이 논문은 최근 자연과학 분야에서는 물론이요 사회과학과 더불어 인문예술 영역에 이르는 방대한 학문 영역에서 영향력을 행사하고 있는 복잡계 패러다임의 특성과 전망을 고찰하고자 한 것이다. 흔히 '전체론적 세계관'이라든가 '심층생태학적 관점' 등으로 대변되는 복잡성 패러다임은 개방체계적 사고의 연장선상에 위치한 것으로서, 일차적으로는 개방성, 성장성, 가형성, 否(부)의 엔트로피, 적극적 환류, 자기규제성, 자기목적성, 등종착성과 같은 개방체계적 속성을 함유한다. 그러나 지난 20여 년간 학제적 경계를 초월해 활발히 진전된 복잡계론은 종전의 개방체계론적 논의 수준을 넘어서는 새로운 착상이나 증거를 지속적으로 축적해 온 바, 여기서는 (1) 복잡계 이론이 형성되고 발전되어온 전개과정을 간략히 개관하고, (2) 비평형성, 비선형성, 소산구조 자기조직성, 프랙탈 기하학, 자동생산성 및 공진화와 같은 복잡계의 주요 특성들을 논의하며, (3) 니클라스 루만의 체계이론을 사례로 복잡계 패러다임의 사회과학적 적용을 검토한 후, (4) 복잡계 패러다임의 함의와 전망을 진단해 보고자 한다.
본 논문에서는 자연영상에 대한 돌출영역을 자동으로 검출하고 이를 분할하기 위한 새로운 인공시각집중모델을 제안한다. 제안된 모델은 인간의 생물학적 시각인지 기반이며 주된 특징은 다음과 같다. 먼저 영상의 강도특징과 색상특징을 사용하는 대립과정이론 기반의 새로운 인공시각집중모델의 구조를 제안하고, 돌출영역을 인지하기 위해 영상의 강도 및 색상 특징채널의 정보량을 고려하는 엔트로피 필터를 설계하였다. 엔트로피 필터는 높은 정확도와 정밀도로 돌출영역에 대해 검출 및 분할이 가능하다. 마지막으로 최종 돌출지도를 효율적으로 구성하기 위한 적응 조합 방법 또한 제안되었다. 이 방법은 각 인지 모델로부터 검출된 강도 및 색상 가시성지도에 대하여 평가하며 평가된 점수로부터 얻어진 가중치를 이용해 가시성 지도들을 조합한다. 돌출지도에 대해 ROC분석을 이용한 AUC를 측정한 결과 기존 최신의 모델들은 평균 0.7824의 성능을 나타낸 반면 제안된 모델의 AUC는 0.9256으로서 약 15%의 성능 개선을 보였다. 또한 돌출영역 분할에 대해 F-beta를 측정한 결과 기존 최신의 모델은 0.5178이고 제안된 모델은 0.7325로서 분할 성능 또한 약 22%의 성능 개선을 보였다.
한국은 아시아대륙의 북동쪽에 위치한 반도로서 삼면이 바다로 둘러싸인 독특한 주위지형을 이루고 있고, 산맥 등의 산악효과와, 반도의 속성인 바다-육지의 열용량 차이 및 종관규모의 대기운동의 영향 등을 받는다. 따라서, 반도의 대기흐름 양상은 지역차가 현저하므로 정확한 일기예보 및 일기예보 구역설정이 매우 어렵다. 그러나 각 지역의 일기대표성은 매월의 일기엔트로피와 情報此(information ratio) 개념을 기초로 하면 수리적, 지리적 요인 및 계절변화 등을 포함한 보다 恒常的인 모습으로 밝힐 수 있다. 이것은 각 지역이 갖는 일기엔트로피란 어느 기간중 매일 완전한 일기예측이 그 지역에 부여될 때의 일일 평균정보량이고 일기의 불확정성의 測度로서 일기일수의 치우친 비율을 나타내므로 결국 일기엔트로피 값의 대소는 일기출현의 특성을 잘 나태낸다. 그러므로 날씨 및 기후는 일기출현율과 그 월변화의 특성을 잘 반영하고 있다고 할 수 있다. 따라서 본 논문은 남부지방의 날씨 및 기후특성을 명확히 반영하고 잇는 탁월일기의 출현 다소와 월변화에 대해 정보이론을 이용하여 일기엔트로피와 情報此를 수량적으로 추출하고 그 공간스케일의 시간적 변동을 살펴 대표지점으로서 부산, 대구, 광주, 군산 지역의 일기대표성을 밝히고 그에 따라 남부지방의 일기예보구역을 설정한 것이다.
본 논문에서는 레일리페이딩 환경의 모바일 Ad-hoc 무선 센서네트워크에서 네트워크 컨버젼스 및 전송 효율 서비스를 효과적으로 지원하기 위한 협력 라우팅 프로토콜 (CooRP)을 제안한다. 제안된 CooRP의 주요한 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, 라우팅 경로들은 방향성 안내 라인 영역 내에서 노드들의 이동성 정보를 이용한 엔트로피 개념 기반 위에서 설정되며, 경로 설정을 위한 컨트롤 오버헤드를 줄일 수 있다. 둘째, 페킷 전송 효율을 증가시키기 위해서 설정된 라우팅 경로에 기반을 둔 향상된 SNR을 지원할 수 있는 협력 데이터 전송 전략이 사용된다. 셋째, 제안된 CooRP의 협력전송에 대한 이론적인 분석이 outage probability를 가지고 이루어진다. 제안된 CooRP의 성능평가는 OPNET을 사용한 시뮬레이션과 이론적 분석을 통하여 이루어진다. 성능평가를 통하여 제안된 프로토콜은 안정된 경로 설정 및 협력 전송을 통한 데이터 전송효율을 효과적으로 증가 시킬 수 있음을 알 수 있다.
하천의 유량 측정 자료는 수자원의 개발 및 유지, 하천 방재의 중요한 기초 자료로 이용되며, 홍수를 예측하고 예방하기 위해 홍수시 가장 정확하게 유량을 측정하는 것이 필요하다. 이에 미국지질조사국(USGS)은 오래전부터 기존의 간편 유속측정법으로 1점법, 2점법, 3점법을 제안하여 지금도 많이 사용하고 있으나, 보다 더 간편하고 신뢰할 수 있는 평균유속 산정 방법을 실무에서 요구하는 추세이나 이에 대한 이론적 기반의 실무 적용성 연구는 다소 미진한 상태이다. 이를 위하여 본 연구에서는 확률론적 엔트로피 컨셉을 활용하여 기존의 한계를 보완할 수 있는 실무 적용성이 용이한 간편 유속 산정식을 제안하였다. Coleman과 Flume 실측자료에 적용하여 식의 효용성을 입증하였다. 분석 결과, Flume Data의 경우, 실측값 대비 기존의 USGS 1점법은 평균 7.6%, 2점법은 8.6%, 3점법은 8.1%였다. Coleman Data의 경우, 1점법은 평균 5%, 2점법은 5.6%, 3점법은 5.3%의 오차율을 나타냈다. 반면에 엔트로피 개념을 활용한 제안식은 Flume Data는 실측값 대비 1점법은 평균 4.7%, 2점법은 5.7%, 3점법은 5.2%로 나타나 기존의 방법 대비 오차율을 약 60%정도 감소하는 것으로 나타났다. 또한, Coleman Data의 경우에서도 1점법은 평균 2.5%, 2점법은 3.1%, 3점법은 평균 2.8%의 오차를 보여, 기존의 방법 대비 오차율을 약 50%정도 줄이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과에 의하면 기존의 1점법, 2점법, 3점법 보다 더 간편하면서 신뢰성 있는 평균유속을 산정할 수 있을 것으로 판단 된다. 하지만, 이는 향후 하천 설계, 운영관리, 특히 재난대비 예측관리 등 각종재난 대비 대응에 보다 유용하게 활용하려면 추가적으로 다양한 하천 실측을 통한 제안식의 지속적인 수정보완이 필요할 것으로 판단된다.
In/Si (111)-$4{\times}1$ 표면은 저온에서의 $8{\times}2$ 주기의 상과 상온에서의 $4{\times}1$ 주기의 상 사이에 상전이가 나타나는 것으로 알려져 있다. 지금까지의 연구에 의하면 저온 $8{\times}2$ 주기의 상에서는 최근 제시된 hexagon 구조 모형이 가장 설득력 있게 받아들여지고 있으나, 상온 $4{\times}1$ 주기의 상에 대해서는 정적인(static) 구조 모형과 동적요동(dynamic fluctuation) 모형이 제안되었다. 이 두 가지 구조 모형은 모두 2차 상전이를 의미하지만, 최근 엔트로피를 고려한 이론계산 결과는 이 상전이가 1차 상전이를 가짐을 시사하였다. 그래서 우리는 이 표면의 상전이를 저에너지전자회절 실험을 통하여 연구하였고, 온도를 상온에서 저온으로 낮출 때와 저온에서 상온으로 높일 때의 회절세기 변화로부터 가열과 냉각의 두 과정에서 상전이 온도가 서로 다르게 나타나는 히스테리시스 곡선을 보임을 관찰하였다. 이는 주사터널링현미경 이미지에서 $4{\times}1$ 상온 구조와 $8{\times}2$ 저온 구조가 상전이 온도 근처에서 공존하는 것으로 관찰되는 것과 상통하는 결과로 1차 상전이임을 나타낸다. 이에 우리는 이 표면의 구조 상전이가 1차 상전이인 것으로 결론지으며, 이와 함께 표면의 결함이 상전이에 미치는 영향에 대해서도 논의할 것이다.
본 연구에서 MAT(Moisture Air Turbine) 사이클은 압축기 입구에 미세한 액적을 분무함에 따라, 가스터빈 엔진의 성능을 향상시킬 수 있음을 제시하였다. 혼합물이 상변화하는 동안의 압축기 일은 이론적으로 등 엔트로피 압축 일로 고려하였다. 상변화 과정에서 증발잠열의 영향으로 압축기 일은 감소함을 알 수 있다. 성능해석 프로그램을 이용해서 1000, 1210, 1350 rps 조건에서, 압축기 유입공 기에 대한 1.0%의 물을 분무했을 경우, 각각 16.2%, 14.9%, 12.6%의 출력이 증가함을 확인하였다. 또한 압축기 일의 감소에 의해 열 효율도 증가함을 확인하였다.
데이터 마이닝에서 연속패턴(sequential pattern) 생성기술은 시차를 두고 발생한 사건들에 대하여 잠재해있는 패턴을 발견하는 기술을 의미한다. 본 연구는 정보이론을 이용하여 데이터베이스로부터 연속패턴을 자동으로 발견하는 방법에 관한 내용이다. 기존의 방법들이 한 속성내에서의 연속패턴만을 탐지하는 일차원 연속패턴을 생성하는데 비하여 본 연구에서 제시하는 방법은 데이터베이스내의 모든 속성간의 연속패턴 관계를 탐지할 수 있는 다차원 연속패턴을 생성할 수 있다. 본 연구에서는 연속패턴 생성을 위하여 헬링거(Hellinger) 변량을 사용하였으며 이를 이용하여 발견된 연속패턴들의 중요도를 측정할 수 있었다. 또한 헬링거 변량의 함수적인 특성을 분석하여 연속패턴 추출의 복잡도를 줄이기 위한 두 가지의 법칙이 제안되었고 다수의 실험 데이터를 통하여 다차원의 연속패턴을 생성할 수 있음을 보였다.
대부분의 기계학습 방법들은 이산형의 데이타를 학습에 사용되는 데이타의 형식으로 요구하고 있다. 따라서 연속형 데이타의 경우는 기계학습 방법들을 적용하기 전에 그 데이타를 이산형으로 바꾸어 주는 과정이 필요하다. 이러한 이산화 과정은 그 중요성에 비하여 상대적으로 관련 연구가 미비한 수준이다. 따라서 이 논문은 정보이론을 사용하여 연속형 자료를 이산형의 형태로 변환시키는 새로운 방법을 제안하였다. 각 애트리뷰트의 값들이 목적 애트리뷰트에 제공하는 정보의 량을 엔트로피 함수의 일종인 Hellinger 변량을 이용하여 계산하였으며, 각 애트리뷰트마다 제공하는 정보의 손실을 최소화할 수 있는 이산화 경계선을 계산하였다. 본 논문이 제안한 방법의 성능을 ID3 와 신경망 알고리즘을 사용하여 기존의 이산화 방법들과 비교하였으며 거의 대부분 우수한 정확성을 보였다.
본 연구에서는 MAT(Moisture Air Turbine) 사이클이 압축기 입구에 미세한 물방울을 분무함에 따라, 가스터빈 엔진의 성능을 향상시킬 수 있음을 제시하였다. 혼합물이 상변화하는 동안의 압축기 일은 이론적으로 등 엔트로피 압축 일로 고려하였다. 여기서 습증발의 영향을 고려함에 따라 압축기 일이 감소함을 알 수 있었다. 성능해석 프로그램을 이용해서 1000, 1210, 1350 rps 조건에서, 압축기 유입공기에 대한 1.5% 의 물 분무시 사이클 모델 계산을 이용해서 각각 21.7%, 20.2%, 18.4%의 출력이 증가함을 확인하였다. 또한 효율도 압축기 일의 감소에 의해 개선되어짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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