• 대한원격탐사학회지
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• 제31권4호
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• pp.337-346
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• 2015

Water body extraction based on backscatter information is an essential process to analyze floodaffected areas from Synthetic Aperture Radar (SAR) image. Water body in SAR image tends to have low backscatter values due to homogeneous surface of water, while non-water body has higher backscatter values than water body. Non-water body, however, may also have low backscatter values in high resolution SAR image such as Kompsat-5 image, depending on surface characteristic of the ground. The objective of this paper is to present a method to increase backscatter contrast between water body and non-water body and also to remove efficiently misclassified pixels beyond true water body area. We create an entropy image using a Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) and classify the entropy image into water body and non-water body pixels by thresholding of the entropy image. In order to reduce the effect of threshold value, we also propose Water Body Texture Index (WBTI), which measures simultaneously the occurrence of repeated water body pixel pair and the uniformity of water body in the binary entropy image. The proposed method produced high overall accuracy of 99.00% and Kappa coefficient of 90.38% in water body extraction using Kompsat-5 image. The accuracy analysis indicates that the proposed WBTI method is less affected by the choice of threshold value and successfully maintains high overall accuracy and Kappa coefficient in wide threshold range.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.263-271
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• 2003

습윤지수는 TOPMODEL, THALES 등의 수문모형에서 유역수문과정을 기술하는 지표로서 사용되며, 습윤지수의 계산방법과 한계성에 대한 많은 연구가 보고되고 있다. 임의유역에 대한 습윤지수 분포함수는 사용되어지는 흐름분배 알고리즘에 의존하게 되므로, 적절한 알고리즘의 선정과 알고리즘간의 비교가 필요하다. 본 연구에서는 엔트로피 개념을 이용하여 수치고도모형내의 정보가 각 흐름분배 알고리즘에 의해 습윤지수 분포함수로 도출되는 과정에서, 각 흐름분배 알고리즘에 따른 정보이동량을 해석하고 실측된 지표토양수분과의 상관성 검토를 통한 기존흐름분배 알고리즘들의 고찰을 시도하였다. Holmgren의 구배멱급수 알고리즘과 SDFAA 알고리즘은 습윤지수의 정보량 최대화를 위해 가장 적절한 알고리즘으로 판명되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권6호
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• pp.93-105
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• 2001

격자 벡터 양자화의 비 손실 과정에서는 생성된 코드단어들을 radius 열과 Index 열로 열거한다. radius 열은 run-length 부호화한 한 다음 Entropy 부호화한다. 또한 index 열들은 이진의 고정길이로 표현한다. 비트율이 증가함에 따라 index 비트는 선형적으로 증가하여서 부호화 성능을 감소시킨다. 이 논문에서는, 넓은 비트율의 범위에서 index 비트를 줄이기 위해서, set partitioning 방식을 채택한 새로운 열거 알고리즘을 개발하였다. 제안된 열거 방법은 큰 index 값을 작은 값들을 천이 시켜서 index 비트를 줄인다. 제안된 비손실 기법을 웨이블릿 기반의 영상 부호화에 적용시켰을 때, 0.3 bits/pixel 이상의 비트룰에서 기존의 비손실 부호화 방식보다 10%이상의 비트율을 감소시켰다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.201-212
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• 2017

본 연구에서는 변동계수를 이용하여 DEA 모형의 변별력 평가에 적용할 수 있는 새로운 평가기준을 제시하였다. 변별력 평가를 위해 기존 연구에서 제시한 중요도와 본 연구에서 제안한 변동계수를 이용하여 변별력을 분석하였다. 다양한 DEA 모형들 중 변별력 평가를 위해 CCR-DEA, BCC-DEA, entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency DEA 모형을 선정하고 실증분석을 실시하였다. 모형들의 순위상관관계를 파악하기 위해서 CCR 모형과 BCC 모형의 효율성 값과 entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency 모형의 효율성 값들 간에 순위상관분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 도출된 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중요도와 변동계수를 이용한 모형들의 변별력 순위가 동일한 것으로 분석되어 변동계수를 DEA 모형의 변별력 평가기준으로 이용할 수 있다는 것이다. 둘째, 본 연구의 실증분석 결과에 따르면 4개 모형 중 super efficiency 모형이 변별력이 가장 높은 것으로 분석되었다. 셋째, CCR 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형은 super efficiency 모형으로 나타났고, BCC 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형도 super efficiency 모형으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.855-859
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• 2007

It is essential to obtain accurate and highly reliable streamflow data for water resources planning, evaluation and management as well as design of hydraulic structures. A new discharge estimation method, which is named 'non-dimensional velocity distribution and index-velocity method,' was proposed in this research. This method showed very close channel discharges which were calculated with the exiting velocity-area method. When velocity-area method is used to estimate channel discharge, it is required to observe point velocities at every desired point and vertical using a current meter like Price-AA. However 'non-dimensional velocity distribution and index-velocity method' is used, it become optional to observe point velocities at every desired point and vertical. But this method can not be applied for the cases of very complex and strongly asymmetric channel cross-sections because non-dimensional velocity distribution by entropy concept may be quite biased from that of natural rivers.

• 지역연구
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• 제39권3호
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• pp.3-12
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• 2023

본 연구에서 다루게 될 도시계획 이슈는 도시화 과정에서 흔히 부정적인 스프롤 현상의 물리적 형태 중 하나로 인식되는 도시 파편화 지역들과 도시 열현상의 관계성으로 설정하였다. 연구목적은 시가화 지역 Entropy와 열 현상과의 관계성을 국내 5개 주요 도시 사례를 통해 살펴보는 것이다. 연구대상지 토지피복자료 촬영시기와 동일한 해인 2018년 7월 여름 기상자료를 바탕으로 InVEST Urban Cooling Model을 이용하였고, MSPA(Morphological Spatial Pattern Analysis) 모형을 이용하여 Entropy를 계산하였다. 주요결과로 첫째, Entropy와 Cooling Capacity Index(CCi) 순위 상관성은 낮은 순위 상관성을 보이고 있다(rho=-0.3). 둘째, Entropy와 Average temperature(℃) 사이에는 매우 높은 수준의 순위 상관성이 관찰된다(rho=0.9). 연구함의는 첫째, 난개발 정도가 큰 도시는 도시 열 현상에 부정적일 수 있다는 점이다. 둘째, 오픈스페이스의 성격을 갖는 비시가화 지역의 분산·집중 등의 토지이용 공간 구성이 도시 열환경에 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 본 연구는 일부 사례지역에 한정되어 진행되었다는 점에서 시가화 지역 Entropy와 열 현상 사이에서 일반화가 아닌 가능성이 관찰되고 있음으로 이해하는 것이 적절하다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.307-314
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• 2017

Terrain referenced navigation(TRN) system is an attractive method for obtaining position based on terrain measurements and a terrain map. We focus on TRN systems based on the point mass filter(PMF) which is one of the recursive Bayesian method. In this paper, we propose two kinds of performance index for Bayesian filter. The proposed indices are based on entropy and mutual information from information theory. The first index measures roughness of terrain based on entropy of likelihood. The second index named by information gain, which is the mutual information between priori and posteriori distribution, is a quantity of information gained by updating measurement at each step. The proposed two indices are used to determine whether the solution from TRN is adequate for TRN/INS integration or not, and this scheme gives the performance improvement. Simulation result shows that the proposed indices are meaningful and the proposed algorithm performs better than normal TRN algorithm.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.190-194
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• 2023

By looking the importance of communication, data delivery and access in various sectors including governmental, business and individual for any kind of data, it becomes mandatory to identify faults and flaws during cyber communication. To protect personal, governmental and business data from being misused from numerous advanced attacks, there is the need of cyber security. The information security provides massive protection to both the host machine as well as network. The learning methods are used for analyzing as well as preventing various attacks. Machine learning is one of the branch of Artificial Intelligence that plays a potential learning techniques to detect the cyber-attacks. In the proposed methodology, the Decision Tree (DT) which is also a kind of supervised learning model, is combined with the different cross-validation method to determine the accuracy and the execution time to identify the cyber-attacks from a very recent dataset of different network attack activities of network traffic in the UNSW-NB15 dataset. It is a hybrid method in which different types of attributes including Gini Index and Entropy of DT model has been implemented separately to identify the most accurate procedure to detect intrusion with respect to the execution time. The different DT methodologies including DT using Gini Index, DT using train-split method and DT using information entropy along with their respective subdivision such as using K-Fold validation, using Stratified K-Fold validation are implemented.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권1호
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• pp.67-81
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• 2020

The rapid climatic changes being caused by global warming are resulting in abnormal weather conditions worldwide, which in some regions have increased the frequency of landslides. This study was aimed to analyze and compare the landslide susceptibility using the Frequency Ratio (FR), Statistical Index, Weight of Evidence, Certainty Factor, and Index of Entropy (IoE) at Woomyeon Mountain in South Korea. Through the construction of a landslide inventory map, 164 landslide locations in total were found, of which 50 (30%) were reserved to validate the model after 114 (70%) had been chosen at random for model training. The sixteen landslide conditioning factors related to topography, hydrology, pedology, and forestry factors were considered. The results were evaluated and compared using relative operating characteristic curve and the statistical indexes. From the analysis, it was shown that the FR and IoE models were better than the other models. The FR model, with a prediction rate of 0.805, performed slightly better than the IoE model with a prediction rate of 0.798. These models had the same sensitivity values of 0.940. The IoE model gave a specific value of 0.329 and an accuracy value of 0.710, which outperforms the FR model which gave 0.276 and 0.680, respectively, to predict the spatial landslide in the study area. The generated landslide susceptibility maps can be useful for disaster and land use planning.

• 한국유기농업학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-15
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• 2016

This paper aims to analyze inequality of maize self-sufficiency rate among countries in 1970-2011. Utilizing sub-group consistency of Generalized Entropy and Atkinson inequality index, the estimated maize self-sufficiency rate inequality is further decomposed into two steps' separate country groups. First, lower and upper income groups and then lower, lower middle, upper middle and high income groups are used based on the national classification of the world bank. It is inferred that 1980s' policy intervention and 1990s' Uruguay Round negotiations have different effect on the inequality among four different country groups.