학문적 진실성(academic integrity)을 위반하는 잠재적 부적행위를 판단할 때, 잘못된 결정을 피하기 위해서는 확고한 근거를 마련하는 것이 중요하다. 교육학 연구자들은 부정행위를 발견 혹은 확신 할 수 있는 많은 통계적인 방법들을 발전시켰다. 그러나, 대부분의 방법들은 단순히 상관계수를 기초로한 방법들이어서 종종 응답자들의 패턴을 설명하기가 어렵다. 이 논문에서는, 이런 어려움을 해결하기 해결하기 위하여 표준화된 부호 엔트로피 유사성 점수(Standardized Signed Entropy Similarity Score)라는 새로운 통계적인 측도를 제안한다. 또한, 이 제안한 방법을 실제 시험 자료를 이용 부정행위자를 발견하는데 적용하였고, 다른 기존의 방법들과 비교하였다.
In situ particle size spectra are obtained from two sequent cruises in order to evaluate the physical consequences of suspended particulate matters caused by episodic storm runoff from the Santa Ana River watershed, an urbanized coastal watershed. Suspended particles from various sources including surface runoff, near-bed resuspension, and phytoplankton are identified in empirical orthogonal function (EOF) analysis and an entropy-based parameterization (Shannon entropy). The first EOF mode is associated with high turbidity and fine particles as indicated by the elevated beam attenuation near the Santa Ana River and Newport Bay outlets, and the second EOF mode explains the suspended sediment dispersal and particle coarsening at the near-surface plume. Chlorophyll particles are also distinguished by negative magnitudes of the first EOF mode, which is supported by the relationship between fluorescence and beam attenuation. The integrated observation between the first EOF mode and the Shannon entropy index accentuates the characteristics of two different structures and/or sources of sediment particles; the near-surface plumes are originated from runoff water outflow, while the near-bottom particles are resuspended due to increased wave heights or mobilizing bottom turbidity currents. In a coastal pollution context, these methods may offer useful means of characterizing particle-associated pollutants for purposes of source tracking and environmental interpretation.
K-평균 군집화(K-means clustering)는 고객 세분화(customer segmentation) 등 데이터 마이닝에서 중요한 한 몫을 하는 비지도 학습방법 (unsupervised learning method)이다. K-평균 군집화가 재현성(reproducibility)이 있는가를 보기 위하여, 다수의 기존 연구에서는 관측 자료를 2개 셋으로 나눈 자료 분할(data partitioning) 방법이 활용되고 있다. 본 교신에서 우리는 이보다 개념적으로 명확한 새로운 자료 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 관측 자료를 3개 셋으로 나누어 그 중 2개 자료 셋을 독립적인 군집화 규칙을 생성하는 데 사용하고 나머지 1개의 자료 셋을 규칙간 일치성을 테스트하는데 사용한다. 또한 2개의 군집화 규칙간 일치성 평가를 위한 지표로서 엔트로피 기준의 환용 방법을 제시한다.
본 논문에서는 통합홍수위험관리 측면에서 지역의 홍수위험도에 따라 지구를 구분할 수 있는 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)의 산정 및 적용방안을 제시하고자 하였다. 낙동강 유역에대하여 시 군 구 단위의 공간해상도로 홍수위험지수(FRI)를 산정하기 위해 P-S-R(Pressure-State-Response) 구조로 분류하여 3개의 홍수지수인 압력지수(PI), 현상지수(SI), 대책지수(RI)를 대표하는 총 17개 세부지표들을 엄선하였다. 세부지표들은 각기 다른 범위와 단위로 측정된 값이므로, T-Score 방법을 사용하여 동일한 범위로 변환되었다. 또한 엔트로피(Entropy) 가중치 산정방법에 의한 가중치를 사용하여 가중치 적용에 따른 주관적인 판정을 최소화하였다. 압력지수(PI), 현상지수(SI), 대책지수(RI)의 3개 지수를 통합하여 지역의 전반적인 홍수위험 상태를 파악할 수 있는 홍수위험지수(FRI)를 산정하고, 가중치 적용 유 무에 따른 홍수위험지수 산정결과와 2010년에 고시된 자연재해위험지구 중 침수위험지구와의 비교를 통해 제안된 홍수위험지수의 적용성을 검토하였다. 충분히 검증된 홍수위험지수를 활용하면 과거 홍수의 원인 및 현상별 홍수재해에 대하여 지역적 방재대책 수립이 가능할 것이라 기대된다.
This paper proposes an efficient noiseless encoding method of vector quantization(VQ) index using a dynamic index mapping. Using high interblock correlation, the proposed index mapper transforms an index into a new one with lower entropy. In order to achieve good performance with low computational complexity, we adopt 'the sum of differences in pixel values on the block boundaries' as the cost function for index mapping. Simulation results show that the proposed scheme reduces the average bitrate by 40 - 50 % in ordinary VQ system for image compression. In addition, it is shown that the proposed index mapping method can be also applied to mean-residual VQ system, which allows the reduction of bitrate for VQ index by 20 - 30 %(10 - 20 % reduction in total bitrate). Since the proposed scheme is one for noiseless encoding of VQ index, it provides the same quality of the reconstructed image as the conventional VQ system.
Objectives: This study was conducted to propose the need of re-establishing the criteria of the body weight classification in the elderly. We compared the Asia-Pacific Region Criteria (APR-C) with Entropy Model Criteria (ENT-C) using Morbidity rate of chronic diseases which correlates significantly with Body Mass Index (BMI). Methods: Subjects were 886 elderly female participating in the 2007-2009 Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). We compared APR-C with those of ENT-C using Receiver Operating Characteristics (ROC) curve and logistic regression analysis. Results: In the case of the morbidity of hypertension, the results were as follows: Where it was in the T-off point of APR-C, sensitivity was 67.5%, specificity was 43.1%, and Youden's index was 10.6. While in the cut-off point of ENT-C, it was 56.7%, 56.6%, and 13.3 respectively. In the case of the morbidity of diabetes, the results were as follows: In the cut-off point of APR-C, Youden's index was 14.2. While in the cut-off point of ENT-C, it was 17.2 respectively. The Area Under the ROC Curve (AUC) of the subjects who had more than 2 diseases among hypertension, diabetes, and dyslipidemia was 0.615 (95% CI: 0.578-0.652). Compared to the normal group, the odds ratio of the hypertension group which will belong to the overweight or obesity was 1.79 (95% CI: 1.30-2.47) in the APR-C, and 2.04 (95% CI: 1.49-2.80) in the ENT-C (p < 0.001). Conclusions: We conclude that the optimal cut-off point of BMI to distinguish between normal weight and overweight was $24kg/m^2$ (ENT-C) rather than $23kg/m^2$ (APR-C).
77 GHz frequency modulation continuous wave radar를 이용한 W-band synthetic aperture radar (SAR) system에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고해상도의 W-band SAR 영상을 복원하기 위해서는 스테레오 카메라 또는 라이다(LiDAR)에서 획득한 point cloud를 6 degrees of freedom (DOF)의 방향에서 변환하여 SAR 영상 신호처리에 적용하는 것이 필요하다. 하지만 서로 다른 센서로부터 획득한 영상의 기하구조가 달라 정합하는데 어려움을 가진다. 본 연구에서 SAR 영상의 엔트로피(entropy)에 따른 경사 하강법을 이용하여 point cloud의 6 DOF를 구하고 최적의 depth map을 추출하는 기법을 제시한다. 구축한 W-band SAR system으로 주요 도로 환경 객체인 나무를 복원하는 실험을 수행하였다. 엔트로피에 따른 경사 하강법을 이용하여 복원한 SAR 영상이 기존의 레이더 좌표에서 복원한 SAR 영상보다 mean square error는 53.2828 감소했고, structural similarity index는 0.5529 증가한 것을 보였다.
대출데이터는 대학도서관에 축적된 중요한 데이터로서 도서관 장서개발이나 서비스 개선에 활용될 수 있는 중요한 데이터이다. 이 연구는 대출빈도를 기반으로 한 다양한 대출관련지수를 비교분석하여 지수별 특성을 파악한 후 도서관 운영에 적용할 수 있는 타당성을 평가하고자 하였다. A 대학도서관의 10개 단과대학별 대출데이터를 대상으로 비교분석한 지수는 대출빈도, 대출엔트로피, 대출 h-지수, 대출주제차별지수 등 총 4개의 지수이다. 이 지수들을 적용하여 단과대학별 대출현황을 분석하였고 단과대학별로 나타나는 대출주제의 특성을 표하는 각 지수의 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과 대출 엔트로피는 여러 대학이 공통으로 선호하는 주제를 표현하는 성향이 있는 것으로 나타났다. 반면 대출주제차별지수는 특정대학에서만 특화되어 대출되는 주제를 표현하는 성향이 있는 것으로 나타났다.
Either ways of understanding health care as a commodity or public work are at opposite ends of health care spectrum. These two rival conceptions reflected by viewpoint(ideology) would lead to different directions in policy-making for health care reform. The purpose of this study is to access the value differences of experts' policy views about health care issues by analyzing the extent of consensus among experts in the field of health care. Using primary data obtained through a mail survey of 558 experts in the field of health care, we analyzed the differences of experts' opinions about characteristics of health care market, policy issues and values Gdeology). The study represents from 50-50 split analysis, entropy index, and factor analysis that the wide spread disagreements over health policy, which is a major barriers to effective policy-making, could be caused by the ideological perception differences among experts. This implies that, if values play an important role in policy-making, we should identify the differences in value and seek ways to balance among the diverse values such as efficiency, equity, freedom, and security. For this, the policy issues debated on differences in values should be reconciled for narrowing gaps of experts' perceptions through various ways.
Evaluation of the collaboration of the upstream and downstream enterprises in the manufacturing supply chain is important to improve their synergistic effect. From the supply chain perspective, this study establishes the evaluation model of the manufacturing enterprise collaboration on the basis of fuzzy entropy according to synergistic theory. Downstream enterprises carry out coordinated capital, business, and information flows as subsystems and research enterprises as composite systems. From the three subsystems, the collaboration evaluation index is selected as the order parameter. The compound fuzzy matter-element matrix is established by using its improved algorithm. Subordinate membership and standard deviation fuzzy matter-element matrixes are constructed. Index weight is determined using the entropy weight method. The closeness of each matter element is then calculated. Through a representative of the home appliance industry, namely, Gree Electric Appliances Inc. of Zhuhai, empirical analysis of data in 2011-2017 from the company and its upstream and downstream enterprise collaboration shows a good trend, but the coordinated development has not reached stability. Gree Electric Appliances Inc. of Zhuhai need to strengthen the synergy with upstream and downstream enterprises in terms of cash, business, and information flows to enhance competitiveness. Experimental results show that this method can provide precise suggestions for enterprises, improve the degree of collaboration, and accelerate the development and upgrading of the manufacturing industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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