빅 데이터 활용의 증가로 인해 효율적으로 데이터를 분류하는 것은 머신러닝의 주요 과제이다. 제한적인 자원을 가지고 이에 맞는 처리능력을 갖기 위해서는 단일 기기의 자원 관리능력을 향상시키는 방향의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝을 위한 학습 데이터를 최대 엔트로피 이론을 적용시켜 효과적으로 분류하는 방법을 제안한다. 최대 엔트로피에 대한 간단한 설명과 최대 엔트로피 이론을 적용시키기 위한 간단한 사전 작업들의 방향 등에 대한 설명을 토대로 기술하였다. 또한 본 연구를 통해 얻게 된 문제점들과 향후 연구에 필요한 피드백을 갖는다.
베이시안 결정론에서 사전 확률 분포함수는 표본을 추출하기 이전에 추정하여야 한다. 대개 는 분포함수군을 먼저 선택한 후, 그 중 하나를 결정자의 경험을 통하여 선택한다. 이러한 주관적인 사전 확률 분포함수의 선택방법이 베이시안 결정론에 대한 주요비판이 항상 되어 왔다. 본 논문에서는 최대 엔트로피 이론을 이용하여 우리 주변의 의사결정에 많이 이용되 는 정보들에 관한 객관적인 사전 확률 분포함수들을 구하였다. 그 결과는 히스토그램 형태 의 분포함수가 된다. 그러나 사전 정보가 많은 경우에는 최대 엔트로피 모형의 해를 구하기 위하여 복잡한 비선형 연립방정식을 풀어야 하는데, 구체적인 형태의 함수를 구하지 못하는 경우가 대부분이다. 이 때에는 초소의 크로스 엔트로피 모형을 이용하여 사전확률 분포함수 를 구하는 것이 편리하다. 그밖에 엔트로피 이론으로 구한 사전확률 분포함수의 확률적 수 렴성을 증명하였다.
본 연구에서는 낙동강 임하댐 유역을 대상으로 엔트로피 이론(혼합분포 적용)과 관측소의 공간적 분포를 동시에 고려하여 강우관측망을 평가하였다. 일반적으로 혼합분포를 이용하는 강우관측망 평가는 연속분포를 이용하는 경우 비해 강우의 시공간적 간헐성을 고려할 수 있다는 장점이 있다. 아울러 유역의 면적평균강우량을 산정시 강우관측소는 균등하게 설치된 경우가 가장 이상적이며, 이를 최근린 지수(Nearest neighbor index)를 이용하여 강우관측소 간에 공간적 분포를 등급화하였다. 최근린 지수는 임의의 점에 가장 가까운 인접 점들 간의 거리 특성을 이용하는 방법으로 점의 분포를 보다 지리적으로 파악할 수 있다. 본 연구에서는 엔트로피의 최대 정보전달량 및 강우관측소의 등급을 동시에 고려하기 위해 유클리디언 거리를 이용하여 2개의 목적함수를 통합하였으며, 이를 MOGA(Multi Objective Genetic Algorithm)를 이용하여 최적관측망을 선정하였다. 그 결과 MOGA를 이용하여 관측망을 평가한 경우 엔트로피 이론만을 적용했을 때보다 최적관측소가 보다 분산됨을 확인하였다.
신경회로망의 학습을 위하여 크로스 엔트로피 오차함수가 사용되며, 이의 성능향상을 위하여 확장된 크로스 엔트로피 함수도 제시되었다. 크로스 엔트로피 오차함수는 정보이론에서 제시된 상대 엔트로피(relative entropy)에서 유도된 함수이다. 상대 엔트로 피는 두 확률밀도함수의 발산(divergence) 함수이다. 이 논문에서는 상대 엔트로피와 크로스 엔트로피 관계를 파악한 후, 이를 기반으로 확장된 크로스 엔트로피에 상응하는 새로운 엔트로피 발산 함수를 n=2와 4인 경우에 대하여 유도한다.
암호 알고리즘 출력문에 대한 난수성 검정들은 평문과 암호문 식별에 중요한 역할을 하고 있다. 실제로, 난수열의 생성자는 비밀키의 생성자와 같은 많은 암호체계에서 사용되고 있으며, 이때 사용되고 있는 난수열은 모의 난수라고 한다. 따라서, 이진수열에 대한 난수성을 검정하는 통계적 검정방법이나 다른 이론적 기준이 필요하다. 본 논문에서는 모의난수열이 갖고 있는 난수성 판정에 관하여 universal 엔트로피 검정방법과 근사 엔트로피 검정방법을 이용하며, 위의 두 방법에 대한 각각의 이론적인 배경과 모의실험을 통한 판정기준을 제공한다.
본 논문에서는 영상 데이터베이스에서의 색인화를 위해 화소간의 엔트로피(inter-pixel entropy)측면에서 영상을 해석하여 특징을 추출하는 색인기법을 제안하였다. 엔트로피를 정량적으로 나타내기 위하여 PIM(picture information measure)에 기반한 특징을 각각의 영상들로부터 추출하여 색인으로 사용하였다. 엔트로피에 기반 하는 특징은 한 영상에 대하여 3가지를 추출하였다. 첫 번째 특징은 원 영상으로부터 직접 값들을 추출하였고 영상의 해상도와 그레이 레벨을 낮추어 가면서 얻어지는 영상들로부터 두 번째, 세번째 의 엔트로피 특징을 각각 추출하였다. 일반적으로 영상의 경우에 엔트로피가 높은 영역에 정보가 집중되는 경향이 있고 엔트로피가 낮은 영역에서는 배경 영역 등의 정보를 추출하게된다. 이러한 이유로 색채 특쟁은 엔트로피에 따라서 분리된 영역에서 추출하였다. 전역검색(global search)은 엔트로피 특징을 이용하였고 색채 특징을 이용하여 지역 검색(local search)을 시도하였다. 실험은 색채와 엔트로피로 식별이 유용한 꽃 영상을 사용하였는데 원치 않는 영상이 상위 단계에서 나타나는 빈도가 기존의 타 기법에 비해 줄어들었다.
최근 2D 와 3D 콘텐츠의 급격한 수요 증가로 인하여 2D 와 3D 공간에서 사람이 인지하는 물체의 시각적 정보량을 정량화할 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 정보이론에 기초하여 엔트로피 관점에서 2D 와 3D 영상의 시각적 정보량을 측정하는 방법을 제시한다. 시각적 정보량을 측정할 때, 기존의 연구에서는 고려되지 않았던 집중영역(saliency), 시각세포의 불균형으로 인한 주변영역 흐림현상인 포비에이션(foveation), 양안합성(binocular fusion)등 인간의 시각적 특성을 반영하였다는 점에서 기존의 연구들과 차이를 둔다. 2D 콘텐츠의 시각적 엔트로피는 단안시에 근거한 질감(texture) 엔트로피와 깊이 엔트로피로 구성되어 있다. 그리고 3D 콘텐츠의 시각적 엔트로피는 2D 에서의 시각적 엔트로피와 양안시에 의한 깊이 엔트로피를 포함한다. 본 논문의 시각적 엔트로피는 2D 와 3D 영상의 시각적 피로도를 측정할 때 사용될 수 있다.
본 연구는 온라인 소비자 리뷰가 제품정보 제공자로서 소비자 구매결정에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 정보이론에서 제시된 엔트로피의 개념을 이용하여, 온라인 소비자 리뷰 안에 존재하는 여러 가지 종류의 제품 정보에 대해 소비자들이 각각 다르게 반응하는 이유를 설명하고자 하였다. 정보 엔트로피는 한 개의 단위 정보가 감소시킬 수 있는 불확실성의 정도를 의미한다. 온라인 소비자 리뷰에는 각각 다른 정도의 엔트로피를 감소시킬 수 있는 여러 가지 정보가 있고 따라서 소비자는 감소되는 엔트로피의 정도에 따라 각각의 정보에 대해 다르게 반응한다. 본 연구에서는 여러 가지 종류의 정보에 따라 감소하는 엔트로피의 양이, 제품 정보 제공의 전후에 따라 제품 속성에 대한 인식된 중요도의 차이로 나타남을 검증하고자 하였다. 이러한 연구 가설들은 총 268명의 온라인 쇼핑몰 이용자에게 실험을 하여 정보제공의 전후에 따른 제품 속성 별 중요도에 분명한 차이가 있음을 보여줌으로써 확인되었다.
상수관망의 유지 관리를 위한 최적 압력 계측 위치 선정은 효율적인 상수관망 운영을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 최적 압력 계측 위치 결정에 기존 연구의 단점을 보완하기 위하여 정보이론인 엔트로피 이론을 사용하였다. 기존의 방법은 실측자료를 이용한 검 보정이 필요로 하기에 체계적인 관리가 미흡한 지역에서는 적용이 어려운 단점이 있다. 또한 대부분의 연구가 상수관망 모형의 정확도를 높이며 측정비용을 최소화하는 절점을 제안하였으며, 이는 상수관망 유지 관리를 위한 압력 계측기 위치 결정목적과는 다소 차이가 있다. 본 연구에서 제안된 방법은 특정 절점에서의 유량변화에 의한 다른 절점에서의 압력변화를 정보량인 엔트로피로 정의하여 객관적이고 정량화된 기준을 제시하였다. 절점에서 비정상상태가 발생했을 때 전체 상수관에 미치는 영향 정도를 정량화된 수치인 엔트로피로 나타내며, 또한 각 절점에서 실제적으로 변동하는 압력을 반영하고자 EPANET의 에미터(emitter) 기능을 사용하여 실제 압력변화 패턴을 파악하였다. 최적 압력계 설치 지점은 엔트로피 기준에 의해 전체 시스템으로부터 제공받는 정보량이 가장 큰 절점을 우선으로 설치해야 한다고 제시하였으며, 제안된 모형을 branch형과 loop형 관망에 각각 적용하여 최적 압력 계측 위치를 선정하고 그 결과를 분석하였다. 분석 결과 현재 실무자의 경험적 판단에 의해 계측기를 설치 운영하고 있는 국내의 상수관리 시스템을 고려할 때, 엔트로피 이론을 통해 보다 객관적인 기준으로 상수관망에서의 압력계 설치 우선순위를 운영자에게 제시할 수 있을 것이며, 상수관망에 압력계를 설치하기 위한 효율적인 의사결정 기준으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서 우리는 Wang와 Li(1998)와 Turksen(1986)에 의해 소개된 구간치 퍼지집합을 생각하고 구간치 퍼지집합상에서 쇼케이적분에 의해 정의된 엔트로피를 조사한다. 더욱이, 이러한 엔트로피와 관련된 성질들을 토의하고 간단한 예들을 알아본다. 이 공식은 구간치 퍼지집합상의 결정이론 및 정보이론과 같은 응용 영역에서 중요한 역할을 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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