하수관거시스템(sewer system)의 효율적인 관리를 위해서는 관거 내의 유출, 수질, 불명수 및 CSOs(Combine Sewer Overflows)등에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 그런데 하나의 유역 하수관거시스템에서 모든 지점에 대한 모니터링은 예산의 제약으로 인하여 불가능하다. 따라서 모니터링 지점들은 주어진 예산 내에서 최대의 효율적인 자료의 획득이 가능한 지점들로 선정되어야한다. 그럼에도 불구하고 모니터링의 지점의 선정에 대한 명확한 기준 및 선정된 모니터링 지점에서 획득된 자료에 대한 정량화된 평가방법에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 엔트로피 방법과 선형회귀식을 이용하여 상류 유출을 통한 하류 유출을 예측할 수 있는 모니터링 지점을 선정하는 방법을 제시하였다. 검증결과 제시된 회귀식은 안정적으로 하류 유출을 예측할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 산정한 회귀식을 사용하여 하류 유출의 사전 예측이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 영상의 밝기 평균과 분산을 이용하여 영상의 엔트로피를 최대화하는 히스토그램 명세화 기반의 영상 향상 기법을 제안한다. 제안 방법은 히스토그램 명세화 과정에서 입력 히스토그램과 목적 히스토그램 모두를 가우시안 분포로 모델링한다. 이 과정에서 입력 가우시안 분포의 평균과 분산은 입력영상의 밝기 평균값과 분산을 각각 그대로 사용한다. 목적 가우시안 분포의 평균도 입력영상의 밝기 평균값을 사용하지만, 분산은 출력 영상의 엔트로피가 최대화되는 분산을 결정하여 사용한다. 다양한 영상에 대한 실험 결과에 의하면, 기존 방법들에 비해 제안 방법은 영상의 평균 밝기를 잘 유지하면서 자연스러운 개선 결과를 보여준다.
본 논문에서는 대표적인 조합 최적화(combinatorial optimization) 문제인 다수 에이전트-다수 작업 할당 문제를 제시한다. 할당 문제의 목적은 각 작업의 달성률(achievement rate)의 합을 최대로 하는 에이전트-작업 할당을 결정하는 것이다. 달성률은 각 작업의 할당된 에이전트의 수에 따라 아래 오목 증가(concave down increasing)형태로 다루어지며, 본 할당 문제는 비선형(non-linearity)의 목적함수를 갖는 NP-난해(NP-hard) 문제로 표현된다. 본 논문에서는 할당 문제를 해결하기 위한 효과적이면서 효율적인 문제 해결 방법론으로 혼합 교차-엔트로피 알고리즘(hybrid cross-entropy algorithm)을 제안한다. 일반적인 교차-엔트로피 알고리즘은 문제 상황에 따라 느린 매개변수 업데이트 속도와 조기수렴(premature convergence)이 발생할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 문제 해결 방법론은 이러한 단점의 발생 확률을 낮추도록 설계되었으며, 실험적으로도 우수한 성능을 보이는 알고리즘임을 수치실험을 통해 제시한다.
카리브호수의 카펜타 자원량을 추정하기 위해 최대엔트로피(ME)모델과 분석적 모델이 적용된다. ME모델을 이용하여 25,372톤의 최대지속가능 어획량(MSY)과 MSY의 어획노력량인 109,731의 어획일수(fishing nights)를 추정하였는데, 이는 현재 어획노력량 수준이 과잉투자됨으로써 1988년 이후 2009년 현재까지 자원량을 감소시키는 요인인 것을 나타낸다. 분석적 모델은 매년의 생물학적 허용 어획량(ABC)과 연간 1.21의 어획사망계수(일반적 어획사망계수인 0.927 보다 큰)를 추정한다. 이 두 모델은 1982년 기준년도의 자원량 추정에 적용할 수 있는 유사한 자원량을 추정한다. ME모델에 의하면 1988년의 최대 자원량(156,047톤)에 대해 1/3수준이하 까지 점점 하락하는 결과를 추정하였는데, 이는 최근의 어획량이 MSY 수준 이하이지만 ABC수준보다 높게 나타나 남획된 것을 암시한다. 다시 말해서, 분석적 모델은 ME모델에서의 MSY보다 더 보수적인 ABC를 제공함으로써, 보수적인 어업관리정책(총허용어획량제도, 어획노력감소정책 등)을 적극적으로 고려해야함을 내포하고 있다.
고해상도의 동영상 서비스가 보편화 되면서 동영상을 빠르게 처리하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 멀티 코어 시스템 상에서 멀티스레드를 사용한 데이터 레벨 병렬화 방법을 적용하여 비디오 디코더의 성능을 향상 시킬 수 있었다. 기존에 제안된 병렬화 방법들을 통해 디코딩 과정의 성능을 향상 시킬 수 있었지만, 이 방법들은 엔트로피 디코딩 부분을 제외하거나 엔트로피 디코딩 부분만의 병렬화를 별도로 고려한 부분적인 병렬화 방법이기 때문에 전체 디코딩 과정의 성능 향상에는 부족한 부분이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 병렬화 디코딩 과정뿐만 아니라 엔트로피 병렬화 디코딩 과정까지 함께 고려한 통합적인 비디오 디코딩 병렬화 방법을 제안한다. 우리는 각각의 비디오 디코더 병렬화 방법을 분석하여 최적화 방법을 제시하고 이의 성능평가를 해보았다. 그리고 우리는 비디오 디코딩 과정 내부에 존재하는 코어의 개수에 따른 성능향상의 차이를 고려해 성능을 최적화한 Integrated Parallelization 방법을 제안한다. 우리는 인텔 i7 멀티코어 시스템의 물리적 코어에서 엔트로피 디코딩 부분을 최대로 병렬화 하면서, 내부 자원을 공유하는 하이퍼스레딩 기술을 사용하여 데이터레벨 병렬화 방법에는 물리적 코어 수의 2배까지 스레드를 할당했다. 그리고 디코딩 과정 내부 특성을 고려한 멀티스레드 스케쥴링으로 전체 디코딩 과정의 성능을 멀티코어 시스템에 최적화해서 최대 70%까지 성능을 향상시킬 수 있었다.
일반적으로 사용되는 관수로의 평균유속을 구하려면 Darcy-Weisbach의 마찰손실수두공식을 사용하면 되나, 그러나 이 식의 마찰손실계수 f는 Reynolds수와 상대조도(${\varepsilon}$/d)의 함수이므로 사용하기에 매우 불편하며 따라서 보다 편리한 식이 요구된다. 이에 본 연구에서 Chiu 유속공식의 신뢰성과 정확성을 증명하기 위하여 관수로에서 비삽입식 유속측정 장치인 레이저 유속계(Laser Doppler Velocimeter: LDV) 및 초음파 유량계(Ultrasonic Flowmeter: U/F), 삽입식 유속측정장치인 피토관 (Pitot Tube)을 이용하여 실측한 유속측정 자료와 Chiu의 공식을 이용한 유속분포가 매우 잘 일치함을 증명하였다. 유량의 증감에 관계없이 실험실 수로에서의 최대유속과 평균유속간의 이론적인 선형관계를 증명함으로써 관수로내 유속의 평형상태, 즉 엔트로피 파라미터 M값에 대응하는 평형상태에 도달하려 하고 이 평형상태를 지속적으로 유지하려고 하는 경향이 있음을 증명하였다. 또한, 한 단면을 대표하는 엔트로피 파라미터 M값이 결정되면 최대유속이 발생하는 지점에서의 유속 측정만으로 단면 전체의 평균유속을 쉽게 구할 수 있고 이로부터 간단히 유량을 산정할 수 있음을 증명하였으며, 이는 추후 관수로 설계 및 운영관리 시 가장 중요한 평균유량을 측정할 수 있는 이론적인 도구로 사용될 수 있음을 의미하는 것이다.
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.
영단어를 음역 하는 방법으로 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법, 최대 엔트로피 기반 방법 등이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 최근 기계 번역에서 우수한 성능을 보인 Sequence-to-Sequence 모델을 영어-한글 음차 표기에 적용해보았다. 실험결과, 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.
정보 이론은 최대한 많은 데이터를 매체에 저장하거나 채널을 통해 통신하기 위해 데이터를 정량화하는 응용 수학의 한 분야이다. 1948년 정보이론은 Shannon의 논문에서 발표되었으며 이 논문을 바탕으로 통신, 신호처리, 네트워크에의 데이터 처리 및 전송에 대한 획기적인 발전을 이루었다. 본 논고에서는 정보의 의미와 엔트로피, 채널 용량에 관한 내용을 다루어 정보이론의 기본 개념을 설명할 것이며, 또한 센서네트워크와 중계 채널 그리고 MIMO 시스템과 다른 분야에서 정보이론이 어떻게 적용되는지 그 응용분야에 대해 다뤄보고자 한다.
이 연구의 목표는 관개된 옥수수 밭에서의 복사, 에너지 및 엔트로피의 교환을 평가하고 문서화하는 것이다. 열역학적 관점에서, 우리는 이 농업생태계를 태양 복사로 인해 시스템 내부와 외부 사이에 큰 경도(gradient)가 부여되는 열린 열역학적 시스템으로 간주하였다. 따라서 시스템이 평형에서 멀어질 때, 열역학적 원칙에 따라 비평형 소산 과정(nonequilibrium dissipative process)인 이 생태-사회시스템이 모든 생물, 물리, 화학 및 인위적 구성 요소를 사용하여 태양으로부터 주어진 경도에 저항하여 이를 감소시키도록 움직인다고 가정하였다. 이 가설을 검증하기 위한 첫 단계로서 미국 네브라스카의 옥수수 밭에 위치한 AmeriFlux의 NE1 사이트에서 2003년부터 2014년까지 관측된 플럭스 및 미기상 자료를 사용하여 복사, 에너지 및 엔트로피의 교환을 정량화하였다. 12년 평균한 생장기간의 결과에 따르면, 시스템의 에너지 포획(순복사와 하향단파복사의 비, Rn/Rs↓)은 옥수수의 생장과 함께 증가하였고, 생장기간이 비생장기간보다 약 80% 높았다. 생장기간 동안 시스템 내의 엔트로피 생성(σ)은 평균 9.56 MJ m-2 K-1이었고, 주로 하향단파 복사에 의해 결정되었다. 엔트로피 수송(J)은 잠열플럭스, 순장파복사, 현열플럭스의 순으로 기여하였고, 시스템 외부 환경으로 퍼낸 양은 σ의 ~84%에 해당하는 -7.99 MJ m-2 K-1이었다. 따라서 매년 생장 기간동안 시스템 내에 순 축적된 엔트로피(dS/dt)는 1.57 MJ m-2 K-1이었다. 탄소 흡수 효율(CUE)은 1.25~1.62, 물 사용 효율(WUE)은 1.98~2.92 g C (kg H2O)-1이었고 모두 옥수수의 성장과 함께 증가하였다. 극심한 가뭄으로 관개가 더 빈번하게 행해진 2012년의 경우, σ와 J가 모두 평년보다 10% 많은 최대값을 보였고, 그 결과 서로 대부분 상쇄되어 dS/dt는 평년보다 조금 높은 수준에 머물렀다. 가뭄 중에도 빈번한 관개로 인해 엔트로피 수송의 주된 경로가 현열플럭스에서 잠열플럭스로 바뀌면서 생산량과 CUE는 평년 값을 웃돌았으나 물과 빛의 사용 효율은 오히려 낮아졌다. 이러한 결과에 근거하여 관개된 옥수수 생태-사회시스템의 지속가능성의 변화를 평가하기에는 아직 여러가지 문제가 남아있다. 자기-조직화 과정은 시스템과 주변 간의 경도를 효과적으로 감소시키는 역할을 한다. 따라서 엔트로피 자료와 함께, 지속가능성의 척도가 되는 자기-조직화 역량을 나타내는 스펙트랄 엔트로피, 또는 하부시스템의 구조 및 에너지·물질의 흐름의 강도와 방향의 변화를 가늠할 수 있는 역학적 과정망(dynamic process network) 분석 등의 추가 연구가 병행되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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