The shortest path problem is one of network optimization problems. This paper considers a shortest path problem under the situation where lengths of arcs in a network include both uncertainty and randomness, and focuses on the case that the lengths of arcs are expressed by uncertain random variables. This paper presents a new type of model: relative entropy model of shortest path. By the definition of relative entropy of the uncertain random variables, relative entropy model of shortest path problem is proposed to find the shortest path which fully reflects uncertain and random information. This model is formulated to find a shortest path whose chance distribution minimizes the difference from the ideal one. A numerical example is given to illustrate the model’s effectiveness.

Thc climate change has the potential to significantly modify the actual distribution of insect pest with unknown consequences on agricultural systems and management strategies. In this study, Thrips palmi Karny was selected to predict distribution under climate change. T. palmi was introduced and first recorded in 1993 in Korea, and has become a serious pest of vegetable and ornamental crops. The MaxEnt was applied to T. palmi to predict its potential geographic distribution in Korea and Japan under the RCP 8.5 climate changing scenario. The MaxEnt software package is one of the most popular tools for species distribution and environmental niche modeling. The habitat prediction model of T. palmi in Korea was validated by the distribution of T. palmi in Japan. Based on the MaxEnt modeling, T. palmi would expand their potential distribution to whole Korean peninsula except the alpine region in Gangwon-do and Yanggang-do and Hamgyeongbuk-do in 2070s. Therefore, the monitoring system and management strategy for T. palmi should be reconsidered and re-evaluated.

Failure modes and effects analysis (FMEA) is a widely used engineering tool in the fields of the design of a product or a process to improve its quality or performance by prioritizing potential failure modes in terms of three risk factors―severity, occurrence, and detection. In a classical FMEA, the risk priority number is obtained by multiplying the three values in 10 score scales which are evaluated for the three risk factors. However, the drawbacks of the classical FMEA have been mentioned by many previous researchers. As a way to overcome these difficulties, this paper suggests the ELECTRE III that is a representative technique among outranking models. Furthermore, fuzzy linguistic variables are included to deal with ambiguous and imperfect evaluation process. In addition, when the importances for the three risk factors are obtained, the entropy method is applied. The numerical example which was previously studied by Kutlu and Ekmek‡ioğlu(2012), who suggested the fuzzy TOPSIS method along with fuzzy AHP, is also adopted so as to be compared with the results of their research. Finally, after comparing the results of this study with that of Kutlu and Ekmek‡ioğlu(2012), further possible researches are mentioned.

  The instance-based learning is a machine learning technique that has proven to be successful over a wide range of classification problems. Despite its high classification accuracy, however, it has a relatively high storage requirement and because it mus

본 연구는 중부지방에서 각종 기후인자의 영향을 명확히 반영하여 중부지방의 날씨 및 기후 특성을 잘 나타내는, 탁월일기 및 강수현상의 하계 순별 출현 다소(강수 없음, 0.1-10.0mm/일, 10.1-30.0mm/일, 30.1mm 이상/일)와 그 변화에 대해, 정보이론을 이용하여 일기엔트로피와 정보비를 추출하고 응용하여, 그 공간 스케일의 시간적 변동을 살핀다. 그리고 본 연구는 하계 순의 중부 지방의 25개 관측 지점별 일기 및 기후 대표성의 특성을 규명하고 공간적 질서를 밝혀 일기예보 및 핵심 기후지역(기후대표성) 설정을 시도한 것이다. 그 결과 최대 일기엔트로피(제1위: 춘천, 1.870bits, 7월 하순)는 대부분 8월 초순에 나타나고, 최소 일기엔트로피(제1위: 강화, 0.960 bits, 9월 중순)는 6월 초순과 9월 하순에 나타난다.15개 기준지점(속초, 철원, 대관령, 춘천, 강릉, 서울, 인천, 원주, 수원, 충주, 서산, 청주, 대전, 보령 및 부여)의 정보비 분포와 일기대표성의 특성은 주로 9월 중순(제1위 충주 기준 시 청주 0.75, 6월 초순)에 가장 크며, 7월 하순(제1위 보령 기준 시 대관령 0.06, 7월 하순)에 가장 작다는 것을 밝혔다. 그리고 중부지방의 일기예보 및 기후대표성(기후지역)을 나타내는 핵심지역은 부여-인천-강릉지역을 잇는 삼각형내의 중부 내륙지방이 해당됨을 밝혔다.

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.

Instance-based learning methods like the nearest neighbour classifier have been proven to perform well in pattern classification on many fields. Despite their high classification accuracy, they suffer from high storage requirement, computational cost and sensitivity to noise. In this paper, we present a data reduction method for classification techniques based on entropy-based partitioning and center instances. Experimental results show that the new algorithms achieve a high data reduction rate as well as classification accuracy.

Decision analysis has becomes an important technique for decision making in the face of uncertainty. It is characterized by enumerating all the available courses of action, identifying the payoffs for all possible outcomes, and quantifying the subjective probabilities for the all possible random events. When the data are available, decision analysis becomes a powerful tool for determining an optimal course of action. We study the multi-attribute decision making in a compensatory models. In this paper, we use the entropy methods in weights calculating. For the purpose of making optimal decision, the data of five different car models are used. For computing, we used Visual Numerica Version 1.0 software package.

In the earlier papers we analyzed the axisymmetric, nonstationary electrodynamics of the central black hole and a surrounding thin accretion disk in an active galactic nucleus. Based on those papers we analyze the axisymmetric, nonstationary force-free black hole magnetosphere and the motion of the plasma. We concentrate on deriving the totally new equations for the entropy incrrease and the angular momentum, energy extraction of the black hole.

The purpose of this paper is to propose a method for selecting the preferred alternatives of multiple Attribute Deeision-Making(MADM) problem using the Entropy measure. A decision-maker who wants to estimate exactly the weight to be applied to her/his MAD

효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.

현대의 시스템들이 가지는 고기능화와 자동화로 인하여 인간의 운용 능력이 점점 더 중요한 능력으로 부각되고 있으며, 이는 사용자가 경험하게 되는 인지넉 복잡도를 제어하는 것을 요구한다. 본 연구에서는 사용자 인터페이스에서 사용자가 경험해야 하는 인지적 복잡도를 스키마 구조를 반영하여 정량화하는 엔트로피 모형(윤완철, 1992)을 적용하여 사용자가 겪게 될 인지적 복잡도를 예측하는 척도가 제안되었으며 실험적으로 검증되었다. 엔트로피와 시스템 크기-조작의 수와 상태의 수-가 각각 다른 세 가지 인터페이스 (엔트로피가 낮고 작은 크기의 인터페이스, 엔트로피가 높고 작은 크기의 인터페이스, 엔트로피가 높고 큰 크기의 인티페이스) 중의 하나를 사용하는 것을 피험자이 학습하고, 이에 대해 검사를 받았다. 제안된 척도인 시스템 엔트로피는 사용자 수행도를 잘 설명하였지만, 시스템의 크기는 그러하지 않았다. 본 연구는 사용자가 겪게 될 인지적 복잡도를 평가자의 주관이 개입하지 않는 방법을 통하여 평가할 수 있음을 보인 것으로 가전제품이나 스프트웨어의 디자인의 평가와 개선 등 인간의 인지적 복잡도가 사용성에 중요한 영향을 미치는 분야에서 유용하리라 여겨진다.

We propose to use the entropy of power spectra defined in the frequency domain for the deconvolution of extended images. Spatial correlations requisite for extended sources may be insured by increasing the role of power entropy because the power is just a representation of spatial correlations in the frequency domain. We have derived a semi-analytical solution which is found to severely reduce computing time compared with other iteration schemes. Even though the solution is very similar to the well-known Wiener filter, the regularizingng term in the new expression is so insensitive to the noise characteristics as to assure a stable solution. Applications have been made to the IRAS 60μm and 100 μm images of the dark cloud B34 and the optical CCD image of a solar active region containing a circular sunspot and a small pore.

목적: 본 연구의 목적은 볼링 숙련성에 따른 시선 엔트로피의 차이를 살펴보는 것이다. 방법: 연구 대상자는 남자 실업팀 선수인 숙련자 5명과 대학생인 초보자 5명이다. 실험 과제는 안구 움직임 추적 장치를 착용 후, 10개의 볼링 핀을 최대한 정확하게 타구하는 것이다. 자료분석을 위해서는 숙련성에 따른 시선고정위치의 첫 시선이동빈도를 토대로 시선 엔트로피의 값을 산출하였다. 결과: 시선 엔트로피의 차이를 분석하기 위해 독립 표본 t-검정을 실시하였으며 주요 연구결과는 다음과 같다. 시선고정위치의 첫 시선이동빈도를 분석한 결과, 초보자는 숙련자보다 핀에서 가이드 스폿으로 시선 이동이 유의하게 빈번하게 이동하는 것으로 나타났다. 그리고 시선 엔트로피 분 석결과, 숙련자는 초보자보다 통계적으로 유의미하게 낮은 시선 엔트로피를 갖는 특성을 보였다. 결론: 이러한 연구결과를 통해 볼링공을 투구할 때 숙련성에 따라 시선처리의 방식이 다르다는 것을 알 수 있는데 숙련자는 상대적으로 적은 시선 엔트로피를 통해 자신이 받아들이는 정보를 인지하며 일정한 시각탐색을 갖고 과제를 효율적으로 수행하는 것으로 보인다.

최근 항만하역근로자의 인명사고가 지속적으로 발생함에 따라 사고관리에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이 연구는 GRA법과 Entropy법을 이용하여 우리나라 항만에 대해 하역근로자의 재해 위험성을 평가하고 위험성이 높은 항만을 결정하기 위한 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 먼저 우리나라 항만을 11개의 대상항만으로 구분하고, 브레인스토밍법으로 항만하역근로자 재해 위험성 평가를 위한 평가항목을 추출한다. 두번째는 GRA법을 이용하여 대상항만의 회색관계계수를 산정한다. 마지막으로 엔트로피법을 이용하여 산출한 평가항목의 중요도와 GRA법의 회색관계계수를 결합하여 회색관계등급을 산정하여 재해 위험성의 우선순위를 결정한다. 따라서 제안된 모델에서는 항만하역근로자수, 50세 이상 항운노조원수, 총근로시간, 하역장비수, 철재화물량, 총화물량, 사상자수, 사망자수 등 8개의 평가 항목을 추출되었다. 그 결과 부산항의 재해 위험성이 가장 높게 나타났으며 이에 따라 우선적으로 재해위험성을 경감하는 방안이 검토되어야 할 것이다.

We computed parameters that affect velocity distribution by applying Chiu’s two-dimensional velocity distribution equation based on the theory of entropy probability and acoustic doppler current profiler (ADCP) of Jungmun-stream, Akgeun-stream, and Yeonoe-stream among the nine streams in Jeju Province between July 2011 and June 2015. In addition, velocity and flow were calculated using a surface image velocimeter to evaluate the parameters estimated in the velocity observation section of the streams. The mean error rate of flow based on ADCP velocity data was 16.01% with flow calculated using the conventional depth-averaged velocity conversion factor (0.85), 6.02% with flow calculated using the surface velocity and mean velocity regression factor, and 4.58% with flow calculated using Chiu’s two-dimensional velocity distribution equation. If surface velocity by a non-contact velocimeter is calculated as mean velocity, the error rate increases for large streams in the inland areas of Korea. Therefore, flow can be calculated precisely by utilizing the velocity distribution equation that accounts for stream flow characteristics and velocity distribution, instead of the conventional depth-averaged conversion factor (0.85).