저해상도 3D 해저 디지털 지형 모형(Digital terrain model: DTM)의 이미지를 컴퓨터 화면에 확대 표시할 때 데이터가 없는 픽셀은 인위적으로 보간해서 표시할 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 선형 보간법의 문제점을 개선하기 위해 저해상도 DTM으로부터 지형정보를 추출하고 이로부터 보간하는 방법을 다룬다. 이를 위해 DTM을 다수의 패치로 분할하고 프랙탈 이론(Fractal theory)를 이용하여 프랙탈 차원을 추정하고, 추정 정보와 원래의 데이터를 근간으로 패치 지형을 Midpoint Displacement법으로 보간하고, 보간된 이미지의 국부적인 기복을 완화해 자연스런 해저지형을 만들기 위해 미디언 필터(Median filter)를 이용한다. 가상의 프랙탈 지형 맵을 이용하여 제안된 알고리즘의 그 유효성을 검정한다.
자연지형의 3D 디지털 지형모델(DTM)을 다루면서 소실된 셀의 데이터를 복원하거나, 저해상도의 DTM 이미지 일부를 컴퓨터 화면상에 확대표시 할 경우에는 존재하지 않는 데이터를 인위적으로 만들어줄 필요가 있다. 기존의 Bilinear법과 Bicubic법은 고도가 완만한 모델에는 잘 맞지만, 자연지형과 같이 무한의 상세함이 내재된 곳에는 부적합하다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 이론(Fractal theory)에 기초하여 자연지형을 보간하는 문제를 다루면서, 보간 전후 지형의 지형정보(프랙탈 차원과 표준편차)가 유지되는 한 방법을 제안한다. 이를 위해 DTM을 다수의 패치로 분할하고 프랙탈 기법으로 지형정보를 추출하고, 이 정보와 원래의 고도와 Random midpoint displacement법으로 보간한다. 제안된 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 가상의 프랙탈 지형을 만들어 시뮬레이션을 실시하고 기존의 방법과 비교한다.
본 연구에서는 프랙탈 이론의 하천유역분야 적용성을 고찰을 통하여 하상의 불연속 경계면을 보간하기 위한 침식모형기반 프랙탈 기법을 제시하고, 이를 이용하여 적용 대상인 하상 경계부분의 3차원 지형을 생성하여 실제 측량성과와의 비교, 공간 통계학적 분석을 통해 이론의 적용성을 검증하였다. 침식모형기반 프랙탈 기법의 검증을 위해 표본을 추출하여 실제 지형측량결과 및 IDW 기법에 의한 보간 지형과의 분산분석을 수행하였다. 표본집단이 모집단과 동일 분산을 갖고 있는지에 대한 표고값 간의 F-검정 결과, 유의확률 0.501로 유의수준 0.05보다 큰 것으로 분석되어 표고의 표준차이는 없는 것으로 나타났다. 분산분석 결과 RMSE는 IDW 및 침식모형기반 프랙탈 기법 각 0.802, 0.384로 침식모형기반 프랙탈 기법이 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과로 부터 3차원 정밀 하상 지형 생성 방법으로 침식모형기반 프랙탈 기법의 적용성이 우수한 것으로 사료된다.
본 논문은 심전도 데이터 압축을 위해 적응 프랙탈 보간(AFI)알고리듬 방법을 제안한다. 기존의 분할 프랙탈 보간(PFI) 알고리듬은 고정된 크기의 정의역 블럭을 사용한다. 따라서 그 재생오차가 원래의 심전도 신호의 특정 부분에 집중된다. 이 문제를 해결하기 위해 적응 프랙탈 보간 알고리듬에서는 가변 정의역 블럭을 사용한다. 만약 미리 정한 허용오차가 만족되지 않으면 정의역 블럭은 두개의 더 작은 정의역 블럭들로 나뉘어지게 된다. 큰 정의역 블럭들은 높은 압축 효율을 얻기 위해 굴곡이 적은 파형을 부호화 하는데 사용되고, 더 작은 정의역 블럭들은 신호의 질을 유지하기 위해 급격히 변화하는 파형을 부호화 하는데 사용된다. 제안된 알고리즘은 MIT/BIH 데이터베이스를 사용하여 평가되었다. AFI알고리듬은 주어진 압축률에서 기존의 PFI알고리듬보다 상대적으로 적은 재생 오차를 나타냈다. 약 7.13% 정도의 실효치 차이가 허용되는 응용에서, AFI알고리듬은 매개변수들에 대한 엔트로피 코딩 없이 10.51 이상의 압축률을 얻을 수 있었다.
Recently, the fractal interpolation methods have been widely introduced and used to estimate and analyze various theoretical and experimental data. Because of the chaotic behaviors of dynamic cutting force data, some method for end-milling force analysis must be used. The fractal analysis used in this paper is fractal linear interpolation and fractal dimension. Also, several methods for computing fractal dimensions have been used in which the fractal dimension of the typical dynamic end-milling force was calculated according to number of data points that are generally lower than 200 data points sampled. This fractal analysis shows a possible prediction of end-milling force that has some dynamic chatter property or stationary property in endmilling operation.
There are many modelling methods using theoretical and experimental data. Recently, fractal interpolation methods have been widely used to estimate and analyze various data. Due to the chaotic nature of dynamic roundness profile data in roundness some desirable method must be used for the analysis which is natural to time series data. Fractal analysis used in this paper is within the scope of the fractal interpolation and fractal dimension. Also, two methods for computing the fractal dimension has been introduced which can obtain the dimension of typical dynamic roundness profile data according to the number of data points in which the fixed data are generally lower than 200 data points. This fractal analysis result shows a possible prediction of roundness profile that has some different roundness profile in round shape operation.
본 연구에서는 기존에 개발된 보간 기법의 정확도와 효율성을 극대화하기 위하여 프랙탈 기법을 적용하고 소량의 기지 지형정보로도 대상지역의 자연지형이 가지는 불규칙성을 재현하여 보다 실제지형에 가까운 지형정보를 생성할 수 있는 FEDISA 모형을 개발하였다. 또한 모형의 적용 대상면적을 $150m{\times}150m$, $300m{\times}300m$, $600m{\times}600m$, $1,200m{\times}1,200m$ 등으로 다양하게 설정하여 기존의 보간 기법 및 FEDISA 모형에 의한 계산 결과와 실측자료에 대해 비교 검토 및 통계적 검증 과정을 통하여 FEDISA 모형의 효용성과 적합성에 대해 고찰해 보았다. 본 연구에서 제시된 FEDISA 모형은 저수지나 댐 저부, 대규모 절 성토로 인한 지형 파괴지역 등과 같이 기존 지형에서 변형된 지형정보를 획득하는데 많은 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 지형이 위치별로 자기 상사성을 가진다는 전제하에 프랙탈 차원을 이용한 지형의 복잡성을 표현해 보고자 한다. 특히 수치지도 분석기법에서 표면적요소를 산정하여 프랙탈 차원을 산정하도록 한다. 또한 프랙탈 차원과 지형 형상요소들과의 관계를 규명하고, 프랙탈 차원의 통계적 대표치로서의 기능에 대해 고찰해 보려한다. 본 연구에서는 GIS기법을 적용하여 지형의 프랙탈 특성을 구하였다. 길이를 이용하여 하천이나 해안선의 1차원적 프랙탈 특성을 구하는 것에서 벗어나 면적의 개념 즉, 투영면적과 표면적을 이용하여 지형의 2차원적 프랙탈 특성을 구해보았다. 그리고 프랙탈 차원과 평균경사도와의 상관관계를 검토해 보았다. 연구결과 다음과 같은 결론을 얻게 되었다. 1) 프랙탈 차원을 구하기 위한 척도로서 표면적을 사용한 경우에서도 일반적 프랙탈 차원의 특성과 같이 지형의 복잡성과 비례관계의 성질을 나타내었다. 2) 본 연구에서 제안한 표면적을 이용한 프랙탈 차원은 영천지역에서는 $2.10{\sim}2.24$이고 의성지역은 $2.02{\sim}2.15$으로 나타났다. 이 값들은 통상 알려진 지형의 프랙탈 차원인 $2.10{\sim}2.20$의 범위에 든다. 3) 평균 경사도와 프랙탈 차원의 상관관계는 평균경사도가 $25^{\circ}$ 이상인 지역에서 결정계수 $R^2$값이 $25^{\circ}$ 이하인 지역에 비해 30% 정도 작아진다. 그러므로 모든 지형의 거침도를 표현하기 위해선 프랙탈 차원이 알맞을 것으로 본다. 본 연구결과를 통해 투영면적과 표면적을 이용한 프랙탈 차원 산정공식이 유효함을 확인하였다. 그러나 본 기법이 충분히 타당성을 인정받기 위해선 연구대상지역의 확대를 통하여 경사도와 표면적, 프랙탈 차원과의 상관관계를 더욱 명확히 할 필요가 있다. 향후 연구에선 지형의 복원에 적용 할 수 있을 것이며 fBm모델을 이용하여 교통류 해석에도 적용이 가능할 것이다.
본 연구에서는 기존에 개발된 지형 보간기법의 정확도와 효율성을 극대화하기 위해 프랙탈 기법을 적용하여 소량의 기지 지형정보로도 대상지역의 자연지형이 가지는 불규칙성을 재현하여 보다 실제지형에 가까운 지형정보를 생성할 수 있는 FEDISA 모형을 개발하였다. 또한 모형의 적합성 및 효용성을 검토하기 위한 도구로 경사도 범위지수 $I_{SR}$, 표면적 지수 $I_{SA}$, 체적 지수 $I_V$를 개발하였으며, 모형의 적용 대상면적을 $75m{\times}75m$, $150m{\times}150m$, $300m{\times}300m$, $600m{\times}600m$, $1,200m{\times}1,200m$ 등으로 다양하게 설정하여 기존의 보간 기법 및 FEDISA 모형에 의한 계산 결과와 실측자료에 대해 비교 검토를 통하여 FEDISA 모형의 효용성과 적합성을 제시하였다.
본 논문은 반복 수축 변환의 프랙탈(fractal) 이론에 근거한 심전도 데이터 압축에 관한 연구이다. 심전도 데이터에 반복 함수계(Iterated Function System : IFS) 모델을 적용하여 신호 자체의 자기 유사성(self-similarity)을 반복 수축 변환으로 표현하고, 그 매개변수만을 저장한다. 재구성시는 변환 매개변수를 반복 적용하여 원래의 신호에 근사되어지는 값을 얻게 된다. 심전도 데이타는 부분적으로 자기 유사성을 갖는다고 보고, 부분 자기-유사 프랙탈 모델(piecewise self-affine fractal model)로 표현될 수 있다. 이 모델은 신호를 특정 구간들로 나누어 각 구간들에 대해 최적 프랙탈 보간(fractal interpolation)을 구하고 그 중 오차가 가장 작은 매개변수만을 추출하여 저장한다. 이 방법을 심전도 데이타에 적용한 결과 특정 압축율에 대해 아주 적은 재생오차 (percent root-mean-square difference : PRD)를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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