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.
본 논문에서는 데이터 마이닝에 필요한 클러스터링과정에서 불필요한 정보를 감축하기 위하여 베이지언 사후확률의 신뢰도를 이용한 새로운 척도를 제안한다. 데이터 감축을 위한 속성의 중요도가 클러스터링의 결과에 지배적이기 때문에 많은 속성의 변별력을 향상시키기 위하여 사후확률의 신뢰도에 정보 엔트로피를 적용하였다. 제안된 사후확률을 기반으로 한 러프 엔트로피 척도에 의한 속성의 신뢰도의 중복성은 엔트로피의 자연로그에 의하여 상당히 줄어든다. 따라서 제안된 척도에 의하여 생성된 군집화 알고리즘은 속성값의 변별력을 향상시켜 기존의 리덕트를 최소화하였고, 이는 분할의 효율성을 향상시킬 수 있었다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 패턴분류 문제에 적용되는 ACME 데이터에 대하여 속성간의 변별력, 분할결과에 따른 분할의 순정도를 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다.
Mudholkar와 Tian (2002)이 제시한 엔트로피 기반 검정은 위치모수와 척도모수가 모두 알려져 있지 않거나 척도 모수만 알려져 있는 역가우스분포의 적합을 알아보고자 하는 경우에만 사용이 가능하다. 본 논문에서는 위치모수와 척도모수가 모두 알려져 있거나 위치모수만 알려져 있는 역가우스분포의 적합에도 적용할 수 있는 엔트로피 기반 적합도 검정을 소개한다. 이 검정은 확률적분변환에 기초를 두고 있다. 모의실험을 통해서 추정한 표본크기와 윈도크기에 따른 검정통계량의 기각값과 근사기각값을 얻기 위한 계산공식을 제시한다. 제안한 검정과 Mudholkar와 Tian (2002)의 검정을 검정력 측면에서의 성능을 비교하고자 모의실험을 수행한다. 모의실험 결과에서 제안한 검정은 기존의 엔트로피 기반 검정보다 더 좋은 검정력을 가지는 것으로 나타난다.
고객 유형 분석에 쓰이는 다양한 데이터 분석 방법은 고객들을 위한 맞춤형 콘텐츠를 기획하고, 보다 편리한 서비스를 제공하기 위하여 고객들의 유형과 특성을 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보의 손실을 줄이기 위한 일환으로 정보 엔트로피를 확장하여 속성의 불확실성을 이용한 k-modes 군집분석 알고리즘을 제안한다. 따라서 속성에 대한 유사도의 측정은 두 가지의 측면에서 고려되어진다. 하나는 각 분할의 중심에 대한 각 속성간의 불확실성을 측정하는 것이고, 다른 하나는 각 속성이 가지는 불확실성에 대한 확률적 분포에 대한 불확실성을 측정하는 것이다. 특히 속성내의 불확실성은 속성의 엔트로피를 확률적 정보로 변환하여 불확실성을 측정하기 때문에 최종적인 불확실성은 비확률적인 척도와 확률적인 척도에서 고려되어 진다. 여러 실험과 척도를 통하여 제안한 알고리즘의 정확도가 최적의 초기치를 기반으로 군집분석을 수행한 결과에 준수함을 보인다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.591-598
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2010
설문문항에는 유사한 문항이나 중복문항이 있는 경우들이 있다. 본 연구에서는 전체 문항의 응답패턴을 군집분석하여 군집의 성격을 파악하고, 유사한 문항을 묶어 대표 문항을 찾는 방법을 시도하였다. 문항의 유사정 측정은 상호정보를 이용하였고 군집분석과 다차원척도법을 이용하여 대표 문항을 찾는 방법을 제안 하였으며 엔트로피를 이용하여 대표 문항을 평가하였다.
이 논문에서는 vague형 퍼지 데이터베이스에서 질의에 대한 튜플의 소속척도 연산을 분석하여 사용자가 요구하는 결과를 보다 효과적으로 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 또한 정보 이론을 이용하여 사용자의 질의에 대한 데이터베이스의 엔트로피를 계산함으로써 데이터베이스의 특성을 분석하고, 아울러 엔트로피를 제어할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
러프집합을 구성하는 식별불가능 관계를 표현하는 정보시스템에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 감축은 매우 중요하다. 러프집합이론에 있어서 일관적인 정보시스템과 비일관적인 정보시스템의 속성감축의 차이를 극복하고 자, 본 연구에서는 조건 및 결정속성에 대한 상관분석에 베이지언 사후확률을 적용한 새로운 불확실성 척도와 속성감축 알고리즘을 제안한다. 정보시스템의 불확실성에 대하여 제안된 척도와 기존의 조건부 정보엔트로피 척도를 비교해 본 결과, 정보시스템의 조건속성과 결정속성의 상호정보를 이용하여 속성간의 불확실성을 측정하는데 있어 제안된 방법이 조건부 정보엔트로피에 의한 방법보다 정확성이 있음을 보여준다.
본 논문에서는 항공 영상에서 직선 성분을 강건하게 추출하기 위한 새로운 영상 필터링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 지상 구조물의 추출에 유용한 직선 특징을 이루는 에지와 비직선 특징을 이루는 에지의 대비도를 증가시키기 위하여 비선형, 비등방 확산 기법 [2]을 영상에 적응적으로 적용한다. 이를 위하여 확산 매개변수를 제안하는 새로운 직선성 척도로 설정하고 영상의 각 점에서의 직선성 값에 따라 적응적으로 확산을 시킴으로써 확산 과정에서 직선 특징을 잘 보존하고 비직선 특징을 효과적으로 제거한다. 본 논문에서는 직선성 척도로서 에지 체인 위의 점들의 방향성 엔트로피를 제안하고 다양한 영상에 대한 실험을 통해서 엔트로피 척도가 영상에서의 직선 특징을 추출하는데 효율적임을 보인다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권9호
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pp.1112-1118
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2014
본 논문에서는 지역적인 밝기 변화에 강인한 지역 서술자와 유사도 척도를 제안한다. 제안한 지역 서술자는 Haar 웨이블렛 필터를 이용하여 특징점과 주변의 주파수 특성을 포함한 지역 서술자를 정의하여 지역적으로 불균일한 조명의 영향에도 특징점을 명확히 서술할 수 있다. 제안한 유사도 척도는 기존의 엔트로피 기반의 유사도에 지역 서술자로 계산한 유사도를 결합한 형태이다. 이는 지역적인 조명의 변화가 발생한 영역의 유사도를 정확히 반영할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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