• 산업경영시스템학회지
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• 제44권2호
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• pp.15-23
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• 2021

Most of the open-source decision tree algorithms are based on three splitting criteria (Entropy, Gini Index, and Gain Ratio). Therefore, the advantages and disadvantages of these three popular algorithms need to be studied more thoroughly. Comparisons of the three algorithms were mainly performed with respect to the predictive performance. In this work, we conducted a comparative experiment on the splitting criteria of three decision trees, focusing on their interpretability. Depth, homogeneity, coverage, lift, and stability were used as indicators for measuring interpretability. To measure the stability of decision trees, we present a measure of the stability of the root node and the stability of the dominating rules based on a measure of the similarity of trees. Based on 10 data collected from UCI and Kaggle, we compare the interpretability of DT (Decision Tree) algorithms based on three splitting criteria. The results show that the GR (Gain Ratio) branch-based DT algorithm performs well in terms of lift and homogeneity, while the GINI (Gini Index) and ENT (Entropy) branch-based DT algorithms performs well in terms of coverage. With respect to stability, considering both the similarity of the dominating rule or the similarity of the root node, the DT algorithm according to the ENT splitting criterion shows the best results.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.89-97
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• 2004

빛을 반사하거나 방출하는 물체의 형상은 여러 원인에 의해 왜곡된 영상으로 센서에 포착된다. 이러한 왜곡을 제거해 원래 물체의 형상을 추정하는 것을 영상 복원이라고 한다. 영상 복원은 결정론적 방법과 확률론적 방법이 있다. 본 논문에서는 확률론적 방법의 한 종류로서 피셔 인포메이션(Fisher Information)으로부터 유도된 MFI(Minimum Fisher Information)을 이용한 영상 복원을 제안한다. 이는 B. Roy Frieden에 의해 최근에 제안된 신호 추정 방법의 하나이다. MFI을 이용한 복원에서 노이즈 제어 파라미터에 따라 영상 복원의 결과가 어떻게 변화하는지를 조사하였으며, 복원의 정확도에 대한 기준으로 크로스 엔트로피(Kullback-Leibler entropy)를 사용하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제16권2호
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• pp.277-286
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• 2009

영상정합은 동일한 장면에 대해서 서로 다른 시간 혹은 특성의 센서로부터 서로 다른 위치 에서 얻는 영상들의 공간적 대응관계를 찾는 과정이다. 본 논문에서는 동일 환자에게 촬영한 뇌 MR과 CT영상간의 상이한 공간좌표계의 차이를 보정하기 위 한 강인한 정합방법을 소개한다. 두 영상의 명암도에 대한 결합 히스토그램으로부터 계산된 개선된 조건부 엔트로피(MCE: Modified Conditional Entropy)를 이용하여 최대인 위치로 정합을 수행하고, 3차원 볼륨 렌더링 기법을 이용하여 정합된 영상을 가시화한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3889-3903
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• 2022

To address the problem of low detection accuracy due to training noise caused by mislabeling when Tri-training for network intrusion detection (NID), we propose a Tri-training algorithm based on cross entropy and K-nearest neighbors (TCK) for network intrusion detection. The proposed algorithm uses cross-entropy to replace the classification error rate to better identify the difference between the practical and predicted distributions of the model and reduce the prediction bias of mislabeled data to unlabeled data; K-nearest neighbors are used to remove the mislabeled data and reduce the number of mislabeled data. In order to verify the effectiveness of the algorithm proposed in this paper, experiments were conducted on 12 UCI datasets and NSL-KDD network intrusion datasets, and four indexes including accuracy, recall, F-measure and precision were used for comparison. The experimental results revealed that the TCK has superior performance than the conventional Tri-training algorithms and the Tri-training algorithms using only cross-entropy or K-nearest neighbor strategy.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.19-30
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• 2013

본 논문은 엔트로피 개념을 적용해 퍼즐 게임 플레이를 분석함으로써 퍼즐 게임 플레이의 원동력을 고찰하였다. 엔트로피는 하나의 닫힌 시스템에서 시간이 흐름에 따라 증가하는 에너지의 불가용성과 무질서의 정도를 의미한다. 이때 닫힌 시스템의 엔트로피의 증가 정도는 이 시스템을 하나의 전체 즉, 장(場)으로 볼 때만 파악가능하다. 퍼즐 게임 역시 플레이어가 하나의 기호를 조작하면 장(場) 전체가 변화하는 닫힌 계 이다. <비주얼드>에서 플레이어는 자리바꿈이라는 기호 조작을 통해 플레이 장(場)을 지속적으로 자리바꿈이 가능한 장(場)으로 변화시킨다. 이것은 엔트로피의 관점에서 에너지의 가용성을 높이는 플레이 행위로 불 수 있다. 한편 <테트리스>에서 플레이어는 기호 조작을 통해 빈 공간 없이 기호들을 플레이 장(場) 하단에 쌓는다. 이것은 엔트로피의 관점에서 질서를 추구하는 플레이 행위로 볼 수 있다. 이와 같은 퍼즐 게임의 플레이는 엔트로피 증가로 나아가는 물리적 세계에서 질서를 추구하는 인간의 삶의 과정을 시뮬레이션 하는 행위로 볼 수 있으며 이는 플레이의 원동력이 된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권4호
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• pp.244-248
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• 2012

F-Measure is one of the external measures for evaluating the validity of clustering results. Though it has clear advantages over other widely used external measures such as Purity and Entropy, F-Measure has inherently been less sensitive than other validity measures. This insensitivity owes to the definition of F-Measure that counts only most influential portions. In this research, we present $F_n$-Measure, an external cluster evaluation measure based on F-Measure. $F_n$-Measure is so sensitive that it can detect their difference in the cases that F-Measure cannot detect the difference in clustering results. We compare $F_n$-Measure to F-Measure for a few clustering results and show which measure draws better result based upon homogeneity and completeness.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권3호
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• pp.173-183
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• 2009

본 논문에서는 엔트로피에 기반한 이상징후 탐지 시스템을 제안한다. 엔트로피는 시스템의 무질서정도를 측정하는 지표로써, 이상징후 출현 시 네트워크의 엔트로피는 급증한다. 네트워크를 IP와 포트번호를 기준으로 분류하여, 패킷별로 역학을 관찰하고 엔트로피를 각각 측정한다. 분산서비스거부공격이나 웜, 스캐닝 등의 네트워크 공격 출현 시 패킷 교환과정이 정상적일 때와는 다르므로 엔트로피를 통하여 기존기법 보다 높은 탐지율로 이상징후를 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 원과 서비스거부공격을 포함한 데이터 셋을 수집하여 제안기법을 검증하였다. 또한 지수평활법, Holt-winters 등의 시계열예측 기법과 주성분분석을 이용한 이상징후 탐지 기법과 정확도 측면에서 비교한다. 본 논문에서 제안한 기법으로 웜, 서비스거부공격 등의 이상징후 탐지에 있어 오탐지율을 낮출 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.455-459
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• 2007

Interval-valued fuzzy sets were suggested for the first time by Gorzafczany(1983) and Turksen(1986). Based on this, Zeng and Li(2006) introduced concepts of similarity measure and entropy on interval-valued fuzzy sets which are different from Bustince and Burillo(1996). In this paper, by using Choquet integral with respect to a fuzzy measure, we introduce distance measure and similarity measure defined by Choquet integral on interval-valued fuzzy sets and discuss some properties of them. Choquet integral is a generalization concept of Lebesgue inetgral, because the two definitions of Choquet integral and Lebesgue integral are equal if a fuzzy measure is a classical measure.

• 대한수학회보
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• 제51권2호
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• pp.317-328
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• 2014

In Bae et al. [2], we have considered the uniform CLT for the martingale difference arrays under the uniformly integrable entropy. In this paper, we prove the same problem under the bracketing entropy condition. The proofs are based on Freedman inequality combined with a chaining argument that utilizes majorizing measures. The results of present paper generalize those for a sequence of stationary martingale differences. The results also generalize independent problems.

• Journal of Communications and Networks
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• 제10권1호
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• pp.89-97
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• 2008

Anomaly detection systems playa significant role in protection mechanism against attacks launched on a network. The greatest challenge in designing systems detecting anomalous exploits is defining what to measure. Effective yet simple, Shannon entropy metrics have been successfully used to detect specific types of malicious traffic in a number of commercially available IDS's. We believe that Renyi entropy measures can also adequately describe the characteristics of a network as a whole as well as detect abnormal traces in the observed traffic. In addition, Renyi entropy metrics might boost sensitivity of the methods when disambiguating certain anomalous patterns. In this paper we describe our efforts to understand how Renyi mutual information can be applied to anomaly detection as an offline computation. An initial analysis has been performed to determine how well fast spreading worms (Slammer, Code Red, and Welchia) can be detected using our technique. We use both synthetic and real data audits to illustrate the potentials of our method and provide a tentative explanation of the results.