 장시간 소요되는 단점을 보완하기 위한 고속 프랙탈 영상 부호화 알고리즘을 제안하고, 그 알고리즘의 성능 을 기존의 방법과 비교 분석하였다. 기존의 프랙탈 영상부호화 방식은 원영상을 축소하여 비교 될 영상으로 만들고, 축소된 영상에 대한 원영상의 축소변환의 고정 점을얻기 위해 축소된 영상의 전체영역을 탐색하므로써 많은 부호화 시간이 소요 되었다. 그러나, 제안한 알고리즘은 스케일링과 탐색영역제한 방식을 이용하여 부호화 시간을 대폭 단축 시켰다. 그 결과로서 Jacquin 방법과의 비교시, 제안한 알고리즘은 최보 180배 이상의 부호화 시간을 단축시켰으며, 복원된 영상의 화질은 다소 감소하고 압축율은 약간 증가하였다. 따라서 제안한 알고리즘이 기존의 방법 들에 비해 부호화 시간 면에서 크게 향상되었음을 확인할 수 있었다.
미세한 차이를 고감도 식별하는 카오스 이론의 프랙탈 차원과 에농 시스템에서 발생하는 이상한 끌개(Strange Attractor)를 이용하여 문자 특징을 추출, 문자 인식에 적용하는 새로운 방법을 제안함으로써 일반문자 뿐만 아니라, 문자들의 유사성에 의해 오인식되는 혼동 문자를 프랙탈 차원 해석에 의해 해소하는 고정도 문자 인식 시스템을 구현한다. 먼저, 문자 영상으로부터 문자의 고유 성질을 나타내는 망 특징 및 투영 특징, 교차거리 특징 등을 1차 구한 후, 이들 특징을 시계열 데이터로 변환한 다음, 이를 본 논문에서 제안한 수정된 에농 시스템을 이용하여, KS C 5601 표준 한글 2,350자에 대 한 각각의 문자 어트랙터를 재구성한다. 다음 단계에서는 개별 문자 어트랙터의 혼돈도를 분석하기 위해 각각의 문자에 대하여, 프랙탈 차원을 나타내는 정보 차원값(Box-counting Dimension, Natural Measure, Information Bit, Information Dimension)을 계산하여 문자 영상의 최종 특징을 구한다. 실험결과 한글 2,350자에 대하여 99.49%은 분류율을 나타내어 제안된 방법의 유효성을 보였다.
공간상에 분포한 각종 지리사상들은 다양한 분석기법을 통하여 분포특성과 패턴이 파악된다. 이때 축척(scale)은 공간분석 기법에서 연구자가 고려해야 할 중요한 요인중의 하나이다. 이 연구에서는 해상도 저감에 따라 변화하는 공간 데이터의 구조특성을 표현할 수 있는 기법을 비교 분석하여 공간분석에 필요한 적정해상도의 모색과정에 이용하고자 한다. 순천만 해안습지의 LANSAT TM 데이터를 대상으로 하여, 데이터의 구조특성이 해상도에 따라 변화하는 특성을 살펴보고 이를 반영할 수 있는 해상도 특성 지수들을 비교평가 하였다. 기존에 개발된 국지적 분산(local variance)과 프랙탈차원을 적용하였고, 해상도 변화과정에서 파생되는 분산 데이터의 공간분포 패턴을 표현하는 지수로 공간적 자기관도인 Moran´s I를 측정하였다. 구조특성 분석기법을 적용한 결과 기존에 개발된 국지적 분산과 프랙탈 차원보다는 분산 데이터의 공간적 자기상관도가 구조특성을 분석하는 기법으로 적합하게 나타났다. 공간적 자기상관도가 정점인 해상도에서 공간 데이터의 변화가 심하게 나타나고 있다. 공간 데이터의 구조특성은 탐색하는 기법으로 분산 데이터의 공간적 자기상관도가 효과적인 지수로 작용할 수 있다.
지표-지각환경을 구성하는 지질매체의 구조와 성질의 정량적-체계적 이해를 위한 예비연구로, 매질을 구성하는 입자의 모양, 크기, 충전 밀도가 공극 구조의 특성과 매질의 성질에 미치는 영향을 알아보기 위해 입자의 모양이 구형인 글래스 비드와 모양이 불규칙한 실리카 젤을 이용하여 입자 크기와 공극률이 서로 다른 다양한 다공성 매질을 준비하였고, 핵자기공명 현미영상을 이용하여 약 $50\;{\mu}m$의 분해능으로 삼차원 영상을 획득하였다. 분석 결과, 지름 약 0.2~1.3 mm 크기의 입자로 구성된 다공성 매질의 비표면적은 2.5부터 $9.6\;mm^2/mm^3$, 공극률은 0.21에서 0.38, 투수율은 11.6에서 892.3 D이며, 이는 일반적인 미고결 샌드가 갖는 값의 범위에 해당된다. 비표면적, 공극률, 투수율의 관계는 Kozeny 식에서 예상된 경향과 비교적 일치하였다. 상자집계 프랙탈 차원은 공극률, 비표면적과의 관련성이 높으며, 공극률이 0.29~0.38일 때 비표면적이 약 2.5부터 $6.0\;mm^2/mm^3$까지 증가할수록 프랙탈 차원이 2.6에서 3.0까지 선형으로 증가하며, 공극률이 0.21~0.28일 때 비표면적이 약 2.5부터 $9.6\;mm^2/mm^3$까지 증가할수록 프랙탈 차원이 2.5에서 3.0까지 선형으로 증가한다. 실제 다공성 사암에 포함된 유체의 삼차원 구조를 핵자기공명 현미영상으로 영상화하였고, 이에 대한 비표면적은 $0.33\;mm^2/mm^3$, 공극률은 0.017, 투수율은 30.9 mD, 상자 집계 프랙탈 차원은 1.59로 계산되었다. 본 연구에서 제시된 것과 같이 핵자기공명 현미영상은 다양한 다공성 매질의 삼차원 공극 구조를 영상화할 수 있고, 삼차원 공극 구조에 대한 상자집계 프랙탈 차원은 본 연구에서와 같이 다양한 공극 구조에 대해 분석이 가능하며, 다공성 매질의 이동 특성을 나타내는 매개 변수들과 지진파 감쇠 등에 대한 조절 인자로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
지구물질로 이루어진 공극 구조와 이를 채우고 있는 유체의 상호작용에 대한 이해는 지표 및 지구내부의 다양한 지질학적 현상의 설명에 필수적이다. 본 연구에서는 지구물질과 유체의 상호작용을 보다 잘 이해하기 위해, 비표면적과 공극률이 다공성 매질의 공극 구조를 설명하는 매개변수에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 입자의 지름과 공극률을 다양하게 하여 동일한 크기의 구형의 입자로 이루어진 다공성 매질에 대한 삼차원 공극 구조를 무작위 패킹 시뮬레이션으로 얻었고, 이에 대해 구성 엔트로피와 삼차원 상자집계 프랙탈 차원 분석을 하였다 구성 엔트로피 분석 결과, 엔트로피 길이는 비표면적이 2.4에서 $8.3mm^2/mm^3$으로 증가할 때 0.8에서 0.2 mm로 감소하고, 최대 구성 엔트로피는 공극률이 0.33 에서 0.46으로 증가할수록 0.94에서 0.99로 증가하는 뚜렷한 경향을 보인다. 구성 엔트로피와 공극률의 관계로부터 구성 엔트로피가 맨틀 용융체의 탄성과 점성도를 설명하는 변수로 사용될 수 있음을 제시한다. 삼차원 상자집계 프랙탈 차원은 비표면적이 같을 때 공극률이 증가함에 따라 증가하고, 비표면적이 2.4에서 $8.3mm^2/mm^3$으로 증가할 때 2.65에서 2.98로 증가한다. 이러한 삼차원 상자집계 프랙탈 차원과 비표면적, 공극률의 관계로부터 삼차원 상자집계 프랙탈 차원이 지진파 감쇠와 맨틀용융체를 포함한 다양한 지질매체의 구조와 무질서도를 설명하는 변수로 사용될 수 있음을 제시한다.
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.
최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.
제3기 분지의 경계단층을 따라 발달하는 단층핵에서 단층비지 시료를 채취하여 현미경하에서 잔류입자들의 미구조 관찰과 잔류입자들을 이용한 프랙탈 차원 분석을 수행하였다. 타원형의 잔류입자들은 기질의 점토엽리(P엽리)에 평행 내지 아평행하게 형태선택배향을 이루는데 이는 풍부한 기질의 미세 입자 속에서 지속적인 단층 슬립 동안 회전에 의해 이루어진 것으로 생각된다. 잔류입자 크기 분포는 2.40-3.02 범위의 프랙탈 차원(D)을 갖는 멱 법칙을 따른다. 여기서 한 개의 시료를 제외한 모든 시료들은 Sammis et al. (1987)의 자기유사 파쇄 과정을 예측한 구속 분쇄 모델의 특정 차원 값 2.58보다 높은 값을 보이며 큰 단층 슬립과 다중단층작용을 지시한다. 아마도 비지대의 높은 차원 값은 구속 분쇄모델의 적용 범주를 지난 후부터는 파쇄 기구가 바뀌어 입자마모와 이에 부수적으로 조립입자의 선택적 파쇄가 일어남에 기인한 단층암의 비 자기유사 진화를 지시한다. 단층핵의 파쇄 진화를 통하여 후기의 입자마모 동안에 입자 파쇄가 부수적으로 일어날 수 있는 것과 마찬가지로 조기의 대량 파쇄 동안에도 부분적으로 입자마모가 수반될 수 있을 것으로 생각된다.
본 연구에서는 각기 다른 측정 부위에서 도출된 골밀도와 골소주 패턴 간의 상관관계를 복합적으로 분석하여 측정부위에 따른 평가변수의 골다공증 예측 가능성을 평가하고자 하였다. 실험대상은 40대 이상의 폐경기 이후 여성 40명을 선정하였고, T-Score 분류법에 따라 각각 20명의 정상군 및 골다공증군으로 분류하였다. 실험대상의 골밀도는 이중 에너지 X선 흡수 계측법을 통해 대퇴경부(Femoral Neck), 전자부(Trochanter) 및 워드 삼각부(Ward's Triangle)에서 측정하였다. 또한 각 측정부위에 $50{\times}50$ 픽셀 크기의 관심영역을 지정하고, 기존 연구에서 제안된 영상처리기법을 적용하여 각 영역의 골소주 패턴을 추출하였다. 골다공증을 예측하기 위한 평가변수는 구조적 변수(평균 회색조, 골면적, 골둘레, 골두께, 말단거리), 골격화 변수(골개수, 골길이) 및 프랙탈 차원(fractal dimension)으로 구분되는 총 8가지를 선정하였다. 실험결과, 골면적, 골둘레, 골두께, 말단거리, 골개수, 골길이 및 프랙탈 차원이 골밀도를 유의하게 반영하였고(p<0.003), 평가변수의 분석을 통한 골다공증의 높은 예측 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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