The secondary system of nuclear power plants consists of sophisticated piping systems operating in very aggressive erosion and corrosion environments, which make a piping system vulnerable to the wear and degradation due to the several chemical components and high flow rate (~10 m/sec) of the coolant. To monitor the wear and degradation on a pipe, the vibration signals are measured from the pipe with an accelerometer For analyzing the vibration signal the time-frequency analysis (TFA) is used, which is known to be effective for the analysis of time-varying or transient signals. To reduce the inteferences (cross-terms) due to the bilinear structure of the time-frequency distribution, an adaptive cone-kernel distribution (ACKD) is proposed. The cone length of ACKD to determine the characteristics of distribution is optimally selected through an adaptive algorithm using the normalized Shannon's entropy And the ACKD's are compared with the results of other analyses based on the Fourier Transform (FT) and other TFA's. The ACKD shows a better signature for the wear/degradation within a pipe and provides the additional information in relation to the time that any analysis based on the conventional FT can not provide.
최근 지구환경 변화에 따른 기후변화의 영향으로 자연재해의 형태는 점차 대형화, 다양화되고 있으며 극치사상의 발생 빈도가 계속해서 증가하고 있는 추세이다. 특히 도시하천의 경우 인구와 재산이 밀집해 있어 기후변화에 따른 홍수위험 및 취약성이 클 것으로 사료된다. 본 연구에서는 기후 변화에 따른 홍수위험 및 취약성 분석을 위하여 위험도 기반 불확실성을 다루는 수단으로 UQR-MCS (Upper Quartile Range-Monte Carlo Simulation)을 적용하였으며, 다양한 형태의 확률 분포로부터 특정변량(variable)의 확률분포 Quartile을 모의하였다. 또한 기후변화에 따른 도시하천의 홍수위험 및 취약성 평가를 위하여 도시하천에 적합한 홍수위험 및 취약성평가 지수(FVI: flood vulnerability index)를 산정하였으며, 홍수취약성지수는 기후변화(Climate change)와 도시화(Urbanization), 제방월류위험(Overtopping risk) 및 홍수범람 면적(Flood area) 등의 지표를 사용하였다. 각각의 지표는 엔트로피(Entropy) 기법을 적용하여 가중치를 부여하였으며, 표준화과정을 통한 일반화된 지표 값을 산정하였다. 우이천 유역의 기후변화에 따른 홍수위험 및 취약성 지표값은 KMA RCM A1B 시나리오자료를 바탕으로 추정한 미래 확률강수량과 각 인자별 재현기간에 따른 수문변량의 변화를 통하여 산정하였다. 본 연구의 결과는 향후 도시하천의 기후변화에 따른 홍수위험도분석 및 취약성 평가, 극치 수문사상에 대한 신뢰성 있는 분석과 더불어 예상치 못할 이상홍수에 대비한 하천방재 연구에 도움이 되리라 사료된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1079-1094
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2014
상호정보 (mutual information)를 이용한 변수 선택법은 반응변수와 설명변수간의 선형적인 연관성뿐만 아니라 비선형적인 연관성을 감지하며, 설명변수 사이의 연관성도 고려하는 좋은 변수선택 방법이다. 하지만 고차원 자료에서 상호정보를 추정하기가 쉽지 않아 이에 대한 연구가 필요하다. Cai 등 (2009)은 조건부 상호정보를 이용한 전진선택법과 가지치기법을 이용하여 이러한 문제를 해결하였으며, 마이크로어레이 자료와 같은 고차원 자료에서 조건부 상호정보를 이용한 변수 선택법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능이 SVM-RFE 및 기존의 필터링 방법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능보다 뛰어남을 보였다. 하지만 조건부 상호정보를 추정할 때 사용된 Parzen window 방법은 변수의 수가 많아질수록 변수 선택 시간이 길어지는 단점으로 인해 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 조건부 상호정보 계산 시 필요한 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정함으로써 변수선택을 위한 계산시간을 단축시키며 동시에 변수선택의 성능을 향상시키고자 한다. 반면, 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정한다는 것은 강한 제약이 될 수 있으므로 이를 완화시킨 Edgeworth 근사를 이용한 조건부 상호정보 기반의 변수 선택법을 제안한다. 실증분석을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 살펴보았으며, 기존의 조건부 상호정보 기반 변수 선택법에 비해 계산 속도나 분류 성능 면에서 우수함을 보였다.
MANET(Mobile Ad-Hoc Networks)는 이동성이 있는 상태의 모바일 노드들이 자율적인 이동 네트워크 구조를 갖는 것을 말하며, 일반적인 무선 네트워크는 크게 트리구조(Tree structure) 및 메쉬구조(Mesh structure)로 나누고 있다. 따라서 이러한 네트워크 구조의 특성에는 전송경로의 단절, 전송 중첩 및 망의 지속성을 보장이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지 기반의 도플러효과를 이용한 동적인 라우팅 프로토콜 방법으로 ODDMRP (Ontology Doppler effect-based Dynamic Multicast Routing Protocol)기술을 제안한다. 본 논문의 ODDMRP에서는 노드들의 엔트로피(Entropy)에 의한 도플러 효과(Doppler effect)와 이를 이용한 주변 노드(node)들의 이동위치, 이동시간 및 분포도 등 전송되는 전송 속도(Velocity) 뿐만 아니라 노드의 이동방향과 속성체계구조(Property structure organization)가 포함된 기술을 제안하고자 한다. 이러한 구조는 최적화(Optimized)된 전송 경로를 유지하며 경로의 안정화(Stabilization) 및 연결의 지속성(Continuation durability of connectivity)을 향상시킨다.
Boukharouba 등에 의해서 제안된 평면 곡선(Plane curve) 분석 기법은 히스토그램 누적분포함수에 기반한 마루-골(Peak-Valley) 탐색을 통한 임계값 결정 기법이다. 그러나 이 기법의 경우 평면 곡선을 구성하는 과정에서 외부 변수의 설정이 요구되며, 그에 따라서 구성된 평면 곡선의 형태가 달라지고 마루-골 검출에 영향 준다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피에 기반하여 평면 곡선 구성을 구성하기 위한 최적의 변수값을 설정하며, 설정된 변수 값에 기반한 다중 임계값 결정기법을 제안한다. 다수 영상에 대한 모의실험과 기존 히스토그램 기반의 임계값 결정법과의 비교 및 검토를 통해 제안한 기법의 효용성을 보인다.
기능 유전체학에서 클러스터링 기법은 고차원의 마이크로 어레이 데이터 분석을 위한 주된 도구 중의 하나이다. 본 논문에서는 정보병목(information bottleneck)기법 기반의 이중 클러스터링에 의한, 유전자 발현 데이터의 계층적 병합방식 클러스터링 기법을 제안한다. 정보병목기법은, 두 랜덤변수의 결합확률분포가 주어진 경우 두 변수의 상호 정보량을 최대한 보존하면서 한 변수를 압축하는 기법이며, 두 변수를 차례로 압축하는 것이 이중 클러스터링이다. 실제 마이크로 어레이 데이터인 NC160 데이터(암세포 내 유전자 발현 데이터)에 대한 실험에서, 먼저 유전자를 그 발현패턴에 따라 클러스터링 한 후 이를 이용하여 표본들을 클러스터링하고 그 성능을 다각도로 분석하였다. 상호 정보량과 유전자 및 표본 클러스터 수와 엔트로피 척도에 의한 성능을 검토해 본 결과, 표본이 추출 조직에 따라 구분 가능할 것이라는 가정을 검증할 수 있었으며, 적절한 클러스터의 수를 결정할 수 있는 임계점의 기준을 설정할 수 있었다.
본 논문은 H.264/AVC 의 효율적 모드 결정을 위한 율 왜곡 예측 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서 모드 결정은 DCT 계수의 라플라시안 분포 모델링을 적용하여 비트율을 예측함으로서 양자화와 엔트로피 부호화의 과정이 불필요하다. 실험결과, 실제 율-왜곡치와 제안한 방식과의 율-왜곡치가 거의 일치하였고, 기존의 방식보다 0.02 dB의 PSNR 이득을 보였다.
A theoretical and experimental study was carried out to predict the drop size distribution of the pressure swirl atomizer. Various analytical methods using the Kelvin-Helmholtz instability theory were tried to examine the wave growth on cylindrical liquid sheets. Cylinderical liquid sheets were extended to the case with the conical sheets. Perturbations due to tangential motion as well as longitudinal one were taken into account. And it was assumed that the breakup occurs when amplitude ratio exceeds exp(12), drop sizes were predicted only by theoretical approach. Drop size distribution was obtained by using maximum entropy formalism. Seven constraints in the form of the definition of mean diameter were used in this formulation in order to avoid the difficulties of estimating source terms. In this study $D_{10}$ only was introduced into the formulation as a constraint. The predicted drop size and drop size distribution agreed well with the measured data.
엔트로피와 스타인손실들을 포함한 비대칭 손실함수아래서 포아송 평균이 사전분포 함수를 갖는 경우에서 베이즈적, 경험적 베이즈 추정치들의 집합을 구하였다. 또한 Efron과 Morris의 접근방법에 의하여 앞에서 제안된 추정치와 기존의 추정치들의 상대절약 손실량을 모의실험을 통하여 비교하였다.
기후지역 구분(기후환경 유형화)의 가장 중요한 역할은 기후환경의 실태를 나타내 그 대세를 알기 쉽게 표현하는 귀납적 일반화를 행하기 위한 수단이다. 본 연구는 기후대표성과 그 범위의 체계적인 과학적 설정을 위해 한반도의 기후특성을 잘 반영하고 있는 13개 기후요서(강수일, 강수량, 일기엔트로피, 기온, 신적설, 상대습도 등)를 선정하고, 이에 관해 수집된 자료를 많은 변수 처리와 공간 및 속성자료를 동시에 분석해야 할 필요성으로, GIS 분석기능과 연계하여 다변량해석법의 일종인 주성분분석법, 정보이론에 의한 엔트로피아 정보비 개념을 사용해 기후요소별로 유형화를 시킨 후, 이들을 다시 GIS를 이용 중첩시켜 기후특성에 관한 속성값을 담고 있는 플라곤들을 대상으로 군집분석하여 한국 기후환경에 대한 종합적 유형화를 시도하였다. 이 결과 일기의 평균 정보량인 일기엔트로피와 그 정보비는 일기출현의 특성을 잘 나타내므로 그것을 측도로 하는 기후환경의 지역별 일기 대표성 및 범위의 설정이 가능하였고, 주성분분석법을 응용하여 추출된 기후요소들의 연변화형의 주성분 백터와 진폭계수는 실제의 기후요소들의 분포와 연변화 특징을 잘 나타내, 이를 기초로 하는 한국의 기후환경을 유형화하였으며, 위의 유형화된 결과물을 GIS 지도대수와 통계분석 프로그램인 S-Plus 및 SAS를 연계시켜 분석한 결과 형성된 997개 기후유형과 이 997개 유형에 포함된 109개 변량을 대상으로 군집분석을 하여, 남한의 기후환경을 3구분 즉, 대구분(8), 중구분(26), 소구분(48)으로 유형화시킨 결과를 얻어냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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