| 초록 |
기존의 샘플 엔트로피로 신호 자체 고유적인 장거리 상관성을 정량화하기 어렵다. 비록 다변량-다척도 엔트로피로 데이터 내재적 상관성을 검출할 수 있지만 대부분 단일 변량 신호에 이용된다. 다변량-다척도 엔트로피는 다척도 엔트로피로써 다변량 신호에서 널리 보급되고 있으며, 비선형 동적 상관성을 반영한다. 그러나 기존의 다변량-다척도 엔트로피는 그 계산량이 크고, 경로 개수가 비교적 많은 시스템에 대해 대량의 시간과 공간을 소모하며, 변량 사이의 상관성을 정확하게 반영하지 못한다. 본 논문에서 제안한 개선된 다변량-다척도 엔트로피는 단일 변량에 대한 기존의 다변량-다척도 엔트로피 내내적 패턴을 모든 변량에 대해 동시에 감입할 수 있게 하였다. 이는 경로 개수 증가에 따라 메모리 용량이 줄어드는 문제점을 해결하였을 뿐만 아니라, 실제 다변량 신호 분석에 더 적용되었다. 본 논문의 방법을 이용하여 시뮬레이션 데이터와 본(Bonn) 간질 데이터에 대한 실험을 진행하였다. 시뮬레이션 결과, 해당 방법은 관련 데이터에 대해 비교적 양호한 구분 성능을 갖고 있었다. 간질 데이터 실험 결과, 해당 방법은 5개 데이터 집합에 대해 비교적 양호한 분류 정밀도를 갖고 있었으며, 그중 데이터 집합 Z, S에 대한 분류 정밀도는 100%에 달하였다. |
