여러 다양한 프랙탈 구조의 차원을 측정하는 개량된 프랙탈 차원 측정 방법을 제안하였다. 기존의 box counting 방법은 사용상의 편리성은 있으나 측정에 사용되는 데이터에 의존적이어서 기존 box counting방법의 약점을 보완, 개량한 방법의 적용으로 프랙탈 차원의 보다 정확한 측정결과를 얻었다.
지금까지 많은 영상 영역분할 방법들이 연구되고 있으나 이들 방법들은 잡음이 영상 내에 포함된다면 잡음으로부터 영상정보를 추정할 수 있는 정확한 파리미터가 없기 때문에 정확한 영역분할을 할 수 없다. 그래서 영역분할 수에 따라 압축률이 결정되는 프랙탈 영상 부호화는 기존의 쿼드트리 영역분할 방법을 이용할 경우 잡음정도에 따라 압축률의 저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 잡음 특성에 효과적인 영상정보 파리미터를 추정할 수 있는 box-counting 차원을 이용한 새로운 쿼드트리 영상 영역분할 기법을 제안하고, 그 응용으로 잡음에 강한 프랙탈 영상 부호화에 적용한다. 시험결과를 통해 본 논문에서 제안된 새로운 쿼드트리 방법이 원 영상에 10% 가우샨 백색 잡음이 포함된 상태에서, 영상정보 파라미터 추출 오류 면에서 기존 쿼드트리 방법보다 31.10% 영역분할이 개선되고, 프랙탈 영상 부호화 측면에서 기존 방법보다 38.93% 압축률을 향상됨을 검증하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제22권4호
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pp.522-528
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1998
This paper presents a fundamental fractal characteristics of the growing crack that has an irregularity producing a zigzag crack contour. This irregularity is analysed by a fractal geometry in a box counting method that is a very simple technique. First the fractal dimensions and actual fractal extensive crack length are obtained. Also a fractal fracture energy relation with a fractal dimension is found so as to get fractal crack behaviors. Thus it can be shown that the fractal dimension has a possibility as a fracture parameter in a real crack growth length meaning.
본 연구의 목적은 프랙탈 이론을 이용하여 도시공간을 구성하는 요소들의 특성을 반영하면서 도시형태를 정량적으로 측정하여 도시공간구조 측면에서 그 의미를 알아보고자 한다. 청주시를 대상으로 도시공간의 프랙탈 차원을 계산하여 이론 적용의 타당성과 실제 도시공간 내부를 비교분석하기 위하여 공간 내부요소인 건축물과 도로를 도시 전체와 시가화 지역으로 나누어 비교분석을 실시하였다. 분석방법으로는 건축물과 도로의 속성이 포함되어 있는 수치지형도를 GIS 프로그램과 연동하고 박스계수법을 사용하여 프랙탈 차원을 계산하였다. 분석 결과 건축물과 도로에 의한 프랙탈 차원 모두 높고 비슷한 결과 값으로 나타났다. 청주시 전체와 시가화용지도 유사한 결과 값을 도출 했지만 부분적으로 볼 때 상업 및 공업지역은 낮은 결과 값을 나타냈다. 하지만 이들 공간은 주거지역과 유기적으로 연결되어 있기 때문에 하나의 공간으로 간주하는 것이 올바르다. 종합적으로 볼 때 청주시의 프랙탈 차원은 시가화구역의 차원으로 성장한다할 수 있다.
과거에는 평지에서의 전투가 대부분이었고 단순한 병력 크기가 전투 승패에 큰 영향을 주었다. 1차대전 이후 숲, 도심, 정글 등과 같은 다양한 지형에서 전투를 치루기 때문에 지상전에서 지형요소는 무기체계와 함께 전투에 큰 영향을 미친다. 지금까지 전투에서 지형의 영향은 정성적으로만 설명되었으며 워게임, 교전시뮬레이션에서는 전투요소들의 능력치들을 낮추는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 프랙탈 차원을 이용하여 지형의 영향을 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 연구 방법으로 정량적인 지형의 영향도를 구하기 위해 Box Counting Dimension 계산을 이용한 프랙탈 차원 값과 지형의 밀도를 특성 값으로 정하였다. 또한 에이전트 기반 시뮬레이션인 EINSTein 모델에서 구한 전투 결과를 바탕으로 프랙탈 차원과 밀도에 대한 상관도를 분석하였으며 과거 전투 사례 중 '스탈린그라드 전투' 결과와 비교하여 분석하였다. 본 연구는 정성적으로 설명되던 지형의 영향을 프랙탈 차원을 이용하여 정량화함으로써 새로운 전투효과도 평가방법을 제시하였다.
모량단층 주변에 발달하고 있는 절리의 분포상태를 알아보기 위해 횡단법(橫斷法)과 재고법(在庫法)을 이용하여 절리의 배향, 간격, 밀도 등을 조사하였다. 횡단법에 의한 조사에 의하면 연구지역에서 가장 우세방향의 절리조는 NNE와 EW방향으로 나타나며, 이들 절리들의 간격분포는 단층의 중심부에서 음의 지수분포, 단층에서 먼 지점에서 대수-정규 분포를 보여준다. 재고법의 조사결과에 의하면 각 절리도(節理圖)상에서 우세한 절리조의 방향은 NW와 NE방향이며, 절리밀도는 단층의 중심부로 가까워질 수록 높게 나타난다. 또한 연구지역에서 발달하고 있는 절리망에 대해 박스카운팅법과 캔터의 먼지법을 이용하여 프랙탈 차원을 구하여 정량화시키고 단층주변에서의 분포양상을 살펴보았다. 박스카운팅법에 의해 구한 프랙탈 차원은 1.31~l.70의 범위를 보여주며, 단층의 중심부에 가까워질수록 높게 나타난다. 그리고 박스카운팅법에 의해 구한 프랙탈 차원과 절리밀도를 비교해보면 이들은 서로 비례 관계에 있으나 프랙탈 차원은 동일 밀도지역에서 절리의 분포상태에 따라 달라질 수 있다. 캔터의 먼지법에 의해 구한 프랙탈 차원은 설치하는 측선의 방향에 따라 다양하게 나타나며 이는 절리의 분포가 이방성을 나타냄을 보여준다.
조간대의 생물상과 조류로는 조간대 내의 모래나 펄을 구성하는 입자의 크기와 조성에 의하여 많은 영향을 받는다. 이런 조류로의 특성을 파악하기 위하여 전통적으로 현장조사를 실시하였으나 이 방법은 짧은 조간대의 노출시간 동안 넓은 조간대 지역을 파악하기 힘든 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 최근 국내외적으로 위성자료와 현장조사롤 통해 조간대내의 조류로 발달을 연구하는 노력이 활발히 진행 중 이다. 본 연구에서는 프랙탈 이론을 적용하여 발달양상이 다른 두 지역의 조류로의 발달정도를 정량적인 값으로 나타내었다. 본 연구에서는 강화도 남단 조간대에 대하여 IKONOS 영상에서 조류로를 추출한 뒤, 프랙탈 분석방법 중 2차원 분석에 많이 사용되는 box counting 방법을 적용하여 프랙탈 차원을 구하였다. 분석 결과, 강화도 남단 조간대 전체 지역에 대한 프랙탈 차원 값은 약 1.31 로 나타났다. 조류로의 지선이 단순하며 남북으로 수직방향으로 발달한 지역은 프랙탈 차원 값이 $1.0563{\sim}1.0672$로 나타났으며,조류로의 지선이 발달하고 매우 복잡한 형태를 보이는 곳은 프랙탈 차원 값이 $1.255{\sim}1.3016$로 나타나는 것을 알 수 있었다. 실제 해안선과 같은 곡선의 경우 프랙탈 차원 값이 $1.1{\sim}1.3$ 정도 나타나는데 본 연구에서 얻어진 프랙탈 차원 값을 보면 매우 흡사하게 나온 것을 알 수가 있다. 또한, 양상이 다른 두 지역의 프랙탈 차원 값이 약 0.2 정도 차이를 나타내는 것을 알 수가 있다. 이 결과는 영상에서의 조류로 발달의 복잡성에 대한 구분을 뒷받침 할 수 있을 것으로 생각한다.
현재까지 이미지의 복잡성을 추정하기 위하여 여러 가지 프랙탈 차원 추정법들이 제안되어 왔으나, 그 중에서도 박스 계수법이 단순하면서도 신뢰성이 높아 공학, 과학, 의료, 지질학 등 많은 분야에 응용되고 있다. 박스 계수법은 스텝크기 ${\delta}$를 변경해가면서 이미지를 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기의 박스로 분할하고 프랙탈 도형이 포함된 박스를 계수하여 프랙탈 차원을 추정하게 되며, 이때 분할되는 박스의 개수가 정수가 되도록 이미지의 크기가 2의 거듭제곱인 정사각형을 사용하게 된다. 그러나 이미지 크기가 다르면 ${\delta}{\times}{\delta}$ 크기가 아닌 박스는 버리게 되고 여기에 프랙탈 도형이 있으면 정밀도 저하의 원인이 된다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 버리는 박스에 프랙탈 도형이 포함되면 실수 계수하여 정수 계수에 합산하는 한 방법을 제시한다. 제안된 방법을 프랙탈 차원이 잘 알려진 두 결정형 이미지에 적용시켜 절대오차의 평균값을 얻고 기존의 박스 계수법과 삼각 박스 계수법의 결과와 비교한다. 제안된 방법은 이미지의 크기가 달라도 안정한 값을 얻을 뿐만 아니라 다른 두 방법과 비교하였을 때 더 만족스러운 결과를 보임을 밝힌다. 또 구글맵에서 취한 우리나라 해안선과 조도 해안선 이미지에 적용시켜 그 복잡성을 계량한다.
미세한 차이를 고감도 식별하는 카오스 이론의 프랙탈 차원과 스트레인즈 어트랙터를 생성하는 수정된 에농 함수를 이용하여, 한글 2,350자에 대한 시계열 데이터의 혼도도를 분석하기 위해, 각각의 문자 0트랙터를 구성한 후, 프랙탈 차원을 나타내는 Box-counting Dimension 및 Natural Measure, Information Bit, Information Dimension 등을 구하여 문자 특징을 추출하는 새로운 알고리즘을 제시하였다. 실험결과 한글 2,350자에 대하여 99.23%의 분류율을 나타내어 제안된 방법의 유효성을 보였다.
프랙탈이란 말은 라틴어 Fractus(부서진 상태를 뜻함)에서 유래되었으며, 1975년 Mandelbrot가 수학 및 자연계의 비정규적 패턴들에 대한 체계적 고찰을 담은 자신의 에세이의 표제를 주기 위해서 만들었다 (〔6〕). 프랙탈을 기술하는데 있어서 가장 중요한 양은 차원(dimension)으로 프랙탈 차원은 정수차원이 아닌 실수 차원을 갖는다. 이 논문에서는 box counting 차원, Hausdorff 차원, s-potential 및 s-energy등에 대한 정의를 하고 정리 2.8, 정리 3.1및 정리 3.2을 증명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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