• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.370-373
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• 2022

본 연구에서는 전이 엔트로피 개념을 활용하여 주요 상품 선물의 하방 리스크 지수의 정보 흐름을 바탕으로 한 인과관계 네트워크를 구성하였다. 그리고 구성된 네트워크를 활용하여 금융 시장을 분석하였으며, 또한 정보 흐름의 존재 여부를 바탕으로 상품 선물의 하방 리스크 지수의 예측력이 개선될 수 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위하여 정보 불확실성의 감소량을 측정하는 전이 엔트로피를 인과관계의 측정 지표로 상정하였으며, 전이 엔트로피 측정 시 발생할 수 있는 유한크기효과(finite size effect)를 조정하는 데 있어서 효과적인 지표인 효율적 전이 엔트로피를 활용하여 정보 흐름 네트워크를 구성하였으며 이를 이용하여 금융 지수 간의 인과관계를 분석하고 EDaR 의 등락 예측에 활용하였다. 그 결과, 금융 시장 지수를 효율적 전이 엔트로피를 이용한 인과관계 네트워크를 활용하여 금융 시장의 복잡계 네트워크 분석이 가능함을 확인하였고, 구성된 네트워크를 활용하여 국내 금융 시장 등락 예측에 있어 더 적은 데이터 열을 활용하여 거의 유사한 예측 결과를 냄으로써 상품 선물 시장 관련 예측의 데이터 열 선택에 활용할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.521-526
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• 2005

The fuzzy entropy is proposed for measuring of uncertainty with the help of relation between distance measure and similarity measure. The proposed fuzzy entropy is constructed through a distance measure. In this study, Hamming distance measure is employed for a distance measure. Also a similarity measure is constructed through a distance measure for the measure of similarity between fuzzy sets or crisp sets and the proposed fuzzy entropies and similarity measures are proved.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.8-10
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• 2015

최근 2D 와 3D 콘텐츠의 급격한 수요 증가로 인하여 2D 와 3D 공간에서 사람이 인지하는 물체의 시각적 정보량을 정량화할 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 정보이론에 기초하여 엔트로피 관점에서 2D 와 3D 영상의 시각적 정보량을 측정하는 방법을 제시한다. 시각적 정보량을 측정할 때, 기존의 연구에서는 고려되지 않았던 집중영역(saliency), 시각세포의 불균형으로 인한 주변영역 흐림현상인 포비에이션(foveation), 양안합성(binocular fusion)등 인간의 시각적 특성을 반영하였다는 점에서 기존의 연구들과 차이를 둔다. 2D 콘텐츠의 시각적 엔트로피는 단안시에 근거한 질감(texture) 엔트로피와 깊이 엔트로피로 구성되어 있다. 그리고 3D 콘텐츠의 시각적 엔트로피는 2D 에서의 시각적 엔트로피와 양안시에 의한 깊이 엔트로피를 포함한다. 본 논문의 시각적 엔트로피는 2D 와 3D 영상의 시각적 피로도를 측정할 때 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.569-573
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• 2008

패턴인식 문제를 다루는 연구에서 인식 성능을 향상시키고자 베이스 에러율의 상한인 조건부 엔트로피를 응용하는 시도가 있었다. 본 논문에서는 다수의 인식기로 구성된 다수 인식기 시스템이 우수한 성능을 보이도록 인식기의 집합을 결정하는 문제에서 이러한 조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 시도한 방법과 다른 방법들을 간단하고 분명한 예제를 통하여 비교, 분석해 보았다. 다수 인식기의 결합 방법으로 대표적인 투표 기법과 조건부 독립 가정의 베이지안 기법을 사용하였으며, 조건부 엔트로피의 최소화를 통하여 인식기의 집합을 결정하는 방법에 대한 유용성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1846-1847
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• 2007

본 논문에서는 비선형 공정의 모델링 성능을 향상시키기 위하여 퍼지 엔트로피 분석을 통해 새로운 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 퍼지 모델의 새로운 규칙으로 추가하는 자기구성 퍼지 모델을 제안한다. 퍼지 엔트로피가 상대적으로 큰 데이터 집합으로 새로운 클러스터를 구성하면 퍼지 모델의 애매모호한 정도가 작아져서 모델링 오차가 줄어들 가능성이 크게 된다. 제안한 방법의 유용성을 입증하기 위해 이를 Box-Jenkins의 가스로 공정에 적용하여 퍼지 규칙수의 증가에 따른 모델링 성능의 변화를 보이고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.625-627
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• 2005

결정 트리(Decision Tree)는 주어진 데이터의 경향을 학습하는 데 사용되는 대표적인 방식이다. 이것은 주어진 데이터를 구조화하기 위하여 데이터의 속성과 정보의 엔트로피에 기반을 둔 정보획득량을 이용한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자 프로파일 정보처럼 시간에 따라 그 경향이 변하는 데이터에 유용하게 적용할 수 있는 시간 가중치 엔트로피를 정의한다. 그리고 ID3 알고리즘을 기반으로 새롭게 제안하는 시간 가중치 엔트로피를 이용하는 향상된 ID3 알고리즘을 쓰고 사용자의 경향을 분석한다. 본 논문에서 제안하는 엔트로피를 이용하는 방식은 데이터들의 시간에 관한 영향을 고려해서 기준방식보다 분석결과가 더욱 유리하다. 두 방식의 비교 테스트 결과를 보면 시간 가중치 엔트로피를 이용하는 알고리즘은 기존의 ID3 알고리즘보다 구성된 트리의 구조가 매우 간단하고 유리하다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.30 no.9C
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• pp.854-859
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• 2005

We construct the fuzzy entropy for measuring of uncertainty with the help of relation between distance measure and similarity measure. Proposed fuzzy entropy is constructed through distance measure. In this study, the distance measure is used Hamming distance measure. Also for the measure of similarity between fuzzy sets or crisp sets, we construct similarity measure through distance measure, and the proposed 려zzy entropies and similarity measures are proved.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.2
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• pp.200-205
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• 2008

For data analysis, fuzzy entropy is introduced as the measure of fuzziness, similarity measure is also constructed to represent similarity between data. Similarity measure between fuzzy membership functions is constructed through distance measure, and the proposed similarity measure are proved. Application of proposed similarity measure to the example of reliable data selection is also carried out. Application results are compared with the previous results that is obtained through fuzzy entropy and statistical knowledge.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.388-395
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• 1999

본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.410-414
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• 2003

본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.