• Title/Summary/Keyword: 엔트로피 기법

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최대 엔트로피 기반 문서 분류기의 학습 (Text Categorization Based on the Maximum Entropy Principle)

  • 장정호;장병탁;김영택
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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    • pp.57-59
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    • 1999
  • 본 논문에서는 최대 엔트로피 원리에 기반한 문서 분류기의 학습을 제안한다. 최대 엔트로피 기법은 자연언어 처리에서 언어 모델링(Language Modeling), 품사 태깅 (Part-of-Speech Tagging) 등에 널리 사용되는 방법중의 하나이다. 최대 엔트로피 모델의 효율성을 위해서는 자질 선정이 중요한데, 본 논문에서는 자질 집합의 선택을 위한 기준으로 chi-square test, log-likelihood ratio, information gain, mutual information 등의 방법을 이용하여 실험하고, 전체 후보 자질에 대한 실험 결과와 비교해 보았다. 데이터 집합으로는 Reuters-21578을 사용하였으며, 각 클래스에 대한 이진 분류 실험을 수행하였다.

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그레이레벨 이미지에서의 엔트로피 코딩 성능 향상을 위한 순위 기법 (A Ranking Method for Improving Performance of Entropy Coding in Gray-Level Images)

  • 유강수;심춘보
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제12권4호
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    • pp.707-715
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    • 2008
  • 본 논문에서는 엔트로피 부호화기를 통해 그레이레벨 이미지에서의 효율적인 압축 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 핵심은 원래의 그레이레벨 이미지 정보를 특정 순위 정보로 변환하는 것이다. 이를 위해 먼저, 그레이레벨 값을 가지는 정보를 부호화하기 전에 이웃하는 주변 픽셀(그레이레벨) 값들에 대해서 상호 발생 빈도수를 계산한다. 그런 후, 이미 계산된 상호 발생 빈도수에 따른 특정 순위를 각 그레이레벨 값에 적용한다. 마지막으로, 엔트로피 부호화기를 통해 순위 정보를 전송하여 압축을 수행한다. 제안하는 기법은, 영상의 통계적 발생 빈도에 따른 정보를 토대로, 그레이레벨 이미지를 순위 영상으로 변환함으로써 기존의 엔트로피 코딩 기법의 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과 8비트의 그레이레벨 이미지에 대해서 제안하는 기법이 기존의 엔트로피 부호화기에 비해 최대 37.85%까지 압축 성능을 더 향상시킴을 알 수 있었다.

영상복원을 위한 유전자기반 시스템 모델링 : 러프-퍼지엔트로피 (System Modeling based on Genetic Algorithms for Image Restoration : Rough-Fuzzy Entropy)

  • 박인규;황상문;진달복
    • 감성과학
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    • 제1권2호
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    • pp.93-103
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    • 1998
  • 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.

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영상의 효율적인 무손실 압축을 위한 강인한 순차적 전처리 기법 (A Robust Sequential Preprocessing Scheme for Efficient Lossless Image Compression)

  • 김남이;유강수;곽훈성
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.75-82
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    • 2009
  • 본 논문에서는 그레이레벨 (gray-level) 영상의 효율적인 엔트로피 부호화를 위한 강인한 순차적 전처리 기법을 제안한다. 이 논문의 목적은 비트스트림을 전송할 때 부가정보를 줄이는 것이다. 제안한 기법은 서로 인접한 픽셀의 그레이레벨 쌍에 대한 발생 빈도를 측정하여 원래 영상의 그레이레벨 값을 이에 대응하는 순위 값으로 변환시킨다. 이때 부가정보가 발생하지 않도록 입력 영상의 한 픽셀씩 순차적으로 순위 변환을 한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 기법은 엔트로피 부호화 기법과 기존 순차적 전처리 기법에 비해 압축 비트 율을 각각 최대 44.1%, 37.5%까지 절감할 수 있었다. 따라서 제안한 기법은 무손실 데이터 압축을 요구하는 응용분야에 효율적으로 사용될 수 있다.

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블라인드 등화를 위한 최소 에러 엔트로피 성능기준들에 관한 연구 (A Study on the Minimum Error Entropy - related Criteria for Blind Equalization)

  • 김남용;권기현
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제2권3호
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    • pp.87-95
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    • 2009
  • 정보이론적 학습 기법에 해당하는 에러 엔트로피 최소화 (MEE) 성능기준과 상호 상관 엔트로피 최대화 (MCC) 성능기준은 그 동안 깊이 있게 많은 연구가 이루어져 왔다. 에러 엔트로피 최소화 성능기준은 정보 포텐셜을 최대화하는 것으로 귀결되고 상호 상관 엔트로피 최대화 성능기준은 시스템의 출력과 원신호의 상호 상관도를 최대화하는 것으로 정의된다. 이 두 성능기준을적정 가중치를 두고 합성한 것이 기준점을 내포한 에러 엔트로피 최소화 기법 (MEEF) 인데 이 또한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 논문에서는 블라인드 채널 등화를 위해 CMA에 쓰이는 상수 모듈러스 에러 (CME)를 도입하여 이 정보이론적 학습기법에 적용하고자 그 가능성과 문제점을 찾고자 연구하였다. 또한 MEEF 성능기준에도 이 CME 적용가능성을 연구하였다. 연구결과로부터 CME를 적용한 MEE (MEE-CME)는 상수 모듈러스 정보를 잃게 되는 결과를 낳았다. 이 결과 MEE-CME나 MEE를 사용하는 MEEF-CME 모두에게서 수렴하지 못하거나 CME를 사용하는 다른 방식과 비교할 때 수렴이 늦게 되는 문제점을 발견하게 되었다.

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엔트로피 특징을 이용한 영상검색 (Image Retrieval Using Entropy Features)

  • 서상용;천영덕;김남철
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.655-658
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    • 2000
  • 본 논문에서는 웨이브릿 영역에서 엔트로피 특징과 웨이브릿 모멘트의 융합에 의한 효율적인 영상기법을 제안한다. 엔트로피 특징은 밝기값의 국부적 변화도에 민감하고 벨리, 에지 등의 특징을 잘 검출한다. 이러한 특징을 밴드별 위치정보와 주파수정보를 모두 가지는 웨이브릿 모멘트와 융합하여 내용기반 영상검색에 효과적으로 적응하였다. 실험에 사용한 DB는 Corel Draw영상을 사용하였으며 실험 결과, 기존의 검색 방법들에 비해 매우 우수한 검색 성능을 보임을 확인하였다.

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엔트로피 특징을 이용한 영상검색 (Image Retrieval Using Entropy Features)

  • 서상용;천영덕;김남철
    • 한국통신학회논문지
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    • 제26권9B호
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    • pp.1283-1291
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    • 2001
  • 본 논문에서는 웨이브렛 영역에서 엔트로피 특징과 웨이브렛 모멘트의 융합에 의한 효율적인 영상기법을 제안한다. 엔트로피 특징은 밝기값의 국부적 변화도에 민감하고 밸리, 에지 등의 특징을 잘 검출한다. 이러한 특징을 주파수 대역별로 구해지는 웨이브렛 모멘트와 잘 융합하여 내용기반 영상검색에 효과적으로 적용하였다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위한 시험영상 DB로는 Corel Draw Photo 영상을 사용하였다. 실험 결과, 제안한 방법으로 구한 검색율이 기존의 웨이브렛 모멘트로 구한 검색율보다 11%이상 향상되어 매우 우수한 검색 성능을 보임을 확인하였다.

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압축 영상의 강건한 전송을 위한 효과적인 에러 내성 엔트로피 부호화 (The Efficient Error Resilient Entropy Coding for Robust Transmission of Compressed Images)

  • 조성환;김응석;김정식
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제7권2호
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    • pp.206-212
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    • 2006
  • 많은 영상과 비디오 압축 알고리듬들은 입력 영상을 블록으로 나눈 후, 각 블록 데이터로부터 가변 길이 부호 스트림을 생성한다. 가변 길이 부호를 에러 발생 환경 채널에 연속적으로 전송할 경우, 해당 부호화기들은 채널 에러에 많은 영향을 받는다. 따라서 대부분의 영상과 비디오 기법에서는 채널 에러에 대하여 비트 스트림을 보호하기 위한 방법으로 디코딩의 시작 위치를 지시하기 위한 재동기(resynchronization) 마커로 여분의 제어 비트들을 추가한다. 이런 여분의 추가 정보를 감소시키기 위한 기법으로 에러 내성 엔트로피부호화(EREC)가 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 추가되는 여분의 제어 비트를 감소하기 위해 가변 길이 부호들을 고정 길이 부호의 형태로 인코딩 하는 에러 내성 엔트로피 코드(EREC : Error Resilient Entropy Code)의 성능을 향상시켜 전송 에러 발생에서 전송되는 압축 영상의 화질을 크게 개선할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 EREC와 제안 기법을 비교하였을 때, 동일한 비트 에러율(BER)에서 제안 기법이 객관적 화질뿐만 아니라 주관적으로도 향상된 화질의 결과 영상을 얻을 수 있었다.

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엔트로피에 기반을 둔 모바일 어플리케이션 메뉴 수 최적화 기법 (Optimization for the Number of Menus in Mobile Application Using Entropy)

  • 이원재;최유주;양장훈
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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    • pp.347-349
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    • 2012
  • 최근, 스마트폰이 널리 보급됨에 따라, 모바일 어플리케이션의 UI에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그중 다수의 메뉴를 가진 어플리케이션의 경우는 메뉴의 배치를 통하여 사용자의 편의성과 심미성을 동시에 만족시켜야 한다. 본 논문은 어플리케이션 내의 여러 메뉴를 설계할 경우 몇 개의 메뉴를 어떻게 배치할 것인가에 대해 정보이론의 엔트로피에 기반을 둔 기법을 제안하고, 이를 국내 대표 포털 사이트인 네이버 어플리케이션에 적용하여 분석한 결과를 보인다.

퍼지엔트로피에 의한 잡음영상의 경계검출 (Edge Detection in noisy Images by means of Fuzzy Entropy)

  • 박인규
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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    • pp.170-173
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    • 2000
  • 잡음에 오염된 영상의 경계검출에 대한 퍼지연산자를 보강하였다. 제한된 방법은 데이터에 존재하는 잡음에 강인한 경계를 검출하기 위하여 퍼지 엔트로피에 의한 퍼지추론을 이용한다. 퍼지기법이 영상의 세세한 정보의 검출과 잡음에 대한 민감도의 관점에서 보았을 때 기존의 방법들보다 성능이 우수하다는 것을 여러 실험결과를 통하여 알 수 있었다.

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