• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권4호
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• pp.407-416
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• 2023

In order to effectively relieve the traffic pressure of the city, ensure the smooth flow of freight and promote the development of the logistics industry, the selection of appropriate port logistics location is the basis of giving full play to the port logistics function. In order to better realize the selection of port logistics, this paper adopts the entropy weight method to set up a multi-dimensional evaluation index, and constructs the evaluation model of port logistics location. Then through the actual case, from the environmental dimension and economic competition dimension to make choices and analysis. The results show that port d has the largest logistics competitiveness and the highest relative proximity among the three indicators of hinterland city economic activity, hinterland economic structure, and port operation capacity of different port logistics locations, which has absolute advantages. It is hoped that the research results can provide a reference for the multi-dimensional selection of port logistics site selections.

• 융합보안논문지
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• 제20권2호
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• pp.69-76
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• 2020

블록체인 2.0은 프로그래밍 가능한 스마트계약을 사용하여 다양한 DApp(Distributed Application) 개발을 지원한다. 하지만 스마트계약이 동작하는 환경은 블록 높이, 블록 해쉬, 트랜잭션 해쉬 등 결정된 데이터만 접근할 수 있어서 블록체인 기반 복권, 배팅, 키 생성 등 난수를 필요로 하는 응용은 블록체인 외부에서 데이터를 가져 올 수 있는 오라클 서비스를 이용해야 한다. 본 논문에서는 난수 생성 오라클 서비스를 개발하였다. 또한 난수 생성을 위해 비정형 빅데이터를 entropy source로 사용하였다. 이렇게 생성된 난수를 NIST SP800-22 난수 테스트하여 난수로 사용할 수 있음을 확인하였다. 또한, 물리적 세계를 entropy source로 사용하는 기존의 진성난수 생성기에 비해서 비용측면에서 유리함을 설명한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.387-392
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• 2014

최근 지능형 비디오 감시를 위한 다양한 연구가 제안되고 있음에도 CCTV 영상에서 이상 징후 판단이 사람에 의해 이루어지고 있어 상황인식을 위한 방법 및 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이동물체 검출 및 추적을 위해 RGB 칼라 모델 기반의 색도 영상과 엔트로피 영상을 도출하여 그림자 제거를 수행한 후 이동물체를 추적하는 방법을 제안한다. 이동물체 검출을 위해 잡음 및 주위환경변화에 민감하지만 순간적으로 발생되는 상황인지 환경에서 효과적인 차영상 모델을 적용하였다. 검출한 이동물체 영역에서 RGB 채널의 색도 영상을 기반으로 첫 번째 그림자 후보 영역을 선정하였고, 그레이레벨에서 엔트로피를 계산하여 두 번째 그림자 후보 영역을 추정하여 그림자를 제거하였다. 제안하는 방법의 타당성을 위해 고속도로에서 주행하는 자동차들을 대상으로 실험하였고, 실험 결과 색상과 엔트로피를 이용한 그림자를 제거와 이동물체 추적이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.43-50
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• 2017

According to living environment, the number of deaths due to thyroid diseases increased. In this paper, we proposed an algorithm for recognizing a thyroid detection using texture analysis based on shape, gray level co-occurrence matrix and gray level run length matrix. First of all, we segmented the region of interest (ROI) using active contour model algorithm. Then, we applied a total of 18 features (5 first order descriptors, 10 Gray level co-occurrence matrix features(GLCM), 2 Gray level run length matrix features and shape feature) to each thyroid region of interest. The extracted features are used as statistical analysis. Our results show that first order statistics (Skewness, Entropy, Energy, Smoothness), GLCM (Correlation, Contrast, Energy, Entropy, Difference variance, Difference Entropy, Homogeneity, Maximum Probability, Sum average, Sum entropy), GLRLM features and shape feature helped to distinguish thyroid benign and malignant. This algorithm will be helpful to diagnose of thyroid nodule on ultrasound images.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.385-395
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• 2005

긴 문장 분석은 높은 분석 복잡도로 인해 기계 번역에서 매우 어려운 문제이다. 구문 분석의 복잡도를 줄이기 위하여 문장 분할 방법이 제안되었으며 본 논문에서는 문장 분할의 적용률과 정확도를 높이기 위한 최대 엔트로피 확률 모델 기반의 문장 분할 방법을 제시한다. 분할 위치의 어휘 문맥적 특징을 추출하여 후보 분할 위치를 선정하는 규칙을 학습을 통해 자동적으로 획득하고 각 후보 분할 위치에 분할 확률 값을 제공하는 확률 모델을 생성한다. 어휘 문맥은 문장 분할 위치가 표시된 말뭉치로부터 추출되며 최대 엔트로피 원리에 기반하여 확률 모델에 결합된다. Wall Street Journal의 문장을 추출하여 학습 데이타를 생성하는 말뭉치를 구축하고 네 개의 서로 다른 영역으로부터 문장을 추출하여 문장 분할 실험을 하였다. 실험을 통해 약 $88\%$의 문장 분할의 정확도와 약 $98\%$의 적용률을 보였다. 또한 문장 분할이 효율적인 파싱에 기여하는 정도를 측정하여 분석 시간 면에서 약 4.8배, 공간 면에서 약 3.6배의 분석 효율이 향상되었음을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.109-114
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• 2015

본 논문에서는 서울시에 속하는 25개의 지역구로부터 측정된 미세먼지 시계열(time series) 정보의 상관도를 정보이론(information theory)의 엔트로피(entropy)로 정량화하고, 이를 그래프로 표현하는 서울시 지역구 미세먼지 전이 모델을 만들어 지역별 유사성과 영향력을 분석하는 방법을 제안한다. 먼저, 각각의 미세먼지 농도 시계열을 가지는 지역구의 모든 쌍마다 전이 엔트로피(transfer entropy)를 계산하여 그래프의 노드간 연결 강도를 구한다. 이 그래프에 전통적인 커뮤니티 검출(community detection) 기법인 모듈성 기반 군집화(on modularity-based clustering) 알고리즘을 적용하여 전체 지역구들에 생성되는 커뮤니티를 검출하였다. 이를 통해 지역적인 근접 정도가 높은 지역과 차량 이동이 많은 지역 간의 미세 먼지 전이성이 높은 것을 확인하였으며, 더불어 제안된 방법은 기존 미세먼지의 기상모델 분석과 다른 정보이론 관점에서의 새로운 미세먼지 분석 방법의 고찰 및 향상된 미세먼지 분석 자료 생성에 활용될 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.31-43
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• 2022

전통적인 비디오 압축은 움직임 예측, 잔차 신호 변환 및 양자화를 통한 하이브리드 압축 방식을 기반으로 지금까지 발전해왔다. 최근 인공 신경망을 통한 기술이 빠르게 발전함에 따라, 인공 신경망 기반의 이미지 압축, 비디오 압축 연구 또한 빠르게 진행되고 있으며, 전통적인 비디오 압축 코덱의 성능과 비교해 높은 경쟁력을 보여주고 있다. 본 논문에서는 이러한 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 기본적으로는 기존 인공 신경망 기반 비디오 압축 모델들이 채택하고 있는 변환 및 복원 신경망과 엔트로피 모델(Entropy model)을 이용한 율-왜곡 최적화(Rate-distortion optimization) 방법을 사용하며, 인코더 측에서 디코더 측으로 압축된 레이턴트 정보(Latent information)를 전송할 때 엔트로피 모델이 추정하기 어려운 정보의 값을 이동시켜 전송할 비트량을 감소시키고, 손실된 정보를 추가로 전송함으로써 손실된 정보에 대한 왜곡을 보정한다. 이러한 방법을 통해 기존의 인공 신경망 기반 비디오 압축 기술인 MFVC(Motion Free Video Compression) 방법을 개선하였으며, 실험 결과를 통해 H.264를 기준으로 계산한 BDBR (Bjøntegaard Delta-Bitrate) 수치(%)로 MFVC(-14%) 보다 두 배 가까운 비트량 감축(-27%)이 가능함을 입증하였다. 제안된 방법은 MFVC 뿐 아니라, 레이턴트 정보와 엔트로피 모델을 사용하는 신경망 기반 이미지 또는 비디오 압축 기술에 광범위하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권7호
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• pp.537-546
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• 2009

상수관망의 유지 관리를 위한 최적 압력 계측 위치 선정은 효율적인 상수관망 운영을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 최적 압력 계측 위치 결정에 기존 연구의 단점을 보완하기 위하여 정보이론인 엔트로피 이론을 사용하였다. 기존의 방법은 실측자료를 이용한 검 보정이 필요로 하기에 체계적인 관리가 미흡한 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. 또한 대부분의 연구가 상수관망 모형의 정확도를 높이며 측정비용을 최소화하는 절점을 제안하였으며, 이는 상수관망 유지 관리를 위한 압력 계측기 위치 결정목적과는 다소 차이가 있다. 본 연구에서 제안된 방법은 특정 절점에서의 유량변화에 의한 다른 절점에서의 압력변화를 정보량인 엔트로피로 정의하여 객관적이고 정량화된 기준을 제시하였다. 절점에서 비정상상태가 발생했을 때 전체 상수관에 미치는 영향 정도를 정량화된 수치인 엔트로피로 나타내며, 또한 각 절점에서 실제적으로 변동하는 압력을 반영하고자 EPANET의 에미터(emitter) 기능을 사용하여 실제 압력변화 패턴을 파악하였다. 최적 압력계 설치 지점은 엔트로피 기준에 의해 전체 시스템으로부터 제공받는 정보량이 가장 큰 절점을 우선으로 설치해야 한다고 제시하였으며, 제안된 모형을 branch형과 loop형 관망에 각각 적용하여 최적 압력 계측 위치를 선정하고 그 결과를 분석하였다. 분석 결과 현재 실무자의 경험적 판단에 의해 계측기를 설치 운영하고 있는 국내의 상수관리 시스템을 고려할 때, 엔트로피 이론을 통해 보다 객관적인 기준으로 상수관망에서의 압력계 설치 우선순위를 운영자에게 제시할 수 있을 것이며, 상수관망에 압력계를 설치하기 위한 효율적인 의사결정 기준으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.140-142
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• 2021

5세대 이후의 이동통신 기술은 초고속, 초연결, 초저지연 등을 요구하고 있다. 이 중, 안전한 초연결의 기술적 요구사항을 만족하기 위해서는 IoT 서비스의 말단에 해당하는 저사양 IoT 기기들도 고사양 서버와 동일한 수준의 보안 기능을 제공할 수 있어야 한다. 이러한 보안 기능을 수행하기 위하여 암호 알고리즘에서 필요한 정도의 안전성을 가진 암호키들이 요구되고, 암호키는 보통 암호학적 난수 발생기로부터 생성된다. 이때 난수 생성을 위해서는 좋은 잡음원들이 필요한데, 저사양 기기 환경 특성상 충분한 잡음원을 확보하기 어렵기 때문에 TRNG와 같은 하드웨어 난수 발생기를 사용한다. 이 논문에서는 방사성 동위원소의 붕괴를 예측할 수 없다는 양자의 특성을 기반으로 한 칩을 사용하였으며, 이 칩이 출력하는 신호를 기반으로 이진 비트열 형태의 엔트로피 소스를 얻는 여러 방법(TRNG)을 제시하였다. 또한, 각각의 TRNG에서 출력된 값의 엔트로피에 대해 NIST SP 800-90B 테스트를 이용하여 각 방법에 대한 엔트로피 양을 비교하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.449-457
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• 2017

본 논문에서는 양자난수발생기 Quantis의 후처리 과정에 대하여 암호학의 관점에서 실험을 통하여 안전성과 성능을 분석하였다. Quantis의 후처리 과정은 수학적 이론에 근거한 이진행렬-벡터 곱 연산을 통해 풀엔트로피(full-entropy)를 출력하도록 설계되었고, NIST SP 800-90B의 최소엔트로피(min-entropy) 추정 테스트를 이용하여 이를 검증하였다. 이진행렬-벡터 곱 연산에 최적화 기법을 사용함으로써 난수 생성 속도에 미치는 영향을 최소화하였음을 확인하고, NIST SP 800-90B에서 제시한 검증된 Conditioning과의 난수 출력 성능을 비교하였다. 또한, 미국 NIST와 독일 BSI의 난수발생기 표준 모델과 Quantis의 부합되는 요소와 아닌 요소를 구분하였다. Quantis를 암호학의 용도로 사용하고자할 경우, CMVP 기준에 적합하게 이용하기 위해 Quantis의 출력 데이터를 승인된 의사 난수발생기의 씨드로 사용하여 출력한 난수를 사용하는 것이 적절하다고 판단된다.