• 제목/요약/키워드: 엔트로피 생성수

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단일 핀-관 열교환기에서 엔트로피 생성에 관한 연구 (A Study on the Entropy Generation of Single Fin-Tube Heat Exchanger)

  • 박희용;이관수;김병규
    • 태양에너지
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    • 제10권1호
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    • pp.14-21
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    • 1990
  • 단일 핀-관열교환기와 관련된 열역학적 최적설계법을 기준하여 핀-관열교환기의 엔트로피 생성율을 조사하였다. 엔트로피 생성율(비가역성)해석법을 사용하여 최적설계조건을 구하였고 설계조건의 변화에 따른 총엔트로피 생성율과 핀의 길이, 관의 안지름과 바깥지름 및 핀간거리를 조사하였다. 이 연구의 결과에 따르면 바깥지름이 클수록 최적핀간거리와 핀높이는 커지고 엔트로피 생성율과 최적안지름은 작아진다. 또한 핀 두께를 증가시키면 계의 엔트로피 생성율과 최적핀간거리는 증가하고 핀높이를 증가시키면 엔트로피 생성율과 최적바깥지름은 증가한다.

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엔트로피 최대화를 이용한 새로운 밀도추정자의 설계 (Design of New Density Estimator with Entropy Maximization)

  • 김웅명;이현수
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.796-798
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    • 2005
  • 본 연구에서는 엔트로피 이론을 사용하여 ICA(Independent Component Analysis) 점수함수를 생성하는 새로운 밀도추정자(Density Estimator)를 제안한다. 원 신호에 대한 밀도함수의 추정은 적당한 점수함수를 생성하기 위해 필요하고, 미분 가능한 밀도함수인 커널을 이용한 밀도추정법(Kernel Density Estimation)을 이용하여 점수함수를 생성하였다. 보다 빠른 점수함수의 생성을 위해서 식의 형태를 convolution 형태로 표현하였으며, ICA 학습을 위해서 결합엔트로피를 최대화(Joint Entropy Maximization)하는 방향으로 커널의 폭을 학습하였다. 이를 위해서 기울기 강하법(Gradient descent method)를 사용하였으며, 이러한 제약 사항은 새로운 밀도 추정자를 설계하기 위한 기본적인 개념을 나타낸다. 실험결과, 커널의 폭을 담당하는 smoothing parameters들이 일정한 값으로 학습함을 알 수 있었다.

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소형 직교류 열교환기의 열적 특성에 관한 연구 (Thermal Characteristics of Cross-flow Small Scale Heat Exchanger)

  • 금성민;유병훈;이관석;이승로
    • 에너지공학
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    • 제22권1호
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    • pp.44-50
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    • 2013
  • 본 연구의 목적은 예혼합방식의 버너 앞에 소형 열교환기를 설치한 후 당량비를 변화시킬 때 NOx와 CO의 배출특성을 검토하고 열교환기 유용도와 엔트로피 생성수를 실험결과를 바탕으로 계산한 것이다. 실험결과 당량비가 증가할수록 화염온도가 높아지면서 열전달율은 상승한다. 배기가스 오염물질량과 유용도를 고려할 경우 본 실험범위에서의 적정 운전당량비는 0.75이다. 유용도를 증가시키고 엔트로피 생성량을 줄이기 위해서는 연소가스의 열전달량을 증가시켜야 하며 따라서 열교환기 면적을 증가시키는 것이 필요하다고 판단된다.

하드웨어 구현에 적합한 HEVC 의 CU 단위 율 및 왜곡 예측 방법 (A Rate and Distortion Estimation Scheme for HEVC Hardware Implementation)

  • 이범식;김문철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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    • pp.15-17
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    • 2014
  • 본 논문에서는 하드웨어의 제한된 자원을 이용하여 HEVC 코덱을 구현할 때 DCT 와 엔트로피 부호화를 사용하지 않고 율 및 왜곡값을 예측하여 고효율의 부호화를 수행하는 방법에 대하여 제안한다. HEVC 는 기존의 부호화기에 비하여 계층적 부호화 구조와 함께 큰 블록 크기를 갖는 DCT 와 엔트로피 부호화를 반복적으로 수행하기 때문에 하드웨어 구현 시 그 복잡도가 매우 크게 증가한다. 먼저 DCT 는 하다마드변환 행렬과 또 다른 정규 직교 변환 행렬의 곱으로 표현될 수 있는 성질을 이용하여 부호화 변환 시 생성된 하드마드변환 행렬에 저복잡도의 정규 직교 변환 행렬을 곱하여 DCT 변환 계수를 생성한 후 변환 및 양자화를 수행한다. 왜곡값의 경우, 이 때 생성된 양자화 계수와 변환 계수 간의 차이를 변환도메인에서 제곱합을 이용하여 계산하여 역변환을 생략함으로써 복잡도를 감소시킬 수 있다. 또한 텍스처에 대한 비트율 예측은 각 CU 블록내의 양자화 계수의 수를 더하여 계산하여 엔트로피를 수행하지 않고 예측할 수 있다. 그리고 비 텍스처에 대한 비트율 예측의 경우 움직임벡터의 비트에 대한 Pseudo CABAC 코드를 수행하여 예측할 수 있다. 이러한 저 복잡도의 텍스처 및 비텍스처 비트와 왜곡을 예측함으로써 하다마드변환만을 이용하여 부호화하였을 때에 비해 최대 33%의 비트율 감소를 얻을 수 있었다.

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최대 엔트로피 모델을 이용한 텍스트 단위화 학습 (Learning Text Chunking Using Maximum Entropy Models)

  • 박성배;장병탁
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.130-137
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    • 2001
  • 최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)은 여러 가지 자연언어 문제를 학습하는데 성공적으로 적용되어 왔지만, 두 가지의 주요한 문제점을 가지고 있다. 그 첫번째 문제는 해당 언어에 대한 많은 사전 지식(prior knowledge)이 필요하다는 것이고, 두번째 문제는 계산량이 너무 많다는 것이다. 본 논문에서는 텍스트 단위화(text chunking)에 최대 엔트로피 모델을 적용하는 데 나타나는 이 문제점들을 해소하기 위해 새로운 방법을 제시한다. 사전 지식으로, 간단한 언어 모델로부터 쉽게 생성된 결정트리(decision tree)에서 자동적으로 만들어진 규칙을 사용한다. 따라서, 제시된 방법에서의 최대 엔트로피 모델은 결정트리를 보강하는 방법으로 간주될 수 있다. 계산론적 복잡도를 줄이기 위해서, 최대 엔트로피 모델을 학습할 때 일종의 능동 학습(active learning) 방법을 사용한다. 전체 학습 데이터가 아닌 일부분만을 사용함으로써 계산 비용은 크게 줄어 들 수 있다. 실험 결과, 제시된 방법으로 결정트리의 오류의 수가 반으로 줄었다. 대부분의 자연언어 데이터가 매우 불균형을 이루므로, 학습된 모델을 부스팅(boosting)으로 강화할 수 있다. 부스팅을 한 후 제시된 방법은 전문가에 의해 선택된 자질로 학습된 최대 엔트로피 모델보다 졸은 성능을 보이며 지금까지 보고된 기계 학습 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 방법과 비슷한 성능을 보인다 텍스트 단위화가 일반적으로 전체 구문분석의 전 단계이고 이 단계에서의 오류가 다음 단계에서 복구될 수 없으므로 이 성능은 텍스트 단위화에서 매우 의미가 길다.

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시간 가중치 엔트로피를 이용한 결정 트리 생성 알고리즘 (ID3 Algorithm Improved with Time-weighted Entropy)

  • 동립권;이지형
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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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.

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멀티코어 환경에서 효율적인 엔트로피 원의 설계 기법 (An Approach to Constructing an Efficient Entropy Source on Multicore Processor)

  • 김성겸;이승준;강형철;홍득조;성재철;홍석희
    • 정보보호학회논문지
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    • 제28권1호
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    • pp.61-71
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    • 2018
  • 다양한 장비의 인터넷 연결을 지향하고 있는 사물인터넷시대에서 암호기술의 사용을 위해 암호학적으로 안전한 난수생성은 중요 요구사항이다. 특히, 생성된 난수의 안전성과 연관된 엔트로피 원은 예측하기 어려운 잡음원을 위해 부가적인 하드웨어 로직을 사용하기도 한다. 비록 성능 측면에서 좋은 결과를 나타낼 수 있으나, 부가적인 리소스의 사용에 기인한 추가적인 전력 소비 및 면적문제 때문에 기존 자원을 최대한 활용하는 엔트로피 수집방법이 요구된다. 본 논문에서 제시하는 엔트로피 원은 멀티쓰레드 프로그램을 지원하는 환경에서 부가적인 장치 없이 공통적으로 사용 가능하므로 암호기술 구현에 있어 경량화의 어려움을 완화시킬 수 있다. 또한, 제안하는 엔트로피 원이 NIST SP 800-90B에서 제시한 난수발생기를 위한 엔트로피 입력원 테스트에서 높은 보안강도를 갖는 것으로 평가 되었다.

객체의 윤곽선에 강인한 Saliency Map 생성 기법 (Saliency Map Creation Method Robust to the Contour of Objects)

  • 한성호;홍영표;이상훈
    • 디지털융복합연구
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    • 제10권3호
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    • pp.173-178
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    • 2012
  • 본 논문에서는 영상의 관심 영역을 선택추출하여 효과적으로 객체를 추출 할 수 있는 관심 영역 지도(Saliency Map) 생성 기법을 제안하였다. 제안하는 방법은 객체의 윤곽선에 초점을 맞추어 단일영상의 에지(Edge), HSV 색상 모델의 H(Hue)성분, 포커스(Focus), 엔트로피(Entropy)의 네 가지 특징 정보를 이용한 각각의 특징 지도(Feature Map)를 생성하고, 생성된 특징 지도들을 중심 주변 차이(Center Surround Differences)를 이용하여 중요도 지도(conspicuity map)를 생성하게 된다. 이후 생성된 중요도 지도들을 조합함으로써 관심 영역 지도를 생성하게 된다. 제안한 기법을 이용하여 생성한 관심 영역 지도를 기존 기법의 관심 영역 지도와 비교한 결과 제안한 기법의 우수함을 알 수 있었다.

데이터 마이닝을 위한 제어규칙의 생성 (The Generation of Control Rules for Data Mining)

  • 박인규
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권11호
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    • pp.343-349
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    • 2013
  • 러프집합에서는 동치류와 근사공간의 개념을 이용하여 데이터 마이닝 분야에서 중복되는 정보로부터 특징점을 효율적으로 추출하여 최적화된 제어규칙을 유도할 수 있다. 이러한 추출과정에서 가장 중요하게 고려되어져야 할 부분은 많은 속성에 대한 감축이다. 본 논문에서는 속성간의 관계에서 러프엔트로피를 이용하여 가장 신뢰도가 우수한 속성을 구할 수 있는 정보이론적인 척도를 제시한다. 제안된 방법은 러프엔트로피를 기반으로 불필요한 속성을 제거함으로써 유용한 리덕트를 생성하고 이들에 대한 코어를 형성한다. 결과적으로 원시정보의 내용은 변하지 않으면서 지식감축을 통하여 간소화된 제어규칙을 구축할 수 있음을 보인다.

웨이블릿 화상 코딩에서의 시각적 엔트로피 이득 (Visual Entropy gain for Wavelet Image Coding)

  • 박진철;이형극;이상훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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    • pp.383-385
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    • 2007
  • 웨이블릿 화상 코딩 기법은 자연적으로 레이어드된 비트스트림을 생성해 내기 때문에, 주파수 제한적인 채널 상황에서 에러에 강한 성능을 나타내고 있다. 본 논문에서는 Progressive Image Coder의 성능을 비교하고 평가하는 새로운 기법인 시각적 엔트로피를 이용해, 웨이블릿 영역에서 시각적인 가중치를 이용해 정량화하려고 한다. 이 시각적인 가중치는 주파수 영역과 공간 영역에서, 인간의 시각 체계(HVS, human visual system)에 기반 하여 만들어진 것으로, 웨이블릿 계수들의 코딩 순서를 결정하는 기준으로 사용되고, 이렇게 해서 시각적인 화질을 개선할 수가 있다. 정규화된 채널 용량이 0.3일 때, 전송 이득은 시각적 엔트로피로 측정해 보았을 때 23% 이상 얻을 수 있다.

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