본 연구에서는 낙동강 임하댐 유역을 대상으로 엔트로피 이론(혼합분포 적용)과 관측소의 공간적 분포를 동시에 고려하여 강우관측망을 평가하였다. 일반적으로 혼합분포를 이용하는 강우관측망 평가는 연속분포를 이용하는 경우 비해 강우의 시공간적 간헐성을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 아울러 유역의 면적평균강우량을 산정시 강우관측소는 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이며, 이를 최근린 지수(Nearest neighbor index)를 이용하여 강우관측소 간에 공간적 분포를 등급화하였다. 최근린 지수는 임의의 점에 가장 가까운 인접 점들 간의 거리 특성을 이용하는 방법으로 점의 분포를 보다 지리적으로 파악할 수 있다. 본 연구에서는 엔트로피의 최대 정보전달량 및 강우관측소의 등급을 동시에 고려하기 위해 유클리디언 거리를 이용하여 2개의 목적함수를 통합하였으며, 이를 MOGA(Multi Objective Genetic Algorithm)를 이용하여 최적관측망을 선정하였다. 그 결과 MOGA를 이용하여 관측망을 평가한 경우 엔트로피 이론만을 적용했을 때보다 최적관측소가 보다 분산됨을 확인하였다.
최근 2D 와 3D 콘텐츠의 급격한 수요 증가로 인하여 2D 와 3D 공간에서 사람이 인지하는 물체의 시각적 정보량을 정량화할 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 정보이론에 기초하여 엔트로피 관점에서 2D 와 3D 영상의 시각적 정보량을 측정하는 방법을 제시한다. 시각적 정보량을 측정할 때, 기존의 연구에서는 고려되지 않았던 집중영역(saliency), 시각세포의 불균형으로 인한 주변영역 흐림현상인 포비에이션(foveation), 양안합성(binocular fusion)등 인간의 시각적 특성을 반영하였다는 점에서 기존의 연구들과 차이를 둔다. 2D 콘텐츠의 시각적 엔트로피는 단안시에 근거한 질감(texture) 엔트로피와 깊이 엔트로피로 구성되어 있다. 그리고 3D 콘텐츠의 시각적 엔트로피는 2D 에서의 시각적 엔트로피와 양안시에 의한 깊이 엔트로피를 포함한다. 본 논문의 시각적 엔트로피는 2D 와 3D 영상의 시각적 피로도를 측정할 때 사용될 수 있다.
의사결정 트리는 데이터 마이닝의 분류와 예측 작업에 주로 사용되는 기법 중의 하나이다. 실생활에서 공간의사결정을 위한 분류를 수행할 때에는 인접 데이터의 위치와 분산도를 고려하는 것이 매우 중요하다. 기존의 공간 의사결정 트리는 데이터의 공간적 특성을 표현하기 위해 각 객체간의 유클리디안 거리비율을 엔트로피로 반영하여 트리 구축 시 이용하였다. 그러나 이것은 공간 객체간의 거리 비율만을 설명할 뿐 공간 차원에서의 데이터 분산 정도와 각 분류된 클래스간의 연관관계 등은 파악할 수 없다는 한계점이 있었다 본 논문에서는 분산도와 차별도 기반의 공간 엔트로피를 이용하여 공간 데이터의 분포도를 반영하는 공간 의사결정 트리를 제안한다 분산도는 분류된 클래스 내의 공간 객체 분포도를 나타내고 차별도는 다른 클래스 내 공간 객체와의 분포도 및 관계성을 나타낸다. 이러한 분산도와 차별도의 비율을 엔트로피 계산 시 이용함으로써 비공간적 속성으로 분류된 각 클래스가 공간적으로는 얼마나 뚜렷하게 분류되는지 알 수 있게 한다. 제안 기법은 정확성과 계산 비용에 있어서 기존 기법보다 각각 약 18%, 11%의 성능 향상을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.265-275
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2009
지역적 공간의 특성을 고려한 공간선형회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 상태임을 고려하고 있다. 하지만 공간선형회귀모형을 정확히 추론함에 있어서 완전한 자료가 사용 가능한 경우는 그다지 많지가 않은 것이 현실이다. 만약 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적 추론을 할 경우 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 공간자기상관을 따르는 공간선형회귀모형에서 자료가 불완전한 상태 일 경우 일반화 최대엔트로피 형식을 이용하여 미지의 모수를 추정하는 방법을 제안하였고 몬테카를로 모의실험을 통하여 여러 전통적인 추정량들과 효율성을 비교하였다. 그 결과, 자료가 불완전한 상태에서 일반화 최대엔트로피 추정량이 다른 추정방법들에 비해 효율적인 추정치를 제공하였다.
도시의 생활권 전역에 걸쳐 설치되어 있는 지하매설 시설물인 하수관망은 그 거동에 따라 방류수역의 수질에 큰 영향을 준다. 하수관망을 통한 하수의 이송특성은 관망의 형상과 각 지점에서의 수질정보에 영향을 받는다. 본 연구에서는 이 두 가지 인자에 대한 분석을 위해 하수관망의 외적 형상과 내적 정보흐름의 관계를 분석하였다. 실제 하수관망을 대상으로 자연하천의 정량화에 쓰이는 하천차수방법을 적용해 관망의 차수를 구분하여 도시에 공간적으로 넓게 분포되어있는 하수관망의 범위를 좁힌 후, 정보이론에서의 엔트로피(Entropy) 개념을 하수관망에 도입하여 하수관망의 차수와의 상관관계를 알아보았다. 이러한 분석을 통하여 하수관망의 차수와 엔트로피 사이에 유기적 상관성이 성립함을 확인 할 수 있었다. 총엔트로피와 한계엔트로피 모두 관망의 차수와 유의한 관계를 보였으나 그 양상은 반대로 나타났다.
뉴럴넷 기술이 발전과 힘께 다양한 분야에서 획기적인 성능 향상이 이루어지고 있다. 이미지 압축 분야에서도 기존의 전통적인 툴 제인 구조의 압축 방식에서 벗어나 종단간(end-to-end) 뉴렬넷 기반의 이미지 압축 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 최근 네트워크를 통해 변환된 피쳐 데이터의 엔트로피를 최소화하는 방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이에 기반한 최근의 연구는 VVC 화면 내 코딩 기술보다 우수한 코딩 효율성을 제공하고 있다. 그러나 변환된 피쳐 데이터에 대한 특성 분석은 부족한 실정이며, 이에 본 논문에서는 엔트로피 최소화 기반 종단간 이미지 압축 네트워크의 피쳐 공간 데이터에 대한 공간적 (spatial) 상관관계와 채널간(inter-channel) 상관관계(correlation)를 분석하고, 나아가 최근 제안된 종단간 이미지 압축 네트워크의 문맥 기반 예측 기능을 통해 잔존하는 데이터 중복성이 효과적으로 제거됨을 보인다.
특징 집합 선택은 학습 알고리즘의 전처리 과정으로 사용되기도 한다. 수집된 자료가 문제와 관련이 없다거나 중복된 정보를 갖고 있는 경우, 이를 학습 모델생성 이전에 제거함으로써 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 탐색 공간을 감소시킬 수 있으며 저장 공간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 특징 집합의 추출과 추출된 특징 집합의 성능 평가를 위하여 엔트로피를 기반으로 한 휴리스틱 함수를 사용하는 새로운 특징 선택 알고리즘을 제안하였다. 탐색 방법으로는 ACS 알고리즘을 이용하였다. 그 결과 학습에 사용될 특징의 차원을 감소시킴으로써 학습 모델의 크기와 불필요한 계산 시간을 감소시킬 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.277-286
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2009
영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 특성의 센서로부터 서로 다른 위치 에서 얻는 영상들의 공간적 대응관계를 찾는 과정이다. 본 논문에서는 동일 환자에게 촬영한 뇌 MR과 CT영상간의 상이한 공간좌표계의 차이를 보정하기 위 한 강인한 정합방법을 소개한다. 두 영상의 명암도에 대한 결합 히스토그램으로부터 계산된 개선된 조건부 엔트로피(MCE: Modified Conditional Entropy)를 이용하여 최대인 위치로 정합을 수행하고, 3차원 볼륨 렌더링 기법을 이용하여 정합된 영상을 가시화한다.
디지털 비디오 압축 기술은 대역폭과 저장 공간이 제한되는 멀티미디어 데이터의 효율적인 전송과 저장을 가능하게 하는 중요한 역할을 해왔다. 현재 VC-1은 차세대 DVD의 표준으로 채택되어 사용되고 있고 H.264/AVC의 대안으로 제안되고 있다. 이에 본 논문에서는 VC-1의 엔트로피 디코더에 대하여 소프트웨어 검증을 통한 최적화 알고리즘을 사용하여 하드웨어 설계 언어인 VHDL 언어를 이용하여 기술하고 ModeSim6.0a를 이용한 데이터 검증을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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