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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
소혜림 (한국해양대학교) 오세준 (한국해양대학교) 진강규 (한국해양대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
30 - 36 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2019.18.0106

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A box-counting (BC) analysis is widely used to measure the complexity and the roughness of natural self-affine objects. In this paper, we presents an application of the improved Box-Counting (BC) method proposed by the authors to assess the complexity of the Korean peninsula coastlines. First, to evaluate the performance of the improved method on a set of two self-similar fractal images, the fractal dimensions estimated on five different level images were averaged and the mean absolute error between the theoretical dimension and the estimated dimension was calculated. Next, a set of experimental images were taken from the Google map and converted into corresponding binary images after coastline edge detection for application to the coastlines of the Korean peninsula. The experimental results showed that the improved BC method was both accurate and robust for the window size. The fractal dimensions of the Korean peninsula coastlines were estimated to be between 1.03 and 1.28, and the averaged fractal dimensions of the west and south coastlines were larger than those of the east. It was confirmed that these results were in good agreement with intuition.

목차

Abstract
I. 서론
II. 프랙탈과 기존의 BC법
III. 개선된 BC법
IV. 실험 및 결과 검토
V. 결론
REFERENCES

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