• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.4
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• pp.462-470
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• 2008

This study applies fuzzy functions to improve image quality under the assumption that uncertainty of image information due to low contrast is based on vagueness and ambiguity of the brightness pixel values. To solve the problem of low contrast images whose brightness distribution is inclined, we use the k-means algorithm as a parameter of the fuzzy function, through which automatic critical points can be found to differentiate objects from background and contrast between bright and dark points can be improved. The fuzzy function is presented at the three main stages presented to improve image quality: fuzzification, contrast enhancement and defuzzification. To measure improved image quality, we present the fuzzy index and entropy index and in comparison with those of histogram equalization technique, it shows outstanding performance.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.36 no.3
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• pp.173-183
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• 2009

We present a real-time monitoring system for detecting anomalous network events using the entropy. The entropy accounts for the effects of disorder in the system. When an abnormal factor arises to agitate the current system the entropy must show an abrupt change. In this paper we deliberately model the Internet to measure the entropy. Packets flowing between these two networks may incur to sustain the current value. In the proposed system we keep track of the value of entropy in time to pinpoint the sudden changes in the value. The time-series data of entropy are transformed into the two-dimensional domains to help visually inspect the activities on the network. We examine the system using network traffic traces containing notorious worms and DoS attacks on the testbed. Furthermore, we compare our proposed system of time series forecasting method, such as EWMA, holt-winters, and PCA in terms of sensitive. The result suggests that our approach be able to detect anomalies with the fairly high accuracy. Our contributions are two folds: (1) highly sensitive detection of anomalies and (2) visualization of network activities to alert anomalies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.384-384
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• 2018

최근 기상이변의 가속화로 인해 홍수피해는 더욱 증가되고 있으며, 도시화로 인해 불투수면적이 급격히 늘어남에 따라 기존 관개수로의 통수능력 부족으로 도시침수피해가 증가되고 있다. 재난 연감과 재해연보를 바탕으로 비교한 결과, 홍수를 비롯한 각종 재난 발생 시 일반적으로 남성들에 비해 여성들의 피해자 수가 많으며 피해의 정도는 상대적으로 심각하였다. 그러나 국내외적으로 홍수에 대한 피해를 줄이고자 홍수 취약성에 대한 많은 연구들이 수행되었지만 아직 젠더를 고려한 취약성 분석은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 대상지역을 우리나라의 인구밀집도가 가장 높은 서울시 25개구로 선정하였고, 엔트로피 이론을 활용해 25개 구의 홍수 취약성 지수를 계산하였다. 홍수 취약성 지수 계산 시 고려요인으로는 여성인구비율, 고령화비율 및 인구밀도 등과 같은 사회적 요인과 연 홍수 피해액, 복구금액 등 경제적 요인 그리고 일일 최대 강수량 및 80mm 이상의 강수량, 홍수 피해 횟수 등과 같은 환경적 요인을 고려하였다. 그 결과 각각의 요인에 따라서 서울시 25개구의 홍수취약성 지수가 상이하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 취약성지수가 높은 자치구들의 경우 지역특성을 고려한 별도의 홍수대책 가이드라인이 필요 할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과물을 바탕으로 향후 홍수 대책이나, 홍수대비 관련 정책을 수립할 정부 및 지자체에서 사회, 경제, 환경적 요인을 고려한 합리적인 정책 수립 결정에 도움이 될 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.46 no.1
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• pp.35-45
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• 2013

The aim of study is to present how to estimate and use the FRI (Flood Risk Index) for classifying area zones based on regional flooding risk in terms of the integrated flood risk management. To estimate the FRI at a spatial resolution of city/county/town units for the Nakdong River Watershed, the 17 representative flood indexing factors are carefully selected for the three flood indexes, such as PI (Pressure Index), SI (State Index), and RI (Response Index) under the P-S-R (Pressure-State-Response) classification system. Because flood indexing factors are measured at different scales and units, they are transformed into a common domain by the T-Score normalization technique. The entropy weight coefficient method is also applied to calculate the weight of flood indexing factors in order to reduce subjective judgement on the effect of weight coefficients. The three flood indexes of PI, SI, and RI are integrated for an overall value of the FRI to evaluate the flood risk of districts. To examine the practical application of the proposed FRI, the FRI results with/without the weight coefficients are compared with flooding zones of natural disaster risk areas officially announced in 2010. It is expected that the FRI ensured by full verification can make regional protection plans against flooding disasters with respect to causes and characteristics of past floods.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.4
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• pp.531-536
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• 2022

In order to efficeintly manage a battery, it is important to accurately estimate and manage the SOH(State of Health) and RUL(Remaining Useful Life) of the batteries. Even if the batteries are of the same type, the characteristics such as facility capacity and voltage are different, and when the battery for the training model and the battery for prediction through the model are different, there is a limit to measuring the accuracy. In this paper, We proposed the entropy index using voltage distribution and discharge time is generalized, and four batteries are defined as a training set and a test set alternately one by one to predict the health status of batteries through linear regression analysis of machine learning. The proposed method showed a high accuracy of more than 95% using the MAPE(Mean Absolute Percentage Error).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.397-397
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• 2023

기상이변에 따른 국지성 호우 및 태풍내습으로 인해 재해위험지구에서의 인명 및 재산피해가 지속적으로 발생하고 있다. 특히, 한국의 경우 대부분의 강우가 여름철에 단기간으로 집중되어 하천으로 유출량이 집중되므로 하천수위의 급상승 및 급하강을 일으키게 된다. 하천수위의 빠른 변화는 하천 제방의 국부적인 피해를 주거나 내구성을 저하시키는 요인이 된다. 또한 하천 제방의 붕괴는 제내지에 위치한 도시의 홍수 및 인명피해를 야기할 수 있으므로 하천제방의 안정성 평가를 통한 유지관리의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 홍수취약성지수를 개량한 제방홍수취약성지수를 적용하여 기후변화를 고려한 강우적용시 하천 제방의 안정성평가를 진행하였다. 제방홍수취약성지수는 홍수취약성지수의 형식을 차용하여 하천 제방에 알맞은 인자들로 구성하여 개발된 새로운 기법으로 7개의 인자들의 값들을 기반으로 엔트로피 기법을 사용하여 가중치를 산정하여 취약성지수를 산정하는 방법이다. 다양한 강우시나리오를 적용하여 하천 제방들의 제방홍수취약성지수를 분석하였으며 산정된 취약성 지수들을 이용하여 제방의 안정성을 평가하였다. 또한 저수지 제방의 안전성 평가를 위한 방안으로 제방홍수취약성지수를 적용하기 위한 방안을 제시하고자 한다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.18 no.1
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• pp.45-54
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• 2008

Based on the data obtained from field investigation and soil testing to slope hazards occurrence section and non-occurrence section in gneiss area, a prediction technique was developed by the use of a decision tree model, which is one of the statistical analysis methods. The slope hazards data of Seoul and Kyonggi Province, which were induced by heavy rainfall in 1998, were 104 sections in gneiss area. The number of data applied in developing prediction model was 61 sections except a vacant value. Among these data, the number of data occurred slope hazards was 34 sections and the number of data non-occurred slope hazards was 27 sections. The statistical analyses using the decision tree model were applied to chi-square statistics, gini index and entrophy index. As the results of analyses, a slope angle, a degree of saturation and an elevation were selected as the classification standard. The prediction model of decision tree using entrophy index is most likely accurate. The classification standard of the selected prediction model is composed of the slope angle, the degree of saturation and the elevation from the first choice stage. The classification standard values of the slope angle, the degree of saturation and elevation are $17.9^{\circ}$, 52.1% and 320 m, respectively.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2002.11b
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• pp.176-181
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• 2002

The continuous Gabor wavelet transform (GWT) has been utilized as a useful time-frequency analysis tool to identify the rapidly-varying characteristics of some wave signals. In the application of GWT, it is important to select the Gabor wavelet with the optimal shape factor by which the time-frequency distribution of a signal can be accurately estimated. To find the signal-dependent optimal Gabor wavelet shape factor, the notion of the Shannon entropy which mesures the extent of signal energy concentration in the time-frequency plane is employed. To verify the validity of the present entropy-based scheme, we have applied it to the time-frequency analysis of a set of elastic bending wave signals generated by an impact in a solid cylinder.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.477-480
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• 2004

본 논문에서는 고차원의 특성을 가진 범주형 데이터 집합의 군집 유효화 기술에 대하여 알아본다. 먼저, 범주형 데이터 집합에 대하여 한 군집의 센트로이드를 정의함에 따라 일반적인 군집화 방법에서 사용되는 쌍 유사성 측정을 가능하게 한다. 다음으로, 범주형 데이터 집합에 대한 증분 군집 알고리즘을 통하여 도출된 결과에 대해 최적 군집 수의 결정하기 위하여 엔트로피 기반 군집 유효화 지수를 사용한다. 이를 통하여 일반적인 군집 알고리즘에서 최적 결과를 얻기 위해 필요한 문턱값 결정 문제를 손쉽게 해결한다. 마지막으로, 위의 개념들을 여러 데이터 집합에 대해 실험한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.190-190
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• 2020

한국에서 겨울철에 주로 발생하는 자연재해는 대설이다. 마우나리조트 사고나 동해안 폭설 피해 등 직·간접적인 대설피해가 증가함에 따라 대설피해에 대한 관심이 증가하는 추세이다. 본 연구에서는 우리나라 230개 시군구를 대상으로 기후변화에 따른 대설피해에 대한 취약성 분석을 실시하였다. 대설 취약성 분석을 위해 RCP 기후변화 시나리오를 이용하였고, PSR(Pressure-State-Response) 구조를 적용하여 압력, 상태, 대응지수로 대설피해에 영향을 줄 수 있는 요인들을 분류하였으며 엔트로피 이론을 이용하여 각 인자의 가중치를 계산하였다. 그 결과 각 지역의 대설피해 취약성 순위를 도출해낼 수 있었고 도출해낸 취약성 순위를 바탕으로 향후 대설피해에 대한 대응마련을 실시할 경우 우선순위를 판단하는데 도움이 될 것으로 기대한다.