• 한국소음진동공학회논문집
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• 제12권8호
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• pp.589-597
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• 2002

주행중인 차량의 동적 거동에 대한 응답을 해석하기 위하여 시간영역에서 뿐만 아니라 주파수 영역에서의 해석이 필요하다. 주파수 영역에서의 해석을 위하여 시간영역에서의 값을 FFT를 이용하여 주파수 영역으로 변화하는 방법이 일반적으로 사용되어 왔다. 본 연구에서는 최대 엔트로피 방법을 이용하여 기존의 FFT 방법보다 차량의 과도응답특성을 시간영역 및 주파수 영역에서 편리하게 해석할 수 있는 방법을 제시하고 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1240-1245
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• 2006

한국어 문장을 구조 분석할 때에 모호성을 발생시키는 유형 중의 하나가 나열 및 병렬형이다. 문장 구조 복잡도를 증가시키는 나열 및 병렬형을 구조 분석 전에 미리 하나의 단위로 묶어서 처리하는 것이 문장 구조 분석의 정확도를 높이는데 중요하다. 본 연구에서는 형태소 태그를 이용한 기본 규칙으로 문장을 청크 단위로 분할하고 분할된 청크 중에서 나열형을 인식하여 해당되는 청크들을 하나의 나열 청크로 통합하여 청크의 개수를 줄인다. 병렬형에 대해서는 반복되는 병렬 청크의 범위와 생략된 용언을 복원한다. 이러한 인식은 첫 단계로 기호(symbol)를 중심으로 구축된 간단한 규칙으로 인식을 하고 이러한 규칙에 해당되지 않는 형태의 나열 및 병렬형은 Maximum Entropy 모델을 이용하여 적용한다. ME모델은 어휘자질, 형태소 품사 자질, 거리 자질, 의미자질, 구 단위 태그 자질(NP:명사구, VP:동사구, AP:형용사구), BIO 태그(Begin, Inside, Outside) 자질에 대한 ME(Maximum Entropy) 모델을 이용하여 구축되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1557-1564
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• 2010

감성신호는 개인에 따라 그 패턴이 매우 다르게 나타나므로, 본 논문에서는 감성신호의 개인별 특징을 고려한 최대 엔트로피 기반 감성 인식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 보다 정확하게 사용자의 감성을 인식하기 위해서, 단순히 주어진 입력 감성 신호 값만을 사용하지 않고, 긍정 감성 신호 값의 평균과 부정 감성 신호 값의 평균을 입력 감성 신호의 값과 비교하여 활용한다. 또한, 감성 인식에 대한 전문적인 지식이 없이도 감성 인식 모델의 구축이 용이하도록, 제안하는 모델은 성능이 높다고 잘 알려진 기계학습기법의 하나인 최대 엔트로피 모델을 이용한다. 감성 신호의 수치 값을 그대로 사용하면 기계 학습에 필요한 학습 패턴 자료를 충분히 확보하기 어렵다는 점을 고려하여, 제안하는 모델은 평균차를 수치 값 대신 +(양수)와 -(음수)로 단순하게 표현하며, 감성 반응 전체 시간인 10초 대신 초단위로 분할하여 학습 패턴 자료의 양을 늘렸다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제24권4호
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• pp.353-365
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• 2017

In this article, we proposed a new three-parameter distribution called generalized half-logistic Poisson distribution with a failure rate function that can be increasing, decreasing or upside-down bathtub-shaped depending on its parameters. The new model extends the half-logistic Poisson distribution and has exponentiated half-logistic as its limiting distribution. A comprehensive mathematical and statistical treatment of the new distribution is provided. We provide an explicit expression for the $r^{th}$ moment, moment generating function, Shannon entropy and $R{\acute{e}}nyi$ entropy. The model parameter estimation was conducted via a maximum likelihood method; in addition, the existence and uniqueness of maximum likelihood estimations are analyzed under potential conditions. Finally, an application of the new distribution to a real dataset shows the flexibility and potentiality of the proposed distribution.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.985-987
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• 2010

본 논문에서는 개인별 평균차를 이용한 최대 엔트로피 기반 감성 인식 모델을 제안한다. 정확하게 사용자의 감성을 인식할 수 있도록, 제안하는 모델은 단순하게 주어진 입력 감성 신호 정보만 분석하여 사용하지 않고, 입력 정보를 각 감성 상태의 평균값과 비교한 결과를 활용한다. 그리고, 자료 부족 문제를 완화하기 위해서, 제안하는 모델은 평균차를 +(양수)와 -(음수)로 단순하게 표현하고, 감성 반응 전체 시간 대신 초단위로 분할하여 감성신호의 평균을 계산한다. 또한, 전문적인 지식이 없이도 구축이 용이하도록, 제안하는 모델은 간단한 평균차 계산 기법과 잘 알려진 기계학습기법의 하나인 최대 엔트로피 모델을 이용한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.522-524
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• 2003

품사 결정 문제는 자연언어처리의 가장 기본적인 문제들 중 하나이며, 기계학습의 관점에서 보면 분류 문제(classification problem)로 쉽게 표현된다. 본 논문에서는 품사 결정의 모호성을 해소하기 위해서 최대 엔트로피 부스팅 모델(maximum entropy boosting model)을 이 문제에 적응하였다. 그리고, 품사 결정에서 중요한 요소 중의 하나인 미지어 처리를 위해서 특별히 설계된 일차 자질을 고려하였다. 최대 엔트로피 부스팅 모델의 장점은 쉬운 모델링인데, 실제로 품사 결정을 위한 일차 자질만 작성하는 노려만 들이고도 96.78%의 정확도를 보여 지금까지 알려진 최고의 성능과 거의 비슷한 결과를 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권2호
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• pp.248-265
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• 2015

In this paper, we propose a maximum entropy-based model, which can mathematically explain the bio-molecular event extraction problem. The proposed model generates an event table, which can represent the relationship between an event trigger and its arguments. The complex sentences with distinctive event structures can be also represented by the event table. Previous approaches intuitively designed a pipeline system, which sequentially performs trigger detection and arguments recognition, and thus, did not clearly explain the relationship between identified triggers and arguments. On the other hand, the proposed model generates an event table that can represent triggers, their arguments, and their relationships. The desired events can be easily extracted from the event table. Experimental results show that the proposed model can cover 91.36% of events in the training dataset and that it can achieve a 50.44% recall in the test dataset by using the event table.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제4권2호
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• pp.79-85
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• 2023

The Tibetan Plateau is home to the only alpine crane species, the black-necked crane (Grus nigricollis). Conservation efforts are severely hampered by a lack of knowledge on the spatial distribution and breeding habitats of this species. The ecological niche modeling framework used to predict the spatial distribution of this species, based on the maximum entropy and occurrence record data, allowed us to generate a species-specific spatial distribution map in Ladakh, Trans-Himalaya, India. The model was created by assimilating species occurrence data from 486 geographical sites with 24 topographic and bioclimatic variables. Fourteen variables helped forecast the distribution of black-necked cranes by 96.2%. The area under the curve score for the model training data was high (0.98), indicating the accuracy and predictive performance of the model. Of the total study area, the areas with high and moderate habitat suitability for black-necked cranes were anticipated to be 8,156 km² and 6,759 km², respectively. The area with high habitat suitability within the protected areas was 5,335 km². The spatial distribution predicted using our model showed that the majority of speculated conservation areas bordered the existing protected areas of the Changthang Wildlife Sanctuary. Hence, we believe, that by increasing the current study area, we can account for these gaps in conservation areas, more effectively.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.99-100
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• 2008

This paper proposes a Gaussian Mixture Model (GMM) - based speech emotion recognition methods using four feature parameters; 1) Fast Fourier Transform(FFT) spectral entropy, 2) delta FFT spectral entropy, 3) Mel-frequency Filter Bank (MFB) spectral entropy, and 4) delta MFB spectral entropy. In addition, we use four emotions in a speech database including anger, sadness, happiness, and neutrality. We perform speech emotion recognition experiments using each pre-defined emotion and gender. The experimental results show that the proposed emotion recognition using FFT spectral-based entropy and MFB spectral-based entropy performs better than existing emotion recognition based on GMM using energy, Zero Crossing Rate (ZCR), Linear Prediction Coefficient (LPC), and pitch parameters. In experimental Results, we attained a maximum recognition rate of 75.1% when we used MFB spectral entropy and delta MFB spectral entropy.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제9권2호
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• pp.285-309
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• 2000

One of the main issues in natural resource economics is estimating the amount of stock and the biological growth functions of renewable natural resources. Since the stock level is not directly observed the usual econometric approaches cannot be employed for this purpose. The maximum entropy approach has been suggested as a useful alternative to estimate the dynamic model of natural resource use. This study estimates the stock and the growth function of Korean anchovy using the data for yield and yield efforts. The results show that the current level of anchovy yield exceeds its maximum sustainable yield, which implies that the stock will decrease substantially over time.