• 전자공학회논문지C
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• 제34C권8호
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• pp.79-87
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• 1997

For the representation of a complex object, the object is decomposed into several parts, and it is described by these decomposed parts and their relations. In genral, the parts can be the primitive elements that can not be decomposed further, or can be decomposed into their subparts. Therefore, the hierarchical description method is very natural and it si represented by a hierarchical attributed graph whose vertieces represent either primitive elements or graphs. This graphs also have verties which contain primitive elements or graphs. When some uncertainty exists in the hierarchical description of a complex object either due to noise or minor deformation, a probabilistic description of the object ensemble is necessary. For this purpose, in this paper, we formally define the hierarchical attributed random graph which is extention of the hierarchical random graph, and erive the equations for the entropy calculation of the hierarchical attributed random graph, and derive the equations for the entropy calculation of the hierarchical attributed random graph. Finally, we propose the application areas to use these concepts.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제27권5호
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• pp.569-578
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• 2020

Various graph clustering methods have been introduced to identify communities in social or biological networks. This paper studies the entropy-based and the Markov chain-based methods in clustering the undirected graph. We examine the performance of two clustering methods with conventional methods based on quality measures of clustering. For the real applications, we collect the mathematical subject classification (MSC) codes of research papers from published mathematical databases and construct the weighted code-to-document matrix for applying graph clustering methods. We pursue to group MSC codes into the same cluster if the corresponding MSC codes appear in many papers simultaneously. We compare the MSC clustering results based on the several assessment measures and conclude that the Markov chain-based method is suitable for clustering the MSC codes.

• 대한전자공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.15-21
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• 1974

이 논문은 한국어의 3성음의 조직을 방정식화하고 그로부터 조직약적 상태 graph를 유도하여 정보원의 성질을 구명하고 나아가서 기본 요소의 통계량에 대한 Entropy와 Redundancy를 측정하여 서구어와 비교검토 하였다. 특히 한국어에서 정보원의 성질을 구명하기 위한 syllable의 상태 graph는 단일화된다는 것을 명시함으로서 타언어에서 볼 수 없는 특이한 현상이 나타난다는 것을 지적하였다.

• International Journal of Contents
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• 제10권1호
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• pp.23-28
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• 2014

When developing a classifier using various objective functions, it is important to compare the performances of the classifiers. Although there are statistical analyses of objective functions for classifiers, simulation results can provide us with direct comparison results and in this case, a comparison criterion is considerably critical. A Receiver Operating Characteristics (ROC) graph is a simulation technique for comparing classifiers and selecting a better one based on a performance. In this paper, we adopt the ROC graph to compare classifiers trained by mean-squared error, cross-entropy error, classification figure of merit, and the n-th order extension of cross-entropy error functions. After the training of feed-forward neural networks using the CEDAR database, the ROC graphs are plotted to help us identify which objective function is better.

• Architectural research
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• 제12권1호
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• pp.9-14
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• 2010

The present study explored the applicability of Visibility Graph Analysis (VGA) techniques to workplace design research. Six types of VGA measures in Depthmap encompassing visual connectivity, three types of visual integration, mean depth, and visual entropy were employed for the analysis of individual privacy for task concentration and group relationship behavior in the open-plan office environment. Data comprised 136 workers in 6 open-plan offices filled with low-paneled (1.2-1.5m) cubicle workspaces. For the statistical analysis, Spearman's rho correlations and t-tests were applied for the spatial and behavioral measures. The results showed that workspace VGA measures have a potential to be useful information to account for workers' concentration privacy and, limitedly, also informal relationships with team members. Visual entropy values especially offer reliable information to predict various aspects of office workers' privacy behavior while visual integration can be used to account for the workers' sense of trust in group relations. The study also discussed the limitation of VGA applications to the workplace context.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.448-453
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• 2019

모바일 앱의 신뢰성 향상과 개발 환경 변화라는 제약 조건을 모두 만족시키려면 모바일 앱의 동작을 자동으로 검증할 필요가 있다. 모바일 앱의 동작 검증 과정에서 다양한 이슈가 발생하나, 사용 상태 변화 탐지도 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문에서는 모바일 앱의 사용 상태 변화 탐지를 위하여 딥뉴럴넷을 이용하여 모바일 앱 GUI의 UI 위젯을 인식한 후 인식된 위젯간의 관계를 그래프로 변환하고, 변환된 그래프의 그래프 엔트로피를 계산하여 사용 상태 변화를 감지하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)에 기반한 감지 방법과 비교되었으며 20개의 실제 모바일 앱의 동작 데이터를 통해 검증한 결과 대부분의 경우 제안 방법이 우수하나, 엔트로피 계산이 어려울 때는 제안 방법의 성능이 저하됨을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1281-1291
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• 2015

과거와 비교하여, 오늘날의 사람들은 오픈 채널을 통해 단말기를 제어할 수 있다. 비록 이러한 오픈 채널이 사용자들에게 편의를 제공하지만, 보안 사고의 빌미를 제공 하기도 한다. 본 논문은 단말기 간의 관계들에 가중치를 주는 인간 중심적인 보안 리스크 분석 방법을 제안한다. 이 방법은 네트워크에 존재하는 한 노드가 가지는 평균적인 불확실성을 표현하는 엔트로피 레이트를 응용하여 만들어졌다. 다른 크기의 네트워크들을 비교하는데 있어서 엔트로피 레이트를 이용하는 것에는 한계가 있기때문에, 주어진 네트워크에 대하여 주어진 네트워크와 동일한 노드수를 가진 컴플릿 네트워크의 엔트로피레이트를 나누어 비교가 가능하도록 만들었다. 또한, 그래프 상에서 랜덤워크에 대한 엔트로피 레이트의 기본 전제인 irreducible의 위배를 피하는 방법 또한 기술하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.110-114
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• 2010

본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화 방법에 대해 기술한다. TextRank 알고리즘은 그래프 기반의 순위화 알고리즘이다. 문서에서 나타나는 각각의 단어를 노드로, 단어들 사이의 동시출현성을 이용하여 간선을 만들면 문서로부터 그래프를 생성할 수 있다. TextRank 알고리즘을 이용하여 생성된 그래프로부터 중요도가 높은 단어를 선택하고, 그 단어와 인접한 단어를 묶어 하나의 자질로 사용하여 문서 분류를 수행하였다. 동시출현 자질(인접한 단어 쌍)은 단어 하나가 갖는 의미를 보다 명확하게 만들어주므로 문서 분류에 좋은 자질로 사용될 수 있을 것이라 가정하였다. 문서 분류기로는 지지 벡터 기계, 베이지언 분류기, 최대 엔트로피 모델, k-NN 분류기 등을 사용하였다. 20 Newsgroups 문서 집합을 사용한 실험에서 모든 분류기에서 제안된 방법을 사용했을 때, 문서 분류 성능이 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.2957-2980
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• 2020

Ensemble clustering commonly integrates multiple basic partitions to obtain a more accurate clustering result than a single partition. Specifically, it exists an inevitable problem that the incomplete transformation from the original space to the integrated space. In this paper, a novel ensemble clustering algorithm using a newly reconstructed mapping coefficient (ECRMC) is proposed. In the algorithm, a newly reconstructed mapping coefficient between objects and micro-clusters is designed based on the principle of increasing information entropy to enhance effective information. This can reduce the information loss in the transformation from micro-clusters to the original space. Then the correlation of the micro-clusters is creatively calculated by the Spearman coefficient. Therefore, the revised co-association graph between objects can be built more accurately because the supplementary information can well ensure the completeness of the whole conversion process. Experiment results demonstrate that the ECRMC clustering algorithm has high performance, effectiveness, and feasibility.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권5호
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• pp.1463-1478
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• 2012

Based on the theory of local-world network, the composition self-similarity (CSS) of network traffic is presented for the first time in this paper for the study of DoS detection. We propose the concept of composition distribution graph and design the relative operations. The $(R/S)^d$ algorithm is designed for calculating the Hurst parameter. Based on composition distribution graph and Kullback Leibler (KL) divergence, we propose the composition self-similarity anomaly detection (CSSD) method for the detection of DoS attacks. We evaluate the effectiveness of the proposed method. Compared to other entropy based anomaly detection methods, our method is more accurate and with higher sensitivity in the detection of DoS attacks.