• 복식
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• 제51권2호
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• pp.181-192
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• 2001

Men study the nature in two ways. Scientists and mathematicians inquire a branch of those two ways. Mathematical formulations are the tools and the expressions of their nature. Meanwhile, the other branch, the art, alms for different inquiry. Instead of formulating the nature, the artists create their masterpieces from their ultimate source, the Mother Nature. For thousands of years these two branches have grown together, influencing each others work. Some mathematicians find that formulation, are not enough to fully express the beauty of nature. It is believed that such a simple expression, formula, easily omits the careful details of nature. The nature is simply too chaotic to be shaped with a formula. Of those mathematicians, Mandelbrot, one of the first to realize this matter, introduced the world of fractal geometry. Fractals give new possibilities. It allows us not to limit ourselves to linear prospect, rather a whole new view of this chaotic beauty of the nature. A popular practice to understand fractals is in costume design. The artistic characteristic and organization mechanism is appalled to costumes. Meanwhile, another practice, rather aggressive, is using computer to create an image of fractals. This image is then used for motives to generate artistic expressions. Computer and paper ironing technique is used for fashion illustration in this research. The works were synthesized arid transformed from computer programs. To add more traditional painting touch to this work, Paper ironing technique was used. Since the of effect of this technique is so random, irregular, and unordered, it corresponds to fractal consideration. This thesis asserts an another prospect to fractal as a structural way of describing nature ailed fashion illustration, rather than restricting it to only mathematical theory.

• 터널과지하공간
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• 제22권3호
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• pp.196-204
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• 2012

거칠기에 대한 정량화는 암석 절리의 강도 및 변형, 수리특성 등을 연구함에 있어서 매우 중요하다. 이 연구는 절리 거칠기를 모사하고 거칠기의 속성을 고찰하였다. 프랙털 파라미터와 프로파일 특성치를 입력변수로 설정하여 랜덤중점변위법에 기반한 이차원적 정상성 브라운 프로파일이 생성되었다. 또한, 랜덤중점변위법을 사용하여 삼차원적 거칠기 면을 모사하는 절차가 제시되었다. 이 연구의 거칠기 모사기법은 절리 거칠기와 관련된 해석적 연구를 수행하기 위한 요소 기술로 활용될 수 있다. 자기유사 거칠기 프로파일에 대하여 통계적 거칠기 파라미터를 적용한 결과 미소 거칠기의 기울기와 관련된 $Z_2$, $SL_{ave}$, $SD_{SL}$ 등의 통계적 파라미터는 상관구조, 진폭 등의 거칠기 속성을 고려할 수 있으나 측점간격의 변화에 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제7권5호
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• pp.79-87
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• 2006

본 논문은 매끄럽거나 거친 단일 균열에서의 용질 이동을 모의하기 위해 개발된 수치모형을 통해 용질 입자의 확산에 수치적 연구를 수행한 것이다. 단일 균열의 조도는 프랙탈 방법을 통해 표현되었으며, 본 연구에서 사용된 3차원 이동 모형은 random walk 기법에 근거하여 개발하였다. 모의실험 결과 단일 균열내에서의 용질 입자의 확산은 균열의 조도와 입자의 크기에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.365-372
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• 2000

프랙탈 영상 압축(Fractral Image Compression:FIC)의 진화 계산(Evolution Computation)을 이용한 영상 분할(Image Partition)을 소개한다. 프랙탈 영상 압축에서 지역(Ranges)의 영상 분할은 꼭 필요하다[1]. 프랙탈 영상 압축은 쉽고 빠르게 복원된다는 장점을 갖는 데 비해 반복적인 프랙탈 변환의 적용으로 많은 계산량을 필요로 한다는 단점을 가지고 있다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 영상 분할을 하는데 있어 진화 계산을 적용하는 것에 대해 제안한다. 치역 영상(Ranges Image)은 작은 사각(Square) 영상 블록들의 결합된 집합으로 구성할 수 있다. 모집단을 구성하는 하나의 $N_p$는 분할되어진 하나의 코드들이다. 진화 계산에서 각각의 구성은 두 개의 이웃하는 치역은 제외하고 그들의 부모(Parent)로부터 분할을 상속받은 자식 $\sigma$를 생성한다. 자손들의 최적의 영상은 콜라주 정리(Collage Theorem)에 기초를 둔 다음 세대 모집단을 위해 선택되어지고 처리된다. 최적의 영상은 영상 데이터에 포함된 중복성을 포함함으로서 적은 저장 공간을 차지하고 속도 문제에 있어서 효율적이고 영상의 화질에 있어서 다른 부호화를 사용한 기법보다 우수한 성능을 갖는다. 멀티미디어 영상 처리(Multimedia Image Processing)의 진화 계산을 이용한 프렉탈 영상 압축은 영상의 복원과 영상의 질, 고 압축률을 요하는 동영상의 적용등의 많은 분야에 적용된다.

• 한국광물학회지
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• 제23권4호
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• pp.367-375
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• 2010

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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.897-899
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• 1997

The analysis of distribution line faults is essential to the proper protections of the power system. A high impedance fault does not make enough current to cause conventional protective devices. It is well known that undesirable operating conditions and certain types of faults on electric distribution feeders cannot be detected by using conventional protection system. This paper describes an algorithm using back-propagation neural network for pattern recognition and detection of high impedance faults. Fractal dimensions are estimated for distinction between random noise and chaotic behavior in the power system. The fractal dimension of the line current is also used as a indication of the high impedance fault.

• 지능정보연구
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• 제4권1호
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• pp.133-147
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• 1998

Recently, many researchers have been involved in finding deterministic equations which can accurately predict future event, based on chaotic theory, or fractal theory. The theory says that some events which seem very random but internally deterministic can be accurately predicted by fractal equations. In contrast to the conventional methods, such as AR model, MA, model, or ARIMA model, the fractal equation attempts to discover a deterministic order inherent in time series data set. In discovering deterministic order, researchers have found that neural networks are much more effective than the conventional statistical models. Even though prediction accuracy of the network can be different depending on the topological structure and modification of the algorithms, many researchers asserted that the neural network systems outperforms other systems, because of non-linear behaviour of the network models, mechanisms of massive parallel processing, generalization capability based on adaptive learning. However, recent survey shows that prediction accuracy of the forecasting models can be determined by the model structure and data structures. In the experiments based on actual economic data sets, it was found that the prediction accuracy of the neural network model is similar to the performance level of the conventional forecasting model. Especially, for the data set which is deterministically chaotic, the AR model, a conventional statistical model, was not significantly different from the MLP model, a neural network model. This result shows that the forecasting model. This result shows that the forecasting model a, pp.opriate to a prediction task should be selected based on characteristics of the time series data set. Analysis of the characteristics of the data set was performed by fractal analysis, measurement of Hurst index, and measurement of Lyapunov exponents. As a conclusion, a significant difference was not found in forecasting future events for the time series data which is deterministically chaotic, between a conventional forecasting model and a typical neural network model.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.379-388
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• 2000

Previous studies on high impedance faults assumed that the erratic behavior of fault current would be random. In this paper, we prove that the nature of the high impedance faults is indeed a deterministic chaos, not a random motion. Algorithms for estimating Lyapunov spectrum and the largest Lyapunov exponent are applied to various fault currents in order to evaluate the orbital instability peculiar to deterministic chaos dynamically, and fractal dimensions of fault currents, which represent geometrical self-similarity are calculated. In addition, qualitative analysis such as phase planes, Poincare maps obtained from fault currents indicate that the irregular behavior is described by strange attractor.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.545-549
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• 1999

Previous studies on high impedance faults assumed that the erratic behavior of fault current would be random. In this paper we prove that the nature of the high impedance faults is indeed a deterministic chaos not a random motion. Algorithms for estimating Lyapunov spectrum and the largest Lyapunov exponent are applied to various fault currents in order to evaluate the orbital instability peculiar to deterministic chaos dynamically and fractal dimensions of fault currents which represent geometrical self-similarity are calculated. In addition qualitative analysis such a s phase planes Poincare maps obtained from fault currents indicate that the irregular behavior is described by strange attractor.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권7호
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• pp.899-914
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• 2003

최근의 통신 네트워크에서 teletraffic의 양상은 Poisson 프로세스보다 self-similar프로세스에 의해서 더 잘 반영된다. 이는 통신 네트워크의 teletraffic에 관련하여 self-similar한 성질을 고려하지 않는다면, 통신 네트워크의 성능에 관한 결과는 부정확 할 수밖에 없다는 의미가 된다. 따라서, 통신 네트워크에 관한 시뮬레이션을 수행하기 위한 매우 중요한 요소 중에 하나는 충분히 긴 self-similar한 sequence를 얼마나 잘 생성하느냐의 문제이다. 본 논문에서는 FFT〔20〕, RMD〔12〕 그리고 SRA〔5, 10〕 방법을 이용한 세 개의 pseudo-random self-similar sequence 생성기를 비교 분석하였다. 본 Pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성질을 매우 긴 sequence를 생성하는데 요구되는 통계적인 정확도와 생성시간에 대해서 분석하였다. 세 개의 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 성능은 Hurst 변수의 상대적인 정확도로 보았을 때는 유사했으나, RMD와 SRA 방법을 이용한 pseudo-random self-similar sequence 생성기가 FFT 방법을 이용한 것보다 속도 면에서는 훨씬 빠른 것으로 나타났다. 또한 본 연구를 통해서 pseudo-random self-similar sequence 생성기의 비교분석을 위한 좀더 좋은 방법이 필요하다는 것을 보여주었다.