엔트로피 부호화
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.
1. 개요
엔트로피 부호화는 디지털 데이터 압축 방법 중 하나이며, 데이터 스트림과 기존 데이터 클래스 간의 유사성을 측정하는 데에도 활용될 수 있다. 각 데이터 클래스에 대한 엔트로피 코더를 생성하여 알 수 없는 데이터를 분류하며, 가장 높은 압축률을 보이는 코더를 통해 데이터의 유사성을 판단한다.
더 읽어볼만한 페이지
- 정보 엔트로피 - 최대 엔트로피 원리
최대 엔트로피 원리는 주어진 제약 조건에서 정보 엔트로피를 최대화하는 확률 분포를 선택하는 원리로, 불완전한 정보나 불확실성 하에서 시스템의 확률 분포를 추정하거나 최적의 결정을 내리는 데 활용되며 다양한 분야에 응용된다. - 정보 엔트로피 - 교차 엔트로피
교차 엔트로피는 동일한 이벤트 공간에서 정의된 두 확률 분포 간의 차이를 측정하는 척도로, 한 확률 분포 p에 대해 다른 확률 분포 q를 사용하여 특정 사건을 식별하는 데 필요한 평균 비트 수를 나타내며, 기계 학습에서 손실 함수를 정의하고 분류 문제에서 모델 성능 평가 및 개선에 활용된다. - 무손실 압축 알고리즘 - VP9
VP9는 구글이 개발한 오픈 소스 비디오 코덱으로, VP8보다 압축 효율을 높이고 HEVC보다 나은 성능을 목표로 개발되었으며, WebM 형식으로 사용되고 주요 웹 브라우저와 넷플릭스, 유튜브 등에서 지원했으나 AV1의 등장으로 개발이 중단되었다. - 무손실 압축 알고리즘 - FLAC
FLAC은 조시 콜슨이 개발한 무손실 오디오 코덱으로, 원본 음질을 유지하면서 파일 크기를 줄이기 위해 오디오 데이터를 압축하며, 4~32비트 샘플 크기, 최대 8 채널을 지원하고, 미국 국립 문서 기록 관리청에서 디지털 오디오에 선호되는 형식으로 지정되었다.
| 엔트로피 부호화 |
|---|
2. 엔트로피의 개념
엔트로피는 정보 이론에서 특정 사건의 놀라움의 정도 또는 예측 불가능성을 나타내는 핵심 개념이다.
2. 1. 정보 엔트로피
클로드 섀넌이 제시한 정보 엔트로피는 확률 변수의 불확실성을 정량화한다. 엔트로피 부호화는 디지털 데이터 압축뿐만 아니라, 데이터 스트림과 이미 존재하는 데이터 클래스 간의 유사성 정도를 측정하는 데에도 사용될 수 있다. 이는 각 데이터 클래스에 대한 엔트로피 코더/압축기를 생성하여 수행된다. 알 수 없는 데이터는 압축되지 않은 상태로 각 압축기에 공급되며, 어떤 압축기가 가장 높은 압축률을 보이는지 확인하여 분류된다. 압축률이 가장 좋은 코더는 알 수 없는 데이터와 가장 유사한 데이터에 대해 훈련된 코더일 가능성이 높다.[1]2. 2. 엔트로피 부호화
엔트로피 부호화는 디지털 데이터를 압축하는 방법으로 사용될 뿐만 아니라, 데이터 스트림과 이미 존재하는 데이터 클래스 간의 유사성 정도를 측정하는 데에도 사용될 수 있다. 이는 각 데이터 클래스에 대한 엔트로피 코더/압축기를 생성하여 수행된다. 알 수 없는 데이터는 압축되지 않은 데이터를 각 압축기에 공급하고 어떤 압축기가 가장 높은 압축률을 내는지 확인하여 분류된다. 압축률이 가장 좋은 코더는 알 수 없는 데이터와 가장 유사한 데이터에 대해 훈련된 코더일 가능성이 높다.[1]3. 엔트로피의 응용
엔트로피 부호화는 디지털 데이터 압축 외에도, 데이터 스트림과 이미 존재하는 데이터 클래스 간의 유사성 정도를 측정하는 데 사용될 수 있다. 각 데이터 클래스에 대한 엔트로피 코더를 생성하고, 알 수 없는 데이터를 각 코더에 입력하여 가장 높은 압축률을 보이는 코더를 선택함으로써 데이터 분류가 가능하다.[1]
3. 1. 데이터 유사성 측정
엔트로피는 서로 다른 데이터 스트림 간의 유사성을 측정하는 데 사용될 수 있다. 각 데이터 클래스에 대한 엔트로피 코더를 생성하고, 알 수 없는 데이터를 각 코더에 입력하여 가장 높은 압축률을 보이는 코더를 선택함으로써 데이터 분류가 가능하다. 이는 알 수 없는 데이터가 해당 클래스의 데이터와 가장 유사하다는 것을 의미한다.[1]참조
[1]
서적
2015 Picture Coding Symposium (PCS)
2015-05
[2]
논문
A Method for the Construction of Minimum-Redundancy Codes
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
모든 문서는 AI에 의해 자동 생성되며, CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
하지만, 위키백과나 뉴스 기사 자체에 오류, 부정확한 정보, 또는 가짜 뉴스가 포함될 수 있으며, AI는 이러한 내용을 완벽하게 걸러내지 못할 수 있습니다.
따라서 제공되는 정보에 일부 오류나 편향이 있을 수 있으므로, 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 교차 검증하시기 바랍니다.
문의하기 : help@durumis.com