$La_{1-x}Ba_xMnO_3$ (x = 0.30, 0.35 and 0.40) samples have been prepared by solid-state reaction method. The X-ray diffraction (XRD) study showed that all the samples crystallized in a rhombohedral structure with an R-3c space group. Variation of the magnetization as a function of the temperature and applied magnetic field was carried out. All the samples revealed ferromagnetic to paramagnetic (FM-PM) phase transition at the Curie temperature $T_C{\sim}342K$. The magnetic entropy change was also studied through examination of the measured magnetic isotherms M(H, T) near $T_C$. The magnetocaloric effect was calculated in terms of the isothermal magnetic entropy change. The maximum entropy change reaches a value of 1.192 J/kgK under a magnetic field change of 2.5T for the $La_{0.6}Ba_{0.4}MnO_3$ composition. The relative cooling power (RCP) is 79.31 J/kg for the same applied magnetic field.
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.
본 논문에서는 충격시험에 의해 얻어진 구조물의 과도진동응답 신호로부터 구조물의 동특성치를 구하는 기존방법에 대하여 살펴보고 이들 기존 방법의 단점을 개선할 수 있는 방법으로 최대엔트로피방법(Maximum Entropy Method)과 최소자승 Prony법(Least Square Prony Method)를 도입하여 수치실험을 통한 성능시험을 수행하였다. 그리고 적용예로서 선박의 낙묘시험으로부터 얻은 시계열에 이들을 적용하여 그 결과 FFT법 결과와 비교하였다. 연구결과, 최대엔트로피방법은 구조물의 인접 고유진동수들이 가까이 있고 얻을 수 있는 동적응답 시계열의 data 길이가 짧을 때의 고유진동수 추정에 유용하나 감쇠비 산정에는 유용하지 못함이 밝혀졌다. 또한, 최소자승 Prony법은 과감쇠계의 고유진동수 및 감쇠비 추정에 유용하나 동적응답 시계열에 많은 잡음이 포함되어 있을 경우, 감쇠비 추정성능이 크게 저하되는 것으로 나타났다.
유한수심에서의 불규칙파에 적용할 수 있는 파고의 확률분포함수를 2가지 해석적 방법으로 유도하였다. 첫번째 방법으로 새로이 유도된 확률분포함수는 Rayleigh 확률분포함수에 대한 직교 다항식을 유도함으로써 급수형태로 표시된다. 유도된 확률밀도함수를 비정규성이 강한 천해에서 측정한 파랑자료와 비교하였다. 확률밀도함수가 자료의 막대그래프와 잘 일치하였으나, 확률밀도함수가 급수로 표시되어 있기 때문에 파고가 큰 부분에서 음의 확률값이 된다. 비록 음의 확률값의 크기가 작다 하더라도 파고의 극치분포함수를 구하기에 부적절하다고 판단된다. 두번째 방법은 최대 엔트로피 법(maximum entropy method)을 적용하여 파고 분포와 매우 잘 일치하며, 극치파고분포와 파고의 통계적인 특성 등을 추정하는 데 매우 유용함을 알 수 있다. 그러나 최대 엔트로피 법을 사용했을 경우, 비정규분포 특성을 나타내는 변위의 분포함수와 파고의 분포함수 사이의 함수관계를 구할 수 없었다.
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.
본 논문에서는 스팸메일에 나타나는 스팸성 자질과 URL 자질의 공동 학습을 이용한 최대엔트로피모델 기반 스팸 필터 시스템을 제안한다. 스팸성 자질은 스패머들이 스팸메일에 인위적으로 넣는 강조 패턴이나 필터 시스템을 통과하기 위해 비정상적으로 변형시킨 단어들을 말한다. 스팸성 자질 외에 반복적으로 나타나는 URL과 비정상적인 URL도 자질로 사용하였다. 메일에 나타난 정상적인 URL과 필터 시스템을 피하기 위해 변형된 비정상적인 URL들이 스팸 메일을 걸러내는데 도움을 줄 수 있기 때문이다. 또한 스팸성 자질과 URL자질을 이용한 공동 학습을 하였다. 공동 학습은 학습 과정에서 두 자질을 독립적으로 이용한 비지도 학습 방법으로 정답을 모르는 문서를 이용할 수 있다는 장점을 갖는다. 실험을 통해 스팸성 자질과 URL을 이용함으로써 스팸 필터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였으며 두 자질 집합을 이용한 공동 학습이 필요한 학습 문서의 수를 감소시키면서, 정확도는 일괄 학습 정확도에 근접한다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 메모리 공정이 필요 없고 내장 프로세서를 사용하지 않는 H.264/AVC 엔트로피 복호기를 제안한다. 기존에 발표된 H.264/AVC 엔트로피 복호기의 경우 상당수의 연구가 내부의 ROM 또는 RAM이 필요하기 때문에 일반적인 디지털 로직 공정에서 구현이 어렵다. 또한 상당수의 연구가 비트열 처리를 위하여 내장 프로세서를 사용하기 때문에 면적이 크고 전력소모가 많은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 내장 프로세서를 사용하지 않는 H.264/AVC Hardwired 엔트로피 복호기를 제안함으로써 데이터 처리 속도를 증가시키고 전력 소모를 줄인다. 또한 CAVLC 복호기에서 복호 시에 이용되는 룩업 테이블 및 저장 공간을 최적화하고 내장 메모리를 사용하지 않는 구조를 제안함으로써, 기존 연구에 비해 하드웨어 크기를 줄이고 ROM 또는 RAM이 지원되지 않는 디지털 로직 제조 공정에서도 쉽게 구현이 가능하다. 설계된 엔트로피 복호기는 H.264/AVC 비디오 복호기의 일부로 내장되어 전체 시스템에서 동작하는 것을 검증하였다. TSMC 90nm 공정으로 합성한 결과 최대동작주파수는 125MHz이며, QCIF, CIF, QVGA 영상을 지원할 뿐만 아니라 nC 레지스터 등 약간의 수정을 통해서 VGA 영상도 지원이 가능하다.
과거와 비교하여, 오늘날의 사람들은 오픈 채널을 통해 단말기를 제어할 수 있다. 비록 이러한 오픈 채널이 사용자들에게 편의를 제공하지만, 보안 사고의 빌미를 제공 하기도 한다. 본 논문은 단말기 간의 관계들에 가중치를 주는 인간 중심적인 보안 리스크 분석 방법을 제안한다. 이 방법은 네트워크에 존재하는 한 노드가 가지는 평균적인 불확실성을 표현하는 엔트로피 레이트를 응용하여 만들어졌다. 다른 크기의 네트워크들을 비교하는데 있어서 엔트로피 레이트를 이용하는 것에는 한계가 있기때문에, 주어진 네트워크에 대하여 주어진 네트워크와 동일한 노드수를 가진 컴플릿 네트워크의 엔트로피레이트를 나누어 비교가 가능하도록 만들었다. 또한, 그래프 상에서 랜덤워크에 대한 엔트로피 레이트의 기본 전제인 irreducible의 위배를 피하는 방법 또한 기술하였다.
히스토그램 평활화는 영상의 밝기 분포를 변화시킴으로써 화질을 향상시키는 방법으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. 전역적인 방법은 영상 밝기의 전체적인 분포를 균등 분포로 변환함으로써 영상의 밝기가 과도하게 변하는 단점을 갖고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 K. Zuierveld가 제안한 대비 제한 적응 히스토그램 평활화(CLAHE)가 실용적으로 널리 사용되고 있다. 이 방법에서는 블록단위의 처리를 위한 블록 크기와 대비 제한을 위한 매개변수 등 두 개의 매개변수가 히스토그램의 평활화 성능을 결정하는데, 이것들을 결정하는 구체적인 알고리듬은 없으며 실험적으로 시행착오학습 통해 결정한다. 본 논문에서는 영상의 엔트로피에 기반해서 CLAHE의 매개변수인 블록 크기와 대비제한 매개변수를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CLAHE를 자동화할 수 있으며, 전체적으로 어두운 영상이나 밝은 영상에 적용한 결과 전역적인 방법에 비해 주관적 화질 개선의 효과를 나타내었다.
송이(Tricholoma matsutake)는 인공재배가 불가한 임산물로 노동 이외의 투입 요소가 적은 반면 가격이 높아 산촌 주민의 수익 증대에 큰 역할을 해왔다. 이러한 송이의 특성은 과도한 채취로 이어져 송이 자원의 고갈이 염려되는 상황이다. 송이의 지속 가능한 생산 전략을 제시하기 위하여 송이채취업의 생산함수와 송이의 성장함수를 추정하였다. 두 함수 추정에 필요한 정보의 제약을 고려하여 최대 엔트로피기법을 활용하였다. 2005년부터 2011년까지 송이의 생산량과 노동 투입량만으로 송이채취업의 생산함수와 송이의 성장함수를 도출한 것이다. 연구 결과, 송이 생산량은 노동 투입보다 자원량에 영향을 더 받았으며, 노동투입 부문에서는 송이채취업을 전업으로 하는 임가의 생산에 대한 노동 탄력성이 송이채취업을 겸업으로 하는 경우보다 컸다. 송이채취업의 생산함수와 송이의 생장함수를 이용하여 송이의 지속가능한 최적 생산 조건을 도출하였는데, 최근 7년의 실제 송이 생산은 지속가능한 최적 생산수준을 만족하지 못하는 것으로 나타났다. 따라서 송이 생산이 지속 가능한 최대 수준까지 도달할 수 있는 송이 자원량이 되도록 지금의 송이 생산을 억제하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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