• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.783-783
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• 2012

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.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.8-10
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• 2015

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.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.7 s.110
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• pp.643-652
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• 2006

Decision trees are mainly used for the classification and prediction in data mining. The distribution of spatial data and relationships with their neighborhoods are very important when conducting classification for spatial data mining in the real world. Spatial decision trees in previous works have been designed for reflecting spatial data characteristic by rating Euclidean distance. But it only explains the distance of objects in spatial dimension so that it is hard to represent the distribution of spatial data and their relationships. This paper proposes a decision tree based on spatial entropy that represents the distribution of spatial data with the dispersion and dissimilarity. The dispersion presents the distribution of spatial objects within the belonged class. And dissimilarity indicates the distribution and its relationship with other classes. The rate of dispersion by dissimilarity presents that how related spatial distribution and classified data with non-spatial attributes we. Our experiment evaluates accuracy and building time of a decision tree as compared to previous methods. We achieve an improvement in performance by about 18%, 11%, respectively.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.2
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• pp.265-275
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• 2009

This paper considers a linear regression model with a spatial autoregressive disturbance with ill-posed data and proposes the generalized maximum entropy(GME) estimator of regression coefficients. The performance of this estimator is investigated via Monte Carlo experiments. The results show that the GME estimator provides efficient and robust estimate for the unknown parameter.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2010.02a
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• pp.102.2-102.2
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• 2010

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.

• Korean Architects
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• no.10 s.342
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• pp.41-44
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• 1997

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.151-154
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• 2020

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.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.41 no.2
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• pp.87-94
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• 2004

The feature subset selection is used as a preprocessing step of a teaming algorithm. If collected data are irrelevant or redundant information, we can improve the performance of learning by removing these data before creating of the learning model. The feature subset selection can also reduce the search space and the storage requirement. This paper proposed a new feature subset selection algorithm that is using the heuristic function based on entropy to evaluate the performance of the abstracted feature subset and feature selection. The ACS algorithm was used as a search method. We could decrease a size of learning model and unnecessary calculating time by reducing the dimension of the feature that was used for learning.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.2
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• pp.277-286
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• 2009

Image registration is a process to establish the spatial correspondence between images of the same scene, which are acquired at different view points, at different times, or by different sensors. In this paper, we introduce a robust brain registration technique for correcting the difference between two temporal images by the different coordinate systems in MR and CT image obtained from the same patient. Two images are registered where this measure is minimized using a modified conditional entropy(MCE: Modified Conditional Entropy) computed from the joint histograms for the intensities of two given images, we conduct the rendering for visualization of 3D volume image.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2007.11a
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• pp.829-832
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• 2007

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.