Kim, Min-Woo;Lee, Tae-Ho;Lee, Byung-Jun;Kim, Kyung-Tae;Youn, Hee-Yong
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.143-144
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2019
최대 엔트로피(Maximum Entropy)는 실증적 데이터에서 관찰된 잠재적인 여러 유용한 특징들을 기반으로 최대 엔트로피를 갖는 추정된 분포를 구축하기 위한 접근법이다. 본 논문에서는 네트워크상의 데이터 전송 시 혼잡한 흐름을 효율적으로 분류하기 위해 최대 엔트로피 알고리즘을 기반으로 한 새로운 네트워크 흐름 분류 모델을 제안한다. 제안한 알고리즘이 기존의 방법들 보다 높은 분류 정확도를 나타내는 것을 목표로 네트워크 서비스 시 효율성을 높이고자 한다.
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 테이터와 자연하천에 적용하여 신뢰성과 정확성을 지속적으로 증명하여, 마침내 이에 대한 활용성이 매우 크게 대두되어 Chiu의 유속공식을 적극적으로 사용하고 있는 실정이다. 그러나 지금까지 이론적인 유속 분포식을 검증하기위하여 단면 형상이 일정한 직사각형이나 사다리꼴 등의 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 0.00069부터 0.019034까지 28번의 경사변화를 주고 각 경사마다 유량을 측정하여 28개의 유량측정 데이타를, Chiu의 엔트로피 유속공식에 적용하여, 평균유속과 최대유속 사이의 관계가 선형관계, 즉 하상경사가 변하는 경우에도 엔트로피 파라미터(M)가 이에 대응하여 평형상태에 도달함을 증명하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.3
no.2
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pp.131-138
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1998
In usual statistical data analysis, we describe statistical data by exact values. However, in modem complex and large-scale systems, it is difficult to treat the systems using only exact data. In this paper, we define these data as fuzzy data(ie. Linguistic variable applied to make the member-ship function.) and Propose a new method to get an analysis of fuzzy survey data based on the maximum entropy Principle. Also, we propose a new method of discrimination by measuring distance between a distribution of the stable state and estimated distribution of the present state using the Kullback - Leibler information. Furthermore, we investigate the validity of our method by computer simulations under realistic situations.
Approximate optimization has become popular in engineering field such as MDO and Crash analysis which is time consuming. To accomplish efficient approximate optimization, accuracy of approximate model is very important. As surrogate model, Kriging have been widely used approximating highly nonlinear system . Because Kriging employs interpolation method, it is adequate for deterministic computer simulation. Because there are no random errors and measurement errors in deterministic computer simulation, instead of classical DOE ,space filling experiment design which fills uniformly design space should be applied. In this work, various space filling designs such as maximin distance design, maximum entropy design are reviewed. And new design improving maximum entropy design is suggested and compared.
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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.259-259
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2022
하천에서 측정된 표면유속을 이용하여 유량을 산정하는 방법은 전통적으로는 여러 개의 측선에서 표면유속을 측정하고 해당 단면적을 적용하여 전체의 유량을 산정한다. 이러한 방법은 조사자가 직접 표면유속계를 이용하여 이동하면서 측정해야 하며, 측정에 상당한 시간이 소요된다. 또한 사람이 직접 교량 위, 케이블 등을 통해 측정해야 하므로 위험에 노출될 수 있다. 따라서 실시간 표면유속을 측정하여 무인으로 유량을 산정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 최대유속이 발생하는 하나의 지점에서 측정된 표면유속을 이용하여 전체의 유량을 산정할 수 있도록 지표유속법(index velocity method)과 유속분포법(velocity distribution method)을 적용하여 비교하고자 한다. 지표유속법은 최대유속과 평균유속과의 관계식을 작성하여 유량을 산정하는 방식이며, 유속분포법은 Chiu(1987, 1988)의 엔트로피 개념의 유속분포법(개수로 단면에서의 2차원적 유속분포)을 적용하고자 한다. 연구를 위해 사용되는 자료는 8개 지점에서 전자파표면유속계로 측정된 유속 및 유량자료를 이용하였다. 본 연구결과를 활용하여 표면유속을 이용한 자동유량측정시스템을 도입한다면 자동유량측정시설의 설치 및 운영에 있어 기존 수중에 센서를 설치하여 운영하는 것보다 효율적일 것으로 판단된다. 또한 단면형상 및 흐름이 복잡하지 않는 하천에서 활용도가 높을 것으로 판단된다.
본 고에서는 불확정적 Approach에 의한 구조물 거동파악의 일례를 소개한다. 이 예에서는 극치통계와 엔트로피 최대원리를 이용하여, 부동침하를 받은 쉘구조물의 응력을 추정하는 이론을 취급한다. 부동침하는 불확정적 특성을 비교적 많이 지니고 있으며, 특히 구조물을 지지하고 있는 지반의 경우는 그 물리적 정수와 침하특성이 확정론적으로는 취급이 곤란한 경우가 많다고 생각된다. 구체적으로 극치통계법에서는 부동침하를 기초 Ring의 원주방향으로의 Fourier 계수로 가정하여, 위상각과 침하의 2승평균치가 확정치로 주어졌을 때, 진폭 Spectrum을 불확정변수로 간주하여 추정하는 방법을 소개한다. 일단 진폭 Spectrum이 구해지면 응력은 간단히 구해지므로 여기서는 Spectrum에 관해서만 언급하기로 한다.
In this paper We describe an algorithm which is devised for 4he partition o# the input space and the generation of fuzzy rules by the fuzzy entropy and tested with the time series prediction problem using Mackey-Glass chaotic time series. This method divides the input space into several fuzzy regions and assigns a degree of each of the generated rules for the partitioned subspaces from the given data using the Shannon function and fuzzy entropy function generating the optimal knowledge base without the irrelevant rules. In this scheme the basic idea of the fuzzy neural network is to realize the fuzzy rules base and the process of reasoning by neural network and to make the corresponding parameters of the fuzzy control rules be adapted by the steepest descent algorithm. The Proposed algorithm has been naturally derived by means of the synergistic combination of the approximative approach and the descriptive approach. Each output of the rule's consequences has expressed with its connection weights in order to minimize the system parameters and reduce its complexities.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.6
no.1
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pp.88-93
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1994
This study is concerned with an analytic derivation of the probability density function applicable for wave heights in finite water depth using two different methods. As the first method of the study, a probability density function is developed by applying a series of polynomials which is orthogonal with respect to Rayleigh probability density function. The newly derived probability density function is compared with the histogram constructed from wave data obtained in finite water depth which indicate strong non-Gaussian characteristics. Although the probability density represents the histogram very well. it has negative density at large values. Although the magnitude of the negative density is small. it negates the use of the distribution function fer estimating extreme values. As the second method of the study, a probability density function of wave height is developed by applying the maximum entropy method. The probability density function thusly derived agrees very well with the wave height distribution in shallow water, and appears to be useful in estimating extreme values and statistical properties of wave heights in finite water depth. However, a functional relationship between the probability distribution and the non-Gaussian characteristics of the data cannot be obtained by applying the maximum entropy method.
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