경관을 구성하는 다양한 요소들의 공간적 분포 패턴과 상호 관계를 정량적으로 분석하기 위하여 다양한 경관지수가 개발되어 사용되고 있다. 경관구조 및 변화특성을 정량적으로 해석하기 위한 노력은 1950년대 후반부터 기하학적 이론을 기초로 하여 제기되어 왔으며, 최근에는 원격탐사, GIS, 정보이론, 프랙탈 이론에 근거한 지표 등이 도입되어 사용되고 있다. 본 연구에서는 연안습지 식생의 발달과 분포 특성을 공간적으로 해석하기 위해 Landsat 영상에 분광혼합분석 기법을 적용하여 선정한 지표면 식생비율을 10개 클래스로 구분한 후 각 클래스에 대해 경관지수를 적용하여 식생비율의 시-공간적 변동 특성을 분석하였다. 새만금방조제를 비롯한 많은 연안습지에 생성되는 습지식생의 공간적 분포를 변화탐지 하고 이들의 시-공간적 분포에 영향을 미치는 요인을 해석하여 연안습지의 보존과 개발에 대한 기초 정보를 위성자료를 통해 추출 분석하였다.
Lee, Sang Yun;Song, Ki-Il;Kang, Kyung Nam;Ryu, Hee Hwan
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.24
no.4
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pp.341-353
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2022
Pipelines are buried in urban area, and the position (depth and orientation) of buried pipeline should be clearly identified before ground excavation. Although various geophysical methods can be used to detect the buried pipeline, it is not easy to identify the exact information of pipeline due to heterogeneous ground condition. Among various non-destructive geo-exploration methods, ground penetration radar (GPR) can explore the ground subsurface rapidly with relatively low cost compared to other exploration methods. However, the exploration data obtained from GPR requires considerable experiences because interpretation is not intuitive. Recently, researches on automated detection technology for GPR data using deep learning have been conducted. However, the lack of GPR data which is essential for training makes it difficult to build up the reliable detection model. To overcome this problem, we conducted a preliminary study to improve the performance of the detection model using finite difference time domain (FDTD)-based numerical analysis. Firstly, numerical analysis was performed with homogeneous soil media having single permittivity. In case of heterogeneous ground, numerical analysis was performed considering the ground heterogeneity using fractal technique. Secondly, deep learning was carried out using convolutional neural network. Detection Model-A is trained with data set obtained from homogeneous ground. And, detection Model-B is trained with data set obtained from homogeneous ground and heterogeneous ground. As a result, it is found that the detection Model-B which is trained including heterogeneous ground shows better performance than detection Model-A. It indicates the ground heterogeneity should be considered to increase the performance of automated detection model for GPR exploration.
The objectives of this study were to investigate the aggregate fragmentation in wet-sieving and to evaluate the relationship between the aggregate fragmentation fractal dimension and macro-porosity of upland soils, using three different textural types of soils including Gopyeng series (Fine, Typic Hapludalfs), Gyuam series (Fine silty over coarse silty, Fluvaquentic Eutrudepts), and Jungdong series (Coarse loamy, Typic Udifluvents) located in Gyeonggi province. Undisturbed soil samples with five replicates were seasonally sampled and used for measuring water stable aggregate, macropores, and physico-chemical properties of soils. The aggregate stability in wet-sieving was digitalized as three types of fragmentation fractal dimension ($D_f$), geometric mean diameter (GMD), and mean weight diameter (MWD). $D_f$ had higher correlation with GMD than with MWD. Seasonal aggregate stability showed the highest values in summer, and decreased in the order of spring and autumn. The macroporosity had higher in topsoil, in autumn, and in ridge, than in plow pan layer, in summer, and in row, respectively. The relationship between $D_f$ and macroporosity, especially more than 99 m, showed high correlation only in soils with $D_f$ less than 3.1, which means more aggregated soils compared to soils with $D_f$ more than 3.1. Besides, in the soils with the fractal dimension less than 3.1, the power function relation between saturated hydraulic conductivity and macroporosity more than 99 m had relatively high determinant coefficient, and vice versa. Therefore, it could be thought that fragmentation fractal dimension is available for confirming macroporosity induced from aggregation.
Ground-penetrating radar (GPR) enables rapid data acquisition over extensive areas, but interpreting the obtained data requires specialized knowledge. Numerous studies have utilized numerical analysis methods to examine GPR signal characteristics under various conditions. To develop more realistic numerical models, the heterogeneous nature of the ground, which causes clutter, must be considered. Clutter refers to signals reflected by objects other than the target. The Peplinski material model and fractal techniques can simulate these heterogeneous characteristics, yet there is a shortage of research on the necessary input parameters. Moreover, methods for quantitatively evaluating the similarity between field and analytical data are not well established. In this study, we calculated the autocorrelation coefficient of field data and determined the correlation length using the autocorrelation function. The correlation length represented the temporal or spatial distance over which data exhibited similarity. By comparing the correlation length of field data with that of the numerical model incorporating fractal weights, we quantitatively evaluated a numerical model for heterogeneous ground. Consequently, the results of this study demonstrated a numerical modeling technique that reflected the clutter characteristics of the field through correlation length.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.5
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pp.84-93
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2000
The conventional fractal decoding was implemented to IFS(iterated function system) for every range regions But a part of the range regions can be decoded without the iteration and there is a data dependence regions In order to decode $R{\times}R$ range blocks, It needs $2R{\times}2R$ domain blocks This decoding can be analyzed to the dependence graph The vertex of the graph represents the range blocks, and the vertex is classified into the vertex of the range and domain The edge indicates that the vertex is referred to the other vertices The in-degree and the out-degree are defined to the number of the edge that is entered and exited, respectively The proposed method is analyzed by a dependence graph to the fractal code, and the decoding order is recomposed by the information of the out-degree That is, If the out-degree of the vertex is zero, then this vertex can be used to the vertex with data dependence Thus, the proposed method can extend the data dependence regions by the recomposition of the decoding order As a result, the Iterated regions are minimized without loss of the image quality or PSNR(peak signal-to-noise ratio), Therefore, it can be a fast decoding by the reducing to the computational complexity for IFS in the fractal Image decoding.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.161-164
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1995
Nonlinear analysis of various phenomena has been developed with improvement of computer. The characteristics form nonlinear analysis are available in monitoring and diagnosis state of system. There are many nonlinear property in cutting process, but nonlinear signals have been considered as noise. In this study, nonlinear analysis technique is applied and it will be verified that cutting force is chaos by calculating Lyapunov exponents,fractal dimension and embedding dimension. The relation between characteristic parameter calculated form sensor signal and various cutting condition is investigated.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.24
no.7
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pp.1020-1027
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2000
A simple model for describing the non-spherical particle growth phenomena has been developed. In this model, we solve simultaneously particle volume and surface area conservation sectional equations that consider particles' non-sphericity. From the correlation between two conserved properties of sections, we can predict the evolution of the aggregates' morphology. This model was compared with a simple monodisperse-assumed model and more rigorous two-dimensional sectional model. For comparison, formation and growth of silica particles have been simulated in a constant temperature reactor environment. This new model showed good agreement with the detailed two-dimensional sectional model in total number concentration and primary particle size. The present model successfully predicted particle size distribution and morphology without costing very heavy computation load and memory needed for the analysis of two dimensional aerosol dynamics.
Fractures and segmentation in association with the activities of the Yangsan fault are studied around Mt. Namsan, Gyengju city in the southeastern part of Korea. It is believed that the higher values of joint density and fractal dimension with the approach of the center of the Yangsan fault mean intense fracturing due to the fault activity. The boundary between fault damage zone and host rock is inferred to be placed at about 2.7 km from the center of the Yangsan fault where the values of joint density and fractal dimension abruptly decrease and the orientations of joint are also much dispersed. The small faults within the damage zone of the Yangsan fault are definitely divided into right-lateral and left-lateral strike-slip faults. The former is considered to be formed during the right-lateral movement of the Yangsan fault and the latter during the left-lateral movement. The Yangsan fault is segmented in the study area with obvious evidences as follows: (1) the difference of fault strike between northern and southern segments, (2) The geometry of contractional imbricate fans and syncline plunging $9^{\circ}$, $S85^{\circ}E$ at the end of northern segment, and (3) anticline plunging $28^{\circ}$, $N4^{\circ}W$ at the end of southern segment.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.8
no.2
s.16
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pp.61-69
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2000
Until now, the extraction of information on geographic features and the compilation of maps from satellite imagery has had many limitations because of its lower resolution compared to aerial photos to the recent. However, it is expected that the availability of high resolution satellite imagery whose spatial resolution is about 1m will reduce such limitations. Currently, a compilation of national-wide digital base maps is going on to construct the National Geographic Information Systems in Korea. It will be used for many application field of the social welfare. Therefore, in this study, we suggest that satellite imagery can help it and we have experimented on the possibility of detecting and interpreting geographic data using satellite imagery of various spatial resolutions. The interpretability and detectability of 46 features in 6 categories was experimented with 6 kinds of images of different resolutions. As a subsequent procedure, we have performed the fractal analysis for a quality test of the texture information. Through the fractal analysis, we could show that texture information and probability of discrimination increases as the spatial resolution of the image increases. Based on the results of this experiment, we could suggest the possibility of the renewal and construction of the National-wide Geographic Information Systems database using satellite imagery, as well as of examining appropriate spatial resolutions for objects of interest.
Proceedings of the Korean Society for Technology of Plasticity Conference
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2009.10a
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pp.33-37
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2009
Finite-element methods are used to study non-adhesive, frictionless rough contact of elastic and plastic solids. Roughness on spherical surfaces is realized by self-affine fractal. True contact area between the rough surfaces and flat rigid surfaces increases with power law under external normal loads. The power exponent is sensitive to surface roughness as well as the curvature of spherical geometry. Surface contact pressures are analyzed and compared for the elastic and plastic solids. Distributions of local contact pressure are shown dependent on the surface roughness and the yield stress of plastic solids.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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