본 연구는 하천종단면에 정보엔트로피이론을 적용하여 평균하천경사, 하천경사 및 하천종단고도 결정방법을 제시하였다. 최대화된 엔트로피는 제약조건하에서 일정한 하천종단면의 확률분포를 만들며, 이와 같은 관계를 이용하여 평균하천경사, 하천경사 및 하천종단고도 산정식을 유도하였다. 충북 지방하천 정비기본계획에서 얻은 달천유역의 실측된 지형학적 인자를 사용하여 매개변수를 최소자승법으로 결정하였다. 유도된 평균하천경사와 하천종단고도식을 실제유역에 적용하였으며, 실측치와 잘 일치함을 나타낸다. 본 연구의 결과로부터 평균하천경사와 하천종단고도의 결정에 직접 적용할수 있을 것으로 판단된다.
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.
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.
본 논문은 차세대 정지영상 압축방식인 JPEG2000 코덱의 엔트로피 코딩 알고리즘의 하드웨어적 구조를 제안하고, 설계하였다. 구현된 엔트로피 코더는 컨텍스트 기반의 산술부호화기로서 컨텍스트 추출부(CE)와 산술부호화기(AC)로 구성된다. CE는 각 코팅패스에서 코딩에 참여하지 않는 샘플은 skipping 함으로써 동작속도를 향상시켰으며, AC는 MQ coder에 기반을 둔 산술부호화기로서, 곱셈과 나눗셈 연산대신 단순 가감산과 shift 연산망을 이용하여 구조를 단순화하고 연산량을 줄임으로써 동작속도를 향상시켰다. 설계된 엔트로피 코더는 VHDL 모델링후 Xilinx FPGA technology를 이용하여 합성한 후 동작을 검증하였으며, 30MHz의 동작속도를 보인다.
현대 암호 시스템과 암호모듈의 필수적 요소인 난수발생기의 안전성을 평가하는 방법으로 잡음원에 대한 엔트로피 평가 방법이 있다. 국외 주요 엔트로피 평가 방법은 소프트웨어 잡음원보다 하드웨어 잡음원에 적용하는 것이 더 적합하고, 소프트웨어 잡음원별 엔트로피에 대한 정량적인 평가의 어려움이 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 잡음원의 특징을 고려하여 소프트웨어 잡음원에 적합한 엔트로피 평가 방법을 제안하고자 한다. 윈도우 운영체제의 소프트웨어 잡음원 중에서 시간 종속 잡음원을 분석 대상으로 선정하고, 각 잡음원의 특성을 고려하여 휴리스틱(heuristic) 분석과 실험적 분석을 진행한다. 이를 기반으로 하여 시간 종속 잡음원에 대한 엔트로피 평가 방법으로 잡음원 수집 방법과 최소 엔트로피 추정 방법을 제안한다. 그리고 미국 NIST의 SP 800-90B에 기술된 Conditioning Component에 제안하는 평가 방법을 활용하는 방법을 제시한다.
잡음원(Noise source)의 안전성 평가에 사용되는 대표적인 표준으로는 미국 NIST의 SP 800-90B가 있다. 최근 SP 800-90B가 2차 안(Second Draft)으로 개정되면서 Non-IID 트랙의 최소 엔트로피 추정에 프레딕터(predictor)를 이용한 추정 방법이 새롭게 추가되었다. 프레딕터는 잡음원의 주기적인 특성을 검출하기에 용이하다고 알려져 있지만, 그 특성에 대한 구체적인 언급은 하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 프레딕터가 검출해낼 수 있는 잡음원의 주기적 특성을 명확히 밝히기 위한 실험을 진행한다. 먼저 주기적 성질을 갖는 잡음원에 대하여 Non-IID 트랙의 추정을 실시했을 때, 잡음원의 최소 엔트로피가 대체적으로 프레딕터보다는 Non-IID 트랙의 다른 추정 방법에 의해서 결정되고 있음을 실험적으로 확인한다. 다음으로 프레딕터를 이용한 추정법이 검출해낼 수 있는 주기적 특성을 밝혀내기 위한 다양한 실험 결과를 제시함으로써, 프레딕터 추정 방법의 의미와 그 역할을 실험적으로 규명한다.
배터리의 열역학적 인자, 즉, 엔탈피, 엔트로피, 깁스 자유 에너지는 배터리의 상태인 SOH (State Of Health)를 추정하는 데 있어서 매우 밀접한 관련이 있으며, 정밀한 측정을 필요로 한다. 이러한 열역학적 인자 중 엔트로피의 측정이 중요한데 ETM (Electrochemical thermodynamics measurements) 방법이 대표적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 ETM 방법을 설명하고, 이를 보완한 새로운 엔트로피 측정 방법을 제안하며, 실험을 통해 유효성을 입증한다.
The performance of speaker identification is severely degraded in noisy environments. Recently probability weighting method based on observation membership was proposed for overcoming the noise problem[1]. In the paper[1] the observation confidence was calculated from SNR with sigmoid function. However, estimating SNR needs additive calculation amount and estimated SNR is corrupted in dynamic noisy environments. In this paper we propose estimation methods of the observation confidence based on score-based reliabilities (SBR) of entropy and dispersion measures. Generally SBRs are obtained from speaker models' probabilities. The proposed methods are evaluated with ETRI speaker recognition DB. We compared the performances of the proposed methods with those in [1][8]. The experimental results show that the proposed methods can be successfully applied for the case where SNR is not available.
본 논문은 엔트로피 코딩 기반 분산 비디오 코딩 시스템에서의 복잡도 분배 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 복호화기의 복잡도 감소를 위하여 채널 코더 대신 엔트로피 코더를 이용하며, 저 복잡도로 높은 부호화 효율을 얻기 위한 블록 단위 복잡도 분배 방법을 수행한다. 제안하는 분산 비디오 복호화기는 움직임 추정을 수행하여 측정된 움직임 벡터를 부호화기로 전송하고, 부호화기에서는 복호화기로부터 수신된 움직임 벡터를 보정하여 보다 정확한 움직임 추정을 수행한다. 움직임 벡터의 보정을 수행 시, 수신된 움직임 벡터와 예측 움직임 벡터를 이용하여 최적의 예측 움직임 벡터를 결정하며, 움직임 벡터와 예측 움직임 벡터의 차에 따라 범위를 조절함으로써 블록의 복잡도를 적응적으로 할당한다. 제안하는 부호화기는 H.264/AVC의 부호화기의 복잡도에 비교하여 11.8% 감소하였고, 제안하는 복호화기는 기존의 분산 비디오 시스템의 복호화기 복잡도보다 99%감소되다.
We present an implementation of particle filter algorithm for global localization and kidnap recovery of mobile robot. Firstly, we propose an algorithm for efficient particle initialization using sonar line features. And then, the average likelihood and entropy of normalized weights are used as a quality measure of pose estimation. Finally, we propose an active kidnap recovery by adding new particle set. New and independent particle set can be initialized by monitoring two quality measures. Added particle set can re-estimate the pose of kidnapped robot. Experimental results demonstrate the capability of our global localization and kidnap recovery algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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