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초록
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정보 이론은 최대한 많은 데이터를 매체에 저장하거나 채널을 통해 통신하기 위해 데이터를 정량화하는 응용 수학의 한 분야이다. 1948년 정보이론은 Shannon의 논문에서 발표되었으며 이 논문을 바탕으로 통신, 신호처리, 네트워크에의 데이터 처리 및 전송에 대한 획기적인 발전을 이루었다. 본 논고에서는 정보의 의미와 엔트로피, 채널 용량에 관한 내용을 다루어 정보이론의 기본 개념을 설명할 것이며, 또한 센서네트워크와 중계 채널 그리고 MIMO 시스템과 다른 분야에서 정보이론이 어떻게 적용되는지 그 응용분야에 대해 다뤄보고자 한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 각각의 확률 R尸2, …E을 갖는 (0+3+…圮=1)메시지 …을 발생하는 비기억 정보원 m을 생각해 보자.
  • 고에서는 정보 이론을 이해함에 있어서 기초가 되는 정보와 그 정보의 엔트로피, 그리고 채널 용량에 관해 다루었다. 또한 개념적으로 접근한 정보 이론이 실제 시스템에 어떻게 적용되는지 센서 네트워크와 중계 채널을 그 예로 들어 살펴보았다. Shannon이 언급한 채널 용량의 제한에 근접하는 알고리즘이 현재 계속 개발되고 있으며, 그 알고리즘들이 보다 쉽게 구현되면서 좋은 성능올 보이도록 연구원들의 부단한 노력이 필요하다.
  • 이 질문의 대답은 각각 신호원의 엔트로피와 채널 용량에 있다. 고에서는 정보 이론을 이해함에 있어서 기초가 되는 정보와 그 정보의 엔트로피, 그리고 채널 용량에 관해 다루었다. 또한 개념적으로 접근한 정보 이론이 실제 시스템에 어떻게 적용되는지 센서 네트워크와 중계 채널을 그 예로 들어 살펴보았다.
  • 부호화라는 과정 그리고 통신 시스템의 설계와 성능에 대한 영향을 이해하기 위해서는 정보화 이론의 몇 가지 기본적인 개념들이 필요하다. 논고에서는 정보이론의 기본 개념과 채널 용량 및 정보이론의 응용에 관해 설명하고자 한다. 제 II장에서는 정보이론의 기본 개념에 대해 언급하고, 제 in장에서는 채널 용량 대하여 고찰할 것이고 정보이론을 응용하는 기술에 대하여 제 IV장에서 다루고, 제 V장에서 결론을 제시하고자 한다.
  • 본 절에서는 (그림 9)와 같은 MIMO 시스템에서의 이론적인 채널 용량에 대해 살펴보고자 한다. 수신기에서는 채널에 대한 정보를 정확히 알고 있고, 전체 시스템 이 쓸 수 있는 송신전력은 송신 안테나의 개수에 상관없이 일정하게 제한되어 있다고 가정한다.
  • 따라서 1차, 2차, …, m차 마르코브 계열로 정의할 수 있다, 이와 같이 자연계 에서 발생하는 계 열에는 상호의존성이 높아 마르코브성이 있는 것이 보통이다. 여기에 대하여 특별한 예로써 0차의 마르코브, 즉 계 열의 부호 사이 에는 아무런 관계가 없는 경우인 [그림 2]를 생각해 보자.

가설 설정

  • 1. 내일은해가동쪽에서 뜰 것이다.
  • 2. 미국이 쿠바를 침공하였다.
  • 3. 쿠바가 미국을 침공하였다.
  • 독자들은 첫 번째 머리기사에는 전혀 관심을 두지 않을 것이다. 아마 두 번째 기사는 아주 흥미 있어 할 것이다.
  • 이를 정보 전송 속도 또는 전송 속도라 하며 bit/sec 단위로 표시한다. 본 논고에서 다루는 정보원의 정보량과, 채널을 통해 전송되는 전송 정보량은 모두 정상 무기억 정보원과 통신로로 가정한다. 정상이라 함은 특성이 시간 적으로 변화하지 않음을 의미한다.
  • 연속일 경우 연속 통신로라 한다. 본 논고에서는 이산 통신로의 경우를 가정한다. 송 수신 기호는 0과 1인 2원 (binary)신호이고, 0의 발생 확률올 라 하면 1의 발생 확률은가 되는 [그림 4]와 같은 2원 대칭 통신로를 가정한다.
  • 본 논고에서는 이산 통신로의 경우를 가정한다. 송 수신 기호는 0과 1인 2원 (binary)신호이고, 0의 발생 확률올 라 하면 1의 발생 확률은가 되는 [그림 4]와 같은 2원 대칭 통신로를 가정한다.
  • 채널 용량에 대해 살펴보고자 한다. 수신기에서는 채널에 대한 정보를 정확히 알고 있고, 전체 시스템 이 쓸 수 있는 송신전력은 송신 안테나의 개수에 상관없이 일정하게 제한되어 있다고 가정한다. 이 때, MIMO시스템의 채널 용량은 다음과 같이 주어짐을 보일 수 있다.
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참고문헌 (13)

  1. C. E. Shannon, 'A mathematical theory of communication,' Bell Syst. Tech. J., vol. 27, pp. 623-656, 1948 

  2. D. Slepian, Ed., Key Papers in Developmentof Information Theory: New York, IEEE Press, 1973 

  3. C. E. Shannon, 'Prediction and entropy of printed gnglish,' Bell Syst. Tech. J., vol, 30, pp.50-64, 1951 

  4. A. Kolmogorov, 'Logical basis for infonnation theory and probability theory,' IEEE Trans., Inform., Theory, vol, IT-14, pp. 662-664, 1968 

  5. T. L. Fine, Theories of Probability : New York, Academic Press, 1973 

  6. A. D. Wyner, 'Recent results in Shannon theory,' IEEE Trans., Inform., Theory, vol, IT-20, pp. 2-10, 1974 

  7. A. D. Wyner, 'The capacity of he band-limited Gaussian channel,' Bell Syst. Tech. J., vol, 45, pp.359-371, March. 1965 

  8. D. Drajic, D. Bajic, 'Information theory 증폭-전송ter,' TELSIKS'97, Nis., pp. 5-12, Oct. 1997 

  9. J. Hagenauer 'The impact of information theory on communicatins,' IEEE Inf., Theory, Society Newsletter, Special Golden Jubilee Issue, Summer 1998, pp. 6-8 

  10. G. J. Pattie et. al., 'wireless sensor networks' , Inform., Theory, Workshop Proc., Killamey, Ireland, June 22-24, 1998 

  11. T. S. Han and K. Kobayashi, 'A unified achievable rate region for a general class of multi-terminal source coding systems,' IEEE Trans., on Inform., Theory, vol, IT-26, pp. 277-288,May 1980 

  12. C. E. Shannon, 'Two-way communications channels,' in Proc., 4th Berkeley Symp., Math, Stat., Prob., 1, Univ, California Press, pp, 611-644, 1961 

  13. C. E. Shannon, 'Two-way communications channels,' in Proc., 4th Berkeley Symp., Math, Stat., Prob., 1, Univ, California Press, pp, 611-644, 1961 A. El Gamal, 'The capacity of the deterministic relay channel,' pres-ented at the 1979 IEEE Int. Symp. Information Theory 

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