원-핫
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1. 개요
원-핫 인코딩은 상태 머신의 상태를 나타내거나 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 데 사용되는 방법이다. 이진법이나 그레이 코드와 달리 디코딩 과정이 필요 없고, 각 상태를 비트열의 한 비트로 표현한다. 디지털 회로 설계, 자연어 처리, 기계 학습 등 다양한 분야에서 활용되며, 주소 디코더와 우선순위 인코더를 통해 다른 표현 방식으로 변환될 수 있다. 기계 학습에서는 범주형 데이터를 수치 데이터로 변환하여 모델의 성능을 향상시키는데 사용된다. 원-핫 인코딩은 설계 및 수정이 용이하고 빠른 클럭 주파수를 지원하지만, 더 많은 플립플롭을 필요로 한다는 단점이 있다.
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| 원-핫 | |
|---|---|
| 개요 | |
| 종류 | 비트 배열 |
| 특징 | 하나의 비트만 1의 값을 가지고, 나머지는 0의 값을 가짐 |
| 활용 | 범주형 자료 표현 기계 학습 자연어 처리 |
| 예시 | |
| 설명 | 예를 들어, {사과, 배, 귤, 밤} 이라는 범주형 변수가 있을 때, 사과는 [1, 0, 0, 0], 배는 [0, 1, 0, 0], 귤은 [0, 0, 1, 0], 밤은 [0, 0, 0, 1]로 표현될 수 있음 |
| 장점 | |
| 설명 | 알고리즘이 더 쉽게 데이터를 식별 가능 벡터 공간에서 모든 벡터가 동일한 가중치를 가짐 |
| 단점 | |
| 설명 | 벡터의 크기가 증가함 (희소 표현) 원-핫 인코딩 과정에서 차원의 저주 문제 발생 가능 |
2. 응용 분야
원-핫 인코딩은 다양한 분야에서 활용되는 중요한 기술이다.
디지털 회로 설계 분야에서 원-핫 인코딩은 상태 머신의 상태를 나타내는 데 자주 사용된다. 이진법이나 그레이 코드와 달리 디코딩 과정이 필요 없어 효율적이다.
- '''링 카운터:''' 플립플롭 (전자공학)을 연결하여 순차적인 상태를 나타내는 데 사용된다.
- '''주소 디코더 및 우선순위 인코더:''' 주소 디코더는 이진 표현을 원-핫 표현으로, 우선순위 인코더는 그 반대로 변환한다.
자연어 처리 분야에서 원-핫 벡터는 어휘집의 각 단어를 고유하게 표현하는 데 사용된다.[5] 각 단어는 하나의 셀만 1이고 나머지는 0인 벡터로 표현된다. 이는 머신 러닝에서 숫자의 크기가 중요도를 의미하지 않는다는 점을 보장한다. 예를 들어, '8'이 '1'보다 크더라도 '8'이 '1'보다 중요하다고 할 수 없다.
기계 학습 및 통계 분야에서 원-핫 인코딩은 범주형 데이터를 처리하는 데 필수적이다. 대부분의 기계 학습 모델은 숫자 입력을 요구하므로, 범주형 변수를 원-핫 인코딩으로 변환해야 한다.
- '''범주형 데이터의 종류:'''
- 명목형 변수: 값 사이에 순서가 없는 데이터 (예: 사과, 치킨, 브로콜리)
- 순서형 변수: 값 사이에 순서가 있는 데이터 (예: A-F 학점)
원-핫 인코딩은 명목형 데이터에 적용되어, 데이터에 허구적인 순서 관계가 생기는 것을 방지하고 알고리즘의 성능을 향상시킨다.[1]
{| class="wikitable"
|+ 레이블 인코딩과 원-핫 인코딩 비교
|-
! !! 레이블 인코딩 !! 원-핫 인코딩
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! 음식 이름
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| 음식 이름 | 범주형 # | 칼로리 |
|---|---|---|
| 사과 | 1 | 95 |
| 치킨 | 2 | 231 |
| 브로콜리 | 3 | 50 |
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| 사과 | 치킨 | 브로콜리 | 칼로리 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0 | 0 | 95 |
| 0 | 1 | 0 | 231 |
| 0 | 0 | 1 | 50 |
|}
원-핫 인코딩은 범주형 변수의 각 고유 값에 대해 새로운 열을 생성하고, 해당 값을 0 또는 1로 표시한다.[1] 하지만 고유 값이 많으면 변수가 너무 많아지는 '빅 p' 문제나 다중 공선성 문제가 발생할 수 있다.[1]
2. 1. 디지털 회로 설계
원-핫 인코딩은 상태 머신의 상태를 나타내는 데 자주 사용된다. 이진법이나 그레이 코드를 사용하면 상태를 결정하기 위해 디코딩이 필요하지만, 원-핫 인코딩을 사용하면 ''n''번째 비트가 High일 때 ''n''번째 상태를 나타내므로 디코딩이 필요 없다.2. 1. 1. 링 카운터
링 카운터는 15개의 순차적인 상태를 가지는 상태 머신의 한 예이다. '원-핫' 구현은 각 플립플롭 (전자공학)의 Q 출력이 다음 플립플롭의 D 입력에 연결되고, 첫 번째 플립플롭의 D 입력이 15번째 플립플롭의 Q 출력에 연결된 일련의 15개 플립플롭 (전자공학)으로 구성된다. 체인의 첫 번째 플립플롭은 첫 번째 상태를 나타내고, 두 번째 플립플롭은 두 번째 상태를 나타내는 식으로, 15번째 플립플롭은 마지막 상태를 나타낸다. 상태 머신이 재설정되면 첫 번째 플립플롭을 제외한 모든 플립플롭은 '0'으로 재설정되고, 첫 번째 플립플롭은 '1'로 설정된다. 이후 플립플롭에 클록 신호가 들어오면 '핫' 비트(1인 비트)가 다음 플립플롭으로 이동한다. '핫' 비트는 이 방식으로 15번째 상태까지 이동한 후, 다시 첫 번째 상태로 돌아간다.2. 1. 2. 주소 디코더 및 우선순위 인코더
주소 디코더는 이진 표현을 원-핫 표현으로 변환하고, 우선순위 인코더는 원-핫 표현을 이진 표현으로 변환한다.2. 2. 자연어 처리
자연어 처리에서 원-핫 벡터는 어휘집의 각 단어를 어휘집 내의 다른 모든 단어와 구별하는 데 사용되는 1 × ''N'' 행렬(벡터)이다.[5] 이 벡터는 단어를 고유하게 식별하는 데 사용되는 셀 하나를 제외한 모든 셀에 0으로 구성된다. 원-핫 인코딩은 머신 러닝이 더 높은 숫자가 더 중요하다고 가정하지 않도록 한다. 예를 들어, 값 '8'은 값 '1'보다 크지만, 그렇다고 해서 '8'이 '1'보다 더 중요하다는 것을 의미하지는 않으며, 단어의 경우도 마찬가지이다. 'laughter'라는 단어가 'laugh'라는 단어보다 더 중요하다는 것을 의미하지 않는다.2. 3. 기계 학습 및 통계
기계 학습에서 원-핫 인코딩은 범주형 데이터를 처리하기 위해 자주 사용되는 방법이다. 많은 기계 학습 모델은 입력 변수를 숫자로 요구하기 때문에 범주형 변수는 전처리 단계에서 변환되어야 한다.{| class="wikitable"
|+ 레이블 인코딩과 원-핫 인코딩 비교
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! !! 레이블 인코딩 !! 원-핫 인코딩
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! 음식 이름
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| 음식 이름 | 범주형 # | 칼로리 |
|---|---|---|
| 사과 | 1 | 95 |
| 치킨 | 2 | 231 |
| 브로콜리 | 3 | 50 |
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| 사과 | 치킨 | 브로콜리 | 칼로리 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0 | 0 | 95 |
| 0 | 1 | 0 | 231 |
| 0 | 0 | 1 | 50 |
|}
범주형 데이터는 명목형 또는 순서형 데이터일 수 있는데, 순서형 데이터는 값에 대한 순위가 매겨져 있으므로 순서형 인코딩을 통해 숫자 데이터로 변환될 수 있다. 순서형 데이터의 예로는 A부터 F까지의 시험 등급을 들 수 있으며, 6에서 1까지의 숫자를 사용하여 순위를 매길 수 있다. 명목형 변수의 개별 값 사이에는 정량적인 관계가 없으므로 순서형 인코딩을 사용하면 데이터에 허구적인 순서형 관계가 생성될 수 있다. 따라서 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 원-핫 인코딩이 명목형 변수에 자주 적용된다.[1]
원-핫 인코딩 방법에서는 원래 범주형 열의 각 고유 값에 대해 새 열이 생성된다. 이 더미 변수는 0과 1로 채워진다(1은 TRUE를 의미하고 0은 FALSE를 의미).[1]
이 프로세스는 여러 개의 새 변수를 생성하기 때문에 원래 열에 고유한 값이 많으면 '빅 p' 문제(예측 변수가 너무 많음)가 발생하기 쉽다. 원-핫 인코딩의 또 다른 단점은 개별 변수 간에 다중 공선성을 유발하여 모델의 정확도를 잠재적으로 감소시킨다는 것이다.[1]
또한 범주형 변수가 출력 변수인 경우 애플리케이션에서 값을 표시하기 위해 값을 다시 범주형 형태로 변환할 수 있다.[1]
2. 3. 1. 레이블 인코딩과의 비교
기계 학습에서 원-핫 인코딩은 범주형 데이터를 처리하기 위해 자주 사용되는 방법이다. 많은 기계 학습 모델은 입력 변수를 숫자로 요구하기 때문에 범주형 변수는 전처리 단계에서 변환되어야 한다.범주형 데이터는 명목형 또는 순서형 데이터일 수 있다. 순서형 데이터는 값에 대한 순위가 매겨져 있으므로 순서형 인코딩을 통해 숫자 데이터로 변환될 수 있다. 순서형 데이터의 예는 A부터 F까지의 시험 등급으로, 6에서 1까지의 숫자를 사용하여 순위를 매길 수 있다. 명목형 변수의 개별 값 사이에는 정량적인 관계가 없으므로 순서형 인코딩을 사용하면 데이터에 허구적인 순서형 관계가 생성될 수 있다. 따라서 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 원-핫 인코딩이 명목형 변수에 자주 적용된다.
원-핫 인코딩에서는 원래 범주형 열의 각 고유 값에 대해 새 열이 생성된다. 이 더미 변수는 0과 1로 채워진다(1은 TRUE를 의미하고 0은 FALSE를 의미).
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|+ 레이블 인코딩과 원-핫 인코딩 비교
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! !! 레이블 인코딩 !! 원-핫 인코딩
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! 음식 이름
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| 음식 이름 | 범주형 # | 칼로리 |
|---|---|---|
| 사과 | 1 | 95 |
| 치킨 | 2 | 231 |
| 브로콜리 | 3 | 50 |
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| 사과 | 치킨 | 브로콜리 | 칼로리 |
|---|---|---|---|
| 1 | 0 | 0 | 95 |
| 0 | 1 | 0 | 231 |
| 0 | 0 | 1 | 50 |
|}
이 프로세스는 여러 개의 새 변수를 생성하기 때문에 원래 열에 고유한 값이 많으면 '빅 p' 문제(예측 변수가 너무 많음)가 발생하기 쉽다. 원-핫 인코딩의 또 다른 단점은 개별 변수 간에 다중 공선성을 유발하여 모델의 정확도를 잠재적으로 감소시킨다는 것이다.
또한 범주형 변수가 출력 변수인 경우 애플리케이션에서 값을 표시하기 위해 값을 다시 범주형 형태로 변환할 수 있다.
실제 사용에서 이 변환은 범주형 데이터를 입력으로 받아 해당 더미 변수를 출력하는 함수에 의해 직접 수행되는 경우가 많다. R의 Caret 라이브러리의 dummyVars 함수가 그 예이다.
2. 3. 2. 고려 사항
기계 학습에서 원-핫 인코딩은 범주형 데이터를 처리하기 위해 자주 사용되는 방법이다. 많은 기계 학습 모델은 입력 변수를 숫자로 요구하기 때문에 범주형 변수는 전처리 단계에서 변환되어야 한다.범주형 데이터는 명목형 또는 순서형 데이터일 수 있다. 순서형 데이터는 값에 대한 순위가 매겨져 있으므로 순서형 인코딩을 통해 숫자 데이터로 변환될 수 있다. 순서형 데이터의 예는 A부터 F까지의 시험 등급으로, 6에서 1까지의 숫자를 사용하여 순위를 매길 수 있다. 명목형 변수의 개별 값 사이에는 정량적인 관계가 없으므로 순서형 인코딩을 사용하면 데이터에 허구적인 순서형 관계가 생성될 수 있다. 따라서 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 원-핫 인코딩이 명목형 변수에 자주 적용된다.
원-핫 인코딩 방법에서는 원래 범주형 열의 각 고유 값에 대해 새 열이 생성된다. 이 더미 변수는 0과 1로 채워진다(1은 TRUE를 의미하고 0은 FALSE를 의미).
이 프로세스는 여러 개의 새 변수를 생성하기 때문에 원래 열에 고유한 값이 많으면 '빅 p' 문제(예측 변수가 너무 많음)가 발생하기 쉽다. 원-핫 인코딩의 또 다른 단점은 개별 변수 간에 다중 공선성을 유발하여 모델의 정확도를 잠재적으로 감소시킨다는 것이다.
또한 범주형 변수가 출력 변수인 경우 애플리케이션에서 값을 표시하기 위해 값을 다시 범주형 형태로 변환할 수 있다.
실제 사용에서 이 변환은 범주형 데이터를 입력으로 받아 해당 더미 변수를 출력하는 함수에 의해 직접 수행되는 경우가 많다. R의 Caret 라이브러리의 dummyVars 함수가 그 예이다.
3. 다른 인코딩 방법과의 비교
원-핫 인코딩은 다른 인코딩 방법과 비교하여 다음과 같은 장단점을 갖는다.
장점:
- 상태 결정 및 전이에 필요한 비용이 적다.
- 설계와 수정이 쉽다.
- 잘못된 상태를 쉽게 감지할 수 있다.
- FPGA에서 많은 플립플롭을 활용할 수 있다.
- 다른 인코딩 방법을 사용할 때보다 상태 기계를 더 빠른 클럭 주파수로 동작시킬 수 있다.[13]
단점:
- 범주형 열에 고유한 값이 많으면 예측 변수가 지나치게 많아지는 '빅 p' 문제가 발생할 수 있다.
- 변수 간 다중 공선성을 유발하여 모델 정확도를 저하시킬 수 있다.[1]
- 출력 변수가 범주형일 때, 값을 나타내기 위해 다시 범주형 형태로 변환해야 하는 불편함이 있다.[1]
- 다른 인코딩 방식보다 플립플롭이 더 많이 필요하며, 프로그래머블 배열 로직(PAL)에는 적합하지 않다.[1]
- 발생 가능한 상태 중 대부분이 무효한 상태가 된다.[1]
3. 1. 장점
- 상태 결정을 위한 비용이 적다. 하나의 플립플롭에 접근하는 고정 비용으로 끝난다.
- 상태 전이 또한 두 개의 플립플롭에 접근하는 고정 비용으로 끝난다.
- 설계 및 수정이 용이하다.
- 부정한 상태를 감지하기 쉽다.
- FPGA의 풍부한 플립플롭을 활용할 수 있다.
다른 인코딩 방법을 사용했을 때보다 원-핫을 사용하면 더 빠른 클럭 주파수로 상태 기계를 동작시킬 수 있다.[13]
3. 2. 단점
원-핫 인코딩은 범주형 열의 각 고유 값에 대해 새로운 열을 생성하기 때문에, 원래 열에 고유한 값이 많으면 예측 변수가 너무 많아지는 '빅 p' 문제가 발생하기 쉽다. 또한, 개별 변수 간에 다중 공선성을 유발하여 모델의 정확도를 떨어뜨릴 수 있다.[1]출력 변수가 범주형인 경우, 값을 표시하기 위해 다시 범주형 형태로 변환해야 하는 번거로움이 있다.[1]
다른 인코딩 방식보다 더 많은 플립플롭이 필요하며, 프로그래머블 배열 로직(PAL)에서는 현실적이지 않다.[1] 게다가 발생 가능한 상태의 대부분이 무효한 상태가 된다.[1]
참조
[1]
서적
Digital design and computer architecture
Morgan Kaufmann
2012-08-07
[2]
간행물
Event Extraction Based on Deep Learning in Food Hazard Arabic Texts
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문서
HDL Synthesis for FPGAs Design Guide
http://www.xilinx.co[...]
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[5]
학술회의
NLP-Based Prediction of Medical Specialties at Hospital Admission Using Triage Notes
https://ieeexplore.i[...]
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웹사이트
Why One-Hot Encode Data in Machine Learning?
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2017
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간행물
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Ordinal and One-Hot Encodings for Categorical Data
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https://www.rdocumen[...]
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Xilinx
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저널
Event Extraction Based on Deep Learning in Food Hazard Arabic Texts
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