이 연구는 지하수유동에 영향을 주는 조ㆍ중ㆍ세립질 화강암 불연속면 거칠기의 특성을 비교한 것이다. 공초점 레이저 현미경으로 관찰된 거칠기 데이터는 스펙트럼 분석과 고속푸리에 변환에 의해 해석되었다. 또한 노이지가 제거된 거칠기 데이터에 대하여 거칠기 특성을 정량화하기 위하여 프랙탈 해석에 적용해 보았다. 이를 위해 조ㆍ중ㆍ세립질 화강암 코어를 대상으로 브라질리안 시험으로 인공 단열을 발생시켰다. 측정은 전체 12개의 공시체에서 36개의 조사선에서 실시되었다. 공초점 레이저 현미경을 사용하여 연속적인 거칠기를 이산 데이터로 표현할 수 있으며, 이렇게 하여 얻어진 이산데이터를 바탕으로 고속 푸리에 변환을 실시한 결과 제2 고조파 성분이 가장 큰 값을 보이고 있다. 또한 스펙트럼 에너지 분포는 조립질 공시체에서 0.9853, 중립질 공시체에서 1.0792, 세립질 공시체에서 0.6794의 평균값을 보이고 있으며, 이는 프랙탈 해석에서와 마찬가지로 거칠기가 클수록 저주파수 영역대에서 고조파의 에너지 분포가 높게 나타남을 알 수 있다.
주문진 표준사와 사우디 아라비아의 Ras Al Khair 사질토 입자의 형상에 대한 분석을 실시하였다. 광학현미경을 사용하여 200배 확대하여 해상도 $640{\times}320$으로 디지털 이미지를 촬영하였다. 사질토 입자의 디지털 이미지를 영상 처리를 통해 입자 경계면의 좌표를 추출하였다. 추출한 입자의 경계면 좌표를 복소 평면에 도시하고, 극형식으로 변환 후 퓨리에 변환을 실시하였다. 퓨리에 변환을 통해 추출된 각각의 계수 값들은 입자 형상의 특징을 반영하며, 좌표의 기준점 이동에 대해 불변하는 값으로 사질토 입자의 이미지에 대해 좌표의 기준점과 회전등에 관계없이 항상 같은 값을 갖게 되어 입자의 형상 분석에 적합하다. 각각의 계수 값을 입자의 등가 반경으로 정규화하여 퓨리에 기술자를 추출하여 입자의 형상을 정량적으로 분석하였다. -3에서 +3의 범위에 해당되는 주요 퓨리에 기술자들을 분석한 결과 주문진 표준사 입자의 경우 신장(elongation)이 가장 두드러진 형상의 특징이었으며 그다음으로는 비대칭성(asymmetry)이 두드러진 특징이었다. Ras Al Khair 사질토의 형상도 주문진 표준사와 같은 형상 특징을 나타냈다. 또한 퓨리에 기술자 분석 결과 작은 구조가 전체 구조와 비슷한 형태로 되풀이되는 프랙탈의 미세구조 특성이 나타나는 것으로 판단되었다. 해상도 $640{\times}320$과 해상도 $160{\times}80$의 주문진 표준사의 디지털 이미지를 비교한 결과 -3에서 +3에 해당되는 주요 퓨리에 기술자에 대해서는 해상도가 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으나 텍스쳐 분석에는 영향을 미치는 것으로 나타났다.
일관적인 해안선의 사용은 지자체간의 이해관계와 해상경계를 일관적으로 체계적으로 관리하기 위한 중요한 요소가 된다. 국립해양조사원에서는 일관된 해안선 생산을 위해 2001년 이후 전 국토를 대상으로 전수조사를 시행하였다. 그 결과 체계적인 관리의 미비, 부정확한 자료 등으로 연도별 해안선의 길이는 상이하였다. 또한 지형 표현 방법의 현실화를 위해 해도에 있는 해안선을 수치지형도에 표시하도록 개정[국토지리정보원 수치지형도 작업규정-제19조 제3항]하였으나 다양한 측량기술과 해안선 추출방법에 따른 해안선 길이의 편차(불일치)가 발생하였다. 본 연구에서는 자기유사성의 특성을 가지고 있는 프랙탈 기법인 수정 분할자법(modified divider method)를 사용하여 제주도 해안선 길이 특성을 분석하였다. 적절한 분할자 사용을 위해 수치지형도 작업규정 공공측량 개정안에 있는 벡터화의 정확도를 실제거리로 환산하여 결정하였다. 수행 결과 1:5,000 자료에서 제주시는 1.14, 서귀포시는 1.12이며, 1:25,000 자료에서 제주시는 1.13, 서귀포시는 1.10로 제주시가 복잡한 것을 확인할 수 있었다. 해안선의 길이가 복잡도와 축척에 따라 전체 해안선 대비 산출길이의 비율이 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 향후 일관된 해안선 길이 산출을 위해 실제 해안선을 표현할 수 있는 최소 정점 간격에 대한 연구 및 최소 해안선 길이 비율에 대한 기준 제시도 필요할 것으로 판단된다.
영상 검색의 수행 방법으로 사람의 시각 시스템의 특성을 기반으로 주요 의미를 갖는 객체의 효과적인 특징 추출을 통한 내용기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 관심 객체 영역이 우선적으로 검출되도록 하기 위해 영상 내에서 비교적 면적이 크고 배경색상과의 차이가 크면서 영상의 가운데 위치하는 영역을 의미를 갖는 주요 객체로 판단하였다. 영상 고유의 특징을 얻기 위해서는 영상의 객체 윤곽선의 전체 길이를 정규화 된 일정한 세그먼트로 분할한 후에 객체 윤곽선의 세그먼트가 갖는 편각차분 벡터들의 누적 합과 양분된 객체의 시그너처를 추출하여 물체의 회전과 크기 변화에 적응적인 형태 특징으로 사용한다. 이와 같은 형태 특징을 필두로 해서 질감 샘플과 칼라, 그리고 이심률 정보를 결합하여 유사도를 측정함으로써 이동, 회전 크기 변화에 강건한 검색이 가능했으며 영역의 부분적인 변화나 손상으로 인한 객체 특성의 왜곡 현상에 덜 민감하게 반응하였다. 또한 Box-Counting Dimension에 의한 프랙탈 차원을 이용하여 측정한 객체간 복잡도 관계를 기반으로 하여 영상 특징에 서로 다른 유사도 가중치를 부여하는 방법이 잘못된 검색을 최소로 하여 더욱 효율적인 검색율을 보였다.
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 고요한 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 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 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. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.
유역에서의 하천 프랙탈은 본 연구의 목적은 상수도 배수시스템의 수질예측 모형인 EPANET의 수질보정을 위한 염소분해계수의 효율적인 적용을 평가하기 위한 것이다. 이를 위해 우선적으로 연구대상시스템의 특성에 따른 수질 및 관종별 염소분해계수를 실험에 의하여 분석하고, 대상블록에 대한 EPANET 모형의 수질보정을 위한 잔류염소분해계수의 3가지 적용방법을 검토하여 효율적인 적용방안을 도출하였다. 연구결과, 실험에 의한 염소분해계수는 계절적 특성과 관종 및 관경에 따른 다양한 결과를 보였으며, 각 방법에 따른 모의결과도 다양하게 나타났으며, 관종, 관경, 계절적 특성을 반영한 분해계수를 적용한 모의 결과가 현장분석된 잔류염소농도와 더 가깝게 예측되는 것으로 나타났다. 따라서 EPANET을 이용하여 잔류염소농도를 예측하기 위해서는 대상수질 및 관망의 특성을 반영한 잔류염소분해계수를 사용하는 방법이 가장 효율적일 것으로 사료된다.
Purpose : (1) To analyse the effect of exposure time, ROI size and one impact factor in the image processing procedure on estimates of fractal dimension; and (2) to analyse the correlated relationship between the fractal dimension and the Cu-Eq value (bone density). Materials and Methods : The cylindric bone phantoms of 6 large and 5 small diameter having different bone densities respectively and human dry mandible segment with copper step wedge were radiographed at 1.0 and 1.2 sec esposure (70 kVp, 7 mA) using one occlusal film and digitized. Eleven rectangular ROIs from 11 cylindric bone phantoms and 4 rectan-gular ROIs from cortical, middle, periodontal regions, and socket of bone were selected. Gaussian blurred Image was subtracted from original image of each ROI and multiplied respectively by 1, 0.8, and 0.5, and then the image was made binary, eroded and dilated once, and skeletonized. The fractal dimension was calculated by means of a box counting method in the software ImageJ. Results : The fractal dimension was decreased gradually with continued bone density decrease showing strong correlations (bone phantom; r> 0.87, bone; r> 0.68) under 70 kVp 1.0 sec M = 0.8. Fractal dimensions showed the significant differerence (p < 0.05) between two different exposure times on the same small ROI of bone phantom. Fractal dimensions between two different sizes of ROI on bone phantom showed the significant differerence (p < 0.05) under 1.2 sec exposure, but did not show it (p > 0.05) under 1.0 sec exposure. Conclusions : Exposure time, ROI size, and modifying factor during subtracting could become impacting on the results of fractal dimension. Fractal analysis with thoroughly evaluated method considering the various impacting factors on the results could be useful in assessing the bone density in dental radiography.
본 연구는 스크래치 같은 드래그 앤 드롭 방식 교육용 프로그래밍 언어를 활용하여 복잡한 도형의 한붓그리기 과제를 해결하는 활동의 교육적 활용가능성을 논의하고자 한다. 주어진 도형이 한붓그리기가 가능한지를 판별하는 문제와 실제로 한붓그리기의 경로를 찾아서, 프로그래밍으로 구현하는 것은 별개의 문제가 된다. 특히 규칙성을 가지는 복잡한 도형에 대해 한붓그리기가 가능한 규칙적인 경로를 찾고, 이를 프로그래밍으로 구현하는 것은 다양한 수학지식의 융합을 바탕으로 하는 문제해결 역량을 요구한다. 이에 본 연구에서는 다각형 관련 도형들, 테셀레이션 관련 도형들, 프랙탈 도형들 중에 한붓그리기와 관련된 문제를 제시하고, 해당 도형의 한붓그리기 프로그래밍 결과를 예시하였다. 또 예시된 문제의 해결과정을 위해 필요한 수학지식과 계산적 사고 요소들을 분석하였다. 본 연구는 수학과 정보가 융합하는 수학교육에 대한 새로운 예시라는 의미를 갖는다.
본 연구는 1993년과 2002년의 위성영상의 비교분석을 통해 북한 만포 강계 지역의 9년간의 경지확대에 따른 산림경관 변화를 정량적으로 분석한 것이다. 연구 대상지역에서의 농경지는 9년 동안 49.9% 증가하였고, 산림지는 16% 감소하였다. 농경지 개간의 공간적 분포 특성을 보면, 경작지의 평균고도는 1993년의 381m에서 412m로, 경사도는 $10^{\circ}$에서 $13^{\circ}$로 상승하였다. 9년 동안 확대 개간지 자체만을 보면 평균고도 455m, 경사도 $15^{\circ}$ 이르며, 최대 경사도는 $70^{\circ}$에 육박하였다. 파편화에 따른 패치 경향을 보면, 1993년에서 2002년 동안 패치수 394에서 1,241개로 증가하였으며, 패치의 증가와 함께 패치의 형태지수와 프랙탈 차원도 약간 증가하였다. 경작지 개간 고도는 $450{\sim}750$에서 가장 많이 진행되었다. 북한 농업 생산성은 정치 및 사회구조의 개건, 농업 발전을 위한 외부지원, 산지삼림의 복원이 동시에 이루어져야 개선될 것으로 보인다.
인터넷이 급속도로 발전하여 이러한 환경에서 네트워크 연결된 여러 호스트들의 자원을 이용하는 시도가 활발하게 이루이지고 있다. 본 논문은 이러한 환경에서 의뢰인-병렬처리서버-작업자 구성을 이용하여, 작업자 애플릿을 임의의 호스트에 분산시키고, 대량의 연산 수행을 지닌 작업을 배분하여 수행시틴 뒤, 그 결과를 의뢰인에게 보여주는 WWW기반 자바 병렬 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 성능 향상을 위해서 자바의 원격 메소드 호출(Remote Method Invocation)을 이용한 애플릿간 통신 메커니즘을 구현하고, 작업자의 결과를 의뢰인에게 서버를 거치지 않고 곧바로 보내도록 한다. 또한 각 작업자마다의 성능비를 분석하여 태스크들을 할당하는 방법을 통해 작업 시간을 단축시킨다. 이 시스템에 연산 수행량이 많은 프랙탈 이미지 처리 작업을 배분하여 수행시키고, 작업 태스크의 크기에 따른 수행성능과 작업 배분방법에 따른 수행성능을 측정하여 그 결과를 비교, 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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