• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2019

In this paper, we propose an effective dynamic range compression (DRC) method of infrared images. A histogram of infrared images has narrow dynamic range compared to visible images. Hence, it is important to apply the effective DRC algorithm for high performance of an infrared image analysis. The proposed algorithm for high dynamic range divides an infrared image into the overlapped blocks and calculates Shannon's entropy of overlapped blocks. After that, we classify each block according to the value of entropy and apply adaptive histogram modification method each overlapped block. We make an intensity mapping function through result of the adaptive histogram modification method which is using standard-deviation and maximum value of histogram of classified blocks. Lastly, in order to reduce block artifact, we apply hanning window to the overlapped blocks. In experimental result, the proposed method showed better performance of dynamic range compression compared to previous algorithms.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권3호
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• pp.131-137
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• 2006

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.

• 환경정책연구
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• 제7권3호
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• pp.41-61
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• 2008

우리나라 친환경농산물시장은 외형적으로 꾸준히 증가하고 있지만, 친환경농산물에 대한 소비자들의 신뢰도는 낮은 것으로 나타나, 친환경농산물시장의 발전에 걸림돌이 되고 있다. 따라서 친환경농산물시장을 활성화하고 궁극적으로 국민 건강의 증진 및 개방화시대에 우리나라 농업이 살아남기 위해서는, 친환경농산물을 비롯한, 한우와 수입우 등 '신뢰재(Credence Good)' 시장에서의 정보비대칭성(Information Asymmetry) 문제가 해소되어야 한다. 게임이론을 통하여 이러한 정보비대칭성을 계측할 수 있으나, 게임 참가자들의 보상(payoff)을 계측하는 문제의 해결이 용이하지 않고, 가능하더라고 유의성을 담보할 수 없다. 따라서 대안으로 Shannon(1948)에 의하여 주창된 정보엔트로피(Information Entropy; 정보무질서도 또는 정보교란도)의 측정을 통하여 정보비대칭성 지표를 개발하고 이를 토대로 친환경농산물시장을 관리하여야 한다. 본 연구에 따르면, 2003년 이후 친환경농산물시장의 정보엔트로피는 꾸준히 감소하고 있으며, 정책적 제안으로 인증제도의 개선 및 지표의 개발을 통하여 친환경농산물시장을 활성화시킬 것을 주장하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.67-72
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• 2021

연관규칙 마이닝은 여러 테이블에 숨겨진 패턴들의 관계를 나타내주는 방법이다. 요즈음에는 연관규칙 마이닝에 보다 세부적인 의미를 추가하기 위하여 과립화 논리를 이용하고 있다. 또한 기존의 데이터를 이용하여 추천하는 기존의 시스템과는 달리 과립화 연관규칙에서는 신규 가입자나 신규상품에 대한 추천의 경우도 가능하다. 따라서 연관규칙의 과립화의 정성적인 크기를 결정하는 것이 추천 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 관람자가 평가한 영화에 대한 관계를 파악하기 위하여 퍼지논리와 샤논 엔트로피 개념을 이용하여 관람자와 영화데이터에 대한 과립화 방법을 제안한다. 연구는 관람자와 영화간의 연관규칙의 함의에 결정적인 역할을 하는 데이터의 과립화의 크기를 결정하는 부분과 이러한 과립화를 이용하여 관람자와 영화간의 연관규칙을 추출하는 두 번째 부분으로 구성되어 있으며 넷플릭스의 MovieLens데이터를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 연관규칙의 의미와 추천의 정확도 및 고려해야하는 함의를 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권3호
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• pp.10-31
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• 2021

본 연구를 통해 정의된 용도복합 개념은 세 가지 이상의 주요 도시기능의 복합을 의미하며 도시공간의 경제적, 사회적, 환경적 가치를 동시에 실현하기 위한 수단을 의미한다. 이러한 정의 하에서 서울의 용도복합 현상을 탐구하였다. 상대적 엔트로피 개념을 사용하여 단위 지역인 법정동을 기준으로 복합도(R.E.)를 측정하였으며 도시기능의 유형은 용도복합의 정의에서 도출한 개념을 통해 건축물 층별 용도를 유형화하여 계량화하였다. 서울의 용도복합 현상은 복합도(R.E.) 0.631 이하를 '복합아님', 복합도(R.E.) 0.631 초과 0.884 미만을 '불균형 복합', 복합도(R.E.) 0.884 이상 0.991 미만을 '균형복합', 복합도(R.E.) 0.991 이상을 '완전균형복합'의 단계로 구분하여 용도복합 현상을 해석하는 기준으로 지표화하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제27권3호
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• pp.289-303
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• 1998

For square contingency tables with ordered categories, Tomizawa (1995) considered two kinds of measures to represent the degree of departure from global symmetry, which means that the probability that an observation will fall in one of cells in the upper-right triangle of square table is equal to the probability that the observation falls in one of cells in the lower-left triangle of it. This paper proposes a generalization of those measures. The proposed measure is expressed by using Cressie and Read's (1984) power divergence or Patil and Taillie's (1982) diversity index. Special cases of the proposed measure include TomiBawa's measures. The proposed measure would be useful for comparing the degree of departure from global symmetry in several tables.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권6호
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• pp.1554-1574
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• 2017

This paper introduces a new type of determining factor for Pseudo Random Strings (PRS). This classification depends upon a mathematical property called Finite Induction (FI). FI is similar to a Markov Model in that it presents a model of the sequence under consideration and determines the generating rules for this sequence. If these rules obey certain criteria, then we call the sequence generating these rules FI a PRS. We also consider the relationship of these kinds of PRS's to Good/deBruijn graphs and Linear Feedback Shift Registers (LFSR). We show that binary sequences from these special graphs have the FI property. We also show how such FI PRS's can be generated without consideration of the Hamiltonian cycles of the Good/deBruijn graphs. The FI PRS's also have maximum Shannon entropy, while sequences from LFSR's do not, nor are such sequences FI random.

• 품질경영학회지
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• 제47권1호
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• pp.163-186
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• 2019

Purpose: The purpose of this study was to present a methodology for assessing the efficiency of supply chain quality management considering characteristics of defense industries to provide academic and policy implications for strengthening quality competitiveness of military supplies. Methods: Using the defense industry's empirical data, conduct an efficiency evaluation by utilizing a multi-stage DEA/Entropy Model for defense industries subject to the quality level survey of military goods manufacturers in 2017. Results: The results of this study are as follows; the first step of the multi-stage DEA model, Quality Management Performance Efficiency Analysis, shows that the CCR model and the BCC model are more efficient than the parent company. the second stage of the multi-stage DEA model showed that the CCR model was slightly more efficient than the parent company and the BCC model was more efficient than the parent.the overall efficiency value of the multistage DEA model, calculated by multipointing the efficiency value of the first stage by the second stage, was more efficient than the parent. Conclusion: The results of this study show that the efficiency of supply chian quality management performance and profitability in the defense industry can be analyzed for the first time using the multistage DEA/Entropy model to identify specific inefficiencies and support objective decision making.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제33권1호
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• pp.129-147
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• 2004

For square contingency tables with nominal categories, this paper proposes a measure to represent the degree of departure from the quasi-symmetry (QS) model and the Bradley-Terry (BT) model. The measure proposed is expressed by using the Cressie and Read (1984)'s power-divergence or Patil and Taillie (1982)'s diversity index. The measure lies between 0 and 1, and it is useful for comparing the degree of departure from QS or BT in several tables.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.201-208
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• 2000

이 논문에서는 시계열 예측을 위하여 퍼지 엔트로피에 의한 입력공간의 분할과 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안하고, Mackey-Glass 데이터 Set을 이용한 시계열 예측 문제에 적용하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 퍼지 엔트로피 함수를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 이력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안되는 알고리즘을 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어 규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하여 퍼지 신경망의 복잡도를 줄임으로서 추론형과 기술형 접근법을 혼합한 형태의 학습 알고리즘이다.