본 논문에서는 데이터베이스의 정보시스템을 구성하는 속성을 감축하여 빠른 검색을 보장하는 제어규칙의 생성에 관한 연구이다. 일반적으로 정보시스템에는 불필요한 많은 속성들이 존재하고 있다. 이때 정보시스템의 객체들이 비일관적일 경우에는 응답의 정확성을 기대하기 어렵게 된다. 그러므로 본 논문에서는 러프엔트로피의 개념과 베이지언 사후확률을 적용하여 불필요한 속성을 제거하여 정보시스템을 간결화 하는데 주안점을 두었다. 제안된 알고리즘에서는 러프이론에 기반한 최적의 리덕트를 생성하는 과정에서 사후확률을 적용하여 결정속성에 대한 조건속성의 함의를 러프엔트로피의 척도로 비교하여 영향력이 약한 속성을 제거하여 제어규칙을 간결하게 표현할 수 있다. 제안된 알고리즘을 신입사원의 채용에 적용하여 지식감축의 효용성을 보인다.
본 논문에서는 차영상 엔트로피 기반의 시선 인식 시스템을 제안한다. 차영상 엔트로피는 현재 입력된 영상과 참조 영상 또는 시선의 위치별 평균 영상들로부터 차영상을 획득하고, -255부터 +255까지의 히스토그램 빈도수를 이용하여 계산한다. 차영상 엔트로피 기반의 시선 인식방법은 2가지 방법이다. 1) 첫 번째 방법은 현재 입력된 영상과 시선 위치별 45개의 평균 영상들과의 차영상 엔트로피를 계산하여 현재 응시하고 있는 방향을 인식하고, 2) 두 번째 방법은 현재 입력된 영상과 45개의 참조 영상들과의 차영상 엔트로피를 계산하여 현재의 응시 방향을 인식한다. 참조 영상은 네 방향의 영상을 입력받아 시선 위치별 45개의 평균 영상을 이용하여 생성한다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위해 PCA 기반의 시선 인식 시스템과 비교 실험을 하였고, 인식 방향은 좌상, 우상, 좌하, 우하 네 방향으로 하였으며, 45개의 참조 영상 또는 평균영상에 대하여 인식 영역을 변경하여 실험하였다. 실험 결과 차영상 엔트로피는 97.00%, PCA는 95.50%의 인식률을 보여 차영상 엔트로피 기반의 시스템이 PCA 기반의 시스템보다 1.50% 더 높은 인식률을 나타내었다.
본 논문에서는 H.264/AVC 베이스라인 프로파일을 위한 엔트로피 코딩 유닛을 제안한다. 엔트로피 코딩에서는 매크로블록 부호화를 위해 코드 테이블들을 사용한다. 이 코드 테이블에 있는 코드워드들 간에는 일정한 패턴이 존재하는데, 본 논문에서는 코드워드의 패턴을 분석하여 하드웨어 비용을 줄였다. 제안하는 엔트로피 코딩 유닛은 Exp-Golomb 유닛과 CAVLC 유닛으로 구성된다. Exp-Golomb 유닛은 하나의 유닛에서 5가지 코드타입을 처리하고, 코드 패턴을 이용하여 두 개의 덧셈기만으로 복잡한 Exp-Golomb 연산을 처리 할 수 있다. 기존의 CAVLC 유닛은 큰 사이즈의 코드 테이블을 필요로 한다. 본 논문에서는 테이블에 차분 코드워드들을 저장하여 기존 방식대비 테이블 크기를 40% 이하로 줄인다. 엔트로피 코딩 유닛은 생성된 코드워드들이 MSB에 코드값 0이 분포되는 패턴을 이용하여 쉬프터 사이즈를 대폭 줄였다.
본 논문은 표준완성형코드를 표준으로 허프만 부호를 생성하기 위해 부호화 효율이 가장 높은 곳에서 예외 부호화를 통해 최적의 허프만 부호를 얻는다. 현재 우리나라의 DTV는 한글문자를 압축하지 않고 전송하는 형태이며, 본격적인 데이터 방송이 시작되면 한글 데이터가 차지하는 전송량으로 인한 심각한 문제가 야기된다. 본 논문에서는 데이터 방송에서 문제가 되는 전송량을 줄이기 위해 한글 전용 최적의 허프만 부호를 생성하여 일련의 해결책을 찾고자 하며 영문 위주인 데이터 압축기술을 한글에 맞게 적용하여 DTV 방송용 한글 전용 압축부호를 만드는데 있다.
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.
특징 집합 선택은 학습 알고리즘의 전처리 과정으로 사용되기도 한다. 수집된 자료가 문제와 관련이 없다거나 중복된 정보를 갖고 있는 경우, 이를 학습 모델생성 이전에 제거함으로써 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 탐색 공간을 감소시킬 수 있으며 저장 공간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 특징 집합의 추출과 추출된 특징 집합의 성능 평가를 위하여 엔트로피를 기반으로 한 휴리스틱 함수를 사용하는 새로운 특징 선택 알고리즘을 제안하였다. 탐색 방법으로는 ACS 알고리즘을 이용하였다. 그 결과 학습에 사용될 특징의 차원을 감소시킴으로써 학습 모델의 크기와 불필요한 계산 시간을 감소시킬 수 있었다.
본 연구에서는 다화학종 희박유동의 해석을 위해, GH(Generalized Hydrodynamic) 방정식을 기반으로 한 축대칭 유동 해석이 가능한 다화학종 GH 수치해석 기법을 전산유체역학 수치해석자로서 개발하였다. 최초로 구현된 다화학종 GH 수치기법은 축대칭 형상의 물체 주위의 극초음속 희박유동을 대상으로 하여, DSMC(Direct Simulation Monte Carlo) 및 N-S(Navier-Stokes) 방정식의 결과와의 비교를 통해 정확도를 검증하고자 하였다. GH 해석자의 정확도 향상을 위해 고체 벽면에서의 여러 가지 slip-wall 경계조건을 적용하고 각각의 결과를 비교하였다. 또한, 높은 Knudsen 수의 1차원 수직 충격파 구조 문제를 통해 GH 방정식의 엔트로피 특성 및 정확성을 고찰하였다.
사진에는 의도하지 않은 노이즈나 찍는 과정 중에 발생한 실수나 문제로 원치 않게 가려진 부분이 있을 수 있는데, 이미지 완성 어플리케이션은 사용자가 전문적인 프로그램이나 전문가의 도움 없이 노이즈나 가려진 부분을 제거할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 GAN(Generative Adversial Network) 모델에 노이즈가 있는 사진을 입력으로 넣어 노이즈가 제거 된 사진을 생성하도록 하였고, 생성 된 사진과 기존 이미지가 자연스럽게 합성 될 수 있도록 보정을 하여 완성 된 이미지를 출력하는 어플리케이션을 제안한다. GAN 분류 모델의 시그모이드 교차-엔트로피와 생성이미지와 원본이미지간의 평균 제곱 오차를 함께 최소화 하도록 생성 모델을 학습시켰고, 낮은 평균 제곱 오차를 가지는 완성 이미지를 생성 할 수 있었다. 이미지 보정을 통해 생성 된 이미지와 입력 이미지와의 밝기 차이를 해소시켜 좀 더 자연스러운 완성 이미지 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 예혼합 연소시스템에 적용할 직교류 엇갈림 배열 열교환기의 열전달 및 압력강하 특성 검토를 목적으로 한다. 따라서 비예혼합화염보다 화염길이가 짧고 당량비 조절을 통해 NOx 및 CO 배출을 제어할 수 있는 예혼합방식의 버너 앞에 모듈로 구성된 열교환기를 설치한 후 당량비를 변화시킬 때 NOx와 CO의 배출특성을 검토하였다. 또한 열교환기의 모듈 변화에 대한 유용도, 엔트로피 생성량 및 압력강하를 계산하였고 엑서지 로스를 검토하여 열교환기의 성능을 분석하였다.
본 연구에서는 엔트로피를 이용한 독립성분분석(ICA : Independent Component Analysis)에서 점수함수(score function)를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 점수함수를 생성하기 위해서 원 신호(original signals)에 대한 확률밀도함수의 추정이 반드시 필요하고 밀도함수가 미분 가능해야 한다. 따라서 원 신호에 따른 적응적인 점수 함수를 유도할 수 있도록 커널 기반의 밀도추정(kernel density estimation)방법을 사용하였으며, 보다 빠른 밀도 추정 계산을 위해서 식의 형태를 컨볼루션(convolution) 변환 한 후, 컨볼루션을 빠르게 계산할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform) 알고리즘을 이용하였다. 제안한 점수함수 생성 방법은 원 신호에 확률밀도분포와 추정된 신호의 확률밀도 분포의 오차를 줄이는 역할을 한다 실험 결과, 암묵신호분리(blind source separation)문제에서 기존의 Extended Infomax 알고리즘과 Fixed Point ICA 보다 원 신호와 유사한 밀도함수를 추정하였고, 분리된 신호의 신호대잡음비등(SNR)에 있어서 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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