• 지질공학
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• 제12권4호
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• pp.421-437
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• 2002

절리면에서의 이방성 및 전단거동을 정량적으로 파악하기 위한 목적으로 암석 절리면에 석고 몰드를 제작한 후 시멘트 몰타르를 이용하여 복제된 절리모델에 직접전단시험을 실시하였다. 시험 전 암석 시험편의 절리면에 대하여 기계식 단면측정기를 이용하여 절리면의 거칠기를 측정하고 이에 대한 결과를 수치화하였다. 수치화를 통하여 제시된 좌표값을 통하여 거칠기의 통계적 변수와 프랙탈 차원을 구하였다. 대부분의 절리모형에서, 낮은 수직응력 수준에서 전단변위에 따른 전단응력의 값이 지속되거나 상승하였다. 이는 자연상태의 절리면에 대하여 형성된 전리모형의 경우 단일 거칠기 특성에 의존되지 않음을 나타낸다 거칠기에 대한 여러 통계적 변수에 의해 제시된 단면의 특성과 전단강도와의 관계는 일정하지 않으며, 대부분 낮은 상관관계를 가지고 있음이 확인되었다. JRC를 이용한 Barton의 경험식과 실제 실험에서 주어진 값을 비교한 결과 Barton의 경험식은 거칠기에 대한 이방성의 영향을 고려하기 어려우며, 절리면에 대한 특성을 파악함에 있어서 적절하지 않은 것으고 판단된다. 프랙탈 차원의 경우 동일한 단면에 대하여 이방성을 고려할 수 있었으며, 이를 이용한 경험식을 사용한 결과 시험결과와 유사한 이방성을 인지할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.33-40
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• 2012

본 논문은 생물 조기 경보 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 이 시스템은 모니터링 데몬을 이용해 간헐적으로 데이터 사건을 생성하고, 이 데이터 집합으로부터 특징 매개변수들을 추출한다. 특징 매개변수는 6개의 변수(x/y 축 좌표, 거리, 절대 거리, 각도, 프랙털 차원)를 가지고 유도된다. 특히 프랙털 이론을 사용해 제안 알고리즘은 입력된 특징들이 독성 환경에 있는지 아닌지의 유기물 특성을 정의한다. 추출된 특징 데이터를 학습하기 위한 적절한 알고리즘을 위해 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 확장된 학습 알고리즘(UChoo)을 사용한다. 그리고 본 알고리즘은 특징 집합들이 모니터링 데몬에 의해 주기적으로 추가된다는 BEWS의 특징을 극복하기 위해 확장된 데이터 표현 방법을 이용하는 학습 방법을 포함한다. 이 알고리즘에서 결정트리 분류기는 확장된 데이터 표현에서 가중치 매개변수를 사용하는 부류 분포 정보를 정의 한다. 실험 결과들은 제안된 BEWS가 환경적인 독성을 탐지하는데 이용 될 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제27권2호
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• pp.117-122
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• 2000

프랙탈 영상 압축은 영상의 일부 영역이 같은 영상의 다른 영역과 거의 유사한 모양을 하고 있다는 자기유사성에 기초하고 있다. 이 압축 방법은 높은 압축률과 빠른 복원력을 제공하지만 매우 긴 압축 시간을 갖는다. 압축 시간을 줄이기 위해 가장 많은 시간이 소요되는 레인지 블록과 도메인 블록간의 비교 탐색 과정을 줄이려는 시도가 꾸준히 이루어져 왔다. 이 연구들은 크게 탐색할 도메인 영역에 제한을 가하는 방법과 도메인 블록의 탐색 순서를 주어진 조건을 만족하는 최초의 도메인을 찾는 방법으로 나누어 볼 수 있다. 그러나 대부분의 프랙탈 영상 압축 기법은 아직도 많은 압축 시간을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 영상 압축 시간을 획기적으로 줄이기 위해 레인지 블록간의 유사성을 이용하여 몇 개의 레인지 플록에 대해서만 도메인 탐색을 시도하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 모든 레인지 블록은 각각의 모양을 바탕으로 몇 개의 유사 그룹으로 분류되며, 각 그룹의 대표 블록에 대해서만 도메인 탐색을 실행하게 된다. 또한 이 방법을 다른 프랙탈 영상 압축 기법의 사전 작업으로 활용한다면 더욱 큰 효과를 보게 될 것이다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제23권9호
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• pp.1151-1162
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• 1999

The effects of radial heat and $H_2O$ diffusion on the evolution of silica particles in coflow diffusion flames have been studied experimentally. The evolution of silica aggregate particles in coflow diffusion flames has been measured experimentally using light scattering and thermophoretic sampling techniques. The measurements of scattering cross section from $90^{\circ}$ light scattering have been utilized to calculate the aggregate number density and volume fraction using with combination of measuring the particle size and morphology through the localized sampling and a TEM image analysis. Aggregate or particle number densities and volume fractions were calculated using Rayleigh-Debye-Gans and Mie theory for fractal aggregates and spherical particles, respectively. Flame temperatures and volumetric differential scattering cross sections have been measured for different flame conditions such as inert gas species, $H_2$ flow rates, and burner injection configurations to examine the relation between the formation of particles and radial $H_2O$ diffusion. The comparisons of oxidation and flame hydrolysis have also been made for various $H_2$ flow rates using $N_2$ or $O_2$ as a carrier gas. Results indicate that the role of oxidation becomes dominant as both carrier gas($O_2$) and $H_2$ flow rates increases since the radial heat diffusion precedes $H_2O$ diffusion in coflow flames used in this study. The effect of carrier gas flow rates on the evolution of silica particles have also been studied. When using $N_2$ as a carrier gas, the particle volume fraction has a maximum at a certain carrier gas flow rate and as the flow rate is further increased, the hydrolysis reaction Is delayed and the spherical particles finally evolves into fractal aggregates due to decreased flame temperature and residence time.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.179-187
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• 2000

프랙탈을 이용한 영상압축기법들은 놓은 압축률과 빠른 복호화 시간의 장점을 가지나 부호화과정에서 최적의 윳사 변환점을 얻기 위해 장시간을 소모하는 단점으로 인해 응용에 많은 제한을 받는다. 본 논문에서는 부호화에 소요되는 시간을 줄이기 위해 신경회로망을 이용한 고속블록분류기를 제안한다. 제안된 방법은 정의역에서 블로데 대한 탐색 시간을 줄이기 위아혀 각 정의역을 화소의 분포형태에 따라 신경망을 이용하여 4가지의 부류로 구분하고 각 치역 블록과 비교할 때 해당 치역 블록의 부류를 판단하여 전체에 대해서 탐색을 행하지 않고 해당하는 부루에 대해서만 탐색하는 방법을 사용한다. 또한 블록의 크기를 가변적으로 할당하여 화소의 분포형태에 따라 고르게 분포되어 있는 경우에는 블록의 크기를 크게 할당하고 복잠한 형태의 블록에 대해서는 블록의 크기를 작게 할당하는 방법을 사용한다. 다양한 특성을 갖는 영상들에 대한 실험결과는 허용 가능한 수준의 화질인 PSNR 30dB정도의 화질을 유지하면서 기존의 방법들에 비해 압축속도가 평균 40%가량 개선됨을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.174-181
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• 2005

이 논문에서는 숲 속에 숨어있는 타겟의 산란 특성을 계산할 수 있는 효율적인 모델을 계발한다. 이 산란모델은 숲의 산란 특성을 계산하기 위해 프랙탈 기하학과 single scattering 이론을 사용하는 channel model과 타겟 자체의 산란 특성을 계산하기 위해 physical optic(PO) 근사법을 사용하는 hybrid 모델이다. 그리고 전체 모델의 계산량을 줄이기 위해 가역정리를 사용하여 간단하게 타겟과 숲 사이의 상호 작용을 계산한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.909-915
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• 2008

Recently, the interests in the development and application of unmaned robots are increasing in various fields including surveillance and reconnaissance, planet exploration, and disaster relief. Unmaned robots are usually controlled from distance using radio communications but they should be equipped with an autonomous travelling function to cope with unexpected terrains and obstacles. This means that they should be able to evaluate terrain's characteristics quantitatively using mounted sensors so as to traverse harsh natural terrains autonomously. For this purpose, this paper presents a method for extracting terrain information, that is, slope and roughness from elevation maps as a prior step of traversability analysis. Slope is extracted using the curve fitting based on the least squares method and roughness using three metrics and their weighted average. The effectiveness of the proposed method is verified on both a fractal map and the world model map of a real terrain.

• 대한한의진단학회지
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• 제11권2호
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• pp.84-95
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• 2007

Background and Purpose: We have studied the trends of EEG signals in the voluntary breathing condition by applying the fractal analysis. According to chaos theory, irregularity of EEG signals can result from low dimensional deterministic chaos. A principal parameter to quantify the degree of Chaotic nonlinear dynamics is correlation dimension. The aim of this study was to analyze correlation between the correlation dimension of EEG and HRV(heart rate variability). We have studied the trends of EEG signals in the voluntary breathing condition by applying the fractal analysis. Methods: EEG raw data were measured by moving windows during 15 minutes. Then, the correlation dimension(D2) was calculated by each 40-seconds-segment in 15 minutes data, totally 36 segments. 8 channels EEG study on the Fp, F, T, P was carried out in 30 subjects. Results and Conclusion: Correlation analysis of HRV was calculated with deterministic non-linear data and stochastic non-linear data. 1. Ch1(Fp1), Ch4(F3), Ch4(F4) is positive correlated with In LF. 2. Ch1(Fp1), Ch3(F3) is positive correlated with In TF.

• Tribology and Lubricants
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• 제30권6호
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• pp.378-383
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• 2014

This study predicts the of the hysteretic friction of a rubber block sliding on an SMA asphalt road. The friction of filled rubber on a rough surface is primarily determined by two elements:the viscoelasticity of the rubber and the multi-scale perspective asperities of the road. The surface asperities of the substrate exert osillating forces on the rubber surface leading to energy dissipation via the internal friction of the rubber when rubber slides on a hard and rough substrate. This study defines the power spectra at different length scales by using a high-resolution surface profilometer, and uses rubber and road surface samples to conduct friction tests. I consider in detail the case when the substrate surface has a self affine fractal structure. The theory developed by Persson is applied to describe these tests through comparison with the hysteretic friction coefficient relevant to the energy dissipation of the viscoelastic rubber attributable to cyclic deformation. The results showed differences in the absolute values of predicted and measured friction, but with high correlation between these values. Hence, the friction prediction model is an appropriate tool for separating the effects of each factor. Therefore, this model will contribute to clearer understanding of the fundamental principles of rubber friction.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권3호
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• pp.227-241
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• 2024

Safety and structural integrity of civil structures, like bridges and buildings, can be substantially enhanced by employing appropriate structural health monitoring (SHM) techniques for timely diagnosis of incipient damages. The information gathered from health monitoring of important infrastructure helps in making informed decisions on their maintenance. This ensures smooth, uninterrupted operation of the civil infrastructure and also cuts down the overall maintenance cost. With an early warning system, SHM can protect human life during major structural failures. A real-time online damage localization technique is proposed using only the vibration measurements in this paper. The concept of the 'Degree of Scatter' (DoS) of the vibration measurements is used to generate a spatial profile, and fractal dimension theory is used for damage detection and localization in the proposed two-phase algorithm. Further, it ensures robustness against environmental and operational variability (EoV). The proposed method works only with output-only responses and does not require correlated finite element models. Investigations are carried out to test the presented algorithm, using the synthetic data generated from a simply supported beam, a 25-storey shear building model, and also experimental data obtained from the lab-level experiments on a steel I-beam and a ten-storey framed structure. The investigations suggest that the proposed damage localization algorithm is capable of isolating the influence of the confounding factors associated with EoV while detecting and localizing damage even with noisy measurements.