최소오차 엔트로피 알고리듬(MEE)은 충격성 잡음 환경에서 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 이 논문에서는 충격성 잡음에 대한 강인성의 견지에서 MEE 알고리듬의 최적해와 특성을 연구하였다. 큰 오차 값의 영향을 경감하는 요인들과 최적 가중치의 움직임에 대한 분석을 통하여 MEE의 최적해가 충격성 잡음으로부터 안정적으로 유지되도록 하는 주된 역할은 크기 조정된 입력 엔트로피가 담당하고 있음이 밝혀졌다. 시뮬레이션 결과에서, MEE의 최적해는 MSE 성능기준의 최적해와 같은 값을 가짐을 보였다.
악의적인 네트워크 트래픽은 흔히 공격의 성질을 구체적으로 알지 않고서도 평상시 트래픽과 구별된다. 본 논문에서는 네트워크 인바운드 트래픽 분포를 이용해 네트워크 트래픽 비정상행위를 탐지하는 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 실제 캠퍼스 네트워크의 트래픽 특성을 프로토콜, 패킷 길이, 목적지 IP/포트 주소, TTL 값, TCP SYN 패킷, 그리고 프래그멘트 패킷 분포 등을 통해 조사하였다. 이렇게 구해진 다양한 베이스라인 트래픽 분포로부터 엔트로피를 계산하고 이를 기준으로 비정상행위를 탐지하는 방법을 제시하였다. 특히 본 논문에서는 잘 알려진 서비스거부공격을 실제 캠퍼스 네트워크를 대상으로 실시하였고 그 결과를 제시함으로서 제안된 기법의 타당성을 검증하였다.
기존 메타데이터의 품질 측정 방법은 오류가 발생한 레코드를 단순히 계수하여 그 비율로 품질을 측정하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해 메타데이터 요소별로 상대적 중요 정도를 나타내는 가중치를 적용함으로서, 메타데이터 품질을 체계적으로 계량화 하는 측정 방법을 제시하고자 하였다. 구체적인 가중치 부여 방법으로 엔트로피, 이용자 과업, 그리고 이용 통계를 활용하였다. 또한 이들을 결합하여 통합 가중치를 제시하고 실제 서비스 되고 있는 학술지 기사 메타데이터에 적용하였다. 실험 결과, 엔트로피 가중치 방법은 데이터 자체의 특성을 잘 반영하며, 이용자 과업을 적용한 방법은 이용자의 정보요구를 해결하는 필요한 메타데이터 요소를 제시하며, 통합 가중치는 특정 메타데이터 요소의 오류에 영향을 받지 않으면서 균형 잡힌 측정값을 제시하여 계량화 방법에 적합한 것으로 나타났다.
오늘날 수자원 관리의 중요성과 관심이 매우 커지는 가운데 신뢰도 높은 수문자료의 생산은 매우 중요하다. 나아가 기후변화에 따른 집중호우 등을 고려했을 때 효율적인 수문자료 확보를 위해 수문관측소에 대한 객관적인 평가지표와 지점 중요도, 현장에서의 측정 및 하천환경 변화 등의 다양한 검토가 선행되어야 한다. 본 논문에서는 환경부 2019년 낙동강 수계 측정지점을 대상으로 관측소의 객관적인 평가지표, 즉 관측소 설치목적에 따른 지점 중요도(하천 대표 유역, 홍수 및 갈수 예 경보, 유지유량, 갈수모니터링 등)를 고려한 관측소 평가를 실시하였다. 아울러 각 지점에 대한 측정경험과 하천환경 변화에 대한 모니터링 자료를 바탕으로 측정 지점의 난이도와 관측소 변화 여부에 대한 평가 항목을 7가지로 분류, 평가하였다. 단순히 현장경험과 실용성에 중점을 둔 평가항목은 다소 주관적인 판단이 들어갈 수 있기 때문에 의사 결정 과정에서 데이터에 대한 가중치를 부여할 수 있는 엔트로피 기법을 적용하여 관측소 평가결과에 반영하였다. 그 결과 관측소 중요도가 높은 필수 지점 뿐 만 아니라 현장 여건이 고려되지 못한 지점들, 지점 특성에 따라 이설 및 관측망 조정이 필요한 지점도 다소 존재하였다. 효율적인 측정지점 선정을 위해서 관측소의 설치목적 뿐 만 아니라 설계홍수량이나 하천설계기준 수립 등의 객관적인 평가지표와 하천환경 변화 나아가 경제성 검토 등 다양한 요소의 추가적인 연구가 필요하다고 판단된다.
곡물류 및 고탄수화물 식품의 저온저장 장치의 설계 및 열역학적 특성 규명의 지표가 되는 열확산율, 엔탈피와 엔트로피의 온도 및 농도의존성과 생각속도의 영향을 측정하여 다음의 결과를 얻었다. 전분을 탈지함으로서 열확산율은 증가하는 효과를 나타내었으나 비열이 큰 지방의 감소로 엔탈피 및 엔트로피는 감소하였다. 동결과정이 진행됨에 따라 엔탈피, 엔트로피 및 자유에너지가 감소함으로서 안정화되었다. 수분함량 $35{\sim}90%$에서의 전분의 엔탈피와 엔트로피 및 자유에너지는 $107{\sim}216 (kcal /moi),\;0.45{\sim}0.94(kcal/mol.\;K),\;15.47{\sim}17.5kcal/mol$로서 수분함량에 따라 선형적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 냉각속도 $-2.5{\sim}10.0^{\circ}C/min$에서 엔탈피는 $83{\sim}186kcal/mol$, 엔트로피는 $0.39{\sim}0.78kcal/mol.K$로서 냉각속도가 감소할수록 증가하는 경향을 나타내었다.
악성코드는 분석가가 탐지 및 분석을 어렵게 하기 위하여 실행 압축 기술을 이용하고 있다. 최근에는 실행 압축 기술이 적용된 코드에 대응하기 위하여 실행 압축 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 실행 압축 기술은 압축된 실행코드를 해제해야 동작이 가능하여 실행 코드를 압축하는 과정에서 반복되는 코드를 이용한다. 따라서 일반 코드와 비교하여 반복되는 코드가 많아서 동일한 코드가 유사한 주소 값을 가지고 수행되는 특성이 있다. 코드영역을 일정한 영역으로 구분하면 실행 압축이 해제되는 코드는 원래의 코드와 비교하여 낮은 엔트로피값을 갖는다. 이를 이용하면 실행 압축 알고리즘을 알지 못한 상태에서 실행 압축 여부를 판단할 수 있으며 실행 압축코드를 해제할 수 있다. 본 논문에서는 압축이 해제되는 코드에서 명령어의 주소 값이 작은 엔트로피값을 갖는다는 것을 이용하여 실행압축을 해제하는 방법을 제안한다.
Riemann 문제는 천수방정식과 같은 쌍곡선형 방정식과 단일한 도약에 의해 불연속인 어떤 점의 좌 우에서 상수인 자료로 구성되는 초기치 문제로서 그 해법은 Godunov 방법과 같이 정확해에 의하면 정확 Riemann 해법, 근사 기법에 의하면 근사 Riemann 해법으로 불린다. 지금까지 이용되는 근사 Riemann 해법으로는 1981년에 P. L. Roe가 제안한 Roe의 선형화 기법과 1983년에 A. Harten, P. D. Lax, 그리고 B. van Leer가 제안한 HLL 기법의 수정 기법들이다. 최대 및 최소 파속만 고려하는 것으로 알려진 HLL 기법은 1988년에 B. Einfeldt의 제안에 의해 두 파속의 결정에서 Roe의 선형화 기법에 따른 고유치와 비교하는 것으로 수정되었다(HLLE 기법). 또한, 1994년에 E. F. Toro 등은 접촉파를 고려하기 위해 선형화된 지배방정식의 정확해로부터 중앙 파속을 고려하는 기법을 제안하였고, 이를 HLLC 기법으로 불렀다. 2002년에 T. Linde는 중앙 파속을 평가하기 위해 일반화된(수학적) 엔트로피 함수를 도입하였으며, van Leer는 이를 HLLL 기법으로 불렀다. 이 기법에서는 접촉파의 평가를 위해 보존변수에 대한 일반화된 엔트로피 함수로부터 중앙 파속이 유도되며, 이것과 특성 속도의 비교를 통해 최대 및 최소 파속이 결정된다. 따라서 이 기법에서는 모든 파속이 초기치로부터 결정되므로 HLLE 기법과 달리 Roe의 선형화 기법과 완전히 결별되고 HLLC 기법과 달리 정확해에 의존되지 않는 점에서 HLLL 기법은 모태인 HLL 기법의 온전한 계승으로 볼 수 있다. HLLL 기법은 여러 분야에 적용된 바 있으나, 수공학 분야에 적용된 사례는 알려진 바 없다. 이는 천수방정식에 대한 (물리적) 엔트로피 함수가 명확하지 않기 때문인 것으로 보인다. 이 연구에서는 보존변수로부터 정의되는 총 에너지를 일반화된 엔트로피 함수로 간주하여 모형을 구성하고, 정확해가 알려진 1차원 문제에 대해 적용성을 검토하였다. 정확해가 알려진 경우에 대해 모의한 결과, 1차 정도 수치해의 한계에도 불구하고, HLLL 기법의 결과는 대체로 정확해와 잘 일치하였으며 그 외의 HLL-형 기법의 그것에 비해 우수한 것으로 나타났다. 특히, 물이 빠져 바닥이 드러나는 상태에 대한 접촉 파속의 추정에서 Riemann 불변량을 이용하는 HLLC 기법에 비해 물이 빠지는 전선을 더 정확하게 포착하는 HLLL 기법의 결과는 매우 고무적이었다.
군집화는 객체들의 특성을 분석하여 유사한 성질을 갖고 있는 객체들을 동일한 집단으로 분류하는 방법이다. 전자 상거래 자료처럼 차원 수가 많고 누락 값이 많은 자료의 경우 입력 자료의 차원축약, 잡음제거를 목적으로 SVD를 사용하여 군집화를 수행하는 것이 효과적이지만, SVD를 통해 변환된 자료는 원래의 속성 정보를 상실하기 때문에 군집 결과분석에서 원본 속성의 가치 해석이 어렵다. 따라서 본 연구는 군집화 수행 후 엔트로피 가중치 및 SVD를 이용하여 군집의 중요한 속성을 발견하기 위한 군집 특징 선택 기법 ENTROPY-SVD를 제안한다. ENTROPY-SVD는 자료의 속성들과 유사객체 군과의 묵시적인 은닉 구조를 활용하기 위하여 SVD를 이용하고 유사객체 군에 포함된 응집도가 높은 속성들을 발견하기 위하여 엔트로피 가중치를 사용한다. 또한 ENTROPY-SVD를 적용한 모델 기반의 협력적 여과기법의 추천 시스템 CFS-CF를 제안하고 그 효용성 및 효과를 평가한다.
고객 유형 분석에 쓰이는 다양한 데이터 분석 방법은 고객들을 위한 맞춤형 콘텐츠를 기획하고, 보다 편리한 서비스를 제공하기 위하여 고객들의 유형과 특성을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보의 손실을 줄이기 위한 일환으로 정보 엔트로피를 확장하여 속성의 불확실성을 이용한 k-modes 군집분석 알고리즘을 제안한다. 따라서 속성에 대한 유사도의 측정은 두 가지의 측면에서 고려되어진다. 하나는 각 분할의 중심에 대한 각 속성간의 불확실성을 측정하는 것이고, 다른 하나는 각 속성이 가지는 불확실성에 대한 확률적 분포에 대한 불확실성을 측정하는 것이다. 특히 속성내의 불확실성은 속성의 엔트로피를 확률적 정보로 변환하여 불확실성을 측정하기 때문에 최종적인 불확실성은 비확률적인 척도와 확률적인 척도에서 고려되어 진다. 여러 실험과 척도를 통하여 제안한 알고리즘의 정확도가 최적의 초기치를 기반으로 군집분석을 수행한 결과에 준수함을 보인다.
본 논문에서는 엔트로피 복호화 과정을 부분적으로 수행하여 특징 벡터를 구성하는 새로운 JPEG-2000 압축 영상 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 JPEG-2000 엔트로피 부호화 과정을 통해 발생하는 다양한 문맥 정보를 이용한다. 엔트로피 부호화 기술은 주위 인접한 웨이블릿 계수들의 부호 및 중요 상태 계수의 구조적인 패턴을 분석하여 세 가지의 부호화 패스 및 네 가지의 부호화 기술을 통해 총 19가지의 문맥 정보를 발생한다. 문맥 정보는 산술 부호화 과정에서 부호화 하는 심벌의 확률을 예측하기 위한 모델을 제공한다. 그리고 문맥 정보는 영상의 국부적인 특징을 서술 할 수 있기 때문에 다양한 패턴 특성을 나타내는 질감 영상을 효율적으로 정의할 수 있다. 또한 제안하는 알고리즘은 JPEG-2000 압축 영상에서 복호화 과정을 부분적으로 수행하기 때문에 영상 검색을 수행하기 위한 검색 시간에서 뛰어난 성능을 나타낼 수 있다. 실험을 위해 MIT VisTex 질감 영상을 이용하여 다양한 왜곡 영상 및 유사 영상 데이터베이스를 구성하였으며 기존 검색 알고리즘을 구현하여 제안하는 검색 시스템과 비교 및 평가한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존 검색 방법보다 검색 성능에서 뛰어날 뿐만 아니라 검색 시간에서도 많은 이득을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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