우리나라의 애국가(愛國歌), 일본(Kimigayo) 그리고 미국국가(The star-spangled Banner) 등에 대해서 악보가 갖는 고유정보를 카오스적 접근 방법인 근사엔트로피(approximate entropy)와 허스트(Hurst) 지수를 이용하여 각각 음계(scale)의 복잡도(複雜度)와 장기기억속성(長期 記憶 屬性)을 계산하여 비교하였던 바, 애국가가 상대적으로 복잡도에서 가장 높았으며, 세 국가 모두 장기 기억효과가 있는 것으로 나타났는데, 지속적인(persistent) 성향은 일본국가가 가장 컸다.
Riemann 문제는 천수방정식과 같은 쌍곡선형 방정식과 단일한 도약에 의해 불연속인 어떤 점의 좌 우에서 상수인 자료로 구성되는 초기치 문제로서 그 해법은 Godunov 방법과 같이 정확해에 의하면 정확 Riemann 해법, 근사 기법에 의하면 근사 Riemann 해법으로 불린다. 지금까지 이용되는 근사 Riemann 해법으로는 1981년에 P. L. Roe가 제안한 Roe의 선형화 기법과 1983년에 A. Harten, P. D. Lax, 그리고 B. van Leer가 제안한 HLL 기법의 수정 기법들이다. 최대 및 최소 파속만 고려하는 것으로 알려진 HLL 기법은 1988년에 B. Einfeldt의 제안에 의해 두 파속의 결정에서 Roe의 선형화 기법에 따른 고유치와 비교하는 것으로 수정되었다(HLLE 기법). 또한, 1994년에 E. F. Toro 등은 접촉파를 고려하기 위해 선형화된 지배방정식의 정확해로부터 중앙 파속을 고려하는 기법을 제안하였고, 이를 HLLC 기법으로 불렀다. 2002년에 T. Linde는 중앙 파속을 평가하기 위해 일반화된(수학적) 엔트로피 함수를 도입하였으며, van Leer는 이를 HLLL 기법으로 불렀다. 이 기법에서는 접촉파의 평가를 위해 보존변수에 대한 일반화된 엔트로피 함수로부터 중앙 파속이 유도되며, 이것과 특성 속도의 비교를 통해 최대 및 최소 파속이 결정된다. 따라서 이 기법에서는 모든 파속이 초기치로부터 결정되므로 HLLE 기법과 달리 Roe의 선형화 기법과 완전히 결별되고 HLLC 기법과 달리 정확해에 의존되지 않는 점에서 HLLL 기법은 모태인 HLL 기법의 온전한 계승으로 볼 수 있다. HLLL 기법은 여러 분야에 적용된 바 있으나, 수공학 분야에 적용된 사례는 알려진 바 없다. 이는 천수방정식에 대한 (물리적) 엔트로피 함수가 명확하지 않기 때문인 것으로 보인다. 이 연구에서는 보존변수로부터 정의되는 총 에너지를 일반화된 엔트로피 함수로 간주하여 모형을 구성하고, 정확해가 알려진 1차원 문제에 대해 적용성을 검토하였다. 정확해가 알려진 경우에 대해 모의한 결과, 1차 정도 수치해의 한계에도 불구하고, HLLL 기법의 결과는 대체로 정확해와 잘 일치하였으며 그 외의 HLL-형 기법의 그것에 비해 우수한 것으로 나타났다. 특히, 물이 빠져 바닥이 드러나는 상태에 대한 접촉 파속의 추정에서 Riemann 불변량을 이용하는 HLLC 기법에 비해 물이 빠지는 전선을 더 정확하게 포착하는 HLLL 기법의 결과는 매우 고무적이었다.
암호 알고리즘 출력문에 대한 난수성 검정들은 평문과 암호문 식별에 중요한 역할을 하고 있다. 실제로, 난수열의 생성자는 비밀키의 생성자와 같은 많은 암호체계에서 사용되고 있으며, 이때 사용되고 있는 난수열은 모의 난수라고 한다. 따라서, 이진수열에 대한 난수성을 검정하는 통계적 검정방법이나 다른 이론적 기준이 필요하다. 본 논문에서는 모의난수열이 갖고 있는 난수성 판정에 관하여 universal 엔트로피 검정방법과 근사 엔트로피 검정방법을 이용하며, 위의 두 방법에 대한 각각의 이론적인 배경과 모의실험을 통한 판정기준을 제공한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권5호
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pp.625-636
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2011
본 논문에서는 로그정규분포의 엔트로피에 대한 모수적 추정량으로 최소분산비편향추정량과 최대가능도추정량을 제시하고 성질을 비교한다. 각 추정량의 분산을 유도해서 일치성을 밝히고 최대가능도 추정량의 편향이 추정에 미치는 영향을 분석한다. 델타근사방법을 이용해서 얻은 추정량의 분포를 제시하고 적합도 평가를 통한 유도한 분포의 확증을 위해서 모의실험을 수행한다. 평균제곱오차에 의한 상대적 효율성에 대한 조사를 통해 두 추정량의 성능을 비교한다. 모의실험의 결과에서 최소분산비편향추정량은 최대가능도 추정량보다 더 좋은 효율을 보이는 것으로 나타나며, 특히 표본크기와 분산이 동시에 작아짐에 따라 효율이 점점 높아지게 되어 월등히 나은 성능을 발휘함을 볼 수 있다.
본 연구에서는 모멘트와 뉴우턴법 및 모멘트와 할선법에 각각 기초한 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법과 할선법은 각각 엔트로피에 기초한 목적함수의 근을 구하는 근사화 방법으로 빠른 경신을 위함이고, 모멘트는 근사화에 의한 역혼합행렬의 경신과정에서 발생하는 발진을 줄여 좀 더 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀(pixel)의 8개 지문영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 모멘트와 할선법에 기초한 알고리즘이 모멘트와 뉴우턴에 기초한 알고리즘보다 우수한 분리성능과 빠른 학습속도가 있음을 확인하였다.
We studied how linear and nonlinear heart rate dynamics differ between normal fetuses and uncomplicated small-forgestational age (SGA) fetuses, aged 32-40 weeks' gestation. We analyzed each fetal heart rate time series for 20 min and quantified the complexity (nonlinear dynamics) of each fetal heart rate (FHR) time series by approximate entropy (ApEn) and correlation dimension (CD). The linear dynamics were analyzed by canonical correlation analysis (CCA). The ApEn and CD of the uncomplicated SGA fetuses were significantly lower than that of the normal fetuses in all three gestational periods (32-34, 35-37, 38-40 weeks). Canonical correlation ensemble in SGA fetuses is slightly higher than normal ones in all three gestational periods, especially at 35-37 weeks. Irregularity and complexity of the heart rate dynamics of SGA fetuses are lower than that of normal ones. Also, canonical ensemble in SGA fetuses is higher than in normal ones, suggesting that the FHR control system has multiple complex interactions. Along with the clear difference between the two groups' non-linear chaotic dynamics in FHR patterns, we clarified the hidden subtle differences in linearity (e.g. canonical ensemble). The decrease in non-linear dynamics may contribute to the increase in linear dynamics. The present statistical methodology can be readily and routinely utilized in Obstetrics and Gynecologic fields.
열성능 평가를 위한 수치해석에서는 온도, 압력, 건도, 체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열역학적 성질들의 수치값이 필요하다. 그러나 이러한 성질들을 포함하고 있는 증기표를 그대로 사용할 수 없기 때문에, 효과적으로 모델링하여야 한다. 이러한 관점에서 함수근사 특성을 가진 신경회로망을 하나의 대안으로 검토하였다. 신경 회로망은 포화증기 영역과 과열증기 영역에 대해서 따로 구성하였다. 포화증기 영역에 대해서는 하나의 입력으로 7개의 출력을 얻을 수 있도록 하였으며, 각각 10개와 20개의 노드를 가진 은닉층을 구성 하였다. 과열증기 영역에 대해서는 2개의 입력으로 3개의 출력을 얻을 수 있도록 하였으며, 각각 15개와 25개의 노드를 가진 은닉층을 구성하였다. 제안된 모델은 온도, 엔탈피, 엔트로피의 백분율오차가 대부분 ${\pm}0.005%$, 압력이나 비체적의 백분율오차도 대부분 ${\pm}0.025%$ 범위 내로 수렴시킬 수 있었다. 이 성공적인 결과로부터 증기 표를 함수근사하는데 있어서 신경회로망이 아주 강력한 수단이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
러프집합에서는 식별불능관계와 근사공간 개념을 이용해서 불완전 정보로부터 최적화된 결정규칙을 유도하게 된다. 그러나, 처리 하고자 하는 정보에 정량적이거나 중복 또는 누락된 데이터가 포함된 경우에는 오류가 발생될 수 있으므로, 이러한 데이터들을 제거하거나 최소화시키는 방법이 필요하다. 정보처리 분야에서 불확실성이나 정보의 양을 측정하는데 사용되고 있는 엔트로피는 러프 관계 데이터베이스의 불완전 정보를 제거하는데 사용되었다. 그러나, 정보시스템에 포함될 수 있는 불완전 정보를 모두 다루지는 못하였다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 불완전 정보를 제거하기 위한 정보 이론적 척도로서 러프집합을 이용한 객체관계 엔트로피와 속성관계 엔트로피를 제시한다.
러프집합에서는 동치류와 근사공간의 개념을 이용하여 데이터 마이닝 분야에서 중복되는 정보로부터 특징점을 효율적으로 추출하여 최적화된 제어규칙을 유도할 수 있다. 이러한 추출과정에서 가장 중요하게 고려되어져야 할 부분은 많은 속성에 대한 감축이다. 본 논문에서는 속성간의 관계에서 러프엔트로피를 이용하여 가장 신뢰도가 우수한 속성을 구할 수 있는 정보이론적인 척도를 제시한다. 제안된 방법은 러프엔트로피를 기반으로 불필요한 속성을 제거함으로써 유용한 리덕트를 생성하고 이들에 대한 코어를 형성한다. 결과적으로 원시정보의 내용은 변하지 않으면서 지식감축을 통하여 간소화된 제어규칙을 구축할 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석에 kurtosis를 추가한 독립성분의 군집화를 제안하였다. 여기서 뉴우턴법의 고정점 알고리즘은 엔트로피에 기초한 목적 함수의 근을 구하는 근사화 방법으로 빠른 성분분석을 위함이고, kurtosis는 독립성분의 추출순서를 고려하지 않는 속성을 개선하기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 제안된 방법은 기존의 독립성분분석에서 분석순서를 고려치 않는 제약을 효과적으로 해결 할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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