• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.626-634
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• 2012

양식 환경의 과학적이고 체계적인 관리와 양식어민을 위해 실시간 수질 및 급이 정보 이외에도 자료의 종합적인 판단과 변화 이력을 확인하고 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 양식장의 수질, 급이의 현재 상태를 제시하고 이력 정보를 기반으로 시뮬레이션 가능하며 상태 변화를 단계 별로 확인 가능한 시스템을 비주얼 C++를 이용하여 구현하였다. 또한 수질, 급이 상태 정보를 수산지식을 기반으로 종합적으로 분석할 수 있고 제시할 수 있는 엔트로피 모델을 제안하였다. 이는 추후 질병 및 다양한 연구 결과를 반영한 고차원의 양식 환경 모델을 생성할 수 있는 토대가 될 수 있다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제40권3호
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• pp.139-148
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• 2016

터빈과 압축기의 1차 근사 모델을 대상으로 열역학적 해석을 하여 단열 효율의 특성을 파악하였다. 비단열 터빈과 압축기에 대해서는 엔트로피 평균 온도와 생성 엔트로피, 열원 온도, 열전달량 등의 값에 따라 단열 효율이 1보다 커질 수 있다. 즉, 단열 효율을 비단열 검사체적에 적용하면 실제보다 성능을 높게 평가하는 오류가 생길 수 있다. 이 문제를 해결하는 대안으로 실제 과정과 동일한 열이 전달되는 가역 비단열 과정을 이상 과정으로 채택하여 정의하는 비단열 효율을 제안한다. 이 비단열 효율은 항상 0과 1 사이에 있으며, 대부분의 경우 엑서지 효율보다 작음을 입증하였다. 비단열 효율은 단열 효율을 포함하는 더 일반적인 효율의 정의식으로 사용할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.110-114
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• 2010

본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화 방법에 대해 기술한다. TextRank 알고리즘은 그래프 기반의 순위화 알고리즘이다. 문서에서 나타나는 각각의 단어를 노드로, 단어들 사이의 동시출현성을 이용하여 간선을 만들면 문서로부터 그래프를 생성할 수 있다. TextRank 알고리즘을 이용하여 생성된 그래프로부터 중요도가 높은 단어를 선택하고, 그 단어와 인접한 단어를 묶어 하나의 자질로 사용하여 문서 분류를 수행하였다. 동시출현 자질(인접한 단어 쌍)은 단어 하나가 갖는 의미를 보다 명확하게 만들어주므로 문서 분류에 좋은 자질로 사용될 수 있을 것이라 가정하였다. 문서 분류기로는 지지 벡터 기계, 베이지언 분류기, 최대 엔트로피 모델, k-NN 분류기 등을 사용하였다. 20 Newsgroups 문서 집합을 사용한 실험에서 모든 분류기에서 제안된 방법을 사용했을 때, 문서 분류 성능이 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권7C호
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• pp.663-670
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• 2009

본 논문에서는 NFSR(Non-linear Feedback Shift Register)과 2D CAT(Two-Dimensional Cellular Automata Transform)를 단계적으로 이용하여 영상을 암호화하는 방법을 제안한다. 암호화 방법은 먼저, NFSR을 이용해서 원 영상의 크기만큼 PN(pseudo noise) 수열을 생성한다. 그리고 생성된 수열을 원 영상과 XOR 연산하여 암호화를 한다. 그 후, 게이트 이 값을 설정하여 2D CAT 기저함수를 생성한다. 생성된 기저함수를 변환된 암호화 영상에 곱하여 2D CAT 암호화를 한다. 마지막으로, 키 공간 분석, 엔트로피 분석 및 민감도 분석을 통해 제안한 방법이 효율적이고 매우 안전함을 검증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.245-251
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• 2002

본 논문에서는 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 퍼지 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다. Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고 자기 구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 다변수비선형 정적 함수의 데이터와 하수 처리 활성오니 공정의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 2부
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• pp.527-530
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• 2012

본 논문은 윤곽선이 두드러지는 Saliency Map모델을 생성하고 객체 후보 영상을 획득하여 객체를 추출할 수 있는 기법에 관한 연구이다. 제안하는 기법은 객체의 윤곽선 정보가 두드러지는 Saliency Map을 생성하기 위해 에지(Edge), 초점(Focus), 엔트로피(Entropy)를 특징 정보로써 사용하고, 획득한 Saliency Map의 임계화 과정 및 라벨링 과정을 통해 배경 영역을 제거한 객체 후보 영상을 획득한다. 이후 Mean Shift Segmentation 알고리즘을 적용한 영상의 세그먼트별 객체 후보 영상의 픽셀 평균값을 적용한 영상을 다시 라벨링 과정을 이용하여 객체를 추출한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.581-591
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• 2005

협력적 여과 시스템은 희박성과 단지 두 고객만의 선호도에 따른 상관 관계로 추천을 제공한다는 문제점과 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 한다는 단점이 있다. 또한, 상품의 내용을 기반으로 하지 않고 선호도만을 기반으로 하므로 추천의 정확도가 사용자에 의해 평가한 자료에만 의존한다는 문제점도 있다. 이와 같이 평가된 자료를 추천에 이용할 경우, 모든 사용자가 모든 상품에 대해 성의 있게 평가할 수는 없으므로 추천의 정확도가 낮아지는 결과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피을 사용하여 사용자가 상품에 대하여 평가한 자료를 기반으로 검증되지 않은 사용자를 제외시키고, 다음으로 사용자 프로파일을 생성한 후 사용자를 군집시키며, 마지막으로 그룹의 대표 선호도를 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 사용자 군집을 이용한 방법은 군집내의 사용자만을 대상으로 유사한 사용자를 찾으므로 희박성은 해결할 수 있으나 그 외의 단점을 해결하지 못하였다. 제안한 방법에서는 상품에 대해 평가한 선호도 뿐만 아니라 상품에 대한 정보를 반영하기 위하여 연관 단어 마이닝의 방법에 의해 협력적 사용자의 프로파일을 생성하고, 이를 기반으로 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘에 의해 사용자를 군집시킨다. 군집된 사용자를 대상으로 상품의 선호도와 사용자의 엔트로피를 병합함으로써 최종적으로 그룹의 대표 선호도를 추출한다. 대표 선호도를 이용한 추천 시스템은 한 사용자의 부정확한 선호도를 기반으로 추천을 하는 경우에 나타나는 추천의 부정확도 문제를 해결하며, 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 하는 단점을 보완하고, 또한 그룹 내에 가장 유사한 사용자를 찾는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있다는 장점을 갖는다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권2호
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• pp.75-84
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• 2005

연속패턴은 다양한 분야에서 사용되는 데이타 마이닝 기법의 한 종류이다. 하지만 현재의 연속 패턴 방법은 한개의 속성내에서의 패턴만을 감지할 수 있으며 속성간의 패턴을 생성할 수 없다. 다차원의 연속패턴은 일차원에 비하여 훤씬 유용한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 Hellinger 엔트로피 함수를 사용하여 다차원의 연속패턴을 생성하는 방법을 게시한다 기존의 연속패턴방법과 달리 본 방법에서는 각 연속패턴의 중요도를 자동으로 계산할 수 있다. 또한 계산의 복잡도를 감소시키기 위한 다수의 법칙이 개발되었으며 다수의 실험 결과를 제시하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.151-159
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• 2015

이 논문에서는 텍스트마이닝 (text mining) 기법을 이용하여 한국데이터정보과학회지에 게재된 논문의 영어초록을 분석하였다. 먼저 다양한 방법을 통해 단어-문서 행렬 (term-document matrix)을 생성하고 이를 사회연결망 분석 (social network analysis)을 통해 시각화하였다. 또한 토픽을 추출하기 위한 방법으로 LDA (latent Dirichlet allocation)와 CTM (correlated topic model)을 사용하였다. 토픽의 수, 단어-문서 행렬의 생성방법에 따라 엔트로피 (entropy)를 통해 토픽 추출 모형들의 성능을 비교하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.261.1-261.1
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• 2014

지구상에 존재하는 모든 생물에 의해 배출되는 이산화탄소는 온실가스로써 산업혁명 이후 급격한 농도 증가로 인해 지구 온난화 등의 다양한 환경문제를 초래하고 있다. 지구 온난화의 가시화로 인한 각종 기후 협약 및 탄소배출권 등에 규제로 온실가스 감축의무부과가 확실해져 탈 석유기반 사회로 전환을 위한 이산화탄소를 처리하는 다양한 연구가 각국에서 활발히 진행 중이다. 본 연구에서 마이크로웨이브 플라즈마 토치를 이산화탄소 분해에 이용하게 되었고 그 목적은 이산화탄소가스를 마이크로웨이브로 가열하여 순수한 이산화탄소 플라즈마 토치를 발생함으로서 지구 온난화의 주범인 이산화탄소를 생산적으로 이용하기 위한 것으로 전자파를 발진하는 마그네트론으로는 3kW, 2.45GHz의 주파수를 사용한다. 마이크로웨이브 플라즈마 토치를 이용한 이산화탄소의 분해 시 생성되는 물질을 확인하기 위하여 이산화탄소의 열역학적 평형을 계산하였으며 또한 이산화탄소의 분해 반응의 준 평형상태에서의 속도상수를 이용하여 각 분해반응생성물들의 밀도비율을 계산하였고, 이를 일반화시켜 도시하였다. 위 과정을 통해 고온의 이산화탄소 토치는 탄화수소 연료를 1기압에서 개질할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어 메탄개질은 $CO_2+CH_4{\rightarrow}2CO+2H_2$의 반응식이 된다. 이때 엔탈피와 엔트로피 변화는 각 각 ${\Delta}H=247kJ/mole$과 ${\Delta}S=257J/mole/deg.$이며 이 반응에 대한 gibbs 자유에너지는 $G={\Delta}H-T{\Delta}S$로서 개질 자발반응이 일어나는 온도는 $T={\Delta}H/{\Delta}S=961K$가 된다. 그리고 탄화수소 개질에 참여하는 산소와 CO 라디칼의 밀도가 대단히 높다. 따라서 메탄개질은 이산화탄소 토치를 통하여 1기압에서 쉽게 이루어진다.