다음 표를 보고 입력정보량, 출력정보량, 결합정보량, 전달정보량을 각각… | 2017년 인간공학기사실기(필답형) 1회차 기출문제 상세 페이지

①: 입력정보량(자극정보량) $H(x) = 0.5\log_2\left(\dfrac{1}{0.5}\right) + 0.5\log_2\left(\dfrac{1}{0.5}\right) = 1$ → 1 bit
②: 출력정보량(반응정보량) $H(y) = 0.8\log_2\left(\dfrac{1}{0.8}\right) + 0.2\log_2\left(\dfrac{1}{0.2}\right) = 0.7219$ → 0.7219 bit(≒0.72)
③: 결합정보량 $H(x,y) = 0.3\log_2\left(\dfrac{1}{0.3}\right) + 0.2\log_2\left(\dfrac{1}{0.2}\right) + 0.5\log_2\left(\dfrac{1}{0.5}\right) = 1.4855$ → 1.4855 bit(≒1.49)
④: 전달정보량 $T(x,y) = H(x) + H(y) - H(x,y) = 1 + 0.7219 - 1.4855 = 0.2364$ → 0.2364 bit(≒0.23)

[해설]

정보량은 H = Σ p·log₂(1/p)로 구하며, 표의 주변합(빨강 5·파랑 5, 통과 8·정지 2, 전체 10)으로 확률을 만든다.

입력정보량(자극 확률 0.5, 0.5)
$H(x) = 0.5\log_2 2 + 0.5\log_2 2 = 1$ bit

출력정보량(반응 확률 0.8, 0.2)
$H(y) = 0.8\log_2 \dfrac{1}{0.8} + 0.2\log_2 \dfrac{1}{0.2} = 0.7219$ bit

결합정보량(칸별 확률 0.3, 0.2, 0.5이며 확률 0인 파랑·정지 칸은 제외)
$H(x,y) = 0.3\log_2 \dfrac{1}{0.3} + 0.2\log_2 \dfrac{1}{0.2} + 0.5\log_2 \dfrac{1}{0.5} = 1.4855$ bit

전달정보량은 입력과 출력이 공유하는 정보량이므로 T(x,y) = H(x) + H(y) − H(x,y)로 구한다.
$T(x,y) = 1 + 0.7219 - 1.4855 = 0.2364$ bit