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효율적인 베이지안망 학습을 위한 엔트로피 적용
Efficient Learning of Bayesian Networks using Entropy 원문보기

한국인터넷방송통신·TV학회논문지 = The Journal of The Institute of Webcasting, Internet Television and Telecommunication, v.9 no.3, 2009년, pp.31 - 36  

허고은 (을지대학교 의료전산학전공) ,  정용규 (을지대학교 의료전산학전공)

초록
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베이지안망은 불확실한 상황 하에서 영역지식을 표현하고 예측하기 위한 좋은 도구로 알려져 있다. 그러나 변수가 많아졌을 때 학습이 어렵고 시간의 요구량이 늘어나게 되어 효율적이고 신회도 높은 탐색에 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서 노드의 순서를 정하여 효율적인 구조학습이 가능하도록 한다. 본 논문에서는 각 상황에 따른 확률의 엔트로피를 계산하여 다양한 변수간의 관계나 상호의존적인 상황에서도 오차를 줄이고 신뢰도를 높일 수 있는 효과적인 분류학습모델을 제시한다. 베이지안망 학습 방법 중 일반적으로 널리 알려져 있는 K2알고리즘에서 각 노드의 엔트로피 수치를 계산하여 엔트로피가 낮은 노드의 순서를 결정하여 결과적으로 빠른 시간 안에 최적화된 베이지안망의 모델을 구성하는 효율적인 학습모델을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Bayesian networks are known as the best tools to express and predict the domain knowledge with uncertain environments. However, bayesian learning could be too difficult to do effective and reliable searching. To solve the problems of overtime demand, the nodes should be arranged orderly, so that eff...

주제어

#Bayesian   #entropy   #K2-algorithm   #probabilities  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이를 해결하기 위해 기존의 K2알고리즘에 엔트로피를 적용한다. 각 노드에서의 엔트로피를 구하여 혼잡도를 최소화 시키는 방안으로 최적화된 노드의 연결순서를 만들어 나가는 것이다.
  • 이러한 문제점을 해결하기 위해 베이지안망의 학습 알고리즘을 통해 효율적인 노드탐색을 위한 방법은 제시되어 왔지만 여전히 노드 순서 추정화에 대한 노드 탐색 효율성의 문제는 남아있다. 본 논문에서는 각 상황에 따른 확률의 엔트로피를 계산하여 다양한 변수간의 관계나 상호의존적인 상황에서도 오차를 줄이고 신뢰도를 높일 수 있는 효과적인 분류학습모델을 제시하고자 한다. 따라서 베이지안망 학습 방법 중 일반적으로 널리 알려져 있는 K2알고리즘에 각 노드에서의 엔트로피의 수치를 계산하여 엔트로피가 낮은 노드의 순서를 결정하여 결과적으로 빠른 시간 안에 최적화된 베이지안망의 모델을 구성하게 된다.

가설 설정

  • [7] 의존성 분석 기반과 평가함수 기반의 방법들 모두는 문제점을 지닌다. 첫째, 노드의 순서가 요구된다는 것이다. 기존의 많은 연구들이 노드의 순서를 가정하고 실험을 하였지만 실제 상황에서 입증된 경우는 거의 없다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
베이지안망의 문제점은 무엇인가? 베이지안망은 불확실한 상황 하에서 영역지식을 표현하고 예측하기 위한 좋은 도구로 알려져 있다. 그러나 변수가 많아졌을 때 학습이 어렵고 시간의 요구량이 늘어나게 되어 효율적이고 신회도 높은 탐색에 문제가 있다. 이를 해결하기 위해서 노드의 순서를 정하여 효율적인 구조학습이 가능하도록 한다.
베이지안망의 적합도를 나타내는 점수로는 무엇이 있는가? 이 경우 베이지안망의 구조가 데이터에 적합한 정도를 나타내는 점수를 선정한 후 데이터에 가장 적합한 베이지안망의 구조를 탐색하게 된다. 베이지안망의 적합도를 나타내는 점수로는 MDL(Minimum Description Length)계열, BD(Bayesian Dirichlet) 계열 등이 있으며 데이터의 개수가 많아지면 두 점수는 점근적으로 같아진다. 점수가 선정되면 베이지안망 구조의 학습은 가능한 탐색 공간에서 점수가 가장 좋은 망 구조를 찾는 것이 된다.
베이지안망은 무엇인가? 베이지안망은 불확실한 상황 하에서 지식을 표현하고 예측하기 위한 도구이다. 그림 1과 같이 사건을 나타내는 확률변수인 노드(node)와 노드간의 인과관계를 나타내는 연결선(edge)로 이루어져 있는 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph) 이다.
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참고문헌 (13)

  1. 김경헌, 베이지안 네트워크에 기초한 백혈병 유전자 데이터의 분석, 공학학사학위논문, 2005.12 

  2. 송윤석, 조성배, "로봇의 효과적인 서비스를 위해 베이지안 네트워크 기반의 실내 환경의 가려진 물체 추론", 정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 제12권 제1호, 2006. 2 

  3. 김희택, 조성배, 베이지안 네트워크의 학습에 기반한 모바일 환경에서의 사용자 적응형 음식점 추천 서비스, HCI 2009 학술대회 

  4. 구정모, 동적시스템의 신뢰도 평가를 위한 베이지안망의 적용에 관한 연구, 공학석사 학위논문, 2004.2 

  5. 도용태, 김일곤, 김종완, 박창현, "인공지능 개념 및 응용", pp77-82 

  6. 하선영, 데이터마이닝을 위한 베이지안망 구조학습, 공학석사 학위논문, 2001.2 

  7. 황규백, 장병탁, 대규모 베이지안망 구조 학습 알고리즘, 2001 한국 뇌학회 학술대회 논문집 

  8. 황금성, 조성배, "베이지안 네트워크의 학습", pp15-27 

  9. lan H.Witten and Eibe Frank, "Data Mining", pp89-97 

  10. Ibrahim Dincer and Yunus A. Cengel, "Energy, Entropy and Exergy Concepts and Their Roles in Thermal Engineering", ISSN 1099-4300, 2001.3 

  11. Julio Michael, Bayesian Interference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering, 2008 

  12. 장정호, 장병탁, 김영택, "최대 엔트로피 기반 문서 분류기의 학습", 한국정보과학회 추계학술발표논문집 제 26권 제 2호, 1999 

  13. 손승현, 김재련, 엔트로피 기반 분할과 중심 인스턴스를 이용한 분류기법의 데이터 감소, 한국산업경영시스템학회, 산업경영시스템학회지 제 29권 제 2호, 2006. 6 

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