최근 기후의 급격한 변화 및 이상기후로 인해 전 세계적으로 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있는 추세이다. 우리나라의 경우 지역·계절별 강수량의 편차로 인해 국지적으로 극심한 가뭄이 발생하고 있으며, 향후 피해는 더욱 증가할 것으로 예측하고 있다. 농업가뭄은 농작물 생육에 따른 수확량 및 수자원 이용에 직접적인 영향을 미치고 있으며, 농업수리시설물의 의존도가 높기 때문에 저수지의 대응능력과 농경지의 수리답 시설이 농업가뭄 대응을 위한 중요한 지표로써 활용되고 있다. 본 연구에서는 수리시설물의 가뭄대응능력과 평야부 농경지의 가뭄빈도를 이용하여 농업가뭄 취약성 평가를 수행하였다. 2015년 이후 매년 가뭄이 발생하는 충청남도 태안군을 시범지역으로 선정하였으며, 논 중심의 농업가뭄을 평가하기 위해 기상영향, 가뭄발생현황, 보조수원능력, 가뭄대응능력 4가지의 관련 항목을 선정하였다. 기상영향, 가뭄발생현황, 보조수원현황 항목은 계수화를 위해 데이터 속성 정보만을 이용하여 가중치를 산정하는 엔트로피 (Entropy) 방법을 적용하였으며, 가뭄대응능력 항목은 농업수리시설물과 농경지 평균 가뭄빈도 분석을 통해 점수화를 수행하였다. 본 연구의 결과는 지역별로 선제적인 가뭄대응 우선순위를 결정할 수 있고, 용수공급의 효율화 등 논 중심의 농업가뭄 대응을 위한 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
다중경로 페이딩과 충격성 잡음에 의한 채널 왜곡을 보상하기 위하여 오차 엔트로피 최소화 (MEE)에 근거한 결정 궤환 등화 (DFE) 알고리듬을 제안하였다. MEE 성능기준이 아직 결정 궤환 구조나 충격성 잡음환경에 대해 연구된 바가 없다. 결정 궤환 구조의 등화기의 가중치에 대해 오차 엔트로피를 최소화함으로써 제안된 알고리듬은 심각한 다중경로와 충격성 잡음 환경에서 탁월한 잔여 심볼간 간섭제거능력을 보였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 엔트로피 가중치와 웨버 대비 도를 이용한 세일리언시 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 기존의 일반적인 방법과 마찬가지로 국부적인 세일리언시를 결정하는 상향식 검출과 전역적인 세일리언시를 구성하는 하향식 검출을 결합하는 구조를 가진다. 먼저, CIE Lab 컬러 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고, 저주파 부밴드에 대하여 웨버 대비도 계산하고 이를 저주파 계수에 부가하여 전역 세일리언시를 구한다. 다음으로, 고주파 부밴드의 엔트로피를 이용한 가중치를 가우시안 필터에 적용하여 국부 세일리언시를 구한다. 마지막으로 국부 세일리언시와 전역 세일리언시의 비선형 결합을 통하여 최종 세일리언시를 검출한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 2개의 영상 데이터베이스에 대하여 모의실험을 수행하였다. 기존의 방법과 비교하여 본 논문의 방법은 우수한 세일리언시 검출 결과를 나타내었다.
본 논문은 엔트로피 기반의 가중치와 클러스터 분포크기를 이용한 향상된 FCM(Fuzzy C-Mean)알고리즘을 제안한다. FCM 알고리즘은 영상분할에서 일반적으로 많이 사용되는 퍼지 클러스터링 방법이다. 그러나 공간정보를 포함하지 않기 때문에 잡음 등에 민감하고, 클러스터를 이루는 특정들의 분포에 따라 화소들을 정확하게 분류할 수 없다. 이러한 단점을 해결하기 위해서 FCM 알고리즘의 소속정도를 연산할 때 클러스터 분포크기와 이웃 화소의 공간정보를 이용한 엔트로피 기반의 가중치를 적용한다. 실험결과에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 잡음에 강건하며 분할결과를 보였다.
전자상거래에서 최근 대부분의 개인화된 추천 시스템들은 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이 방법은 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 이때 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 사용한다. 그러나 이 방법은 두 사용자가 공통으로 선호도를 평가한 아이템들이 있을 때만 상관관계를 계산할 수 있으므로 예측의 정확도는 떨어진다. 사용자 유사도 가중치는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하는 경우 뿐만 아니라 개인화된 추천 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 정보검색 분야의 벡터 유사도, 엔트로피, 역 사용자 빈도, 기본 선호도 평가를 적용하여 유사도 가중치 공식에 대해서 살펴보고, 추천 시스템의 예측 정확도 향상에 대해서도 실험을 통해 확인해 보았다. 실험 결과는 엔트로피를 이용한 유사도 가중치에 기본 선호도 평가를 결합하는 방법이 가장 성능이 우수함을 알 수 있다.
정보이론에서 엔트로피는 불확실성 또는 복잡성을 정량적으로 표현할 수 있는 개념이다. 이 개념을 차용하여 칼라 이미지에서 지역적인 복잡성을 R,G,B에 대해서 각각 엔트로피로 계산하고 R,G,B의 통계적인 특성을 고려하여 가중치를 부여하여 평균값을 구한 후 이 값을 임계치와 비교하여 복잡도가 큰 픽셀을 외곽선의 일부로 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘을 기존의 소벨과 프레윗 알고리즘과 비교한 결과 다양한 임계치 값에 대해서 기존 알고리즘보다 시각적으로 우수한 외곽선 겸출 효과를 가짐을 확인하였다.
본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.
기억기반학습의 일종인 최근접 이웃(k nearest neighbor) 알고리즘은 과거의 데이터들 중에서 새로운 개체와 유사한 데이터들을 이용해서 새로운 개체의 목적 값을 예측하는 것이다. 이 경우 속성의 가중치를 계산하는 방식은 kNN의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 기존의 다른 이론들과 달리 정보이론에서 사용되는 엔트로피 개념을 이용해서 속성의 가중치를 이론적이고, 효과적으로 계산하는 새로운 방법을 제시하고자한다. 제안된 방법은 각 속성이 목적속성에 제공하는 정보의 양에 따라 가중치를 자동으로 계산하여 kNN의 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이러한 방식의 성능을 다수의 실험을 통해 비교하였다.
본 논문에서는 벡터모델과 신경망 모델을 이용하여 데이터 퓨전의 관점에서 다중증거로서 가중치, 문헌분리가, 엔트로피, 공기유사도를 적절히 결합하여 질의를 확장하는 방법을 제안한다. 실험결과 코사인 정규화 가중치 알고리즘, 문서길이 정규화 가중치 알고리즘과 결합하여 질의를 확장하는 것이 정규화시키지 않고 단순히 문헌빈도와 역문헌빈도의 조합을 이용한 가중치 알고리즘과 결합했을 때 보다 평균 정확률 향상이 더 높게 나타났다. 또한 다양한 공기기반 유사도를 이용하여 질의확장을 한 결과 벡터모델과 신경망 모델에서 코사인 공기유사도에 기반하여 질의확장한 경우가 다른 공기유사도에 비해 더 좋은 성능을 보였다.
최근 국지성 호우가 빈번하게 발생하고 있고, 이로 인해 국내 도시지역 홍수피해 발생빈도와 피해규모가 증가하고 있다. 2010년, 2011년, 2018년에 서울에서는 홍수로 인한 침수피해가 크게 발생하여 많은 인명과 재산의 피해가 있었다. 이렇듯 도시지역은 타 지역에 비해 인구와 재산이 밀집되어 있어 홍수 취약성이 상대적으로 높은 지역이다. 국내에서는 홍수피해 저감을 위해 홍수예보를 발령하고 있다. 하지만 국내 홍수예보는 국가하천 및 지방하천의 주요 하천 구간에서만 실시되고 있어 이러한 하천에 접하지 않는 지역은 국가 홍수예보의 수혜를 받을 수 없다. 그렇기 때문에 각 지역에서는 홍수 대응을 위해 기상청의 호우특보 기준을 사용하고 있으며 이 기준은 전국적으로 동일하다는 특징이 있다. 하지만 각 도시지역은 과거 홍수피해에 따라 방재시설을 추가로 설치하거나 보수하고 있어 각 지역의 방재시설 현황 및 홍수에 대한 취약성 정도가 다른 상황이다. 그러므로 전국적으로 동일한 강우기준이 적용되어 발령되고 있는 호우 특보는 실제 각 도시지역의 방재현황이 고려되지 못한다는 문제가 있다. 이와 관련하여 과거 낙동강 지역을 대상으로 지역별 홍수위험도에 따른 홍수위험지수를 산정하고 검토한 연구가 수행된 바 있다. 본 연구에서는 각 도시지역의 방재 현황을 고려하여 강우기준을 보정할 수 있는 가중치를 산정하는 방안에 대해 제시하였다. 이를 위해 서울 지역 25개 기초지자체를 대상으로 연구를 진행하였으며, 홍수 취약성을 평가하기 위한 세부인자는 노출도, 민감도, 적응도로 구분하였다. 각 세부인자 별 가중치를 산정하기 위해서는 엔트로피 방법을 적용하였고, 산정된 결과를 이용하여 각 지역 별 가중치를 산정하기 위해서는 유클리드 거리 산정법을 적용하였다. 그 결과 각 지역의 방재 특성을 고려한 가중치를 산정할 수 있었으며 향후에는 지역 별 방재특성이 고려된 강우기준을 제시 및 적용성을 검토할 계획이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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