본 논문에서는 수중에서 선망어구의 접근에 대한 어군의 유영을 혼돈이론을 적용하여 시각화해 보았다. 어군은 집단적 유영에 있어 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 일정한 패턴을 이용한 시각화는 사실성을 반감시키는 요인이 된다. 본 논문에서는 어군을 구성하는 어류의 병렬처리를 통하여 사실적이고 실시간적인 시각화를 제안한다. 또한 어류별 내부 벡터의 변화에 혼돈이론을 이용하여 동물학적 행동 반응도 적용시킨다. 연구 결과는 게임 등의 자연현상을 시각화하는 분야에 활용될 수 있을 것이다.

계가 혼돈거동을 나타낼 경우에는 변수들의 미소변화에 의해서도 계가 전혀 다른 거동을 나타낼 수 있기 때문에 비선형계의 설계 및 해석시에는 이를 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 구형 쉘의 중앙에 충격하중이 수직방향으로 작용하는 경우, 쉘의 기하학적 비선형성과 재료적 비선형성으로부터 기인되는 혼돈거동을 해석하였다. 쉘의 탄소성거동을 유한요소법을 이용하여 구한 후 계의 거동을 변위-시간이력, 프앙카레 맵, phase diagram등의 표준적인 방법들을 이용하여 쉘의 혼돈거동을 규명하였다. 해석결과, 계는 혼돈거동을 나타내었으나 탄소성보의 경우와는 달리 초기조건의 미소변화에 대한 극도의 민감도는 나타나지 않았으며 시간에 대한 쉘의 거동특성도 크게 변하지 않았다. 프앙카레 맵은 한정된 영역에 결쳐서 점들이 분포되었기 때문에 계의 거동이 혼돈거동임을 보여 주고 있지만 혼돈계의 프앙카레 맵에서 나타나는 기하학적 구조는 나타나지 않았다. 에너지선도를 이용하여 쉘이 하중의 작용방향 또는 반대방향으로 불규칙적으로 snap-through되는 원인을 규명하였다.

작물, 가축, 농산물을 학문의 대상으로 하는 농학은 기상, 토양 등과 같은 자연 현상으로부터 필요한 데이터를 획득하여 이용한다. 그러나, 이들 데이터는 많은 환경 요인의 영향을 받아 그 거동이 매우 복잡한 비선형적 현상을 나타내는 것이 대부분이다. 따라서, 실험을 통해 획득된 데이터의 처리 및 모형화 등을 위해 기존의 수학적, 통계적 방법을 이용하는 경우에 많은 어려움을 겪게 된다. 이에 최근에는 신경회로망 및 퍼지 이론 등과 같은 인공 지능 기법을 이용하여 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 강좌에서는 복잡한 비선형 특성 특히 임의적 거동을 보이는 자연 현상을 기술하기 위해 최근에 대두되고 있는 혼돈 이론에 대한 소개를 하고자 한다.(중략)