<div><span style="white-space:pre;"> </span>세상에서 발생되는 수많은 데이터들 중에는 규칙적인 것들도 있다. 그리고 데이터에서 나타나는 이런 규칙성을 패턴으로 정의해 보자. 규칙은 일관되게 반복되는 성질로부터 형성되는 것이기 때문에, 패턴은 곧 데이터에서의 일관되게 반복되는 속성이라 할 수 있다. 따라서 패턴이 있는 데이터는 반복성이 있는 데이터와 같은 말이며, 이를 대개 우리는 신호라고 말한다(반면, 반복되지 않아서 일관성 없는 데이터를 우리는 잡음 이라고 말한다.).</div> <div><br></div> <div><span style="white-space:pre;"> </span>반복성이라는 속성은 다양한 관점에서 접근해 볼 수 있다. 예컨대, 백지 위에 같은 방향으로 그려진 여러 검은 직선들은 그 자체가 반복되는 성질로써 패턴을 형성한다. 즉, 이 경우에는 직선이라는 데이터 덩어리가 반복되는 것이다. 또한 그냥 구불구불하게 그어진 검은 선 하나도 사실은 반복되는 성질을 가지며 패턴을 형성한다. 즉, 어느 지점에서 검은 점이 있다면, 그 근처 지점에서도 반복적으로 검은 점이 이어지듯이 찍혀 나가면서 구불구불한 검은 선 하나가 완성되는 것이다. 즉, 이 경우에 검은 곡선에서는 (선이 아닌)점이라는 데이터 덩어리가 반복되는 것이다. 이것은 백지 위에 검은 점이 두서 없이 아무렇게나 찍혀 있는 상태와는 분명 다르다.</div> <div><br></div> <div><span style="white-space:pre;"> </span>심지어 그렇게 종이 위에 아무렇게나 찍혀 있는 점들처럼 자체적으로는 반복되지 않는 무작위 데이터조차도 그것이 단위 형태로 반복된다면 패턴을 형성할 수 있다. 예컨대, 백지 위에 두서없이 무작위 적으로 찍혀 있는 점 들에서는 패턴을 찾을 수가 없지만, 그 무작위 데이터가 일정한 공간 형태를 단위로 해서 나머지 백지 위에서 반복적으로 나타난다면 그것은 패턴을 형성할 수 있다. 즉, 이 경우에는 무작위 적 이기는 하지만 고정된 위치에서의 점 모임 데이터가 공간적으로 반복되는 것이다(가장 먼저 예를 든 검은 직선처럼 말이다.). 마지막으로, 무작위의 데이터이고 그 데이터가 공간상에서 조차도 단위 형태로 반복 되지 않더라도 그 데이터는 패턴을 형성할 수 있다. 즉, 무작위적인 데이터 더라도 그 데이터 뭉치가 시간적으로 반복되어 나타난다면 그것은 패턴을 형성한다 (신호를 이런 의미에서만 좁게 칭해서 정의하기도 한다.). 예컨대 백지 전체에 무작위 점이 찍혔는데, 그런 무작위 점들이 다음 번에도, 또는 주기적으로 똑 같은 위치에서 계속해서 나타난다면 그 백지 위에 무작위처럼 보이는 점 위치 데이터는 패턴을 형성하게 된다. 즉, 이 경우에는 무작위 적이지만 고정된 위치에서의 점 모임 데이터가 시간적으로 반복되는 것이다.</div> <div><br></div> <div><br></div> <div><b>규칙</b>: 일관성 있게 반복되는 변화</div> <div><b>대칭</b>: 역으로 1회만 작용하는 특수 일관성</div> <div><b>무작위성</b>: 일관된 비일관성</div> <div><b>신호</b>: 패턴이 있는 데이터</div> <div><b>일관성</b>: 바뀜이나 변함이 없는 성질</div> <div><b>잡음</b>: 패턴이 없는 무작위성 데이터</div> <div><b>패턴</b>: 데이터에서의 규칙성</div> <div><br></div>