• 제목/요약/키워드: Entropy evaluation method

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Comprehensive evaluation method for user interface design in nuclear power plant based on mental workload

  • Chen, Yu;Yan, Shengyuan;Tran, Cong Chi
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제51권2호
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    • pp.453-462
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    • 2019
  • Mental workload (MWL) is a major consideration for the user interface design in nuclear power plants (NPPs). However, each MWL evaluation method has its advantages and limitations, thus the evaluation and control methods based on multi-index methods are needed. In this study, fuzzy comprehensive evaluation (FCE) theory was adopted for assessment of interface designs in NPP based on operators' MWL. An evaluation index system and membership functions were established, and the weights were given using the combination of the variation coefficient and the entropy method. The results showed that multi-index methods such as performance measures (speed of task and error rate), subjective rating (NASA-TLX) and physiological measure (eye response) can be successfully integrated in FCE for user interface design assessment. The FCE method has a correlation coefficient compared with most of the original evaluation indices. Thus, this method might be applied for developing the tool to quickly and accurately assess the different display interfaces when considering the aspect of the operators' MWL.

A Method for Optimizing the Structure of Neural Networks Based on Information Entropy

  • Yuan Hongchun;Xiong Fanlnu;Kei, Bai-Shi
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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    • pp.30-33
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    • 2001
  • The number of hidden neurons of the feed-forward neural networks is generally decided on the basis of experience. The method usually results in the lack or redundancy of hidden neurons, and causes the shortage of capacity for storing information of learning overmuch. This research proposes a new method for optimizing the number of hidden neurons bases on information entropy, Firstly, an initial neural network with enough hidden neurons should be trained by a set of training samples. Second, the activation values of hidden neurons should be calculated by inputting the training samples that can be identified correctly by the trained neural network. Third, all kinds of partitions should be tried and its information gain should be calculated, and then a decision-tree correctly dividing the whole sample space can be constructed. Finally, the important and related hidden neurons that are included in the tree can be found by searching the whole tree, and other redundant hidden neurons can be deleted. Thus, the number of hidden neurons can be decided. In the case of building a neural network with the best number of hidden units for tea quality evaluation, the proposed method is applied. And the result shows that the method is effective

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Three-dimensional structural health monitoring based on multiscale cross-sample entropy

  • Lin, Tzu Kang;Tseng, Tzu Chi;Lainez, Ana G.
    • Earthquakes and Structures
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    • 제12권6호
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    • pp.673-687
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    • 2017
  • A three-dimensional; structural health monitoring; vertical; planar; cross-sample entropy; multiscaleA three-dimensional structural health monitoring (SHM) system based on multiscale entropy (MSE) and multiscale cross-sample entropy (MSCE) is proposed in this paper. The damage condition of a structure is rapidly screened through MSE analysis by measuring the ambient vibration signal on the roof of the structure. Subsequently, the vertical damage location is evaluated by analyzing individual signals on different floors through vertical MSCE analysis. The results are quantified using the vertical damage index (DI). Planar MSCE analysis is applied to detect the damage orientation of damaged floors by analyzing the biaxial signals in four directions on each damaged floor. The results are physically quantified using the planar DI. With progressive vertical and planar analysis methods, the damaged floors and damage locations can be accurately and efficiently diagnosed. To demonstrate the performance of the proposed system, performance evaluation was conducted on a three-dimensional seven-story steel structure. According to the results, the damage condition and elevation were reliably detected. Moreover, the damage location was efficiently quantified by the DI. Average accuracy rates of 93% (vertical) and 91% (planar) were achieved through the proposed DI method. A reference measurement of the current stage can initially launch the SHM system; therefore, structural damage can be reliably detected after major earthquakes.

다층 의사결정을 위한 퍼지 포괄 평가 시스템 구축 (Implementation of Fuzzy Comprehensive Evaluation System for Multi-level Decision Making)

  • 박용국;이민구;정경권;원영진
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권7호
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    • pp.169-177
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    • 2015
  • 본 논문에서는 다층 의사결정을 위한 퍼지 포괄 평가 빙식을 제안하고 평가 시스템을 구축하였다. 제안한 방법은 퍼지 포괄평가 방법과 엔트로피 가중치를 이용하여 주요 평가 항목에 대해서 입찰 전에 평가하는 방식이다. 주요 평가 항목은 중요 스포츠 이벤트 조직위원들의 광범위한 조사에 의해 구성되었다. 본 논문에서는 낮은 단계에서 높은 단계로 순차적으로 단일 인자에 대한 평가와 퍼지 포괄 평가가 수행되었다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해서 후보도시의 평가를 위한 스포츠 이벤트 관리 서비스 플랫폼을 구축하였다. 이 방법은 정량적 결과와 전문가의 판단에 근거한 정성적 결과를 통합하여 출력한다.

엔트로피법과 Fuzzy ELECTRE III를 이용한 고장모드영향분석 (Failure Modes and Effects Analysis by using the Entropy Method and Fuzzy ELECTRE III)

  • 류시욱
    • 대한안전경영과학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.229-236
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    • 2014
  • Failure modes and effects analysis (FMEA) is a widely used engineering tool in the fields of the design of a product or a process to improve its quality or performance by prioritizing potential failure modes in terms of three risk factors-severity, occurrence, and detection. In a classical FMEA, the risk priority number is obtained by multiplying the three values in 10 score scales which are evaluated for the three risk factors. However, the drawbacks of the classical FMEA have been mentioned by many previous researchers. As a way to overcome these difficulties, this paper suggests the ELECTRE III that is a representative technique among outranking models. Furthermore, fuzzy linguistic variables are included to deal with ambiguous and imperfect evaluation process. In addition, when the importances for the three risk factors are obtained, the entropy method is applied. The numerical example which was previously studied by Kutlu and Ekmekio$\breve{g}$lu(2012), who suggested the fuzzy TOPSIS method along with fuzzy AHP, is also adopted so as to be compared with the results of their research. Finally, after comparing the results of this study with that of Kutlu and Ekmekio$\breve{g}$lu(2012), further possible researches are mentioned.

회색관계분석 및 엔트로피법을 이용한 항만하역근로자의 재해위험성 평가 (An Evaluation of Accidents Risk for Cargo Handling Workers in Korean Ports Using the Grey Relational Analysis & Entropy Method)

  • 장운재
    • 한국항해항만학회지
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    • 제44권4호
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    • pp.291-297
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    • 2020
  • 최근 항만하역근로자의 인명사고가 지속적으로 발생함에 따라 사고관리에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이 연구는 GRA법과 Entropy법을 이용하여 우리나라 항만에 대해 하역근로자의 재해 위험성을 평가하고 위험성이 높은 항만을 결정하기 위한 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 먼저 우리나라 항만을 11개의 대상항만으로 구분하고, 브레인스토밍법으로 항만하역근로자 재해 위험성 평가를 위한 평가항목을 추출한다. 두번째는 GRA법을 이용하여 대상항만의 회색관계계수를 산정한다. 마지막으로 엔트로피법을 이용하여 산출한 평가항목의 중요도와 GRA법의 회색관계계수를 결합하여 회색관계등급을 산정하여 재해 위험성의 우선순위를 결정한다. 따라서 제안된 모델에서는 항만하역근로자수, 50세 이상 항운노조원수, 총근로시간, 하역장비수, 철재화물량, 총화물량, 사상자수, 사망자수 등 8개의 평가 항목을 추출되었다. 그 결과 부산항의 재해 위험성이 가장 높게 나타났으며 이에 따라 우선적으로 재해위험성을 경감하는 방안이 검토되어야 할 것이다.

Practical evaluation of encrypted traffic classification based on a combined method of entropy estimation and neural networks

  • Zhou, Kun;Wang, Wenyong;Wu, Chenhuang;Hu, Teng
    • ETRI Journal
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    • 제42권3호
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    • pp.311-323
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    • 2020
  • Encrypted traffic classification plays a vital role in cybersecurity as network traffic encryption becomes prevalent. First, we briefly introduce three traffic encryption mechanisms: IPsec, SSL/TLS, and SRTP. After evaluating the performances of support vector machine, random forest, naïve Bayes, and logistic regression for traffic classification, we propose the combined approach of entropy estimation and artificial neural networks. First, network traffic is classified as encrypted or plaintext with entropy estimation. Encrypted traffic is then further classified using neural networks. We propose using traffic packet's sizes, packet's inter-arrival time, and direction as the neural network's input. Our combined approach was evaluated with the dataset obtained from the Canadian Institute for Cybersecurity. Results show an improved precision (from 1 to 7 percentage points), and some application classification metrics improved nearly by 30 percentage points.

NIST SP 800-90B의 최소 엔트로피 추정 알고리즘에 대한 고속 구현 및 효율적인 메모리 사용 기법 (High-Speed Implementation and Efficient Memory Usage of Min-Entropy Estimation Algorithms in NIST SP 800-90B)

  • 김원태;염용진;강주성
    • 정보보호학회논문지
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    • 제28권1호
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    • pp.25-39
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    • 2018
  • 최근 NIST에서는 암호학적 난수발생기의 핵심 요소인 엔트로피 소스의 안전성을 평가하기 위한 방법을 다루고 있는 SP 800-90B 문서의 두 번째 수정안과 이를 Python으로 구현한 코드를 제공하였다. SP 800-90B에서의 엔트로피 소스에 대한 안전성 평가는 엔트로피 소스의 출력 표본 수열로부터 도출한 여러 가지 추정량(estimator)에 기반 하여 최소 엔트로피를 추정하는 과정이다. 최소 엔트로피 추정 과정은 IID 트랙과 non-IID 트랙으로 대별되어 진행된다. IID 트랙의 경우 MCV 추정량만을 사용하여 속도 측면에서 무리가 없다. 반면 non-IID 트랙에서는 MCV를 포함한 총 10 가지의 추정량을 적용해 최소 엔트로피를 추정하게 된다. NIST의 코드에서 non-IID 트랙의 1 회 구동 시간은 약 20 분이 소요되고, 사용되는 메모리는 5.5 GB를 넘긴다. 이는 다양한 잡음원으로 반복적인 평가를 수행해야 하는 평가 기관 또는 여러 환경에서 실험을 수행해야 하는 개발자나 연구자 입장에서는 NIST에서 제공한 Python 코드를 이용하는 것이 불편할 수 있으며, 환경에 따라 실행이 불가할 수도 있다. 본 논문에서는 SP 800-90B의 최소 엔트로피 추정 방법에 대한 고속 구현과 효율적인 메모리 사용 기법을 제시한다. 주요 연구 결과로 MultiMCW 추정 방법에 C++ 코드의 장점을 적용한 고속화 방법, MultiMMC 추정 방법의 데이터 저장 방식을 재구성하여 메모리 사용량을 현저하게 감소시킴과 동시에 고속화한 방법, LZ78Y 추정 방법에 데이터 저장 방식의 재구성을 통한 고속화 기법 등을 제안한다. 우리의 개선된 방법이 종합적으로 적용된 C++ 코드는 NIST에서 제공한 기존의 Python 코드와 비교할 때, 속도는 14 배 빠르고 메모리 사용량은 1/13로 감소하는 효과를 보인다.

수문 순환 건전성 평가 기법 개발 : 경안천 유역 적용 (Development of the evaluation method for hydrological cycle soundness: application to Gyeongan stream watershed)

  • 김건;이재범;양정석
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권11호
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    • pp.891-901
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    • 2021
  • 본 연구에서는 월 단위 수문순환 관측자료를 이용하여 수문순환 건전성 평가 기법을 개발하였다. 경안천 유역을 다섯 개의 소유역으로 나누고 무강우 일수, 무 강우 일수 변동폭, 일 30 mm 이상 강우 횟수, 일 30 mm 이상 강우 횟수 변동폭, 평균하천수위, 평균하천수위 변동폭, 평균지하수위, 평균지하수위 변동폭으로 8가지 수문순환 건전성 평가 기준을 정하였다. 관측값을 표준화를 하고 엔트로피 방법을 이용하여 각 소유역 별 가중치를 산정하였다. 산정된 가중치 값으로 TOPSIS를 이용하여 수문순환 건전성 평가 지수를 산정하였다. 연구결과 경안천 상류는 11 ~ 1월, 경안천 수위표는 2 ~ 4월, 곤지암천은 4 ~ 5월, 경안천 하류는 11 ~ 2월에 수문순환 건전성 불안전한 것으로 나왔다. 본 연구에서 개발 기법은 수문순환 건전성을 관리 방안을 수립하는 정책적 결정에 있어 정량적 근거가 될 수 있을 것으로 기대된다.

Scenic Image Research Based on Big Data Analysis - Take China's Four Ancient Cities as an Example

  • Liang, Rui;Guo, Hanwen;Liu, Jiayu;Liu, Ziyang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권7호
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    • pp.2769-2784
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    • 2020
  • This paper aims to compare the scenic images of four ancient Chinese cities including Lijiang, Pingyao, Huizhou and Langzhong, so as to provide specific development strategies for the ancient cities. In this paper, the ancient cities' scenic images are divided into three sub-indexes and eight evaluation dimensions. Based on this, the study first uses Python software to collect tourists' online comments on the four ancient cities. Then, the social network analysis method is used to build a high-frequency keywords matrix of tourist comments and the R language is used to generate a visual network graph. After this, the entropy weight method is used to determine the weights and values of eight evaluation dimensions. Finally, the tourists' overall satisfaction indexes of the four ancient cities are calculated accordingly. The results show that (1) the overall satisfaction of Lijiang is the highest, while that of Huizhou is the lowest; (2) from the weight of each evaluation dimension, it can be seen that tourists care more about the national culture and historical culture; (3) from tourists' satisfaction index on each evaluation dimension of the four ancient cities, we can find that the four ancient cities has their own advantages and disadvantages in tourism development. (4) local tourism-related institutions should strengthen their advantages and improve their deficiencies so as to enhance tourists' overall image of the ancient city.