Scanning electron microscopy (SEM) has played an important role in receptor modeling area because it is a powerful tool for characterizing individual particles. The purpose of the study was to classify individual diesel particles base on statistical analysis and image analysis by SEM/EDX (energy dispersive x-ray analyser). The diesel particles were sampled by both a modified CVS 75 mode and a high speed mode with a chassis dynamometer. The SEM/EDX system provides various physical parameters including particle's particle diameter and chemical information. Thus density and mass of the diesel particle were estimated cased on its chemical composition and further fractal dimensions of the diesel particle were obtained by the Hurst exponent method. The fractal dimension in the sample of modified CVS 75 mode was higher than the high speed mode. Finally, mass fractions for a diesel vehicle as a source profile were estimated cased on a particle class concept.
In this paper, we introduce the linear self-attracting diffusion driven by a weighted fractional Brownian motion with weighting exponent a > -1 and Hurst index |b| < a + 1, 0 < b < 1, which is analogous to the linear fractional self-attracting diffusion. For the 1-dimensional process we study its convergence and the corresponding weighted local time. As a related problem, we also obtain the renormalized intersection local time exists in L2 if max{a1 + b1, a2 + b2} < 0.
Large solar flares are associated with various aspects of space weather effects. Numerous attempts have been made to predict when the solar flare will be occurred mainly based on the configuration of the magnetic field of its flaring site. We analyze the time series of f/g which indicates a representative measure of the sunspot complexity to see whether it shows a possibility to be predicted without huge amounts of observation. Two kinds of analysis results are presented. One is from its power spectrum giving that there's no significantly persistent periodicity within a few days. Its de-trended fluctuation shows the Hurst exponent larger than 0.5 implying that the f/g time series has a long-term memory in time scales less than 10 days.
동일지점에서 동시에 투하된 여러개 표류부표들 사이의 분산거리를 측정하므로써, 한반도 연안역 5개 해역에서 해양난류확산의 시간적 특성을 조사하였다. 각각의 실험 에서 GPS 와 Decca Trisponder를 사용하여 표류부표의 궤적을 2∼6시간 동안 추적하였 다. 실측된 부표간 분리거리의 분산(거리의 제곱)은 시간 t에 따라 t/SUP m/에 비례하 는 지수관계를 나타내었으며, 수분 내지 수시간의 시간 스케일에서, 승수 m 은 1.2 와 2.0 의 범위였다. 실측된 부표의 궤적은 임의행보나 브라운운동의 특성을 나타내지 않 고, 프랙탈 브라운운동의 특성을 나타내었다. 해양에서 의 실제적인 상황에 부합되는 확산모델 개발을 위한 일차적인 시도로서 표류부표의 운동을 프랙탈 브라운운동 모델 에 의해 재현하였다. 본 눈문에서는 실측된 표류부표의 이동을 모델링하면 현장관측과 일치하는 표류부표 분리거리의 지수관계가 재현되지 못함을 보였다.
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.
일상생활에서 인간은 끊임없이 스트레스를 받으며 살아간다. 스트레스는 삶의 질과 밀접하게 연관이 있으며, 건강한 삶은 스트레스에 적절하게 대처하며 살아가는 삶이다. 스트레스는 호르몬 분비에 영향을 주며, 호르몬 분비의 변화는 뇌 신호 및 생체 신호에 영향을 준다. 이를 바탕으로, 본 논문은 스트레스와 뇌파 신호와의 관련성을 확인하였으며, 더 나아가 뇌파 신호 기반 정량적 스트레스 지수를 찾아보았다. 사용한 뇌파 장비는 32채널 유선 EEG 장비이며, 상업용 2채널(FP1, FP2) 뇌파 장비와의 비교를 위해, 상업용 뇌파 장비와 동일한 위치에 있는 2채널만 이용하여 데이터를 분석하였다. 뇌파의 주파수 특징점으로는 각 주파수 대역대의 파워 값, 주파수 대역대 파워 값들 간의 비율 및 차이 등을 테스트해 보았으며, 시간 특징점으로는 허스트 지수, 상관 지수, 리아프노프 지수 등을 테스트해 보았다. 총 6명의 피 실험자가 본 실험에 참여하였으며, 실험 과제로는 영어 지문이 사용되었다. 여러 특징점들 중 ${\theta}$ 파워/mid ${\beta}$ 파워가 가장 좋은 테스트 성능을 보여줬으며, 테스트 데이터에 대하여 평균 70.8%의 스트레스 분류 정확도를 얻었다. 추후, 저가 상용 2채널 뇌파 장치를 이용해서 비슷한 결과가 나오는지 확인해 볼 예정이다.
각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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