• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.408-408
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• 2012

최근 기후변화 때문에 태풍, 호우 등 자연재해로 수방시설물의 피해규모가 커지고 있으며 이러한 피해는 단일 재해요인이 아닌 여러 재해요인이 복합적으로 작용하여 발생하고 있다. 그러므로 도시의 안전성과 방재기능을 확보하기 위해서는 복합위험요소를 고려한 재해위험도의 진단 기술 및 종합적인 재해경감대책 수립을 위한 연구가 필요한 실정이다. 복합위험요소를 고려한 재해위험도 및 재해경감대책을 수립하기 위해서는 도시재해를 유발하는 다양한 요인들이 도시재해에 미치는 영향과 재해요인 중에서 어떠한 재해요인이 도시재해에 더 큰 영향을 미치는지에 대한 검토가 필요하다. 이에 본 연구에서는 정보전달 이론 중의 하나인 엔트로피 방법을 이용하여 복합위험요소를 고려하여 도시지역에 대한 재해위험도를 나타내는 복합위험지수의 가중치를 산정하고자 하였다. 복합위험지수의 가중치는 지표별 속성정보를 추출하여 정규화 과정을 거친 후, 속성별 엔트로피를 산정하여 지표별로 산정된다. 엔트로피 방법에 따라 산정된 가중치는 다른 가중치 산정 방법에 따라 산정된 가중치와의 비교 분석을 통하여 타당성을 검토할 것이며, 이렇게 산정된 가중치를 복합위험지수 산정에 적용한다면, 보다 현실성 있는 도시재해 위험성 또는 취약성 지수로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.28 no.1
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• pp.309-326
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• 2011

Most metadata quality measurement employ simple techniques by counting error records. This study presents a new quantitative measurement of metadata quality using advanced weighting schemes in order to overcome the limitations of exiting measurement techniques. Entropy, user tasks, and usage statistics were used to calculate the weights. Integrated weights were presented by combining these weights and were applied to actual journal article metadata. Entropy weights were found to reflect the characteristics of the data itself. User tasks presented the required metadata elements to solve user's information need. Integrated weights showed balanced measures without being affected by the influence of error elements, This finding indicates the new method being suitable for quantitative measurement of metadata quality.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.21 no.4
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• pp.751-763
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• 2015

Both the selection of indicators and weights for them are critical issues in the vulnerability assessment. This study is to assess the air pollution vulnerability focused on ozone for 249 local jurisdictions using weights calculated by the entropy methodology and then examine the applicability of the methodology. We selected indicators for air pollution vulnerability assessment and standardized them. Subsequently, we calculated weights of each indicator using the entropy method and then integrated them into the vulnerability index. The exposure indicators consider meteorological and air pollution factors and the sensitivity of the local jurisdiction include variables on vulnerable areas and environments. The adaptive capacity contains socio-economic characteristics, health care capacities and air pollution managemental factors. The results show that Hwaseong-si, Gwangjin-gu, Gimpo-si, Gwangju-si, Gunpo-si are among the highest vulnerabilities based on the simple aggregation of indicators. And vulnerability-resilience (VRI) aggregation results indicates the similar spatial pattern with the simple aggregation outcomes. This article extends current climate change vulnerability assessment studies by adopting the entropy method to evaluate relative usefulness of data. In addition, the results can be used for developing customized adaptation policies for each jurisdiction reflecting vulnerable aspects.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.300-300
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• 2022

가뭄 취약성은 다양한 평가 요소가 반영되는 다기준 구성으로 개념화될 수 있으며 관련하여 수반되는 영향을 집계하여 측정해야 하므로 여러 변수가 제공하는 정보를 통합해야 한다. 따라서 가뭄 취약성 평가의 일반적인 절차에는 (1) 고려할 변수 선택, (2) 가중치 체계 정의 및 (3) 변수 집계가 포함된다. 여기서 가중치 산정은 평가결과에 막대한 영향을 미칠 수 있는 중요한 과정이다. 각 평가 요소는 내재된 의미가 다르기 때문에 모두 동일한 가중치를 가지고 있다고 가정 할 수 없다. 따라서 각 평가 요소별로 영향력을 가늠하는 가중치를 찾는 것이 다기준 평가에서 주요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 밭 가뭄 취약성 평가를 위한 평가 요소의 자료로부터 각 요소를 통계적 기법으로 분석하여 평가 결과에 반영함으로써 주관적인 가중치를 적용하는 평가기법에 따른 편향 가능성을 해소하고자 한다. 객관적 가중치 산정기법인 Entropy, PCA 기법을 적용하였다. 평가 결과는 가중치 산정기법에 따라 차이가 발생하였으며 특히 Entropy 가중치의 경우, 다른 방법에 비하여 차이가 많이 나타났으며 이 같은 차이는 Entropy 가중치 산정기법상 정보의 변화량이 많은 평가인자에 과도한 가중치가 반영된 결과로 판단된다. 본 연구에서 제시한 밭 가뭄과 연관되는 지표를 적용하여 가뭄취약성을 평가하는 방안은 각 지역에 내재된 밭 가뭄취약정도를 파악하여 사전에 대응하기 위한 정책 수립 등에 기여할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.175-178
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• 2000

인접한 화소들간의 상관성에 대한 오류 정보만을 추출하여 전송하는 기법인 라플라시안 피라미드는 알고리즘 구성이 간단하며, 낮은 엔트로피 전송이 가능한 무손실 예측 압축과 점진적인 전송이 가능한 이점을 가지고 있다. 이러한 라플라시안 피라미드를 효율적으고 구성하기 위하여 기존의 5$\times$5 가중치 행렬을 3$\times$3 가중치 행렬로 구성하는 새로운 기법을 보인다. 3$\times$3 가중치행렬을 이용하는 방법이 5$\times$5 가중치 행렬에 의한 알고리즘의 구성보다 간단하면서도 압축효율이 좋음을 시뮬레이션을 통하여 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.1
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• pp.88-95
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• 2017

In this paper, we present a saliency detection method using entropy weight and Weber contrast in the wavelet transform domain. Our method is based on the commonly exploited conventional algorithms that are composed of the local bottom-up approach and global top-down approach. First, we perform the multi-level wavelet transform for the CIE Lab color images, and obtain global saliency by adding the local Weber contrasts to the corresponding low-frequency wavelet coefficients. Next, the local saliency is obtained by applying Gaussian filter that is weighted by entropy of wavelet high-frequency subband. The final saliency map is detected by non-lineally combining the local and global saliencies. To evaluate the proposed saliency detection method, we perform computer simulations for two image databases. Simulations results show the proposed method represents superior performance to the conventional algorithms.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.2
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• pp.41-46
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• 2021

The method of the edge detection algorithm based on grayscale mathematical morphology has the advantage that image noise can be removed and processed in parallel, and the operation speed is fast. However, the method of detecting the edge of an image using a single structural scale element may be affected by image information. The characteristics of grayscale morphology may be limited to the edge information result of the operation result by repeatedly performing expansion, erosion, opening, and containment operations by repeating structural elements. In this paper, we propose an edge detection algorithm that applies a structural element with strong directionality to noise and then applies weighted entropy to each pixel information in the element. The result of applying the multi-scale structural element applied to the image and the result of applying the directional weighted entropy were compared and analyzed, and the simulation result showed that the proposed algorithm is superior in edge detection.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.4
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• pp.248-257
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• 2002

Clustering is a method for grouping objects with similar properties into a same cluster. SVD(Singular Value Decomposition) is known as an efficient preprocessing method for clustering because of dimension reduction and noise elimination for a high dimensional and sparse data set like E-Commerce data set. However, it is hard to evaluate the worth of original attributes because of information loss of a converted data set by SVD. This research proposes a cluster feature selection method, called ENTROPY-SVD, to find important attributes for each cluster based on entropy weighting and SVD. Using SVD, one can take advantage of the latent structures in the association of attributes with similar objects and, using entropy weighting one can find highly dense attributes for each cluster. This paper also proposes a model-based collaborative filtering recommendation system with ENTROPY-SVD, called CFS-CF and evaluates its efficiency and utilization.

• 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.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.43 no.4 s.310
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• pp.1-8
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• 2006

This paper proposes an improved FCM(Fuzzy C-means) algorithm using intercluster and entropy-based weight in gray image. The fuzzy clustering methods have been extensively used in the image segmentation since it extracts feature information of the region. Most of fuzzy clustering methods have used the FCM algorithm. But, FCM algorithm is still sensitive to noise, as it does not include spatial information. In addition, it can't correctly classify pixels according to the feature-based distributions of clusters. To solve these problems, we applied a weight and intercluster to the traditional FCM algorithm. A weight is obtained from the entropy information based on the cluster's number of neighboring pixels. And a membership for one pixel is given based on the information considering the feature-based intercluster. Experiments has confirmed that the proposed method was more tolerant to noise and superior to existing methods.