• 한국수자원학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.641-648
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• 1997

상관계수가 변수간의 선형 상관관계를 나타내듯이 mutual information은 변수간의비선형 상관관계를 나타내준다. 본 논문에서는 mutual information 추정법으로 다변수 핵 미도함수(multivariate kernel density estimator)를 이용한 방법이 여러 time lags값에 대하여 산정 되었다. 많은 수문자료에서 보여지는 비선형 관계를 Mutual Information으로 확인하여 보았고, 또한 Mutual Information값이 거의 0인 점에서 optimal delay time을 구하여, 하나의 자료로부터 다변수 회귀분석 모델을 만들 때 이용할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제37권4호
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• pp.178-198
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• 2003

상호정보량은 용어간 유사도 산출을 비롯한 다양한 분야에서 연관성 척도로 사용되어왔다. 그러나 값의 범위가 일정하지 않으며 지나치게 저빈도인 경우를 선호하는 경향이 제한점으로 지적되고 있다. 이런 점을 보완하기 위해서 상호정보량을 정규화하는 상대적 상호정보량 계수를 제안하였다. 제안된 계수의 특성을 알아본 다음, 세 실험집단을 대상으로 전역적(global) 질의확장 검색을 수행한 결과 검색 성능을 향상시킬 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권2호
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• pp.63-66
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• 2019

Due to the development of medical imaging technology, different imaging technologies provide a large amount of effective information. However, different imaging method caused the limitations of information integrity by using single type of image. Combining different image together so that doctor can obtain the information from medical image comprehensively. Image registration algorithm based on mutual information has become one of the hotspots in the field of image registration with its high registration accuracy and wide applicability. Because the information theory-based registration technology is not dependent on the gray value difference of the image, and it is very suitable for multimodal medical image registration. However, the method based on mutual information has a robustness problem. The essential reason is that the mutual information itself is not have enough information between the pixel pairs, so that the mutual information is unstable during the registration process. A large number of local extreme values are generated, which finally cause mismatch. In order to overcome the shortages of mutual information registration method, this paper proposes a registration method combined with image spatial structure information and mutual information.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권3호
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• pp.218-223
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• 2010

Discussion and analysis about relative mutual information has been carried out through fuzzy entropy and similarity measure. Fuzzy relative mutual information measure (FRIM) plays an important part as a measure of information shared between two fuzzy pattern vectors. This FRIM is analyzed and explained through similarity measure between two fuzzy sets. Furthermore, comparison between two measures is also carried out.

• 감성과학
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• 제6권2호
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• pp.17-20
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• 2003

판매직에 종사하는 여성을 대상으로 100%의 Basil oil, Lavender oil, Lemon oil, Jasmin oil, Ylang-ylang oil (KIMEX co. Ltd), Skatole의 총 6가지 종류의 천연향을 사용하여 자극하였을 때의 상호 정보량을 분석, 비교하였다. 그 결과, 선호도가 낮은 Basil과 Skatole을 자극할 때 무향에 비해 상호 정보량이 많고, 향간의 비교에서도 선호도가 낮은 향에 대한 상호 정보량이 선호도가 높은 향에 비해 더 많음을 보여주었다. 이는 뇌에서 상호 정보량이 향에 대한 선호도와 관련이 있고, 특히 선호도가 낮은 향의 경우, 정보량의 증가 경향이 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1141-1144
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• 2009

인공신경망(artificial neural network) 기법은 인간의 두뇌 신경세포의 활동을 모형화한 것으로 오랜 시간동안 발전해 왔으며 여러 분야에서 활용되고 있고 수문분야에서도 인공신경망을 이용한 연구가 활발히 진행되어 왔다. RDAPS와 같은 단기수치예보 자료는 강우의 유무 판단과 같은 정성적인 분석에서 비교적 정확도가 높지만 정확한 강우량의 추정과 같은 정량적인 부분에서는 정확도가 매우 낮으므로 인공신경망 기법과 같은 후처리 기법을 통해서 정확도를 높이게 된다. 인공신경망 기법을 수행할 때, 가장 중요한 것은 입력변수선택(input variable selection)으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 mutual information을 입력 변수 선택 기법으로 채택하여, 인공신경망의 입력변수 선정의 정확도를 알아보고자 한다. Mutual information은 주어진 자료의 엔트로피값을 이용하여 변수들 간의 독립과 종속의 관계를 나타내는 기법으로서, MI값은 '0'에서 '1'의 값을 가지며 '0'에 가까울수록 변수들 간의 관계가 독립적이고 '1'에 가까울수록 종속적인 관계를 나타낸다. 인공신경망의 입력변수선정에 대한 mutual information의 정확도를 알아보기 위해, 기존 입력변수선택 기법과 mutual information을 이용했을 경우의 인공신경망의 처리능력, 정확도를 비교 검토하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제15권3호
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• pp.33-39
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• 2007

하이퍼스펙트럴 영상자료는 객체에 대한 많은 정보를 함유하고 있어 객체의 보다 정확한 분류가 가능하다. 본 논문에서는 하이퍼스펙트럴 영상분류를 위하여 SMI(Spectral Mutual Information)이라는 새로운 스펙트럼 유사도 측정기법을 제안하였다. 본 방법은 정보이론 분야에서 대두된 상호정보량의 개념을 차용하여 고안되었으며 스펙트럼간의 통계적 의존성을 측정할 수 있다. SMI는 영상의 각 화소스펙트럼을 확률변수로 간주하고 두 스펙트럼간의 유사 상호정보량을 통하여 유사도를 측정함으로써 영상을 분류한다. 제안된 기법의 효율성을 평가하기 위해 기존에 개발된 SAM, SSV 분류기법을 이용하여 동일지역에 대해 분류를 수행하고 분류 정확도를 비교 평가하였다. 실험결과 제안한 SMI 기법은 하이퍼스펙트럴 영상분류에 유용하게 적용될 수 있으리라 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.86-88
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• 2014

나이브 베이스가 가지는 가정은 실세계 데이터를 분류함에 있어 해로운 효과를 보이곤 한다. 이러한 가정을 완화하기 위해, 우리는 Naive Bayes Mutual Information Attribute Weighting with Smooth Kernel Density Estimation (NBMIKDE) 접근 방법을 소개한다. NBMIKDE는 애트리뷰트를 위한 스무드 커널과 상호 정보량 측정값을 기반으로 하는 어트리뷰트 가중치 기법을 조합한 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권5호
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• pp.1079-1094
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• 2014

상호정보 (mutual information)를 이용한 변수 선택법은 반응변수와 설명변수간의 선형적인 연관성뿐만 아니라 비선형적인 연관성을 감지하며, 설명변수 사이의 연관성도 고려하는 좋은 변수선택 방법이다. 하지만 고차원 자료에서 상호정보를 추정하기가 쉽지 않아 이에 대한 연구가 필요하다. Cai 등 (2009)은 조건부 상호정보를 이용한 전진선택법과 가지치기법을 이용하여 이러한 문제를 해결하였으며, 마이크로어레이 자료와 같은 고차원 자료에서 조건부 상호정보를 이용한 변수 선택법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능이 SVM-RFE 및 기존의 필터링 방법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능보다 뛰어남을 보였다. 하지만 조건부 상호정보를 추정할 때 사용된 Parzen window 방법은 변수의 수가 많아질수록 변수 선택 시간이 길어지는 단점으로 인해 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 조건부 상호정보 계산 시 필요한 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정함으로써 변수선택을 위한 계산시간을 단축시키며 동시에 변수선택의 성능을 향상시키고자 한다. 반면, 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정한다는 것은 강한 제약이 될 수 있으므로 이를 완화시킨 Edgeworth 근사를 이용한 조건부 상호정보 기반의 변수 선택법을 제안한다. 실증분석을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 살펴보았으며, 기존의 조건부 상호정보 기반 변수 선택법에 비해 계산 속도나 분류 성능 면에서 우수함을 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제40권4호
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• pp.22-29
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• 2003

개인 서비스 환경의 이동성과 전역 로밍을 위해 제안된 VHE(virtual home environment) 구조에서 가입자는 홈 망에서와 동일한 서비스를 방문 망에서도 제공받을 수 있게 된다. 가입자에게 서비스 이동성을 제공하기 위해서는 홈 망에 보관되어 있는 사용자 데이터와 서비스 로직이 방문 망으로 전달되어야 한다. 이 경우 사용자 프로파일과 서비스 로직은 보안에 민감한 정보를 포함하고 있으므로 통신의 신뢰성을 유지하기 위해서 모든 엔티티 사이의 상호 인증 절차가 요구된다. 이를 위해 본 논문에서 3G/4G 망의 VHE에 적용 가능한 3자간의 상호 인증 절차를 제안하고 분석한다.