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문. 정보 엔트로피
답.
1. 정보 엔트로피의 개념
- 정보량은 정보가 지니고 있는 불확실성의 정도를 확률을 이용하여 나타낸 것
- 불확실성이 클수록 많은 정보량을 가지며 사건이 확실히 존재하면 정보량은 없음
- 정보 엔트로피는 어느 심볼구간내에서 각 심볼들이 다른 확률로 발생하는 경우 얻을 수 있는 정보량의 기댓값
2. 정보 엔트로피 개념도 및 특징
가. 개념도
<그림. 정보 엔트로피 개념도>
- 정보 엔트로피는 평균정보량을 의미함
- 발생확률이 작을수록 정보량은 커지고 발생확률이 높을수록 정보량은 작아짐
나. 특징
구 분 | 설 명 |
평균 정보량 | -
- M: 심볼갯수 m: 메시지 심볼집합 P: 발생확률 |
최대 평균 정보량 | -
- 각 심볼의 발생확률이 같을 때 평균 정보량은 최대가 됨 - 불확실성이 최대일 때 평균 정보량임 |
3. 정보 엔트로피 유형 비교
구 분 | 낮은 엔트로피 | 높은 엔트로피 |
예측량 | 있음 | 없음 |
평균 정보량 | 낮음 | 높음 |
발생확률 | 특정 심볼에서 높음 | 심볼간 동일 |
전송효율 | 우수 | 낮음 |
- 통신시스템 설계 시 전송효율을 우수하게 하기위해 낮은 엔트로피로 설계해야함
4. 정보통신시스템에서 정보 엔트로피 의미
구 분 | 설 명 |
개념측면 | - 정보라는 추상적인 개념을 수학적으로 정량화함 |
전송효율측면 | - 전송효율을 높이기위해 정보 엔트로피를 낮춰야함 |
활용방안측면 (현장적용) |
- 정보엔트로피를 낮추기위해 소스코딩/채널코딩을 활용해야함 - 4G/5G에서 LDPC와 Polar Code가 사용되는 이유로 정보 엔트로피 때문임 |
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