• 환경영향평가
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• 제13권4호
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• pp.213-222
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• 2004

Exergy is defined as the amount of work (entropy-free energy) a system can perform when it is brought into thermodynamic equilibrium with its environment. Exergy measures the distance from the inorganic soup in energy terms. Therefore, exergy can be considered as fuel for any system that converts energy and matter in a metabolic process. The aim of this study is to introduce structural dynamic modelling which is based on maximum exergy principle. Especially, almost ecological models couldn't explain algal succession until now. New model (structural dynamic model) is anticipated to predict or explain the succession theory. If the new concept using maximum exergy principle is used, algal succession can be explained in many actual cases. Therefore, It is estimated that structural dynamic model using maximum exergy principle might be a excellent tool to understand succession of nature from now on.

• 상하수도학회지
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• 제26권1호
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• pp.1-12
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• 2012

The purpose of water distribution system is supplying water to users by maintaining appropriate pressure and water quality. For efficient monitoring of the water distribution system, determination of optimal locations for pressure monitoring is essential. In this study, entropy theory was applied to determine the optimal locations for pressure monitoring. The entropy which is defined as the amount of information was calculated from the pressure change due to the variation of demand reflected the abnormal conditions at nodes, and the emitter function (fire hydrant) was used to reproduce actual pressure change pattern in EPANET. The optimal combination of monitoring points for pressure detection was determined by selecting the nodes receiving maximum information from other nodes using genetic algorithm. The Ozger's and a real network were evaluated using the proposed model. From the results, it was found that the entropy theory can provide general guideline to select the locations of pressure sensors installation for optimal design and monitoring of the water distribution systems. During decision-making phase, optimal combination of monitoring points can be selected by comparing total amount of information at each point especially when there are some constraints of installation such as limitation of available budget.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권4호
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• pp.59-64
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• 2008

우리나라의 야생동식물 조사가 시간적, 경제적 이유로 주로 출현지역만을 대상으로 하고 있어 종분포모형을 개발할 때 각 모형의 장점을 최대한 이용하는 것이 필요하다. 본 연구는 위치자료의 종류(출현/비출현자료)에 따라 가장 대표적인 출현/비출현모형(presence-absence model)인 GAM(Generalized Additive Model)과 출현모형(presence-only model)인 Maxent(Maximum Entropy Model)를 이용하여 비교 검토하였다. 본 연구의 대상종으로는 캘리포니아의 보호종인 피셔(Martes pennanti)를 선정하고 대상지를 지역에 따라 나누었으며, 서식지환경을 설명하는 지형, 기후, 식생변수들을 이용하여 모형을 적용하였다. 그 결과 첫째, 실제 출현/비출현자료를 사용한 GAM이 임의 비출현자료를 사용한 GAM과 출현자료만을 사용한 Maxent보다 전체적으로 나은 것을 볼 수 있었다. 둘째, 실제 출현자료만을 이용한 모형을 개발할 경우 임의 비출현자료를 이용한 GAM보다 출현자료만을 이용한 Maxent가 더 나은 것을 알 수 있었다. 마지막으로 세부지역에서 개발된 모형(Klamath/Shasta, Sourthern Sierra)은 서로 서식환경이 다를 경우 다른 지역의 서식지를 잘 예측하지 못함을 알 수 있었고, 대상지 외부지역에 대해 과추정하는 경향을 보였다. 위 결과를 바탕으로 위치자료의 종류, 공간적 분포 등을 감안하여 대상지의 환경에 알맞은 모형을 선택하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.521-534
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• 2006

횡단면 자료와 시계열 자료가 병합된 패널회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 자료를 고려하고 있다. 그러나, 실제적으로 완전한 자료보다는 불완전한 자료가 많다. 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적인 추론을 하게 되면 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 따라서, 자료의 형태를 충분히 고려한 추정량을 바탕으로 자료를 분석해야 한다. 본 연구는 패널회귀모형에서 자료가 불완전 상태인 경우 최대 엔트로피 형식을 이용한 일반화최대엔트로피 추정량을 제안하고, 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과, 일반화 최대엔트로피 추정량이 가장 안정적이고 효율적인 추정량임을 보여주었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권2호
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• pp.265-275
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• 2009

지역적 공간의 특성을 고려한 공간선형회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 상태임을 고려하고 있다. 하지만 공간선형회귀모형을 정확히 추론함에 있어서 완전한 자료가 사용 가능한 경우는 그다지 많지가 않은 것이 현실이다. 만약 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적 추론을 할 경우 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 공간자기상관을 따르는 공간선형회귀모형에서 자료가 불완전한 상태 일 경우 일반화 최대엔트로피 형식을 이용하여 미지의 모수를 추정하는 방법을 제안하였고 몬테카를로 모의실험을 통하여 여러 전통적인 추정량들과 효율성을 비교하였다. 그 결과, 자료가 불완전한 상태에서 일반화 최대엔트로피 추정량이 다른 추정방법들에 비해 효율적인 추정치를 제공하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.664-666
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• 2005

막횡단 단백질(Transmembrane Protein)은 약물표적(drug target)으로 신약개발로 대표되는 바이오 산업에서 중요한 연구대상이 되고 있다. 막횡단 단백질의 구조는 실험적 기법 또는 컴퓨터 모델링 기술을 이용하여 연구되고 있으며 컴퓨터 모델링 방법 중에서는 Hidden Markov Mode(HMM)에 기반한 시스템들이 좋은 성능을 보이고 있다. 그런데 이러한 시스템들은 구조형성에 관여하는 단백질의 다양한 특성에 대한 지식은 많이 고려하고 있지 않다. 만약 이러한 특성들이 고려된다면 구조 예측에 효과적인 보다 지능적인 모델을 만드는데 도움을 줄 수 있을 것이다. 본 논문은 단백질의 특성과 관련한 다양한 정보들을 융합하는데 효율적인 최대엔트로피모델(Maximum Entropy Model)을 이용하여 막횡단 단백질의 서열(sequence)로부터 막횡단 지역을 예측하는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.522-526
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• 2018

본 연구는 수많은 챗봇이 생성될 수 있는 챗봇 빌더 시스템에서 저비용 컴퓨팅 파워에서도 구동 가능한 가벼운 문장 분류 시스템을 제안하며, 미등록어 처리를 위해 워드 임베딩 기법인 GloVe를 이용하여 문장 벡터를 생성하고 이를 추가 자질로 사용하는 방법을 소개한다. 제안한 방법으로 자체 구축한 테스트 말뭉치를 이용하여 성능을 평가해본 결과 최대 93.06% 성능을 보였으며, 자체 보유한 CNN 모델과의 비교 평가 결과 성능은 2.5% 낮지만, 모델 학습 속도는 25배, 학습 시 메모리 사용량은 6배, 생성된 모델 파일 크기는 302배나 효율성 있음을 보였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제8권1호
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• pp.69-74
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• 1987

The power spectrum of background EEG is estimated by the Plsarenko Harmonic Decomposition with the stochastic process whlch consists of the nonhamonic sinus Bid and the white nosie. The estimation results are examined and compared with the results from the maximum entropy spectral extimation, and the optimal order of this from the maximum entropy spectral extimation, and the optimal order of this model can be determined from the eigen value's fluctuation of autocorrelation of background EEG. From the comparing results, this method is possible to estimate the power spectrum of background EEG.

• 환경생물
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• 제40권2호
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• pp.214-223
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• 2022

멸강나방(Mythimna seperata)과 혹명나방(Cnaphalocrocis medinalis)은 중국 남부 양쯔강 유역에서 봄철 편서풍을 타고 국내로 유입되는 비래 해충(Migratory insect pests)으로 벼를 기주로 삼아 벼 잎을 가해하여 생육을 저해시킨다. 두 나방의 분포를 파악하기 위해서는 서식처의 온습도 뿐만 아니라 주변 환경 요소를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 두 나방의 분포를 파악하기 위해서 SDM(Species Distribution Model) 중 Machine learning model인 MaxEnt (Maximum Entropy)에 출현 자료, SSPs (Shared Socio-economic Pathways) 시나리오, RCP (Representative Concentration Pathway) 시나리오를 적용하여 현재와 미래의 서식지 적합성 모형을 예측했다. 결과로 시기에 따른 서식처 면적이 큰 차이가 없었으며, SSPs 시나리오가 나빠짐에 따라 분포 면적이 넓어졌다. 두 나방은 중국으로부터 비래 후 생존하기 위한 최적의 장소가 기주가 있는 서해안과 남해안에 집중되어 있다. MaxEnt 결과 토지피복 자료, DEM (Degital Elevation Model) 순으로 기여도가 높게 나타났다. 이는 논에서의 출현 확률 높고 고도가 높아지면서 출현 확률이 낮아졌기 때문이다. 기후 변수에서 멸강나방은 BIO_4 (Temperature seasonality), 혹명나방은 BIO_2 (Mean Diurnal Range)가 높게 나타났다. 멸강나방은 계절에 의한 기온 차가 31.9℃ 이상일 때 서식처가 줄어들고, 혹명나방은 일교차 클수록 서식처가 넓어질 것으로 나타났다. 서식지 적합성 모형에서 두 나방은 대부분의 논에서 서식이 가능할 것이라 예측되었다. 하지만, 두 나방의 출현 위치를 정확하게 예측하는 데 한계가 있으므로, 서식지 적합성 지도를 기초로 조기에 대응하는 것이 중요하다고 판단된다.

• 천문학회지
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• 제38권4호
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• pp.445-462
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• 2005

In a companion paper, we have presented so-called Spatio-Spectral Maximum Entropy Method (SSMEM) particularly designed for Fourier-Transform imaging over a wide spectral range. The SSMEM allows simultaneous acquisition of both spectral and spatial information and we consider it most suitable for imaging spectroscopy of solar microwave emission. In this paper, we run the SSMEM for a realistic model of solar microwave radiation and a model array resembling the Owens Valley Solar Array in order to identify and resolve possible issues in the application of the SSMEM to solar microwave imaging spectroscopy. We mainly concern ourselves with issues as to how the frequency dependent noise in the data and frequency-dependent variations of source size and background flux will affect the result of imaging spectroscopy under the SSMEM. We also test the capability of the SSMEM against other conventional techniques, CLEAN and MEM.