• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.226-231
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• 2022

정보 엔트로피의 개념은 다양한 분야에서 폭넓게 응용되고 있다. 최근 영상처리 분야에서도 정보 엔트로피 개념을 응용한 기술들이 많이 개발되고 있다. 현대 산업에서 컴퓨터 비전 기술들의 중요성과 수요가 증가함에 따라, 영상처리 기술들이 현대 산업에 효율적으로 적용되기 위해서는 실시간 처리가 가능해야 한다. 영상의 엔트로피 값을 추출하는 것은 소프트웨어로는 계산량이 복잡해 실시간 처리가 어려우며 실시간 처리가 가능한 영상 엔트로피 필터의 하드웨어 구조는 제안된 적이 없다. 본 논문에서는 barrel shifter를 사용하여 실시간 처리가 가능한 히스토그램 기반 엔트로피 필터의 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 하드웨어는 Verilog HDL을 이용하여 설계하였고, Xilinx사의 xczu7ev-2ffvc1156을 Target device로 설정하여 FPGA 구현하였다. Xilinx Vivado 프로그램을 이용한 논리합성 결과 4K UHD의 고해상도 환경에서 최대 동작 주파수 750.751MHz를 가지며, 1초에 30장 이상의 영상을 처리하며 실시간 처리 기준을 만족함을 보인다.

• 한국분무공학회지
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• 제1권1호
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• pp.44-54
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• 1996

A theoretical and experimental study was carried out on the prediction of drop size distribution of the pressure swirl atomizer. Drop size distribution was obtained by using maximum entropy formal ism. Several constraints in the form of the definition of mean diameter were used in this formulation in order to avoid the difficulties of the estimating source terms. In this study $D_{10}$ was only introduced into the formulation as a constraint. A drop size obtained by using linear Kelvin-Helmholtz instability theory was considered as an unknown characteristic length scale. As a result, the calculated drop size was agreed well with measured mean diameter, particularly with $D_{32}$. The predicted drop size distribution was agreed welt with experimental data measured wi th Malvern 2600.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1998년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.270-275
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• 1998

It was assumed that the voice of cattle is generated with the virtual white noise through the digital filter called the linear prediction filter, and filter parameters (prediction coefficients) were estimated by the maximum entropy method (MEM) , using the sound signal of the animal . The feature planes were defined by the pairs of two parameters selected appropriately from these parameters. The cattle voices were divided into three levels, that is the high, medium and low levels according to their total power equivalent to the variances of the sound signal . It was found that the straight lines could be used for recognizing tow cow and one calf for high level voices. For high and medium level voices, however, it was difficult or impossible to recognize individual cattle on the parameters planes.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.664-666
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• 2005

막횡단 단백질(Transmembrane Protein)은 약물표적(drug target)으로 신약개발로 대표되는 바이오 산업에서 중요한 연구대상이 되고 있다. 막횡단 단백질의 구조는 실험적 기법 또는 컴퓨터 모델링 기술을 이용하여 연구되고 있으며 컴퓨터 모델링 방법 중에서는 Hidden Markov Mode(HMM)에 기반한 시스템들이 좋은 성능을 보이고 있다. 그런데 이러한 시스템들은 구조형성에 관여하는 단백질의 다양한 특성에 대한 지식은 많이 고려하고 있지 않다. 만약 이러한 특성들이 고려된다면 구조 예측에 효과적인 보다 지능적인 모델을 만드는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 본 논문은 단백질의 특성과 관련한 다양한 정보들을 융합하는데 효율적인 최대엔트로피모델(Maximum Entropy Model)을 이용하여 막횡단 단백질의 서열(sequence)로부터 막횡단 지역을 예측하는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.522-526
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• 2018

본 연구는 수많은 챗봇이 생성될 수 있는 챗봇 빌더 시스템에서 저비용 컴퓨팅 파워에서도 구동 가능한 가벼운 문장 분류 시스템을 제안하며, 미등록어 처리를 위해 워드 임베딩 기법인 GloVe를 이용하여 문장 벡터를 생성하고 이를 추가 자질로 사용하는 방법을 소개한다. 제안한 방법으로 자체 구축한 테스트 말뭉치를 이용하여 성능을 평가해본 결과 최대 93.06% 성능을 보였으며, 자체 보유한 CNN 모델과의 비교 평가 결과 성능은 2.5% 낮지만, 모델 학습 속도는 25배, 학습 시 메모리 사용량은 6배, 생성된 모델 파일 크기는 302배나 효율성 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.131-138
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• 1998

통상 통계적인 데이터 해석에서 취급되는 데이터는 확정된 값으로서 통계 처리를실시한다. 그러나 복잡˙대규모화하는 현대의 시스템에 있어서는 정확하게 측정된 데이터만을 취급하는 것은 곤란하며 인간의 주관적인 판단에 따른 데이터를 수집하는 경우가 발생하게 된다. 본 연구에서는 이러한 인간의 주관적인 판단에 따른 데이터를 퍼지 관측 데이터로하여(언어 변수에 의해 Membership 함수를 정의한다.) 최대 엔트로피 원리를 이용한 새로운 분석 방법을 제안한다. 또한 보다 현실적인 상황 아래 시뮬레이션을 실시함으로서 제안모델의 유효성을 검증한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권4호
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• pp.659-667
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• 2009

Recently Song and Cheon (2006) and Cheon and Lim (2009) developed the generalized maximum entropy(GME) estimator to solve ill-posed problems for the regression coefficients in the simple panel model. The models discussed consider the individual and a spatial autoregressive disturbance effects. However, in many application in economics the data may contain nested groupings. This paper considers a two-way error component model with nested groupings for the ill-posed data and proposes the GME estimator of the unknown parameters. The performance of this estimator is compared with the existing methods on the simulated dataset. The results indicate that the GME method performs the best in estimating the unknown parameters in terms of its quality when the data are ill-posed.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2006년 창립20주년기념 정기학술대회 및 국제워크샵
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• pp.435-440
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• 2006

In order to understand changes of water temperature for thermal discharge of Hadong power plant in Gwangyang and Jinju Bay, it was analyzed for temperature data of representative season by MEM(Maximum entropy method) that is one of the spectral analysises. And due to understand effect of thermal discharge at each point, analyzed spectral data showed reactive energy rate of reference point by calculating energy from 24 time period to height frequency zone. As a result of spectral analysis, it showed that there were 9 points which are largely effected, 7 points which will be estimated, 6 points which is difficult to estimate, 14 points which rarely effected by thermal discharge.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.127-132
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• 2000

본 논문에서는 격조사의 구문적인 특성을 이용하여, 수식어까지 포함한 명사구 추출 방법을 연구한다. 명사구 판정을 위해 연속적인 형태소열을 문맥정보로 사용하던 기존의 방법과 달리, 명사구의 처음과 끝 그리고 명사구 주변의 형태소를 이용하여 명사구의 수식 부분과 중심 명사를 문맥정보로 사용한다. 다양한 형태의 문맥 정보들은 최대 엔트로피 원리(Maximum Entropy Principle)에 의해 하나의 확률 분포로 결합된다. 본 논문에서 제안하는 명사구 추출 방법은 먼저 구문 트리 태깅된 코퍼스에서 품사열로 표현되는 명사구 문법 규칙을 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 명사구 규칙을 이용하여 격조사와 인접한 명사구 후보들을 추출한다. 추출된 각 명사구 후보는 학습 코퍼스에서 얻어낸 확률 분포에 기반하여 명사구로 해석될 확률값을 부여받는다. 이 중 제일 확률값이 높은 것을 선택하는 형태로 각 격조사와 관계있는 명사구를 추출한다. 본 연구에서 제시하는 모델로 시험을 한 결과 평균 4.5개의 구를 포함하는 명사구를 추출할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제8권1호
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• pp.69-74
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• 1987

The power spectrum of background EEG is estimated by the Plsarenko Harmonic Decomposition with the stochastic process whlch consists of the nonhamonic sinus Bid and the white nosie. The estimation results are examined and compared with the results from the maximum entropy spectral extimation, and the optimal order of this from the maximum entropy spectral extimation, and the optimal order of this model can be determined from the eigen value's fluctuation of autocorrelation of background EEG. From the comparing results, this method is possible to estimate the power spectrum of background EEG.