최근의 정보시스템 업체들은 e비즈니스 분야의 IT프로젝트로 특수를 누리고 있다. 이런 새로운 분야의 IT프로젝트는 급변하는 기술의 추세와 연봉제로 활성화된 인력의 이동이라는 어려운 관리적 요인들을 접하고 있다. 즉, 단지 재무적 관점뿐만 아니라 시간적, 자원적, 품질적, 그리고 새로운 환경에 적웅해야하는 위험적 요인등 그 관리요소가 증가하고 있다. 그래서 프로젝트조직이나 관련기업의 경우 eIT분야의 프로젝트를 관리하기 위한 새로운 개념이나 방법론의 개발이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 최근의 정보시스템 업체들이 직면하고 있는 프로젝트관리의 어려운 점을 살펴보고, e비즈니스 환경의 정보기술프로젝트의 환경적 특성을 고려한 프로젝트 관리의 새로운 접근법을 엔트로피 이론에 기반 하여 설명하였다. 그리고 마지막으로 사례에 근거한 예제를 제시하여 엔트로피에 의한 프로젝트관리의 적용가능성을 제시하였다.
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.
정보이론에서 엔트로피는 불확실성 또는 복잡성을 정량적으로 표현할 수 있는 개념이다. 이 개념을 차용하여 칼라 이미지에서 지역적인 복잡성을 R,G,B에 대해서 각각 엔트로피로 계산하고 R,G,B의 통계적인 특성을 고려하여 가중치를 부여하여 평균값을 구한 후 이 값을 임계치와 비교하여 복잡도가 큰 픽셀을 외곽선의 일부로 결정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘을 기존의 소벨과 프레윗 알고리즘과 비교한 결과 다양한 임계치 값에 대해서 기존 알고리즘보다 시각적으로 우수한 외곽선 겸출 효과를 가짐을 확인하였다.
이 논문에서는 vague형 퍼지 데이터베이스에서 질의에 대한 튜플의 소속척도 연산을 분석하여 사용자가 요구하는 결과를 보다 효과적으로 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 또한 정보 이론을 이용하여 사용자의 질의에 대한 데이터베이스의 엔트로피를 계산함으로써 데이터베이스의 특성을 분석하고, 아울러 엔트로피를 제어할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
2011년 IEEE 국제 정보 이론(ISIT) 심포지엄 (Symposium) 이 7월 31일부터 8월 5일까지 러시아 상트페테르부르크(St. Petersburg)에서 열렸다. 본 심포지엄에는 총 1,562편의 논문이 수락되어, 논문 수락율이 약 60%로 높지만, 최고 수준의 심포지엄으로, 1,500여명의 학자들이 참여했으며, 학문적으로 정보 이론의 핵심인 체비쇼프 다항식, 마코프 확률 연쇄, 콜모고로프 엔트로피, 페렐만의 푸앵카레 추측 증명 등, 학문의 원천 아이디어 발상에 대해 고찰하고, 최근 뜨거운 감자로 떠오른 극 부호(Po1ar code)를 간단히 소개했다. 또한, 우리 전통 문화 유산인 제주 정낭을 채널 부호의 관점에서 해석, 이에 따른 채널 용량을 구했고, 제주 정낭이 오늘날 중계망(Relay network)의 모태임을 증명했다.
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.
오늘날 도로망에 대한 자료기반을 구축하고, 유지 관리하는 것은 교통, 도시계획 등과 같은 많은 사회 전반 업무에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 비상사태 대처나 재난 관리와 같은 많은 중요한 요소들이 그와 같은 자료에 바탕을 두고 있다. 그러나 도로망 자료를 구성하고 보완하는 일에는 높은 비용이 필요하며, 대부분의 시간을 많은 인력에 의존해야 하는 것이 현실이다. 본 연구에서는 LiDAR 원시자료로부터 도로관련 자료기반 구축을 위한 도로 포인트 추출을 위하여 정보량 추정의 척도로 사용되는 정보이론적 관점에서의 엔트로피 이론을 도입하여 LiDAR 자료의 표고정보에 대한 엔트로피를 계산함으로써 포인트들을 분류하여 그룹화하고 분류된 그룹들의 반사강도를 이용하여 도로로 예상되는 그룹을 추출하였으며, 법령에서 규정하고 있는 각종 도로 및 시설의 특징을 이용하여 도시지역 LiDAR 원시자료로부터 도로포인트를 자동적으로 추출하기 위한 방법을 제시하였다.
정확하고 신뢰성 높은 유량 자료는 수자원의 정량적인 계획과 관리에 필수적이다. 이를 위하여 Chiu는 기존의 결정론적인 흐름 방향 유속분포식의 한계를 극복할 수 있는 방법으로 확률통계에서 사용되는 엔트로피 개념을 이용한 3차원 유속분포 식을 제안하였고, 이를 실험실 데이터와 자연하천에 적용하여 신뢰성과 정확성을 지속적으로 증명하여 마침내 이에 대한 활용성이 매우 크게 대두되어 Chiu의 유속공식을 적극적으로 사용하고 있는 실정이다. 그러나 지금까지 이론적인 유속 분포식을 검증하기 위하여 단면 형상이 일정한 직사각형이나 사다리꼴 동의 실험수로에서부터 불규칙한 단면 형상을 갖는 자연 하천에 대한 적용을 거의 이루고 있는 실정이나, 하상경사가 변하는 경우에도 엔트로피 파라미터(M)가 이에 대응하여 평형상태에 도달하려고 하는지에 대한 연구는 전무하다. 본 연구에서는 하상경사를 임의로 변경 가능한 실험수로를 선택하여 정밀법에 의한 유속측정을 실시하였다. 같은 지점의 같은 단면에서 하상경사(${\Theta}$)가 0.000935부터 0.025794까지 28번의 경사변화를 주고 각 경사마다 유량을 측정하여 28개의 유량측정 데이터를, Chiu의 엔트로피 유속공식에 적용하여, 평균유속과 최대유속 사이의 관계가 선형관계, 즉 하상경사가 변하는 경우에도 엔트로피 파라미터(M)가 이에 대응하여 평형상태에 도달함을 증명하였다.
본 연구는 하천종단면에 정보엔트로피이론을 적용하여 평균하천경사, 하천경사 및 하천종단고도 결정방법을 제시하였다. 최대화된 엔트로피는 제약조건하에서 일정한 하천종단면의 확률분포를 만들며, 이와 같은 관계를 이용하여 평균하천경사, 하천경사 및 하천종단고도 산정식을 유도하였다. 충북 지방하천 정비기본계획에서 얻은 달천유역의 실측된 지형학적 인자를 사용하여 매개변수를 최소자승법으로 결정하였다. 유도된 평균하천경사와 하천종단고도식을 실제유역에 적용하였으며, 실측치와 잘 일치함을 나타낸다. 본 연구의 결과로부터 평균하천경사와 하천종단고도의 결정에 직접 적용할수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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