A fractal analysis on fracture surface of aluminium-particulate SiC composites was attempted. As the volume fraction of SiC in composites increases, the fractal dimension tends to increase. However, no correlation between the fractal dimension and the fracture toughness in terms of critical energy release rate was observed. Since the fractal dimension represents the roughness of fracture surface, the fracture toughness would be a function of not only fracture surface roughness but also additional parameters. Thus the applicability of fractal analysis to the estimation of fracture toughness must depend on the proper choice and interpretation of additioal paramerters. In this paper, the size of characteristic strctural unit for fracture was considered as an additional parameter. As a result, the size appeared to be a function of only volume fraction of SiC. Finally, a master curve for fracture toughness of aluminium-particulate SiC composites was proposed as a function of fractal dimension and volume fraction of SiC.
해상도를 고려하는 GIUH 모형에 대한 적용과 분석을 평창강 유역의 소유역인 이목정유역에 대하여 수행하였다. 모형의 적용과 Fractal 분석을 위해 1:25,000, 1:50,000 그리고 1:100,000 축척의 지도를 이용하였다. 따라서 축척간의 비율이 일정한 값을 갖는다. 링크의 길이는 해상도 1mm의 구장기를 이용하였고 Fractal 차원은 Richardson 방법을 사용하였다. 지도의 축척에 따라 매개변수들의 현저한 변화를 발견하였으며 이러한 경향은 매개변수의 물리적 의미를 상실하게 한다. 그런데 Fractal 변환과 의 Melton지형법칙은 이러한 규모문제를 효과적으로 조정해주는 역할을 할 수 있다. 그리고 이 방법은 하도망과 유역간의 연관성을 모형에 반영할 수 있는 장점이 있다. 이 연구에서 제안한 GIUH의 적용성을 검증하기 위해 지수형 GIUH 모형과 비교하였다. 그 결과 제안된 2모수 gamma GIUH 모형이 좋은 재현성을 보였다. 따라서 Fractal 이론을 도입한 2모수 gamma GIUH 모형은 축척을 고려하는 IUH를 유도하는데 있어서 적절하다고 할 수 있다.
프랙탈 기하학은 불규칙적이고 복잡한 자연 현상을 수학적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시해 줄 수 있으며, 자기상사성을 가지고 있는 하천의 형상을 비롯한 하도망의 구성은 프랙탈 차원을 가지고 있는 프랙탈 현상이라 할 수 있다. GIUH란 유역의 수문학적 응답인 IUH에 하천의 지형학적인 특성을 적용한 강우-유출 모형으로, Horton의 차수비를 이용하여 지형학적인 특성을 반영할 수 있으며 하천 유역에서 프랙탈 차원은 길이비, 면적비, 분기비 등 Horton의 차수비를 이용하여 산정할수 있다. 프랙탈 GIUH 모형을 제시하였다. 프랙탈 GIUH 모형은 Rosso(1984)가 제시한 GIUH-Nash 모형의 형상계수와 규모계수 등의 매개변수 산정시 유역의 자기상사성을 대변할 수 있는 프랙탈 차원을 직접 적용하였으며, 하천의 길이비와 분기비 만의 함수로 나타내었다.
Grading of aggregate influences significantly almost all of the concrete performances. The purpose of this paper is to propose practicable equations that express the optimized total aggregate gradation, by weight or by number of particles in a concrete mix. The principle is based on the fractal feature of the grading of combined aggregate in a solid skeleton of concrete. Therefore, equations are derived based on the so-called fractal dimension of the grain size distribution of aggregates. Obtained model was then applied in such a way a correlation between some properties of the dry concrete mix and the fractal dimension of the aggregate gradation has been built. This demonstrates that the parameter fractal dimension is an efficacious tool to establish a unified model to study the solid phase of concrete in order to design aggregate gradation to meet certain requirements or even to predict some characteristics of the dry concrete mixture.
프랙탈 차원은 연속적으로 관측된 불규칙한 자료의 성질을 정량적으로 표현하는 파라메터이다. 본 연구에서는 프랙탈 차원을 이용하여 태양 흑점수의 불규칙한 변동을 분석하고 다가오는 태양주기의 최대흑점수를 예측하였다. 이를 위하여 우리는 SIDC(Solar Influences Data analysis Center)에서 제공하는 1850년부터 2004년까지의 일일흑점수를 이용하여 Higuchi의 방법으로 각 태양주기의 프랙탈 차원을 결정하고 같은 태양주기 동안의 최대 월평균 흑점수와 비교하였다. 그 결과 프랙탈 차원과 최대 월평균 흑점수는 강한 역비례 관계를 보였다. 이러한 관계를 이용하여 태양활동 극소기부터 활동이 증가되는 기간인 4년동안의 흑점수만을 이용하여 프랙탈 차원을 구하고 다가올 극대기의 최대 월평균 흑점수를 예측한 결과 관측된 최대흑점수와 0.89의 좋은 상관관계를 보였다.
본 논문에서는 음성신호의 프랙탈 차원을 이용하여 한국어 모음인식 실험을 수행하였다. 프랙탈 차원은 Minkowski-Bouligand 차원을 사용하였으며, 형태학적 커버링(morphological covering) 방법을 이용하여 구하였다. 프렉탈 차원과 더불어 기존에 우수한 음성 인식 파라메타로 알려져 있는 LPC 켐스트럼(cepstrum)을 함께 사용하였으며, 프랙탈 차원의 음성인식에의 유용성 여부를 조사하였다. 다양한 자음환경에서의 모음인식 실험결과, LPC 켐스트럼 만을 사용하는 경우 및 프렉탈 차원과 LPC 켐스트럼을 함께 사용하는 경우의 모음 오인식율이 각각 5.6% 및 3.2%로 얻어졌다. 이는 LPC 켑스트럼에 프렉탈 차원을 추가함으로써 오인식되는 데이터가 40%이상 감소되는 결과이며, 프랙탈 차원이 음성인식에 있어서 유용한 특징 파라메터임을 보여준다.
In this paper, we propose "InFra-VC", an interactive Fractal viewer on virtual reality system. Fractal impresses us very much and is expected to model some natural phenomenon effectively. Therefore, their visualization is necessary for us to study their beauty as well as structure. InFra-VC can represents a cutting plane of the fractal figure, so that the user can see and enjoy its internal structure. Moving position of the cutting surface, we can easily understand its internal structure. Additionally, InFra-VC can store situation as VRML format file at any time. This feature enables us to see the structure by a VRML viewer on common PC.
본 논문에서는 몬테칼로 모멘트 해석법을 이용하여 프랙탈 형상을 가진 완전 도체 표면에서 산란된 장을 구하였다. 프랙탈 형상을 가진 1차원 표면은 프랙셔녈 브라운 모션 모델을 사용하여 생성하였다. 프랙탈 표면의 형상을 결정하는 스펙트럼 변수(S/sub 0/), 프랙탈 차원(D)에 대한 역방향 산란계수를 계산하였다. 계산에 사용된 표면의 수는 80개, 표면의 점의 수는 2048개이고, 표면의 길이는 64파장이었다. 계산된 결과의 타당성을 검증하기 위해 소 섭동 근사기법을 이용하여 계산된 결과와 비교하였다. 그 결과 양자간의 결과는 서로 잘 일치함을 알 수 있었다.
In this study, the psycho-physiological response of drivers was investigated in terms of EEG(Electroencephalogram), especially with the fractal dimensions computed by Chaotic algorithm. The Chaotic algorithm Is well Known to sensitively analyze the non-linear information such as brain waves. An automobile with a fully equipped data acquisition system was used to collect the data. Ten healthy subjects participated in the experiment. EEG data were collected while subjects were driving the car between Won-ju and Shin-gal J.C. on Young-Dong highway The results were presented in terms of 3-Dimensional attractor to confirm the chaotic nature of the EEG data. The correlation dimension and fractal dimension were calculated to evaluate the complexity of the brain activity as the driving duration changes. In particular, the fractal dimension indicated a difference between the driving condition and non-driving condition while other spectral variables showed inconsistent results. Based upon the fractal dimension, drivers processed the most information at the beginning of the highway driving and the amount of brain activity gradually decreased and stabilized. No particular decrease of brain activity was observed even after 100 km driving. Considering the sensitivity and consistency of the analysis by Chaotic algorithm, the fractal dimension can be a useful parameter to evaluate the psycho-physiological responses of human brain at various driving conditions.
Since particle size distribution curves are useful to estimate permeability of soil, many formulae for permeability coefficient (k) have been published using the parameter from the curves and factors, such as grain size, particle shape and void ratio of soils. However, the parameters such as $C_c,\;C_u$ and $D_n$ derived from only some discrete points on the curve are insufficient to represent the whole gradation. In this paper fractal dimension which is quite new concept and known to be able to represent the entire curve of particle size distribution is employed for the parameters. An empirical formula of permeability coefficient has been developed with fractal dimension and percent of finer than 0.075 mm. The formula developed from this study has confirmed its effectiveness by a series of laboratory tests and comparison to other published formulae. It is found that permeability coefficient is proportional to fractal dimension and inversely proportional to percent of fines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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