• 제목/요약/키워드: 전이 엔트로피

검색결과 71건 처리시간 0.03초

엔트로피 기반 인과관계 네트워크의 모듈성을 활용한 상품 선물 시장의 EDaR 변동 예측 모형 개발 (Developing an Entropic Drawdown-at-Risk (EDaR) Fluctuation Forecasting Model for Commodity Futures Market Using Entropy-Based Dependency and Causality Network Modularity)

  • 최인수;김우창
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.370-373
    • /
    • 2022
  • 본 연구에서는 전이 엔트로피 개념을 활용하여 주요 상품 선물의 하방 리스크 지수의 정보 흐름을 바탕으로 한 인과관계 네트워크를 구성하였다. 그리고 구성된 네트워크를 활용하여 금융 시장을 분석하였으며, 또한 정보 흐름의 존재 여부를 바탕으로 상품 선물의 하방 리스크 지수의 예측력이 개선될 수 있는지 확인하고자 하였다. 이를 위하여 정보 불확실성의 감소량을 측정하는 전이 엔트로피를 인과관계의 측정 지표로 상정하였으며, 전이 엔트로피 측정 시 발생할 수 있는 유한크기효과(finite size effect)를 조정하는 데 있어서 효과적인 지표인 효율적 전이 엔트로피를 활용하여 정보 흐름 네트워크를 구성하였으며 이를 이용하여 금융 지수 간의 인과관계를 분석하고 EDaR 의 등락 예측에 활용하였다. 그 결과, 금융 시장 지수를 효율적 전이 엔트로피를 이용한 인과관계 네트워크를 활용하여 금융 시장의 복잡계 네트워크 분석이 가능함을 확인하였고, 구성된 네트워크를 활용하여 국내 금융 시장 등락 예측에 있어 더 적은 데이터 열을 활용하여 거의 유사한 예측 결과를 냄으로써 상품 선물 시장 관련 예측의 데이터 열 선택에 활용할 수 있음을 확인하였다.

엔트로피 방법을 이용한 전라도지역 대설 취약성 분석 및 대응방안 (Snow Vulnerability Analysis and Countermeasures in Jeolla-do, South Korea using Entropy Method)

  • 하준혁;정건희
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
    • /
    • pp.398-398
    • /
    • 2019
  • 최근 전 세계적으로 기상이변 현상이 과거에 비해 빈번하게 발생하고 있으며, 자연재해에 의한 피해도 증가하고 있다. 한국에서 주로 발생하는 자연재해로는 호우, 태풍, 대설 등이 있고 최근 10년(2008~2017) 동안 자연재해 피해액 약 3.4조 중 대설에 의한 피해액은 약 2,200억원으로 전체 자연재해 피해액 중 약 15%를 차지하고 있다. 과거 2014년 경주 리조트에서 폭설로 인해 지붕이 붕괴되어 10명이 사망하고 100여명이 부상당하는 사건이 발생하였고, 2018년 제주도 농가지역의 시설물 및 재배작물이 수십억의 피해를 입게 되는 등 대설로 인한 큰 피해를 입는 사례들이 나타나게 되어 대설피해에 대한 관심이 높아지고 있는 추세이며 겨울철 주요 자연재해 중 하나로 인식되고 있다. 본 연구에서는 취약성 분석을 위해 PSR구조인 압력지수(Pressure), 상태지수(State), 대응지수(Response)로 인자들을 나누고 엔트로피 방법을 이용하여 전라도 지역 41개 시군구를 대상으로 가중치를 산정하였으며 이에 따른 결과 값들로 전라도 지역 41개 시군구에 대한 취약성 분석을 실시하였다. 그 결과 대설에 취약한 지역들을 순위로 도출해낼 수 있었다. 본 연구에서 도출해낸 결과를 바탕으로 하여 대설에 가장 취약한 지역들을 중심으로 대응 방안을 마련하여 대설에 대비한다면 효과적인 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

  • PDF

지역적 엔트로피 기반 전이 영역에서 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 Multi-Level Thresholding (Multi-level Thresholding using Fuzzy Clustering Algorithm in Local Entropy-based Transition Region)

  • 오준택;김보람;김욱현
    • 정보처리학회논문지B
    • /
    • 제12B권5호
    • /
    • pp.587-594
    • /
    • 2005
  • 본 논문은 전이 영역에서 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 multi-level thresholding 방법을 제안한다. 대부분의 임계치 기반 영상 분할은 영상의 히스토 그램 분포를 기반으로 임계치를 결정한다. 그러므로 많은 처리시간과 기억공간을 요구할 뿐만 아니라 복잡하고 무분별한 히스토 그램 분포를 가지는 실영상에서의 임계치 결정에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 영상의 대표적인 성분들로 구성된 전이 영역을 추출한 후 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의해 최적의 임계치를 결정한다. 전이 영역을 추출하기 위해 이용되는 지역적 엔트로피는 잡음에 강건하며 영상에 내재된 정보를 잘 표현한다는 특성을 가진다. 그리고 퍼지 클러스터링 알고리즘은 복잡하고 무분별한 분포의 실영상에 대해서도 정확히 임계치를 설정할 수 있으며 multi-level thresholding으로 쉽게 확장이 가능하다. 다양한 실영상을 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법보다 향상된 성능을 가짐을 보였다.

정보이론 관점에서 본 서울시 지역구간의 미세먼지 영향력 재조명 (A Reexamination on the Influence of Fine-particle between Districts in Seoul from the Perspective of Information Theory)

  • 이재구;이태훈;윤성로
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
    • /
    • 제21권2호
    • /
    • pp.109-114
    • /
    • 2015
  • 본 논문에서는 서울시에 속하는 25개의 지역구로부터 측정된 미세먼지 시계열(time series) 정보의 상관도를 정보이론(information theory)의 엔트로피(entropy)로 정량화하고, 이를 그래프로 표현하는 서울시 지역구 미세먼지 전이 모델을 만들어 지역별 유사성과 영향력을 분석하는 방법을 제안한다. 먼저, 각각의 미세먼지 농도 시계열을 가지는 지역구의 모든 쌍마다 전이 엔트로피(transfer entropy)를 계산하여 그래프의 노드간 연결 강도를 구한다. 이 그래프에 전통적인 커뮤니티 검출(community detection) 기법인 모듈성 기반 군집화(on modularity-based clustering) 알고리즘을 적용하여 전체 지역구들에 생성되는 커뮤니티를 검출하였다. 이를 통해 지역적인 근접 정도가 높은 지역과 차량 이동이 많은 지역 간의 미세 먼지 전이성이 높은 것을 확인하였으며, 더불어 제안된 방법은 기존 미세먼지의 기상모델 분석과 다른 정보이론 관점에서의 새로운 미세먼지 분석 방법의 고찰 및 향상된 미세먼지 분석 자료 생성에 활용될 것으로 기대된다.

영상 압축을 위한 이진 순방향 분류 기반 엔트로피 부호기 (Entropy Coders Based on Binary Forword Classification for Image Compression)

  • 유훈;정제창
    • 한국통신학회논문지
    • /
    • 제25권4B호
    • /
    • pp.755-762
    • /
    • 2000
  • 엔트로피 부호화기는 무손실 압축 방법으로써 영상 압축 및 기타 압축 분야에서 최종단 압축 방법으로써 널리 사용되고 있고 엔트로피 부호화기의 성능 향상과 복잡도를 낮추려는 많은 노력이 있었다. 본 논문에서는 이진 순방향 분류(Binary Forward Classification)에 의한 엔트로피 부호화기를 제안한다. BFC는 매 심벌마다 분류를 위한 추가 정보를 부가하게 되지만 분류 전 정보량과 분류 후의 전체 정보량은 변화가 없다는 특성을 갖는다. 본 논문에서는 이 특성을 증명하고 BFC를 응용한 압축 방법인 BFC와 Golomb-Rice 부호기를 결합형태 (BFG+GR)와 산술 부호기와 결합형태(BFG+A) 등을 제시한다. 설계된 엔트로피 부호기는 BFG를 응용하여 복호기의 복잡도에는 영향을 주지 않는다. 또한 성능 분석결과 유사한 복잡도를 갖는 엔트로피 부호기와 비교하여 향상된 성능을 보여준다.

  • PDF

최대 엔트로피 모델을 이용한 텍스트 단위화 학습 (Learning Text Chunking Using Maximum Entropy Models)

  • 박성배;장병탁
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
    • /
    • 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
    • /
    • pp.130-137
    • /
    • 2001
  • 최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)은 여러 가지 자연언어 문제를 학습하는데 성공적으로 적용되어 왔지만, 두 가지의 주요한 문제점을 가지고 있다. 그 첫번째 문제는 해당 언어에 대한 많은 사전 지식(prior knowledge)이 필요하다는 것이고, 두번째 문제는 계산량이 너무 많다는 것이다. 본 논문에서는 텍스트 단위화(text chunking)에 최대 엔트로피 모델을 적용하는 데 나타나는 이 문제점들을 해소하기 위해 새로운 방법을 제시한다. 사전 지식으로, 간단한 언어 모델로부터 쉽게 생성된 결정트리(decision tree)에서 자동적으로 만들어진 규칙을 사용한다. 따라서, 제시된 방법에서의 최대 엔트로피 모델은 결정트리를 보강하는 방법으로 간주될 수 있다. 계산론적 복잡도를 줄이기 위해서, 최대 엔트로피 모델을 학습할 때 일종의 능동 학습(active learning) 방법을 사용한다. 전체 학습 데이터가 아닌 일부분만을 사용함으로써 계산 비용은 크게 줄어 들 수 있다. 실험 결과, 제시된 방법으로 결정트리의 오류의 수가 반으로 줄었다. 대부분의 자연언어 데이터가 매우 불균형을 이루므로, 학습된 모델을 부스팅(boosting)으로 강화할 수 있다. 부스팅을 한 후 제시된 방법은 전문가에 의해 선택된 자질로 학습된 최대 엔트로피 모델보다 졸은 성능을 보이며 지금까지 보고된 기계 학습 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 방법과 비슷한 성능을 보인다 텍스트 단위화가 일반적으로 전체 구문분석의 전 단계이고 이 단계에서의 오류가 다음 단계에서 복구될 수 없으므로 이 성능은 텍스트 단위화에서 매우 의미가 길다.

  • PDF

분할된 Shannon 엔트로피 값을 이용한 파일 암호화 판별 정확성 향상에 대한 연구 (Accuracy Enhancement of Determining File Encryption Status through Divided Shannon Entropy)

  • 고주성;곽진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.279-281
    • /
    • 2018
  • 랜섬웨어는 사용자의 중요 파일을 암호화한 후 금전을 요구하는 형태의 악성코드로, 전 세계적으로 큰 피해를 발생시켰다. 안드로이드 환경에서의 랜섬웨어는 앱을 통해 동작하기 때문에, 앱의 악의적인 암호화 기능 수행을 실시간으로 탐지할 수 있는 방안에 대한 연구들이 진행되고 있다. 자원 제한적인 안드로이드 환경에서 중요한 파일들에 대한 암호화 수행 여부를 실시간으로 탐지하기 위한 방안으로 Shannon 엔트로피 값 비교가 있다. 하지만 파일의 종류에 따라 Shannon 엔트로피 값이 크게 달라질 수 있으며, 암호화 기능 수행에 대한 오탐이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 파일에 대한 분할된 Shannon 엔트로피 값을 측정하여 암호화 기능 수행 탐지의 정확성을 높이고자 한다.

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
    • /
    • 제12권4호
    • /
    • pp.707-715
    • /
    • 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.

텔레매틱스 산업의 국내외 시장동향

  • 이청원
    • 정보처리학회지
    • /
    • 제11권4호
    • /
    • pp.11-16
    • /
    • 2004
  • 산업화와 자동화로 절대노동시간이 줄었지만 21C 인류는 오히려 더 복잡하고 바쁜 삶을 살고 있는 상황이다. 엔트로피가 증가하는 방향으로 우주질서가 움직여 간다하는데, 우리의 삶도 그 질서의 일환인 듯싶다. 10여년전만 해도 단순히 이동하기 위한 수단으로 인식되던 자동차에 텔레매틱스라는 신개념이 도입되면서 자동차는 더 이상 단순한 이동수단이 아닌 하나의 독립적인 비지니스 공간으로 탈바꿈하게 되었다. (중략)

  • PDF