"정보"라는 단어는 라틴어 단어에서 유래했습니다. 정보, 이는 설명, 진술, 인식을 의미합니다. 정보라는 단어는 비교적 최근에야 정확한 용어로 바뀌기 시작했습니다. 이전에는 정보가 언어, 글, 의사소통 중에 전달되는 어떤 것으로 인식되었습니다. 이제 이 개념에 부여된 의미는 크게 변경되고 확장되었습니다. 정보 이론이라는 특별한 수학적 분야가 생겼습니다.

정보 이론이 몇 가지 특정 정의를 소개하지만 이 개념의 전체 범위를 다루지는 않습니다. 몇 가지 정의를 살펴보겠습니다.

정보 - 이것은 신호, 기호의 형태로 표현되는 실제 (물질적, 객관적) 세계를 반영한 ​​것입니다.

정보는 모든 시스템이 환경(입력 정보)에서 인식하고 환경으로 내보내거나(나가는 정보) 특정 시스템 내에 저장되는(내부 정보) 일련의 신호, 정보(데이터)입니다.

정보는 문서, 그림, 텍스트, 소리 및 빛 신호, 에너지 및 신경 자극 등의 형태로 존재합니다.

정보는 사람, 동물, 식물 세계 또는 특수 장치가 인식하고 인식 수준을 높이는 주변 세계의 대상에 대한 정보로 이해됩니다.

정보는 메시지를 통해 전달됩니다. 의사 소통은 그림, 몸짓, 특수 기호의 형태로 구두, 서면 또는 다른 방식으로 구성될 수 있습니다. 메시지의 예는 측정 장치 표시, 도로 표지판, 전보 텍스트, 구두 이야기 등입니다.

정보의 종류

정보는 여러 기준에 따라 유형으로 나눌 수 있습니다.

인식 방식에 따라

사람의 경우 정보를 인식하는 수용체의 유형에 따라 정보가 유형으로 나뉩니다.

• 시각적 - 시각 기관에 의해 인식됩니다.
• 청각 - 청각 기관에서 인지합니다.
• 촉각 - 촉각 수용체에 의해 인식됩니다.
• 후각 - 후각 수용체에 의해 감지됩니다.
• 미각 - 미뢰에 의해 감지됩니다.

프레젠테이션 형식에 따라

프레젠테이션 형식에 따라 정보는 다음과 같은 유형으로 나뉩니다.

• 텍스트 - 언어의 어휘소를 나타내기 위한 기호의 형태로 전송됩니다.
• 숫자 - 수학적 연산을 나타내는 숫자 및 기호의 형태입니다.
• 그래픽 - 이미지, 이벤트, 개체, 그래프의 형태입니다.
• 소리 - 구두 또는 녹음 형식으로 청각적 수단을 통해 언어 어휘소를 전달합니다.

약속에 의해

• 질량 - 사소한 정보를 포함하고 대부분의 사회가 이해할 수 있는 일련의 개념으로 작동합니다.
• 특수 - 특정 개념 집합을 포함하며, 사용 시 대부분의 사회에서 이해하지 못할 수 있는 정보가 전송되지만 이 정보가 사용되는 좁은 사회 집단 내에서 필요하고 이해할 수 있습니다.
• 개인 - 모집단 내의 사회적 지위와 사회적 상호 작용 유형을 결정하는 사람에 대한 일련의 정보.

정보 속성

공익사업.정보의 유용성은 정보를 사용하여 해결할 수 있는 작업으로 평가됩니다. 한 사람에게 중요하고 유용한 정보라도 다른 사람이 사용할 수 없다면 쓸모가 없습니다.

관련성.정보가 주어진 시간에 중요하다면 관련성이 있는(시의 적절한) 것입니다. 기차로 여행할 예정이라면 이 기차가 언제 출발하는지에 대한 정보가 중요합니다. 그러나 이 정보는 기차가 움직이기 시작한 후에 관련성을 잃습니다.

개연성(진실성). 정보는 현실과 모순되지 않고 올바르게 설명하고 확인되면 신뢰할 수 있는 것으로 간주됩니다. 정보 TV 프로그램에서 홍수에 대해 배웠다면 이 정보는 대부분 신뢰할 수 있습니다. 동시에 다음 주에 예상되는 외계인의 도착에 대한 소문은 신뢰할 수 없습니다.

객관성.정보는 객관적이거나 주관적일 수 있습니다(누구의 판단에 따라 달라지거나 그렇지 않음). 예를 들어 "바다의 물은 차갑다"라는 메시지는 주관적인 반면 "온도는 섭씨 +17도입니다"라는 메시지는 객관적인 정보를 제공합니다.

완전성.올바른 결론과 올바른 의사 결정을 내리기에 충분하다면 정보가 완전한 것입니다. 사람이 어떤 정보에 기초하여 어떤 것을 결정해야 한다면, 그는 먼저 이 정보가 올바른 결정을 내리기에 충분한지 여부를 평가합니다.

명쾌함.인식하는 동안 추가 메시지가 필요하지 않으면 정보를 이해할 수 있습니다(질문 없음). 어떤 사람이 아직 인지할 준비가 되지 않은 것을 들었다면, 예를 들어, 그 사람이 이 언어를 배우기 전에 영어로 전환하면, 그 사람은 그 사람이 들었을 때와는 완전히 다른 정보를 들을 것입니다. 영어를 배웠습니다.

정보 매체

메시지가 기록되는 환경을 메시지 캐리어라고 합니다. 컴퓨터 이전 시대에는 정보가 종이, 사진, 필름, 자기 테이프 등에 저장되었습니다. 최초의 컴퓨터가 등장하면서 천공 카드와 천공 테이프, 자기 디스크, CD가 널리 사용되었습니다.

천공 카드는 표준 크기의 얇은 판지입니다. 특정 위치에서 천공 카드는 구멍을 뚫습니다. 특정 위치에 구멍이 있으면 1로 간주하고 구멍이 없으면 0으로 간주합니다.

퍼포레이티드 테이프는 표준 폭의 두꺼운 종이 테이프로 5개 또는 8개의 평행 트랙에 적절한 위치에 구멍을 뚫어 정보를 입력합니다.

물론 천공 카드나 천공 테이프에 인쇄된 구멍 뒤에는 꽤 명확한 정보가 있습니다.

정보를 저장하기 위한 자기 테이프와 자기 디스크는 컴퓨터 기술의 발달과 함께 사용되기 시작했습니다. 1(일)을 기록하기 위해 작은 영역을 자화했습니다. 감자된(또는 반대로 자화된) 영역은 0(영)을 의미했습니다.

플로피 디스크 또는 FDD를 사용하면 한 컴퓨터에서 다른 컴퓨터로 정보를 쉽게 전송할 수 있을 뿐만 아니라 컴퓨터에서 지속적으로 사용되지 않는 정보를 저장할 수 있습니다. 일반적으로 플로피 디스크는 직경이 3.5인치이고 용량이 1.44MB에 불과한 디스크로 제작되었습니다.

하드 자기 디스크 또는 하드 드라이브(HDD)는 오늘날에도 여전히 정보의 장기 저장을 위한 주요 미디어 유형입니다. 드라이브에는 자기 디스크 자체, 포지셔닝 시스템 및 자기 헤드 세트가 포함되어 있습니다. 이 모든 것이 밀폐된 케이스에 들어 있습니다.

마그네틱 카드에는 암호화된 정보가 포함되어 있으며, 이 기술은 신용 카드, 전화 카드, 등록 카드, 패스 및 콤비네이션 자물쇠용 "열쇠"에 사용됩니다.

콤팩트 디스크(광학 디스크 또는 CD)는 정보를 쓰고 읽는 측면에 거울 코팅이 된 특수 플라스틱 디스크입니다. 정보는 다음과 같은 방식으로 디스크에 기록됩니다. 디스크가 회전하고 레이저는 읽을 때 레이저 빔이 반사되지 않는 방식으로 디스크 표면의 특정 위치에서 표면에 "손상"을 입힙니다. 따라서 1이 기록되고 "손상되지 않은" 위치는 논리적 0을 의미합니다.

CD-R, DVD-R(한 번만 기록할 수 있는 광 디스크)과 CD-RW, DVD-RW(여러 번 기록할 수 있는 광 디스크)가 있습니다.

정보 제시의 형식 및 방법

정보 표현의 상징적 형태는 가장 단순하며 각 기호에는 의미가 있습니다. 예: 빨간 신호등, 차량의 방향 지시등, 다양한 제스처, 수식의 약어 및 기호.

텍스트 형식의 정보 표시는 더 복잡합니다. 이 형식은 메시지 내용이 개별 문자(숫자, 문자, 기호)가 아니라 조합, 배치 순서에 따라 전송되도록 합니다. 순차적으로 배열된 기호는 단어를 형성하고 차례로 문장을 형성할 수 있습니다. 텍스트 정보는 책, 브로셔, 신문, 잡지 등에서 사용됩니다.

일반적으로 정보 표현의 그래픽 형식이 가장 큽니다. 이 양식에는 사진, 그림, 드로잉, 그래픽 등이 포함됩니다. 그래픽 형식이 더 유익합니다. 따라서 우리가 새 책을 집어들 때 가장 먼저 하는 일은 책에 대한 가장 완벽한 인상을 만들기 위해 그 책에서 그림을 찾는 것입니다.

정보는 문자 및 기호, 몸짓, 악보, 그림, 그림, 조각, 녹음, 비디오 녹음, 영화 등의 방법 중 하나로 표시될 수 있습니다.

정보는 연속(아날로그) 및 불연속(디지털) 신호의 형태일 수 있습니다.

아날로그 형식의 정보는 그 값을 점진적으로 변경합니다(온도계 표시기, 화살표가 있는 시계, 속도계 등).

이산 형태의 정보는 특정 단계(전자 시계의 표시기, 무게가 있는 저울, 개체 수 계산 등)에 따라 값이 변경됩니다.

컴퓨터 과학

정보학이라는 용어는 정보(Information)와 자동화(Automation)라는 두 단어에서 나옵니다. 따라서 컴퓨터 과학은 "정보 변환의 과학"입니다.

이 용어는 컴퓨터 기술의 광범위한 사용이 시작된 XX 세기의 60 년대 중반 프랑스에서 처음 사용되었습니다. 그 후 영어권 국가에서는 컴퓨터 기술을 기반으로 하는 정보 변환의 과학을 지칭하는 용어로 "컴퓨터 사이언스"라는 용어가 사용되었습니다. 이제 이러한 용어는 동의어입니다.

정보학의 기초 - 정보 기술 - 인간의 삶과 활동의 모든 영역에서 수행되는 일련의 도구 및 방법.

정보시스템 — 특정 작업을 수행하기 위해 정보를 저장, 처리 및 발행하는 데 사용되는 상호 연결된 일련의 수단, 방법 및 인력입니다.

정보 시스템(IS)에 대한 현대적 이해는 컴퓨터를 정보 처리의 주요 기술적 수단으로 사용하는 것을 포함합니다. 일반적으로 이들은 특수 소프트웨어가 설치된 컴퓨터입니다.

IS 작업에서 기술 프로세스에서 다음 단계를 구분할 수 있습니다.

1. 데이터 출처 - 기본 메시지의 형성은 특정 작업의 결과, 개체 및 관리 대상의 속성, 프로세스 매개 변수, 규제 및 법적 행위의 내용 등을 수정합니다.
2. 데이터 축적 및 체계화 - 필요한 정보의 빠른 검색 및 선택을 제공하고 왜곡, 손실, 무결성 변형 등으로부터 보호하는 배치 구성
3. 데이터 처리 — 이전에 축적된 데이터를 기반으로 새로운 유형의 데이터가 형성되는 프로세스: 일반화, 분석, 권장, 예측. 파생 데이터는 추가 처리가 가능하여 일반화 정보 등을 제공할 수 있습니다.
4. 데이터 표시 - 인간의 지각에 적합한 형태로 제시한다. 우선 이것은 인쇄, 즉 인간의 지각에 편리한 문서의 생산입니다. 그래픽 설명 자료(그래프, 다이어그램)의 구성과 소리 신호의 형성이 널리 사용됩니다.

첫 번째 단계에서 생성되는 메시지는 일반 종이 문서, "전자" 메시지 또는 둘 다일 수 있습니다. 현대 정보 시스템에서 메시지는 대부분 "전자 형식"을 갖습니다. 정보 프로세스의 주요 구성 요소:

• 데이터 수집: 의사 결정을 위한 충분한 완전성을 목표로 데이터를 축적합니다.
• 보존;
• 방송;
• 치료.

특정 문제를 해결하기 위해 전자 컴퓨터(컴퓨터)를 사용하는 가장 중요한 조건 중 하나는 주어진 (입력) 정보에서 결과(최종) 정보를 얻기 위한 규칙에 대한 정보를 포함하는 적절한 알고리즘(프로그램)의 구성입니다.

프로그래밍은 컴퓨터의 도움을 받아 문제를 공식화하고 해결하는 방법을 연구하는 학문으로 컴퓨터 과학의 주요 구성 요소입니다.

따라서 정보, 컴퓨터, 알고리즘은 컴퓨터 과학의 세 가지 기본 개념입니다.

정보학(Informatics)은 컴퓨터 정보 처리 시스템의 설계, 생성, 평가, 운영의 모든 측면, 적용 및 다양한 사회적 실천 영역에 미치는 영향을 연구하는 복잡한 과학 및 공학 분야입니다.

정보학의 창시자는 과학, 즉 다큐멘터리와 사이버네틱스입니다. 사이버네틱스 - "관리에 능숙함"으로 번역됩니다.

컴퓨터 과학에는 세 가지 주요 부분이 있습니다.

• 알고리즘정보 처리 ( 연산)
• 컴퓨팅 기술 (하드웨어)
• 컴퓨터 프로그램들 (소프트웨어).

컴퓨터 과학의 주제는 다음과 같은 개념입니다.

• 컴퓨터 하드웨어
• 컴퓨터 소프트웨어;
• 하드웨어와 소프트웨어 간의 상호 작용 수단;
• 인간 상호 작용과 하드웨어 및 소프트웨어의 수단.

하드웨어 및 소프트웨어와의 인간 상호 작용 방법 및 수단을 호출합니다. 상호 작용.

정보의 이진 인코딩

구어체 연설에서는 정보 전달, 정보 압축, 정보 처리와 같은 표현이 종종 발견됩니다. 그러한 경우 항상 어떤 방식으로든 인코딩되고 전송되는 특정 메시지에 관한 것입니다.

컴퓨팅에서 가장 일반적으로 사용되는 이진 형식의 정보 표현, 0과 1의 두 문자 시퀀스로 표시되는 데이터를 기반으로 합니다.

이 문자를 영어로 이진수라고 합니다. 이진수또는 간단히 말해서 비트 (비트).

정보 표시의 8진수 형식(제시된 숫자 시퀀스 0, 1, ..., 7을 기반으로 함)과 16진수 형식의 정보 표시(제시된 시퀀스 0, 1, ..., 9, A를 기반으로 함)도 사용됩니다. , B, C, ..., F).

메시지의 정보량이 메시지의 비트 수입니다. 메시지의 정보량 계산은 순전히 기술적인 작업입니다. 메시지 내용은 그러한 계산에서 어떤 역할도 하지 않기 때문입니다.

현대 컴퓨팅에서 비트는 일반적으로 바이트라고 하는 8로 결합됩니다(1바이트 \u003d 8비트). 비트 및 바이트와 함께 큰 정보 단위도 사용됩니다.

• 1 조금이진수(0,1);
• 1 바이트= 8비트;
• 1 KB= 2 10바이트 = 1024바이트;
• 1 MB= 2 10KB = 1024KB = 2 20바이트;
• 1 GB= 2 10MB = 1024MB = 2 30바이트;
• 1 결핵= 2 10GB = 1024GB = 2 40바이트.
• 1 피비= 2 10TB = 1024TB = 2 50바이트.

2비트로 00, 01, 10, 11의 4가지 값이 인코딩됩니다. 3비트는 8가지 상태를 인코딩할 수 있습니다.

• 000 001 010 011 100 101 110 111

일반적으로 도움을 받아 N비트 인코딩 가능 2 N주.

정보 전송 속도는 1초 동안 전송되는 비트 수로 측정됩니다. 초당 비트 전송률을 1보(baud)라고 합니다. 비트 전송률의 파생 단위는 Kbaud, Mbaud 및 Gbaud라고 합니다.

• 1kbaud(1킬로보드) = 2 10baud = 1024bps;
• 1Mbaud(1메가보드) = 220보드 = 1024Kbaud;
• 1Gbaud(1기가보드) = 230baud = 1024Mbaud.

예시 . 모뎀이 2400 보오로 정보를 전송하도록 합니다. 텍스트의 한 문자를 전송하는 데 약 10비트가 소요됩니다. 따라서 모뎀은 1초에 약 2400/10 = 240자를 전송할 수 있습니다.

컴퓨터에서는 숫자뿐만 아니라 텍스트도 처리할 수 있습니다. 이 경우 약 200개의 서로 다른 문자를 인코딩해야 합니다. 이진 코드에서는 최소 8비트(28 = 256)가 필요합니다. 이것은 영어 및 러시아어 알파벳(소문자 및 대문자)의 모든 문자, 문장 부호, 일반적으로 허용되는 일부 특수 문자의 산술 연산 기호를 인코딩하기에 충분합니다.

현재 여러 코딩 시스템이 있습니다.

가장 일반적인 코딩 시스템은 ASCII, Windows-1251, KOI8, ISO입니다.

ASCII(정보 교환을 위한 미국 표준 코드)— 표준 정보 교환 코드)

ASCII 시스템에는 2개의 코딩 테이블이 고정되어 있습니다. 기초적인그리고 펼친. 기본 테이블은 0에서 127까지 코드 값을 고정하고 확장 128에서 255로.

처음 32개 코드(0-31)에는 언어 문자와 일치하지 않는 소위 제어 코드가 포함되어 있으므로 코드가 화면이나 프린터에 표시되지 않습니다.

코드 32부터 시작하여 코드 127까지 영어 알파벳 문자의 코드가 배치됩니다.

국가 알파벳의 기호는 128에서 255까지의 코드에 배치됩니다.

부호화 윈도우-1251러시아 부문의 표준이 되었습니다. 월드 와이드 웹 .

KOI8(Information Interchange Code)는 전자 메일 및 전화 회의 메시지에 사용되는 표준 인코딩입니다.

ISO (국제표준화기구)는 국제 표준입니다. 이 인코딩은 거의 사용되지 않습니다.

정보학의 출현은 기계 매체에 데이터를 고정하는 것과 관련된 정보를 수집, 처리 및 전송하는 새로운 기술의 출현 및 확산에 기인합니다. 정보학의 주요 도구는 컴퓨터입니다.

계산을 수행하는 원래 목적에서 이름을 따온 컴퓨터에는 두 번째로 매우 중요한 용도가 있습니다. 그것은 지적 활동과 정보 기술의 주요 기술적 수단에서 사람에게 없어서는 안될 조수가되었습니다. 그리고 최근 개인용 컴퓨터의 기술 및 소프트웨어 기능의 급속한 발전, 새로운 유형의 정보 기술의 확산은 실제 사용 기회를 창출하여 사용자가 사회의 요구에 더욱 발전하고 적응할 수 있는 질적으로 새로운 방법을 열어줍니다. .

그릇된 정보

허위 정보는 보다 효과적으로 군사 작전을 수행하고, 경쟁 우위를 확보하고, 정보 유출을 확인하고, 유출 원인을 식별하고, 잠재적으로 신뢰할 수 없는 고객 또는 파트너를 식별하기 위해 상대 또는 적에게 제공되는 의도적으로 거짓된 거짓 정보입니다. 허위 정보는 불완전한 정보 또는 완전하지만 더 이상 관련이 없는 정보를 제공하여 누군가를 오도하는 것, 맥락의 왜곡, 정보의 일부 왜곡과 같이 정보를 조작하는 과정이라고도 합니다.

우리가 보는 바와 같이 허위 정보는 인간 활동의 결과, 잘못된 인상을 만들고 그에 따라 필요한 행동 및 / 또는 무 활동을 강요하려는 욕구입니다.

컴퓨터 과학의 기본 개념 중 하나는 정보입니다. 현재까지 이 개념에 대한 단일 정의는 없습니다. 그러나 정보의 주요 속성은 신뢰성, 완전성, 관련성, 유용성, 객관성 등 명확하게 식별됩니다. 정보의 품질을 결정하고 특성화합니다. 우리가 나열한 모든 속성은 순전히 주관적이며 특정 정보에 대한 사람의 요구 사항에 따라 다릅니다.

정보란 무엇인가

정보는 정확하고 고정된 정의가 없는 다소 추상적인 개념입니다. 이 용어는 정보 또는 설명으로 러시아어로 번역되는 라틴어 정보에서 유래합니다.

"컴퓨터 사이언스"의 개념은 문맥에 나타나는 많은 의미를 가지고 있습니다. 현재까지 과학자들은 이 용어에 대한 단일 정의를 개발하지 않았습니다. 따라서 V. Schneiderov는 다양한 지식 분야에서 기능하는 400개 이상의 정의가 알려져 있다고 지적합니다.

다음 정의를 제공하여 범위를 좁힐 수 있습니다. 정보 또는 데이터는 구두, 서면, 전자, 기호 등 모든 형식으로 제공됩니다. 물질 운반체에 기록된 일련의 데이터; 저장 및 공유 데이터.

사이버네틱스, 기호학, 매스커뮤니케이션 이론, 컴퓨터 과학 및 경제학과 같은 다양한 과학이 작동합니다. 그들 각각은 이 지식 분야에서 정보의 적용을 가장 정확하게 설명하는 표현을 정확히 선택합니다.

다음으로 정보의 유형과 그에 대한 조작뿐만 아니라 주요 질적 특성도 고려할 것입니다. 정보의 속성, 완전성(completeness)이 매우 자세하게 고려될 것입니다. 각 특성에 대한 예는 매우 간단하고 명확하여 각 특성의 본질을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

정보의 종류

기준에 따라 정보는 인식 방식, 발생 영역 및 표시 형식, 목적에 따라 분류될 수 있습니다.

정보는 지각하는 방법에 따라 시각, 청각, 촉각, 후각, 미각으로 구분된다.

원산지에 따라 - 기본, 생물학적 및 사회적.

프레젠테이션 및 고정의 형식에 따라-텍스트, 숫자, 그래픽, 사운드, 기계.

목적지 별 - 대량, 특수, 개인, 사회, 통계.

이것은 전체 분류 목록이 아니며 실제로 더 많은 분류가 있습니다. 우리는 주요 항목만 제공했습니다.

정보 작업

정보에 대해서는 유형에 관계없이 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 주요 사항을 고려해 봅시다.

1. 완전성, 신뢰성 및 관련성을 보장하기 위해 정보를 수집 또는 축적합니다.
2. 필터링 - 불필요한 정보를 걸러냅니다. 예를 들어 정보의 신뢰성과 완전성은 주요 속성 중 하나입니다. 받은 정보가 일치하지 않으면 불필요한 것으로 간주되어 파기될 수 있습니다.
3. 정보 보호 - 수신된 데이터의 손실, 수정, 무단 사용 방지.
4. 변환 - 방법 변경 예를 들어 텍스트는 표 또는 다이어그램의 형태로 음성으로 표시됩니다.

정보의 기본 속성

다른 것과 마찬가지로 자체 특성과 속성이 있습니다. 따라서 주요 속성은 정보의 적절성, 객관성, 접근성, 정확성, 완전성입니다. 얻은 데이터의 품질, 특정 그룹의 요구 사항을 준수하는 정도를 나타냅니다.

객관성

정보의 객관성 - 누군가의 의견이나 의식으로부터 데이터의 독립성, 획득 방법. 객관적일수록 더 신뢰할 수 있습니다.

예를 들어, 스냅샷으로 캡처하면 아티스트가 그린 것보다 더 객관적입니다. 또는 외부 날씨를 업데이트합니다. 따라서 외부가 따뜻하다는 정보는 주관적이지만 온도계가 24도를 나타내는 데이터는 이미 객관적입니다.

이 속성은 데이터가 사람의 주관적인 인식을 통해 전달되었는지 여부, 이것이 사실인지 가정인지 여부에 따라 영향을 받습니다.

완전성

정보의 완전성은 수신된 데이터가 특정 문제를 해결하는 데 충분한 정도를 나타내는 지표입니다. 이 정보가 특정 문제를 해결하는 데 얼마나 도움이 되는지에 따라 평가되기 때문에 매우 상대적입니다. 올바른 결정을 내리기에 충분한 정보가 있으면 완성입니다. 그렇지 않은 경우 사용하면 예상되는 효과가 나타나지 않습니다.

얻은 데이터가 더 완전할수록 사람이 문제를 해결하기 위해 사용할 수 있는 방법이 많을수록 올바른 방법을 더 빨리 선택하고 문제를 해결할 수 있습니다. 불완전한 정보는 잘못된 결정과 결론으로 ​​이어질 수 있습니다.

어떤 상황에서 정보의 완전성이 중요할 수 있는지 생각해 봅시다. 예는 다음과 같습니다. 그들은 TV에서 일기 예보를 보여 주었지만 낮에는 외부 온도가 +25가 될 것이라고 만 말했습니다. 동시에 아나운서는 맑을지 흐릴지, 비가 올지 말하지 않았다. 이러한 정보는 정확하지 않습니다. 이를 바탕으로 시청자는 우산을 가지고 가지 않기로 결정하고 결국 비를 맞을 수 있습니다.

두 번째 예: 학생들에게 화요일에 시험이 있다는 말을 들었지만 과목 이름이 지정되지 않았습니다. 이러한 데이터도 문제를 해결하기에 충분하지 않습니다.

정보를 완성하기 위해서는 가능한 한 많은 데이터를 수집하고 필터링하여 작업을 해결하는 데 사용할 수 있는 가장 완전한 정보를 얻어야 합니다.

신뢰할 수 있음

정보의 신뢰성 - 충실도, 현실 준수, 사실.

신뢰할 수 있는 정보는 사실, 객관적 정보를 기반으로 합니다. 불완전한 정보는 신뢰할 수 없기 때문에 정보의 완전성과 신뢰성은 서로 연결되어 있습니다. 예를 들어 어떤 사실이 침묵하면 정보는 현실과 일치하지 않습니다. 이는 신뢰성 기준 때문입니다.

왜곡, 허위 및 불완전한 데이터가 없습니다.

음성 명료도(고정 방법).

가장 일반적인 것으로 식별할 수 있는 정보의 비신뢰성에 대한 이유는 왜곡, 의도적(처음에는 잘못된 해석, 간섭으로 인한 왜곡) 및 의도적 - 잘못된 정보, 데이터 기록 오류, 중요한 세부 정보 보류입니다.

관련성

정보의 관련성 - 주어진 시간에 수신된 정보의 준수 정도, 정시에 수신된 정보.

예를 들어 같은 일기 예보를 보자. 내일이나 다음 주에는 올바른 옷을 선택하고 계획을 조정하는 데 도움이 되므로 우리와 관련이 있을 것입니다. 동시에 어제 또는 일주일의 예측은 가치가 없기 때문에 우리와 관련이 없습니다. 이 정보는 제 시간에 수신되지 않았기 때문에 관심있는 시간과 일치하지 않습니다.

그러나 목표에 따라 어떤 사람에게는 관련이 없는 정보가 다른 사람에게는 관련이 있을 수 있음을 기억해야 합니다. 따라서 어떤 상황에서 범죄를 해결할 때 절도 또는 살인 당일의 날씨 상태가 매우 중요할 수 있습니다.

따라서 정보의 속성(완전성, 관련성 및 신뢰성)은 문제를 해결하는 데 중요합니다.

진기함

정보는 개체나 개체를 이해하는 데 새로운 것을 가져와야 합니다. 그것은 사람에게 도움이 될 수있는 데이터만을 의미하고 새로운 것에 대한 정보를 제공해야한다고 믿어집니다.

일반적으로 모든 과학자가 이 속성을 필수 정보로 인식하는 것은 아닙니다. 정보는 세계에서 일어난 새로운 연구, 현상, 사건에 대한 데이터라면 참신함의 속성을 얻습니다. 예를 들어, 선거 결과에 대한 정보는 새롭지만 짧은 기간 동안만 제공됩니다.

공익사업

정보의 유용성 또는 가치는 소비자 중 한 사람 또는 다른 사람의 요구, 도움으로 해결할 수 있는 작업과 관련하여 평가됩니다. 유용한 정보가 가장 중요합니다.

예를 들어, 알레르기가 있는 사람에게는 제품 구성에 대한 데이터가 중요합니다. 중개인이나 은행가의 경우 특정 시점의 경제 상태입니다. 정보의 신뢰성, 관련성, 완전성은 정보의 유용성을 보장하며 도움을 받으면 사람이 가능한 한 빨리 자신에게 할당된 작업을 해결할 수 있음을 보장합니다.

적절한

적절성 - 예상 내용에 대한 정보 준수, 표시된 개체 또는 현상에 대한 대응. 일반적으로 적절성은 정보의 객관성 및 신뢰성과 유사한 개념입니다.

정보의 적절성에 대한 다음 예를 들 수 있습니다. 나뭇잎이 무슨 색인지 물었을 때 그 사람은 녹색이라고 대답합니다. 답이 파란색, 검은색, 잎사귀가 둥글다 등이면 수신된 정보가 적절한 것으로 간주되지 않습니다. 따라서 정보의 적절성은 제기된 질문에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 답변입니다.

유효성

접근성 - 이 정보 또는 저 정보를 수신하고 정보 읽기, 변경 및 복사, 문제 해결에 사용, 새 데이터 획득을 포함하는 여러 작업을 수행하는 기능입니다.

내용의 완전성과 함께 정보 가용성의 주요 예는 과학 논문, 연구, 책에 제시된 데이터, 환경 상태에 대한 정보입니다.

어느 정도 우리는 사회 전체에 대한 정치적, 경제적 정보의 가용성에 대해 이야기할 수 있지만 그 완전성에 대해 이야기하는 것이 항상 합리적인 것은 아닙니다.

정보 가용성의 또 다른 놀라운 예는 사람의 모국어로 작성된 책일 수 있습니다. 그러나 사람에게 익숙하지 않은 외국어로 인쇄되면 더 이상 포함 된 정보의 가용성에 대해 이야기 할 수 없습니다.

결과

용어 정보에 대한 단일 정의는 아직 없습니다. 지식의 각 분야, 각 과학자는 이 용어에 대한 자신의 개념을 개발합니다. 일반적으로 말해서 정보는 여러 가지 특정 속성을 가진 모든 정보입니다.

정보의 완전성은 주요 속성 중 하나입니다. 이와 함께 관련성, 신뢰성, 접근성, 객관성, 유용성을 구별합니다. 이러한 속성은 매우 주관적이며 어떤 경우에는 조건부이기도 합니다.

정보의 개념

개념상 "정보"(위도부터. 정보- 정보, 설명, 제시) 과학, 기술, 일상생활 등 이 개념이 고려되는 산업에 따라 다른 의미가 부여됩니다. 일반적으로 정보는 누군가가 관심을 갖는 모든 데이터 또는 정보(어떤 이벤트에 대한 메시지, 누군가의 활동에 대한 메시지 등)를 의미합니다.

문헌에는 용어에 대한 많은 정의가 있습니다. "정보", 해석에 대한 다양한 접근 방식을 반영합니다.

정의 1

• 정보- 프레젠테이션 형식에 관계없이 정보(메시지, 데이터)
• 정보- 주변 세계 및 그 안에서 일어나는 과정에 대한 정보, 사람 또는 특수 장치(Ozhegov's Explanatory Dictionary of the Russian Language)에 의해 인식됨.

컴퓨터 데이터 처리에 대해 말하면 정보는 의미론적 부하를 전달하고 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 제공되는 특정 기호 또는 기호(문자, 숫자, 인코딩된 그래픽 이미지 및 사운드 등)의 시퀀스로 이해됩니다.

컴퓨터 과학에서 가장 일반적으로 사용되는 이 용어의 정의는 다음과 같습니다.

정의 2

정보- 이것은 저장, 변형, 전송 및 사용의 대상인 세계에 대한 의식 정보(신호, 메시지, 뉴스, 알림 등으로 표현된 지식)입니다.

동일한 정보 메시지(잡지의 기사, 발표, 이야기, 편지, 참고 문헌, 사진, TV 쇼 등)는 축적된 정보의 양과 내용에 따라 사람마다 정보의 양과 내용이 다를 수 있습니다. 이 메시지의 접근성 수준과 관심 수준에 대한 지식. 예를 들어, 중국어로 작성된 뉴스는 해당 언어를 모르는 사람에게는 아무런 정보도 전달하지 않지만 중국어를 아는 사람에게는 유용할 수 있습니다. 친숙한 언어로 제공되는 뉴스에 내용이 명확하지 않거나 이미 알려진 경우에는 새로운 정보가 포함되지 않습니다.

정보는 메시지의 특성이 아니라 메시지와 수신자 간의 관계 특성으로 간주됩니다.

정보의 종류

정보는 다양한 형태로 존재할 수 있습니다. 유형:

• 텍스트, 도면, 도면, 사진;
• 빛 또는 소리 신호;
• 전파;
• 전기 및 신경 자극;
• 자기 기록;
• 몸짓과 표정;
• 후각과 미각;
• 유기체의 특성과 특성이 유전되는 염색체 등

구별하다 주요 정보 유형, 프레젠테이션 형식, 인코딩 및 저장 방법에 따라 분류됩니다.

• 그래픽-암벽화의 형태로 주변 세계에 대한 정보를 저장 한 다음 다양한 재료 (종이, 캔버스, 대리석, 등) 실제 세계의 사진을 묘사하는 것;
• 소리(음향) - $1877의 음향 정보 저장을 위해 음향 녹음 장치가 발명되었고, 음악 정보는 특수 문자를 사용한 코딩 방법이 개발되어 그래픽 정보로 저장 가능;
• 텍스트의-특수 문자를 사용하여 사람의 말을 인코딩합니다-문자 (각 국가마다 고유 함) 종이는 저장에 사용됩니다 (노트북의 메모, 타이포그래피 등).
• 숫자- 특수 기호 - 숫자를 사용하여 주변 세계에서 개체 및 해당 속성의 양적 측정을 인코딩합니다(각 코딩 시스템에는 자체 코딩 시스템이 있음). 무역, 경제 및 화폐 교환의 발전과 함께 특히 중요해졌습니다.
• 비디오 정보- 영화의 발명과 함께 등장한 세계의 "라이브" 사진을 저장하는 방법.

인코딩 및 저장 방법이 아직 발명되지 않은 정보 유형도 있습니다. 촉각 정보, 관능등

처음에 정보는 전기 발명 이후 코드화 된 광 신호를 사용하여 장거리로 전송되었습니다. 나중에는 전파를 사용하여 특정 방식으로 코드화 된 신호를 전선을 통해 전송했습니다.

비고 1

클로드 섀넌(Claude Shannon)은 1948년에 "통신의 수학적 이론(Mathematical Theory of Communication)"이라는 책을 저술하여 디지털 통신의 토대를 마련한 일반 정보 이론의 창시자로 간주됩니다.

최초의 컴퓨터는 숫자 정보를 처리하는 수단이었습니다. 컴퓨터 기술의 발달과 함께 PC는 각종 정보(텍스트, 숫자, 그래픽, 오디오, 비디오 정보)를 저장, 처리, 전송하는 데 사용되기 시작했습니다.

자기 디스크나 테이프, 레이저 디스크(CD 및 DVD), 특수 비휘발성 메모리 장치(플래시 메모리 등)에 PC를 사용하여 정보를 저장할 수 있습니다. 이러한 방법은 지속적으로 개선되고 있으며 정보 매체가 발명되고 있습니다. 정보가 포함된 모든 작업은 PC의 중앙 프로세서에서 수행됩니다.

정보 속성의 관점에서 고려되는 물질 또는 비 물질 세계의 객체, 프로세스, 현상을 정보 객체라고합니다.

다음을 포함하여 정보에 대해 수많은 다른 정보 프로세스를 수행할 수 있습니다.

• 창조;
• 리셉션;
• 콤비네이션;
• 저장;
• 방송;
• 사자;
• 치료;
• 찾다;
• 지각;
• 형식화;
• 부분으로 나누기;
• 측정;
• 용법;
• 확산;
• 단순화;
• 파괴;
• 암기;
• 변환;

정보 속성

정보는 모든 객체와 마찬가지로 속성, 정보학의 관점에서 가장 중요한 것은 다음과 같습니다.

• 객관성. 객관적인 정보 - 인간의 의식, 수정 방법, 누군가의 의견 또는 태도와 독립적으로 존재합니다.
• 신뢰할 수 있음. 실제 상황을 반영하는 정보는 신뢰할 수 있습니다. 부정확한 정보는 대부분 오해나 잘못된 의사 결정으로 이어집니다. 정보의 노후화는 신뢰할 수 있는 정보를 신뢰할 수 없는 정보로 바꿀 수 있습니다. 그것은 더 이상 실제 상황을 반영하지 않을 것입니다.
• 완전성. 정보는 이해와 의사 결정에 충분할 경우 완전합니다. 불완전하거나 중복된 정보는 의사 결정 지연 또는 오류로 이어질 수 있습니다.
• 정보의 정확성 - 객체, 프로세스, 현상 등의 실제 상태에 대한 근접 정도
• 정보의 가치 의사 결정, 문제 해결 및 모든 종류의 인간 활동에 대한 추가 적용 가능성에 대한 중요성에 따라 다릅니다.
• 관련성. 적시에 정보를 수신해야만 예상되는 결과를 얻을 수 있습니다.
• 명쾌함. 가치 있고 시의적절한 정보가 불분명하면 쓸모없게 될 가능성이 높습니다. 정보는 최소한 수령인이 이해할 수 있는 언어로 표현되었을 때 이해할 수 있습니다.
• 유효성. 정보는 받는 사람의 인식 수준과 일치해야 합니다. 예를 들어, 동일한 질문이 학교 교과서와 대학 교과서에서 다르게 제시됩니다.
• 짧음. 정보가 자세하고 장황하게 제시되지 않고 불필요한 세부 사항 없이 허용 가능한 정도의 간결함으로 정보가 훨씬 더 잘 인식됩니다. 정보의 간결함은 참고 서적, 백과 사전, 지침에 없어서는 안될 필수 요소입니다. 논리, 간결함, 편리한 프레젠테이션 형식은 정보의 이해와 동화를 용이하게 합니다.

용어 " 정보"라틴어에서 파생" 정보"는 설명, 인식, 프레젠테이션을 의미합니다. 유물론 철학의 입장에서 정보는 정보 (메시지)의 도움으로 현실 세계를 반영합니다. 메세지- 음성, 텍스트, 이미지, 디지털 데이터, 그래프, 표 등의 형태로 정보를 표현하는 형식입니다. 넓은 의미에서 정보- 이것은 사람 간의 정보 교환, 생물과 무생물, 사람과 장치 간의 신호 교환을 포함하는 일반적인 과학 개념입니다.

정보학은 정보를 개념적으로 상호 연결된 정보, 데이터, 우리 주변 세계의 현상이나 물체에 대한 생각을 바꾸는 개념으로 간주합니다. 컴퓨터 과학의 정보와 함께 “ 데이터". 어떻게 다른지 보여드리겠습니다.

데이터어떤 이유로 사용되지 않고 저장만 되는 징후 또는 기록된 관찰로 간주될 수 있습니다. 사물에 대한 불확실성을 줄이는(정보 획득) 데 사용되는 경우 데이터는 정보로 바뀝니다. 데이터는 객관적으로 존재하며 사람과 지식의 양에 의존하지 않습니다. 한 사람의 동일한 데이터가 정보로 바뀔 수 있습니다. 그들은 인간 지식의 불확실성을 줄이는 데 도움을 주었고 다른 사람에게는 데이터로 남을 것입니다.

예 1

종이에 10개의 전화번호를 10개의 숫자 순서대로 적고 반 친구에게 보여주세요. 그는 이 수치를 데이터로 받아들일 것입니다. 그들은 그에게 어떤 정보도 주지 않습니다.

그런 다음 각 번호 옆에 회사 이름과 활동 유형을 표시하십시오. 이전에는 동료 학생이 이해할 수 없었던 숫자가 확실성을 얻고 데이터에서 나중에 사용할 수 있는 정보로 바뀝니다.

데이터는 사실, 규칙 및 현재 정보로 나눌 수 있습니다. 사실은 "나는 그것을 알고 있다..."라는 질문에 답합니다. 사실 예시:

• 모스크바는 러시아의 수도입니다.
• 2 곱하기 2는 4와 같습니다.
• 빗변의 제곱은 다리의 제곱의 합과 같습니다.

규칙은 "방법을 알고 있습니다..."라는 질문에 답합니다. 규칙 예시:

• 이차방정식의 근을 계산하는 규칙;
• ATM 사용 지침;
• 교통 법규.

사실과 규칙은 충분한 장기 데이터를 제공합니다. 그것들은 매우 정적입니다. 시간이 지남에 따라 변경되지 않습니다.

현재 정보는 달러 환율, 상품 가격, 뉴스 등 비교적 짧은 기간 동안 사용되는 데이터를 나타냅니다.

가장 중요한 정보 유형 중 하나는 경제 정보입니다. 그 특징은 조직인 사람 그룹을 관리하는 프로세스와의 연결입니다. 경제 정보는 물질적 재화와 서비스의 생산, 유통, 교환 및 소비 과정을 수반합니다. 그 중 상당 부분이 사회적 생산과 연결되어 생산정보라고 할 수 있다.

정보로 작업할 때 항상 소스와 소비자(수신자)가 있습니다. 정보 소스에서 소비자에게 메시지 전송을 보장하는 방법과 프로세스를 정보 통신이라고 합니다.

1.2.2. 정보 적합성의 형태

정보 소비자에게 매우 중요한 특성은 적절.

실생활에서 정보의 완전한 적합성에 의존할 수 있는 상황은 거의 불가능합니다. 항상 어느 정도의 불확실성이 있습니다. 소비자의 의사 결정의 정확성은 대상 또는 프로세스의 실제 상태에 대한 정보의 적합성에 달려 있습니다.

예 2

당신은 성공적으로 고등학교를 졸업했고 경제학 교육을 계속하기를 원합니다. 친구들과 이야기를 나누다 보면 다른 대학에서도 비슷한 훈련을 받을 수 있다는 것을 알게 될 것입니다. 이러한 대화의 결과로 하나 또는 다른 옵션에 유리한 결정을 내릴 수 없는 매우 모순적인 정보를 받게 됩니다. 받은 정보는 실제 상황에 적합하지 않습니다.

보다 신뢰할 수 있는 정보를 얻기 위해 종합적인 정보를 얻을 수 있는 대학 지원자를 위한 안내서를 구입합니다. 이 경우 참고서에서 얻은 정보가 대학에서 공부하는 분야를 충분히 반영하고 최종 선택에 도움이 된다고 할 수 있습니다.

정보의 적합성은 세 가지 형태로 표현될 수 있습니다. 의미 론적, 구문 론적, 실용적.

구문적 타당성

구문적 타당성정보의 형식 구조적 특성을 표시하고 의미 내용에 영향을 미치지 않습니다. 구문 수준에서 미디어 유형과 정보 표현 방법, 전송 및 처리 속도, 정보 표현 코드의 크기, 이러한 코드 변환의 신뢰성 및 정확성 등이 고려됩니다. 구문 위치에서만 고려되는 정보는 일반적으로 데이터라고 합니다. 의미론적 측면은 중요하지 않습니다. 이 형태는 외부 구조적 특성의 인식에 기여합니다. 정보의 통사적 측면.

시맨틱(semantic) 적절성

의미론적 타당성물체의 이미지와 물체 자체 사이의 일치 정도를 결정합니다. 의미론적 측면은 정보의 의미론적 내용을 고려하는 것을 의미합니다. 이 수준에서 정보를 반영하는 정보를 분석하고 의미론적 관계를 고려합니다. 컴퓨터 과학에서 정보를 표현하기 위해 코드 사이에 시맨틱 링크가 설정됩니다. 이 형식은 개념과 아이디어를 형성하고 정보의 의미와 내용을 밝히고 일반화하는 역할을 합니다.

실용적인(소비자) 적합성

실용적 타당성정보와 소비자 간의 관계, 정보를 기반으로 구현되는 관리 목표에 대한 정보의 일치를 반영합니다. 정보의 실용성은 정보(오브젝트), 사용자, 관리목적의 통일성이 있을 때만 나타난다. 고려의 실용적인 측면은 목표를 달성하기 위해 소비자 결정을 개발하기 위해 정보를 사용하는 가치, 유용성과 관련이 있습니다. 이러한 관점에서 정보의 소비자 속성이 분석됩니다. 이러한 형식의 적합성은 정보의 실제 사용과 시스템의 목표 기능 준수와 직접적으로 관련됩니다.

1.2.3. 측정 정보

정보를 측정하기 위해 두 가지 매개변수가 도입되었습니다.

이러한 매개변수는 고려되는 적절성 형식에 따라 다른 표현과 해석을 갖습니다. 적합성의 각 형태는 정보량과 데이터량에 대한 고유한 척도에 해당합니다(그림 1).

쌀. 1. 정보화 대책

정보의 구문 측정

정보량의 통사론적 척도는 대상과의 의미론적 관계를 표현하지 않는 비인격적 정보를 다룬다.

메시지의 데이터 양은 해당 메시지의 문자(비트) 수로 측정됩니다. 서로 다른 숫자 체계에서 한 자리 숫자는 다른 가중치를 가지며 그에 따라 데이터 단위가 변경됩니다.

• 이진법에서 측정 단위는 비트( 이진수 - 이진수). 이 측정 단위와 함께 8비트에 해당하는 확장된 측정 단위인 "바이트"가 널리 사용됩니다.
• 십진수 체계에서 측정 단위는 dit(소수점 자리)입니다.

예 3

8비트 이진 메시지 10111011의 데이터 크기 6자리 십진 메시지 275903의 데이터 크기

시스템 상태 불확실성(시스템 엔트로피)의 개념을 고려하지 않고 구문 수준에서 정보 I의 양을 결정하는 것은 불가능합니다. 실제로 시스템에 대한 정보를 얻는 것은 항상 이 시스템의 상태에 대한 수신자의 무지 정도의 변화와 관련이 있습니다. 이 개념을 생각해 봅시다.

정보를 받기 전에 소비자가 시스템에 대한 예비(선험적) 정보를 갖도록 하십시오. ㅏ . 시스템에 대한 그의 무지의 척도는 기능입니다. 하아), 동시에 시스템 상태의 불확실성을 측정하는 역할을 합니다. 이 측정값은 엔트로피. 소비자가 시스템에 대한 완전한 정보를 가지고 있다면 엔트로피는 0입니다. 소비자가 일부 시스템에 대해 완전한 불확실성을 가지고 있다면 엔트로피는 양수입니다. 새로운 정보가 수신되면 엔트로피가 감소합니다.

어떤 메시지를 받은 후 비 수신자는 일부 추가 정보를 획득하여 선험적 무지를 줄여 사후(메시지를 수신한 후) 비 ) 시스템 상태의 불확실성이 되었습니다.

그런 다음 메시지에서 받은 시스템에 대한 정보의 양 비 는 다음과 같이 정의됩니다. , 즉, 정보의 양은 시스템 상태의 불확실성 변화(감소)로 측정됩니다.

최종 불확실한 경우 사라지면 초기의 불완전한 지식은 완전한 지식과 정보의 양으로 대체될 것입니다. 즉, 시스템의 엔트로피 하아) 누락된 정보의 척도로 간주할 수 있습니다.

시스템의 엔트로피 하아) , 가지고 N 가능한 상태는 Shannon 공식에 따라 다음과 같습니다.

(1)

어디에 시스템이있을 확률 나 -번째 상태.

시스템의 모든 상태가 동등하게 가능한 경우, 즉 그들의 확률은 , 그것의 엔트로피는

(2)

이진 시스템의 엔트로피는 비트 단위로 측정됩니다. 공식 (2)에 기초하여 우리는 동등 확률 상태의 시스템에서 1비트는 지식의 불확실성을 절반으로 줄이는 정보의 양과 같다고 말할 수 있습니다.

예 4

동전 던지기 과정을 설명하는 시스템에는 두 가지 확률 상태가 있습니다. 어느 쪽이 위에 있는지 추측해야 한다면 먼저 시스템 상태에 대해 완전한 불확실성을 갖게 됩니다. 시스템 상태에 대한 정보를 얻으려면 "이것은 독수리입니까?"라는 질문을 합니다. 이 질문을 통해 알 수 없는 상태의 절반, 즉 불확실성을 2배로 줄입니다. 대답이 "예" 또는 "아니오"인 경우 시스템 상태에 대한 완전한 명확성을 얻을 수 있습니다. 따라서 질문에 대한 답변에는 1비트의 정보가 포함됩니다. 첫 번째 질문 이후에 완전한 명확성이 있었기 때문에 시스템의 엔트로피는 1과 같습니다. 동일한 대답은 공식 (2)에 의해 제공됩니다. log2 2=1.

실시예 5

게임 "숫자를 맞춰보세요". 1에서 100까지 원하는 숫자를 추측해야 합니다. 추측을 시작할 때 시스템 상태에 대해 완전한 불확실성이 있습니다. 추측 할 때 무작위로 질문하는 것이 아니라 대답이 지식의 불확실성을 2 배로 줄여 각 질문 후에 약 1 비트의 정보를 얻는 방식으로 질문해야합니다. 예를 들어 먼저 "숫자가 50보다 큽니까?"라는 질문을 해야 합니다. 추측에 대한 "올바른" 접근 방식을 사용하면 6-7개의 질문에서 숫자를 추측할 수 있습니다. 공식 (2)를 적용하면 시스템의 엔트로피가 log2·100=6.64임을 알 수 있습니다.

실시예 6

부족 "tumbo-jumbo"의 알파벳에는 32개의 다른 문자가 포함되어 있습니다. 시스템의 엔트로피는 무엇입니까? 즉, 각 문자가 얼마나 많은 정보를 전달하는지 결정해야 합니다.
각 문자가 동일한 확률로 단어로 발생한다고 가정하면 엔트로피는 log2 32=5입니다.

가장 일반적으로 사용되는 것은 이진 및 십진 로그입니다. 이 경우 측정 단위는 각각 bit와 dit입니다.

정보성 계수(정도)메시지의 (간결함)은 정보량과 데이터량의 비율, 즉

정보성 계수 Y가 클수록 시스템에서 정보(데이터) 변환 작업량이 줄어듭니다. 따라서 그들은 최적의 정보 코딩의 특별한 방법이 개발되는 정보 콘텐츠를 늘리기 위해 노력합니다.

정보의 의미론적 측정

정보의 의미론적 내용을 측정하기 위해, 즉 슈나이더가 제안한 동의어 사전 척도가 의미론적 수준에서 가장 큰 인정을 받았습니다. 주로 들어오는 메시지를 수신하는 사용자의 능력과 정보의 의미론적 속성을 연결합니다. 이를 위해 개념이 사용됩니다. 사용자 시소러스".

정보의 의미적 내용 사이의 관계에 따라 에스 및 사용자 시소러스 Sp 사용자가 인식하고 미래에 동의어 사전 변경에 포함되는 의미론적 정보의 양. 이 종속성의 특성은 그림 1에 나와 있습니다. 2. 두 가지 제한적인 경우를 고려하십시오. 0:

소비자는 의미적 내용에 동의할 때 최대의 의미적 정보를 획득합니다. 에스 동의어 사전 , 들어오는 정보가 사용자가 이해할 수 있고 이전에 알려지지 않은(시소러스에서 누락된) 정보를 가져올 때.

따라서 메시지에 포함된 의미 정보의 양, 즉 사용자가 받은 새로운 지식의 양은 상대적인 값입니다. 동일한 메시지가 유능한 사용자에게는 의미론적 콘텐츠를 가질 수 있고 무능한 사용자에게는 무의미할 수 있습니다(의미론적 잡음).

에 대한.

쌀. 2. 소비자가 자신의 시소러스에서 인식하는 의미론적 정보의 양의 의존성

정보의 의미론적(의미 있는) 측면을 평가할 때 가치를 조화시키기 위해 노력해야 합니다. 에스 그리고 sp.

의미론적 정보의 양에 대한 상대적 척도는 풍부함의 계수가 될 수 있습니다. 와 함께 의미 정보의 양과 그 양의 비율로 정의됩니다.

실용적인 정보 측정

정보의 실용적인 척도는 정보를 결정하는 데 사용됩니다. 공익사업(값) 사용자의 목표를 달성하기 위해. 이 척도는 특정 시스템에서 이 정보를 사용하는 특성으로 인해 상대 값이기도 합니다. 정보의 가치는 목적함수를 측정하는 단위와 같은 단위(또는 그 단위에 가까운 단위)로 측정하는 것이 좋습니다.

실시예 7

경제 시스템에서 정보의 실용적인 속성(가치)은 시스템을 관리하기 위해 이 정보를 사용하여 달성되는 기능의 경제적 효과 증가에 따라 결정될 수 있습니다.

제어 시스템에 대한 정보 메시지의 값은 어디에 있습니까? ;

- 관리 시스템 기능의 선험적으로 예상되는 경제적 효과

메시지에 포함된 정보가 제어에 사용된다면 시스템 기능의 예상 효과.

비교를 위해 도입된 정보 측정이 표에 나와 있습니다. 하나.

표 1. 정보 단위 및 예

정보대책	단위	예 (컴퓨터 영역용)
통사론: a) 섀넌 접근법 b) 컴퓨터 접근	a) 불확실성 감소 정도 b) 정보 표시 단위	a) 사건의 확률 b) 비트, 바이트, KB 등
시맨틱	a) 시소러스 b) 경제 지표	a) 응용 소프트웨어 패키지, 개인용 컴퓨터, 컴퓨터 네트워크 등 b) 수익성, 생산성, 감가상각률 등
바쁜	사용가치	메모리 용량, 컴퓨터 성능, 데이터 전송률 등 금전적 표현 정보 처리 및 의사 결정 시간

1.2.4. 정보 속성

정보 활용의 가능성과 효율성은 대표성, 내용, 충분성, 접근성, 관련성, 적시성, 정확성, 신뢰성, 안정성과 같은 기본 속성에 의해 결정됩니다.
정보의 대표성은 대상의 속성을 충분히 반영하기 위한 선택과 형성의 정확성과 관련이 있다.

여기서 가장 중요한 것은 다음과 같습니다.

• 원래 개념이 공식화된 개념의 정확성;
• 표시된 현상의 필수 기능 및 관계 선택의 타당성.

정보의 대표성을 위반하면 종종 중대한 오류가 발생합니다.

간결함정보는 메시지의 의미론적 정보량과 처리 중인 데이터의 양의 비율과 동일한 의미론적 용량을 반영합니다. . 정보의 내용이 증가함에 따라 동일한 정보를 얻기 위해서는 더 적은 양의 데이터를 변환해야 하므로 정보 시스템의 의미 용량이 증가합니다.

콘텐츠 요소와 함께 씨 , 의미론적 측면을 반영하여 데이터 양에 대한 구문 정보(Shannon에 따름)의 비율을 특징으로 하는 정보 내용 계수를 사용할 수도 있습니다. .

적절정보의 (완전성)은 올바른 결정을 내리기에 최소한이지만 충분한 구성(지표 집합)을 포함하고 있음을 의미합니다. 정보의 완전성 개념은 의미론적 내용(의미론) 및 실용론과 연결됩니다. 불완전한 것으로, 즉 올바른 결정을 내리기에 불충분하고 중복 정보는 사용자가 내린 결정의 효율성을 감소시킵니다.

유효성사용자의 인식에 대한 정보는 수신 및 변환을 위한 적절한 절차를 구현함으로써 보장됩니다. 예를 들어, 정보 시스템에서 정보는 액세스 가능하고 사용자에게 친숙한 형식으로 변환됩니다. 이것은 특히 의미론적 형식을 사용자 동의어 사전과 조정함으로써 달성됩니다.

관련성정보는 사용 시점의 관리 정보 가치 보존 정도에 따라 결정되며 특성 변화의 역학 및 이 정보가 발생한 이후 경과된 시간 간격에 따라 달라집니다.

적시정보는 작업 해결 시간과 일치하는 사전 결정된 시점까지의 수신을 의미합니다.

정확성정보는 대상, 프로세스, 현상 등의 실제 상태에 대해 수신된 정보의 근접 정도에 따라 결정됩니다. 디지털 코드로 표시되는 정보의 경우 정확도에 대한 네 가지 분류 개념이 알려져 있습니다.

• 숫자의 최하위 자릿수 단위 값으로 측정되는 형식 정밀도;
• 정확성이 보장되는 숫자의 마지막 숫자 단위 값에 의해 결정되는 실제 정밀도;
• 시스템 작동의 특정 조건에서 얻을 수 있는 최대 정확도
• 표시기의 기능적 목적에 따라 필요한 정확도.

신뢰할 수 있음정보는 필요한 정확도로 실제 개체를 반영하기 위해 해당 속성에 의해 결정됩니다. 정보의 신뢰성은 필요한 정확도의 신뢰 수준, 즉 정보에 표시된 매개변수 값이 필요한 정확도 내에서 이 매개변수의 실제 값과 다를 확률입니다.

지속 가능성정보는 필요한 정확도를 손상시키지 않고 원본 데이터의 변경 사항에 대응할 수 있는 능력을 반영합니다. 정보의 안정성과 대표성은 선택한 정보의 선택 및 형성 방법에 따라 결정됩니다.

결론적으로 대표성, 내용, 충분성, 접근성, 지속가능성과 같은 정보 품질 매개변수는 전적으로 정보 시스템 개발의 방법론적 수준에서 결정된다는 점에 유의해야 합니다. 관련성, 적시성, 정확성 및 신뢰성의 매개변수는 방법론적 수준에서도 더 많이 결정되지만 그 값은 시스템 기능의 특성, 무엇보다도 신뢰성에 따라 크게 영향을 받습니다. 동시에 관련성과 정확성의 매개변수는 적시성과 신뢰성의 매개변수와 각각 견고하게 연결되어 있습니다.

1.2.5. 정보 프로세스의 일반적인 특성

자연과 사회에서 정보의 변화와 관련된 객체의 지속적인 상호 작용이 있습니다. 정보의 변화는 다양한 영향의 결과로 발생합니다. 정보가 있는 작업 집합을 호출합니다. 정보 처리. 정보 활동은 정보로 수행되는 다양한 작업으로 구성됩니다. 그 중에는 정보의 검색, 수신, 처리, 전송, 저장 및 보호와 관련된 조치가 있습니다.

사람 간의 정보 교환, 자연 현상에 대한 인체의 반응, 사람과 자동화 시스템의 상호 작용 -이 모든 것이 정보 프로세스의 예입니다.

프로세스 수집포함:

• 파라미터 측정;
• 추가 처리를 위해 매개변수를 데이터로 등록
• 데이터를 시스템에서 사용되는 형식으로 변환(코딩, 원하는 형식으로 축소 및 처리 시스템에 입력).

데이터를 측정하고 기록하려면 신호를 수신기 시스템에서 허용되는 형식(호환 가능)으로 변환하는 하드웨어가 필요합니다. 예를 들어 후속 처리를 위해 환자의 온도 또는 토양 수분을 등록하려면 특수 센서가 필요합니다. 이 데이터를 매체에 기록하거나 전송하려면 하드웨어도 필요합니다.

동일한 데이터를 반복적으로 사용하려면 정보 저장이 필요합니다. 정보 저장을 보장하려면 데이터를 물리적 매체에 기록하고 매체에서 읽을 수 있는 하드웨어가 필요합니다.

프로세스 교환정보는 정보의 출처와 소비자(수신자)의 존재를 의미합니다. 소스에서 정보를 얻는 프로세스를 호출합니다. 옮기다, 소비자 정보를 얻는 과정을 호출 리셉션. 따라서 교환 프로세스는 상호 연결된 두 개의 송수신 프로세스가 있음을 의미합니다.

전송 및 수신 프로세스는 단방향, 양방향 및 교대로 양방향일 수 있습니다.

정보 소스에서 소비자에게 메시지 전송을 보장하는 방법과 프로세스를 호출합니다. 정보 통신.

쌀. 3. 정보 교환 프로세스

사람, 동물, 식물, 자동 장치는 정보의 출처이자 소비자가 될 수 있습니다. 정보는 소스에서 소비자에게 메시지 형식으로 전송됩니다. 메시지의 수신 및 전송은 신호의 형태로 수행됩니다. 신호는 메시지를 표시하는 물리적 환경의 변화입니다. 신호는 소리, 빛, 후각(냄새), 전기, 전자기 등일 수 있습니다.

인코더는 메시지를 소스에서 이해할 수 있는 형식으로 메시지가 전송되는 물리적 매체의 신호로 변환합니다. 디코딩 장치는 역동작을 수행하여 환경의 신호를 소비자가 이해할 수 있는 형태로 변환합니다.

전송된 메시지의 물질 전달자는 천연 화학 화합물(냄새 및 맛), 공기 또는 전화 멤브레인의 기계적 진동(소리 전송 중), 전선의 전류 진동(전신, 전화), 광학 범위의 전자파(사람이 인식할 수 있음)일 수 있습니다. 인간의 눈) , 무선 범위의 전자파(음향 및 텔레비전 이미지 전송용).

인간과 동물에서 정보는 약한 전류의 형태로 또는 혈액에 의해 운반되는 특수 화합물(호르몬)의 도움으로 신경계를 통해 전달됩니다.

커뮤니케이션 채널의 특징 처리량- 단위 시간당 전송되는 데이터의 양. 트랜시버의 정보 변환 속도와 채널 자체의 물리적 특성에 따라 달라집니다. 처리량은 채널의 물리적 특성에 따라 결정됩니다.

컴퓨팅에서 정보 프로세스는 자동화되고 신호를 호환 가능한 형식으로 가져오는 하드웨어 및 소프트웨어 방법을 사용합니다.

처리 및 전송의 모든 단계에서 적절한 호환 하드웨어가 있는 전송 및 수신 장치가 필요합니다. 일단 수신된 데이터는 다음 프로세스까지 저장을 위해 저장 매체에 고정될 수 있습니다.

따라서 정보 프로세스는 일련의 데이터 변환과 새로운 형태의 저장으로 구성될 수 있습니다.
현대 세계의 정보 프로세스는 컴퓨터에서 자동화되는 경향이 있습니다. 정보 프로세스를 구현하고 정보 소비자의 요구를 충족시키는 정보 시스템의 수가 증가하고 있습니다.

컴퓨터 카탈로그에 데이터를 저장하면 정보를 빠르게 복사하고 다른 미디어에 배치하고 다양한 형식으로 사용자에게 발행할 수 있습니다. 장거리 정보 전송 프로세스도 변화하고 있습니다. 인류는 점차 글로벌 네트워크를 통한 소통으로 나아가고 있습니다.

치료정보를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하는 프로세스입니다.

처리를 수행하려면 다음 조건이 필요합니다.

• 초기 데이터 - 가공을 위한 원료;
• 처리 환경 및 도구;
• 데이터 변환의 규칙(방법)을 정의하는 기술

처리 과정은 새로운 정보(형식, 내용, 의미)를 받는 것으로 끝납니다. 결과정보.

정보 처리 과정은 물질 생산 과정과 유사합니다. 상품 생산에는 원자재(초기 재료), 환경 및 생산 도구(공작소 및 공작 기계), 상품을 제조하는 기술이 필요합니다.
위에서 설명한 정보 프로세스의 모든 개별 측면은 서로 밀접하게 연결되어 있습니다.

컴퓨터에서 정보 처리를 수행할 때 입력, 저장, 처리 및 출력의 네 가지 데이터 작업 그룹이 구별됩니다.

처리에는 일부 소프트웨어 환경에서 데이터 변환이 포함됩니다. 각 소프트웨어 환경에는 데이터를 중단하는 데 사용할 수 있는 도구 세트가 있습니다. 처리를 수행하려면 환경에서 작업하는 기술, 즉 환경 도구로 작업하기 위한 기술.

처리가 가능하려면 데이터를 입력해야 합니다. 사용자에서 컴퓨터로 전송합니다. 이를 위한 다양한 입력 장치가 있습니다.

데이터가 손실되지 않고 재사용될 수 있도록 다양한 저장 장치에 데이터가 기록됩니다.

정보 처리 결과를 보려면 표시해야 합니다. 다양한 출력 장치를 사용하여 컴퓨터에서 사용자에게 전송합니다.

1.2.6. 숫자 정보의 인코딩

일반 개념

코딩 시스템은 편리하고 효율적인 정보 처리를 제공하기 위해 객체의 이름을 기호(코드)로 대체하는 데 사용됩니다.

코딩 시스템- 객체의 코드 지정에 대한 일련의 규칙.

코드는 문자, 숫자 및 기타 기호로 구성된 알파벳을 기반으로 작성됩니다. 코드의 특징은 다음과 같습니다.

• 길이 - 코드의 위치 수.
• 구조 - 분류 기능을 지정하는 데 사용되는 기호 코드의 배열 순서.

개체에 코드 지정을 할당하는 절차를 호출합니다. 코딩.

수 체계의 표현

숫자는 다양한 숫자 체계로 나타낼 수 있습니다.

숫자를 쓰려면 숫자뿐만 아니라 문자도 사용할 수 있습니다(예: 로마 숫자 쓰기 - XXI, MCMXCIX). 숫자를 나타내는 방식에 따라 숫자 체계는 다음과 같이 나뉩니다. 위치그리고 위치가 아닌.

위치 번호 시스템에서 숫자의 각 자리의 정량적 값은 이 번호 또는 해당 자리가 쓰여진 위치(위치 또는 자리)에 따라 다릅니다. 번호 위치는 오른쪽에서 왼쪽으로 0부터 번호가 매겨집니다. 예를 들어 십진수 체계에서 숫자 2의 위치를 ​​변경하면 크기가 다른 십진수를 쓸 수 있습니다. 20(숫자 2는 첫 번째 위치에 있으며 2개의 10을 의미함); 2000(숫자 2는 3위이며 2000을 의미함); 0.02 등 숫자의 위치를 ​​인접한 숫자로 이동하면 값이 10배 증가(감소)합니다.

위치가 없는 숫자 시스템에서 숫자는 숫자의 위치(위치)가 변경될 때 양적 값을 변경하지 않습니다. 비위치 체계의 예로는 동일한 기호가 위치에 관계없이 동일한 의미를 갖는 로마 체계가 있습니다(예를 들어 숫자 XVX의 기호 X는 나타나는 곳마다 10을 의미합니다).

위치 번호 시스템에서 숫자를 나타내는 데 사용되는 다른 기호의 숫자(p)를 호출합니다. 기초숫자 체계. 숫자 값의 범위는 0에서 p-1까지입니다.

10진수 시스템에서 p=10 및 10개의 숫자는 0, 1, 2, ... 9와 같은 숫자를 쓰는 데 사용됩니다.

컴퓨터의 경우 0과 1의 수열을 사용하여 숫자를 나타내는 이진법(p = 2)이 가장 적합하고 신뢰할 수 있는 것으로 나타났으며, 또한 컴퓨터에 편리한 것으로 판명되었습니다. 두 가지 이상의 숫자 체계를 사용하여 정보 표현을 사용하려면:

• 8진수(p=8, 즉 임의의 숫자는 8자리 숫자 - 0.1, 2,...7)를 사용하여 표시됩니다.
• 16진수(p=16, 사용된 기호는 숫자 - 0, 1, 2, ..., 9 및 문자 - A, B, C, D, E, F, 대체 숫자 10,11, 12, 13, 14, 15 각기).

10진수, 2진수 및 16진수 시스템의 코드 대응은 표 2에 나와 있습니다.

표 2. 10진법, 2진법 및 16진법의 코드 대응

소수	바이너리	16진수

일반적으로 위치 번호 체계의 모든 번호 N은 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.

여기서 k는 숫자 N의 정수 부분의 자릿수입니다.

- (k –1) - p를 기본으로 하는 수 체계로 쓰여진 숫자 N의 정수 부분의 번째 자리;

p를 기본으로 하는 숫자 체계로 쓰여진 숫자 N의 소수 부분의 N번째 숫자;

n은 숫자 N의 소수 부분의 자릿수입니다.

k자리로 표현할 수 있는 최대 수.

n 자리로 표현할 수 있는 가장 작은 수.

정수 부분에 k 자리, 소수 부분에 n 자리가 있으면 총 다른 수를 적을 수 있습니다.

이러한 표기법을 고려하여 p를 기본으로 하는 모든 위치 숫자 체계에서 숫자 N의 레코드는 다음과 같은 형식을 갖습니다.

실시예 8

p = 10인 경우 십진수 표기법의 숫자는 2466.675 10이며 여기서 k = 4, n = 3입니다.

p = 2인 경우 이진수는 1011.112이며 k = 4, n = 2입니다.

2진수와 16진수는 10진수와 같은 성질을 가지고 있는데 숫자를 나타내는 데 10자리만 사용하지 않고 첫 번째 경우에는 2개, 두 번째 경우에는 10자리와 6개의 문자만 사용합니다. 따라서 숫자의 자리를 10진수가 아니라 2진수 또는 16진수라고 합니다. 2진수 및 16진수 시스템에서 산술 연산을 수행하는 기본 법칙은 10진법과 동일하게 준수됩니다.

비교를 위해 각 숫자의 가중치를 고려한 용어의 합으로 다른 숫자 체계의 숫자 표현을 고려하십시오.

실시예 9

십진법에서

바이너리 시스템에서

16진법에서

숫자를 한 숫자 체계에서 다른 숫자 체계로 변환하는 규칙이 있습니다.

컴퓨터에서 숫자를 표현하는 형식

컴퓨터에서 이진수를 나타내는 두 가지 방법이 있습니다.

• 자연 형태 또는 고정 소수점 형태;
• 일반 형식 또는 부동 소수점(소수점) 형식.

자연 형식(고정 소수점이 있음)에서 모든 숫자는 정수 부분과 소수 부분을 구분하는 쉼표 위치인 모든 숫자에 대한 상수가 있는 일련의 숫자로 표시됩니다.

실시예 10

10진수 체계에서 숫자의 정수 부분에는 5자리가 있고 숫자의 소수 부분에는 5자리가 있습니다. 예를 들어 이러한 비트 그리드에 쓰여진 숫자는 다음과 같습니다. +00564.24891; -10304.00674 등 이러한 비트 그리드에서 표현할 수 있는 최대 수는 99999.99999입니다.

고정 소수점 표현 형식은 가장 단순하지만 숫자 표현 범위가 제한적입니다. 연산 결과가 허용 범위를 벗어난 숫자이면 비트 그리드가 오버플로되고 추가 계산이 의미를 잃습니다. 따라서 현대 컴퓨터에서 이러한 표현 형식은 일반적으로 다음과 같은 경우에만 사용됩니다. 정수.

정수 부분에 k 자리, 소수 부분에 n 자리가 존재할 때 p를 밑으로 하는 수 체계를 사용하는 경우 고정 소수점 형식으로 표시될 때 유효 숫자 N의 범위는 다음과 같이 결정됩니다. 관계:

실시예 11

p =2, k =10, n =6인 경우 유효 숫자의 범위는 다음 관계로 결정됩니다.

일반 형식(부동 소수점)각 숫자는 두 자릿수 그룹으로 표시됩니다. 첫 번째 숫자 그룹을 호출합니다. 가수, 두번째 - 순서대로, 가수의 절대값은 1보다 작아야 하며 차수는 정수여야 합니다. 일반적으로 부동 소수점 숫자는 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.

여기서 M은 숫자의 가수(| M |< 1);

r은 숫자의 차수입니다(r은 정수임).

p는 수 체계의 밑입니다.

실시예 12

예제 3에 주어진 숫자는 +00564.24891입니다. -10304.00674는 다음 식으로 부동 소수점 형식으로 표시됩니다.

일반적인 표현 형식은 숫자를 표시하는 범위가 매우 넓으며 현대 컴퓨터의 주요 형식입니다. 숫자의 부호는 이진수로 인코딩됩니다. 이 경우 코드 0은 부호 "+", 코드 1은 부호 "-"를 의미합니다.

가수에 대한 m 자리와 순서에 대한 s 자리의 존재 하에 p를 기본으로 하는 수 체계가 사용되는 경우(순서 및 가수의 부호 자리를 고려하지 않고), 그들이 표현될 때 유효 숫자 N의 범위 정상적인 형태로 다음 관계에 의해 결정됩니다.

실시예 13

p =2, m =10, s =6인 경우 유효 숫자의 범위는 대략 ~에서 ~까지 결정됩니다.

컴퓨터에서 숫자를 나타내는 형식

여러 비트 또는 바이트의 시퀀스를 종종 들데이터. 숫자의 비트(단어, 필드 등)는 0번째 숫자부터 시작하여 오른쪽에서 왼쪽으로 번호가 매겨집니다.

컴퓨터는 상수 및 가변 길이의 필드를 처리할 수 있습니다.

일정한 길이의 필드:

단어 - 2바이트

하프워드 - 1바이트

더블 워드 - 4바이트

확장 워드 - 8바이트.

가변 길이 필드 0에서 256바이트 사이의 크기를 가질 수 있지만 정수 바이트 수와 같아야 합니다.

고정 소수점 숫자는 대부분 워드 및 반단어 형식입니다. 부동 소수점 숫자 - 더블 워드 및 확장 워드 형식.

실시예 14

10진수 -193은 2진수 -11000001에 해당합니다. 이 숫자를 두 가지 형식으로 표현해 보겠습니다.

이 숫자의 자연(고정 소수점) 표현에는 2바이트 워드가 필요합니다. (표 3).

표 3

숫자 기호

숫자의 절대값

카테고리 번호

일반 형식에서 숫자 -19310은 10진법으로 -0.193x103이고 2진법으로 같은 숫자는 -0.11000001x21000입니다. 숫자 193을 나타내는 가수는 2진수 형식으로 8자리입니다. 따라서 지수는 8이므로 2의 거듭제곱은 8(10002)입니다. 숫자 8도 이진법으로 쓰여집니다. 이 숫자(부동 소수점)의 일반 형식에는 더블 워드가 필요합니다. 4바이트(표 4).

표 4

	숫자 기호	주문하다							가수
카테고리 번호

숫자의 부호는 맨 왼쪽 31번째 비트에 기록됩니다. 번호의 순서(24번째부터 30번째까지)를 기록하기 위해 7비트가 할당됩니다. 이 위치에서 숫자 8은 이진 형식으로 작성됩니다. 가수를 쓰기 위해 24비트가 할당됩니다(0에서 23까지). 가수는 왼쪽에서 오른쪽으로 씁니다.

모든 위치 시스템에서 십진수 시스템으로의 변환

예를 들어 기본 p = 2인 컴퓨터에서 사용되는 임의의 위치 숫자 시스템으로부터의 번역; 여덟; 도 16을 10진법으로 하면 식(1)과 같이 된다.

실시예 15

10진수 2진수로 변환합니다. 변환 공식(1)에 원래 숫자의 해당 이진수를 대입하면 다음을 찾을 수 있습니다.

실시예 16

실시예 17

숫자를 십진법으로 변환합니다.

번역할 때 16번째 숫자 체계에서 문자 A가 값 10을 대체한다는 점을 고려했습니다.

정수를 십진수에서 다른 위치 숫자 체계로 변환

십진법에서 다른 수법으로의 역변환을 고려하십시오. 단순화를 위해 정수만 번역하도록 제한합니다.

일반적인 번역 규칙은 다음과 같습니다. 숫자 N을 p로 나누어야 합니다. 결과 나머지는 숫자 N의 p-ary 표기법의 첫 번째 숫자에 숫자를 제공합니다. 그런 다음 결과 몫을 p로 다시 나누고 결과 나머지를 다시 기억하십시오. 이것은 두 번째 숫자의 숫자 등이 될 것입니다. 이러한 순차 나눗셈은 몫이 수 체계의 밑수인 p보다 작을 때까지 계속됩니다. 이 마지막 몫이 가장 중요한 숫자가 됩니다.

실시예 18

10진수 N = 20(p = 10)을 2진수 시스템(p = 2)으로 변환합니다.

우리는 위의 규칙에 따라 행동합니다(그림 4). 첫 번째 나눗셈은 몫에 10을 주고 나머지는 0입니다. 이것은 최하위 숫자입니다. 두 번째 나눗셈은 몫 - 5와 나머지 - 1을 제공합니다. 세 번째 나눗셈은 몫 - 2와 나머지 - 0을 제공합니다. 나눗셈은 몫이 0이 될 때까지 계속됩니다. 다섯 번째 몫은 0입니다. 나머지는 1입니다. 이 나머지는 결과 이진수의 가장 높은 숫자입니다. 이것이 분할이 끝나는 곳입니다. 이제 마지막 몫부터 시작하여 결과를 작성한 다음 모든 나머지를 다시 작성합니다. 결과적으로 다음을 얻습니다.

쌀. 4. 나누기 방법을 사용하여 십진수를 이진수로 변환

1.2.7. 텍스트 데이터 인코딩

텍스트 데이터는 어떤 물리적 매체(종이, 자기 디스크, 디스플레이 화면의 이미지)에 기록된 알파벳, 숫자 및 특수 문자의 모음입니다.

키보드의 키를 누르면 신호가 코드 테이블에 저장되는 이진수로 컴퓨터에 전송됩니다. 코드 테이블은 컴퓨터에 있는 문자의 내부 표현입니다. ASCII(정보 교환을 위한 미국 표준 코드) 테이블은 전 세계적으로 표준으로 채택되었습니다.

한 문자의 바이너리 코드를 저장하기 위해 1바이트 = 8비트가 할당됩니다. 각 비트가 1 또는 0의 값을 갖는다는 것을 고려하면 1과 0의 가능한 조합의 수는 와 같습니다. 즉, 1바이트의 도움으로 256개의 서로 다른 이진 코드 조합을 얻을 수 있으며 이를 사용하여 256개의 서로 다른 문자를 표시할 수 있습니다. 이 코드는 ASCII 테이블을 구성합니다. 항목을 줄이고 이러한 문자 코드를 더 쉽게 사용할 수 있도록 테이블은 16자(10자리 숫자 및 6개의 라틴 문자 A, B, C, D, E, F)로 구성된 16진수 시스템을 사용합니다. 문자를 인코딩할 때 숫자 는 먼저 쓰여진 열이고, 그 다음 주어진 문자가 있는 교차점의 행입니다.

첫 번째 바이트가 있는 각 문자의 인코딩은 문자 시스템의 엔트로피 계산과 관련됩니다(예제 6 참조). 문자 인코딩 시스템을 개발할 때 라틴(영어) 알파벳의 소문자 26개와 대문자 26개, 0~9까지의 숫자, 문장 부호, 특수 문자, 산술 기호를 인코딩해야 하는 점을 고려했습니다. 이들은 소위 국제 기호입니다. 약 128자로 밝혀졌습니다. 또 다른 128개의 코드는 국가 알파벳의 문자와 일부 추가 문자를 인코딩하기 위해 예약되어 있습니다. 러시아어에서는 33개의 소문자와 33개의 대문자입니다. 인코딩할 총 문자 수가 보다 크거나 작습니다. 모든 기호가 동일한 확률로 발생한다고 가정하면 시스템의 엔트로피는 7이 됩니다.< H < 8. Поскольку для кодирования используется целое число бит, то 7 бит будет мало. Поэтому для кодирования каждого символа используется по 8 бит. Как было сказано выше, 8 бит позволяют закодировать символов. Это число дало название единице измерения объема данный «байт».

실시예 19

ASCII 테이블의 라틴 문자 S는 16진수 코드 - 53으로 표시됩니다. 키보드에서 문자 S를 누르면 해당 문자가 컴퓨터 메모리에 기록됩니다. 이진 코드 01010011은 각 16진수를 바이너리 등가물.

이 경우 숫자 5는 코드 0101로 대체되고 숫자 3은 코드 0011로 대체됩니다. 문자 S가 화면에 표시되면 컴퓨터에서 디코딩이 이루어집니다. 이미지는 이 이진 코드를 사용하여 빌드됩니다. .

메모! ASCII 테이블의 모든 문자는 8개의 2진수 또는 2개의 16진수(1자리는 4비트로 표시됨)를 사용하여 인코딩됩니다.

표(그림 5)는 16진수 체계의 문자 인코딩을 표시합니다. 처음 32자는 제어 문자이며 주로 제어 명령을 전송하기 위한 것입니다. 소프트웨어 및 하드웨어에 따라 다를 수 있습니다. 코드 테이블의 후반부(128에서 255까지)는 미국 표준에 의해 정의되지 않으며 국가 문자, 의사 및 일부 수학 문자를 위한 것입니다. 국가마다 다른 버전의 코드 테이블 후반부를 사용하여 알파벳 문자를 인코딩할 수 있습니다.

메모!숫자는 ASCII 표준에 따라 두 가지 경우(입력-출력 중 및 텍스트에서 발생하는 경우)로 인코딩됩니다.

비교를 위해 두 가지 인코딩 옵션에 대해 숫자 45를 고려하십시오.

텍스트에서 사용될 때 이 숫자는 표현을 위해 2바이트가 필요합니다. 각 숫자는 ASCII 테이블에 따라 코드로 표시됩니다(그림 4). 16진수 코드는 34 35이고 2진수 코드는 00110100 00110101이며 2바이트가 필요합니다.

쌀. 5. ASCII 코드 표(단편)

1.2.8. 그래픽 정보 인코딩

컴퓨터의 색상 표현

그래픽 데이터는 다양한 종류의 그래프, 차트, 다이어그램, 그림 등입니다. 모든 그래픽 이미지는 색상 영역의 구성으로 나타낼 수 있습니다. 색상은 눈으로 직접 인식되는 보이는 물체의 속성을 결정합니다.

컴퓨터 산업에서 모든 색상의 표시는 파란색, 녹색, 빨간색의 세 가지 기본 색상을 기반으로 합니다. 약어 RGB(Red - Green - Blue)를 사용하여 지정합니다.

자연에서 발견되는 모든 색상은 이 세 가지 색상의 강도(밝기)를 혼합하고 변경하여 만들 수 있습니다. 각 색상을 100% 혼합하면 흰색이 생성됩니다. 각 색상을 0% 혼합하면 검은색이 됩니다.

세 가지 기본 RGB 색상을 다양한 비율로 함께 추가하여 컴퓨터에서 색상을 재현하는 기술을 가산 혼합이라고 합니다.

인간의 눈은 엄청난 수의 색상을 인식할 수 있습니다. 모니터와 프린터는 이 범위의 제한된 부분만 재현할 수 있습니다.

컴퓨터에서 색상 재현의 다양한 물리적 프로세스를 설명해야 하므로 다양한 색상 모델이 개발되었습니다. 재현 가능한 색상의 범위와 색상이 모니터와 프린터에 표시되는 방식은 다르며 사용되는 색상 모델에 따라 다릅니다.

색상 모델은 수학적으로 설명되며 여러 기본 색상을 혼합하여 다양한 색조를 표현할 수 있습니다.

모니터 화면의 색상은 인쇄 시와 다르게 보일 수 있습니다. 이러한 차이는 인쇄에 사용되는 색상 모델과 모니터에 사용되는 색상 모델이 다르기 때문입니다.

색상 모델 중에서 가장 잘 알려진 모델은 RGB, CMYK, HSB, LAB입니다.

RGB 모델

RGB 모델은 구성 요소 색상의 밝기가 증가함에 따라 결과 색상의 밝기가 증가하기 때문에 가법이라고 합니다.

RGB 색상 모델은 일반적으로 모니터, 스캐너 및 색상 필터에 표시되는 색상을 설명하는 데 사용됩니다. 인쇄 장치에 색 영역을 표시하는 데 사용되지 않습니다.

RGB 모델의 색상은 빨강(Red), 녹색(Green) 및 파랑(Blue)의 세 가지 기본 색상의 합으로 표현됩니다(그림 6). RGB는 파란색에서 녹색까지의 범위에서 색상을 잘 재현하며 노란색과 주황색 음영은 다소 나쁩니다.

RGB 모델에서 각 기본 색상은 밝기(강도)로 특징지어지며 0에서 255까지 256개의 개별 값을 취할 수 있습니다. 따라서 각 구성 요소의 밝기를 달리하여 다양한 비율로 색상을 혼합할 수 있습니다. 따라서, 하나는 얻을 수 있습니다

256x256x256 = 16,777,216색.

각 색상은 세 가지 구성 요소의 밝기 값을 포함하는 코드와 연결될 수 있습니다. 10진수 및 16진수 코드 표현이 사용됩니다.

쌀. 6. RGB 모델의 기본 색상 조합

10진수 표현은 245,155,212와 같이 쉼표로 구분된 3개의 10진수 그룹 3개입니다. 첫 번째 숫자는 빨간색 구성 요소의 밝기에 해당하고 두 번째는 녹색에 해당하며 세 번째는 파란색에 해당합니다.

16진수 표현의 색상 코드는 0хХХХХХХ입니다. 0x 접두사는 16진수를 다루고 있음을 나타냅니다. 접두사 뒤에는 6개의 16진수(0, 1, 2,...,9, A, B, C, D, E, F)가 옵니다. 처음 두 자리는 빨간색 구성 요소의 밝기를 나타내는 16진수이고, 두 번째 및 세 번째 쌍은 녹색 및 파란색 구성 요소의 밝기에 해당합니다.

실시예 20

기본 색상의 최대 밝기로 흰색을 표시할 수 있습니다. 이것은 10진수로 255,255,255이고 16진수로 0xFFFFFF입니다.

최소 밝기(또는)는 검정에 해당합니다. 이것은 10진수로 0,0,0이고 16진수로 0x000000입니다.

빨강, 녹색 및 파랑 색상을 서로 다르지만 동일한 밝기로 혼합하면 검정색에서 흰색까지 256개의 회색 음영(계조)이 생성됩니다. 그레이스케일 이미지는 하프톤 이미지라고도 합니다.

각 기본 색상 구성 요소의 밝기는 256개의 정수 값만 취할 수 있으므로 각 값은 8비트 이진수(8개의 0과 1의 시퀀스, () 즉 1바이트)로 나타낼 수 있습니다. 따라서 RGB 모델에서 , 각 색상에 대한 정보는 3바이트(기본 색상당 1바이트) 또는 24비트의 저장 공간이 필요합니다. 회색.

CMYK 모델

CMYK 모델은 인쇄 장치의 잉크 혼합을 설명합니다. 이 모델은 시안(Cyan), 마젠타(Magenta) 및 노랑(Yellow)의 세 가지 기본 색상을 사용합니다. 또한 검정색(blacK)을 적용하였다(Fig. 7). 단어로 강조 표시된 대문자는 팔레트 약어를 구성합니다.

쌀. 7. CMYK 모델의 기본 색상 조합

CMYK 모델의 세 가지 기본 색상은 각각 흰색에서 RGB 모델의 기본 색상 중 하나를 빼서 얻습니다. 그래서 예를 들어 청록색은 흰색에서 빨간색을 빼서 얻고, 노란색(노란색)은 파란색을 빼면 됩니다. RGB 모델에서 흰색은 최대 밝기의 빨강, 녹색 및 파랑의 혼합으로 표시됩니다. 그런 다음 CMYK 모델의 기본 색상은 다음과 같이 RGB 모델의 기본 색상을 빼는 공식을 사용하여 나타낼 수 있습니다.

시안=RGB - R=GB=(0.255.255)

노란색 = RGB - B = RG = (255.255.0)

마젠타=RGB - G=RB=(255,0,255)

CMYK 기본 색상은 흰색에서 RGB 기본 색상을 빼서 얻으므로 빼기라고 합니다.

CMYK 모델의 기본 색상은 밝은 색상으로 어두운 색상 재현에는 적합하지 않습니다. 따라서 실제로 혼합하면 순수한 검정색이 아니라 더러운 갈색으로 나타납니다. 따라서 순수한 검정색도 CMYK 색상 모델에 포함되어 어두운 음영을 생성하고 이미지의 검은색 요소를 인쇄하는 데 사용됩니다.

빼기 CMYK 모델의 색상은 가산 RGB 모델의 색상만큼 순수하지 않습니다.

CMYK 모델의 모든 색상을 RGB 모델로 표현할 수 있는 것은 아니며 그 반대도 마찬가지입니다. 정량적으로 CMYK 색상 범위는 RGB 색상 범위보다 작습니다. 이 상황은 근본적으로 중요하며 모니터나 프린터의 물리적 기능 때문만은 아닙니다.

HSB 모델

HSB 모델은 H - 색조 또는 톤(Hue), S - 채도(Saturation) 및 B - 밝기(Brightness)의 세 가지 매개변수를 기반으로 합니다. RGB 모델의 변형이며 기본 색상 사용을 기반으로 합니다.

현재 사용 중인 모든 모델 중에서 이 모델은 인간의 눈이 색상을 인식하는 방식과 가장 일치합니다. 직관적인 방식으로 색상을 설명할 수 있습니다. 예술가들이 자주 사용합니다.

HSB 모델에서 채도는 색상의 순도를 나타냅니다. 0 채도는 회색에 해당하고 최대 채도는 해당 색상의 가장 밝은 변형에 해당합니다. 밝기는 조명의 정도를 의미합니다.

그래픽으로 HSB 모델은 색상 음영이 있는 링으로 표시될 수 있습니다(그림 8).

쌀. 8. HSB 모델의 그래픽 표현

연구실 모델

랩 모델은 인쇄 장치에 사용됩니다. 너무 많은 음영이 부족한 CMYK 모델보다 고급입니다. Lab 모델의 그래픽 표현은 Fig. 아홉.

쌀. 9. 랩 모델의 그래픽 표현

Lab 모델은 L - 밝기(광도) 및 두 가지 색상 매개변수 - a 및 b의 세 가지 매개변수를 기반으로 합니다. 매개 변수 a에는 짙은 녹색에서 회색, 핫 핑크까지의 색상이 포함됩니다. b 매개변수는 밝은 파란색에서 회색, 밝은 노란색까지의 색상을 포함합니다.

그래픽 정보 인코딩

그래픽 이미지는 그래픽 형식 파일에 저장됩니다.

이미지는 그래픽 요소(그림 요소) 또는 줄여서 픽셀(픽셀)의 모음입니다. 이미지를 표현하기 위해서는 하나의 픽셀을 표현하는 방식을 정의할 필요가 있다.

픽셀의 색상에 대한 설명은 본질적으로 특정 색상 모델에 따른 색상 코드입니다. 픽셀의 색상은 여러 숫자로 표시됩니다. 이러한 숫자를 채널이라고도 합니다. RGB, CMYK 및 Lab 모델의 경우 이러한 채널을 색상 채널이라고도 합니다.

컴퓨터에서 색상 정보를 표현하기 위해 각 픽셀에 할당된 비트 수를 색상 심도 또는 비트 심도라고 합니다. 색상 심도는 픽셀이 표현할 수 있는 색상 수를 결정합니다. 색상 심도가 클수록 이미지 설명이 포함된 파일의 크기가 커집니다.

실시예 21

색심도가 1비트인 경우 픽셀은 흰색 또는 검은색의 두 가지 가능한 색상 중 하나만 표현할 수 있습니다. 색심도가 8비트이면 가능한 색의 수는 2개입니다. 색심도가 24비트이면 색의 수는 1,600만 개가 넘습니다.

RGB, CMYK, Lab 및 회색조 시스템의 이미지는 일반적으로 색상 채널당 8비트를 포함합니다. RGB 및 Lab에는 3개의 색상 채널이 있으므로 이 모드의 색상 깊이는 8?3 = 24입니다. CMYK에는 4개의 채널이 있으므로 색상 깊이는 8?4 = 32입니다. 그레이스케일 이미지에는 하나의 채널만 있습니다. 이므로 색상 깊이는 8 입니다.

그래픽 파일 형식

그래픽 파일 형식은 그래픽 이미지 인코딩 방식과 관련이 있습니다.

현재 BMP, GIF, TIFF, JPEG, PCX, WMF 등과 같은 24개 이상의 그래픽 파일 형식이 있습니다. 정적 이미지 외에도 다음과 같은 애니메이션 클립 및/또는 사운드를 포함할 수 있는 파일이 있습니다. GIF, PNG, AVI, SWF, MPEG, MOV 등. 이러한 파일의 중요한 특징은 파일에 포함된 데이터를 압축된 형태로 표현할 수 있다는 것입니다.

BMP 형식(Bit Map Picture - Windows Device Independent Bitmap) - Windows 형식으로 제어 하에 실행되는 모든 그래픽 편집기에서 지원됩니다. Windows에서 사용할 비트맵을 저장하는 데 사용됩니다. 인덱스(최대 256색) 및 RGB 색상(1,600만 음영)을 모두 저장할 수 있습니다.

GIF 형식(Graphics Interchange Format) - 그래픽 교환 형식은 LZW 무손실 정보 압축 알고리즘을 사용하며 최대 256색의 비트맵 이미지를 저장하도록 설계되었습니다.

PNG 형식(휴대용 네트워크 그래픽) - GIF 형식을 대체하기 위해 네트워크용 휴대용 그래픽 형식이 개발되었습니다. PNG 형식을 사용하면 색상 심도가 24 및 48비트인 이미지를 저장할 수 있으며 마스크 채널을 포함하여 그라디언트 투명도를 제어할 수도 있지만 레이어는 지원하지 않습니다. PNG는 JPEG처럼 이미지를 손실 압축하지 않습니다.

JPEG 형식(합동 사진 전문가 그룹) - 사진 전문가 합동 그룹의 형식은 사진 품질의 다색 이미지를 컴팩트하게 저장하도록 설계되었습니다. 이 형식의 파일은 확장자가 jpg, jpe 또는 jpeg입니다.

GIF와 달리 JPEG는 매우 높은 압축률(단위에서 수백 배)을 달성하는 손실 압축 알고리즘을 사용합니다.

1.2.9. 오디오 인코딩

소리의 개념

90년대 초부터 개인용 컴퓨터는 소리 정보로 작업할 수 있었습니다. 사운드 카드, 마이크 및 스피커가 있는 모든 컴퓨터는 사운드 정보를 녹음, 저장 및 재생할 수 있습니다.

소리는 진폭과 주파수가 지속적으로 변하는 음파입니다(그림 10).

쌀. 10. 음파

신호의 진폭이 클수록 사람의 소리가 커지고 신호의 주파수(T)가 클수록 톤이 높아집니다. 음파의 주파수는 헤르츠(Hz, Hz) 또는 초당 진동 수로 표시됩니다. 인간의 귀는 가청 주파수 범위라고 하는 (대략) 20Hz ~ 20kHz 범위의 소리를 인식합니다.

음질 사양

오디오 인코딩의 "깊이"- 사운드 신호당 비트 수.

최신 사운드 카드는 16, 32 또는 64비트 "깊이" 오디오 인코딩을 제공합니다. 레벨 수(진폭 그라데이션)는 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다.

신호 레벨(진폭 단계)

샘플링 주파수 1초 동안의 신호 레벨 측정 횟수

1초에 한 번의 측정은 1Hz의 주파수에 해당합니다.

1초 - 1kHz에서 1000회 측정

측정 횟수는 다음 범위에 있을 수 있습니다. 8000에서 48 000(8kHz~48kHz)

8kHz는 라디오 방송 주파수에 해당하며,

48kHz - 오디오 CD 음질.

오디오 정보 인코딩 방법

컴퓨터가 연속 오디오 신호를 처리하려면 일련의 전기 임펄스(이진수 0과 1)로 변환해야 합니다. 그러나 숫자, 텍스트 및 그래픽 데이터와 달리 사운드 녹음에는 길고 입증된 코딩 역사가 동일하지 않았습니다. 결과적으로 소리 정보를 이진 코드로 인코딩하는 방법은 표준화와 거리가 멀다. 많은 개별 기업이 자체 기업 표준을 개발했지만 일반적으로 두 가지 주요 방향을 구분할 수 있습니다.

FM 방식(주파수 변조)이론적으로 모든 복잡한 사운드는 서로 다른 주파수의 가장 단순한 고조파 신호 시퀀스로 분해될 수 있으며 각 신호는 정현파이므로 수치 매개변수, 즉 코드로 설명할 수 있다는 사실에 기반합니다. . 본질적으로 오디오 신호는 연속적인 스펙트럼을 가지고 있습니다. 즉, 아날로그 신호입니다. 고조파 계열로의 분해 및 이산 디지털 신호 형태의 표현은 특수 장치인 아날로그-디지털 변환기(ADC)에 의해 수행됩니다. 숫자 코드로 인코딩된 사운드를 재생하기 위한 역변환은 디지털-아날로그 변환기(DAC)에 의해 수행됩니다. 사운드 변환 프로세스는 그림 11에 나와 있습니다.

쌀. 11. 사운드 변환 과정

이러한 변환으로 인해 인코딩 방법과 관련된 정보 손실이 불가피하므로 일반적으로 녹음 품질이 완전히 만족스럽지 않습니다. 동시에 이 코딩 방법은 간결한 코드를 제공하므로 컴퓨터 기술의 자원이 분명히 부족한 해에도 사용되었습니다.

웨이브 테이블 방식합성은 최신 기술에 더 적합합니다. 간단히 말해서 미리 준비된 테이블 어딘가에 다양한 악기에 대한 사운드 샘플이 저장되어 있다고 말할 수 있습니다. 엔지니어링에서는 이러한 샘플을 샘플이라고 합니다. 숫자 코드는 악기의 유형, 모델 번호, 피치, 소리의 지속 시간 및 강도, 변화의 역학, 소리가 발생하는 환경의 일부 매개변수 및 소리의 특징을 특징짓는 기타 매개변수를 나타냅니다. . "실제" 사운드를 샘플로 사용하기 때문에 합성 결과로 얻은 사운드의 품질이 매우 높고 실제 악기의 음질에 근접합니다.

기본 오디오 파일 형식

MIDI(악기 디지털 인터페이스) 형식– 악기의 디지털 인터페이스. 1982년 Yamaha, Roland, Korg, E-mu 등 전자 악기의 선두 제조업체에 의해 만들어졌습니다. 디지털 인터페이스를 통해 전송됩니다. 이후 전자 악기 및 컴퓨터 합성 모듈 분야에서 사실상의 표준이 되었습니다.

WAV 오디오 파일 형식,임의의 소리를 있는 그대로 표현 - 원래의 소리 진동이나 음파(파동)를 디지털로 표현한 형태로, 이런 파일을 만드는 기술을 파동 기술이라고 하는 경우도 있습니다. 모든 종류, 모양 및 지속 시간의 사운드로 작업할 수 있습니다.

WAV 파일의 그래픽 표현은 매우 편리하며 오디오 편집기 및 시퀀서에서 작업한 다음 변환하는 데 자주 사용됩니다(다음 장에서 설명함). 이 형식은 Microsoft에서 개발했으며 모든 표준 Windows 사운드에는 WAV 확장자가 있습니다.

MP3 형식. Fraunhofer IIS와 THOMPSON(1992)이 개발한 디지털 오디오 저장 형식 중 하나이며 나중에 MPEG1 및 MPEG2 압축 비디오 및 오디오 표준의 일부로 승인되었습니다. 이 체계는 MPEG Layer 1/2/3 계열 중에서 가장 복잡합니다. 다른 인코딩에 비해 인코딩에 더 많은 컴퓨터 시간이 필요하며 더 높은 품질의 인코딩을 제공합니다. 주로 네트워크 채널을 통한 실시간 오디오 전송 및 CD 오디오 인코딩에 사용됩니다.

1.2.10. 비디오 인코딩

영상정보 부호화 원리

비디오는 라틴어로 "봐, 봐"를 의미합니다. 비디오라고 하면 우선 TV 화면이나 컴퓨터 모니터에서 움직이는 이미지를 의미합니다.

비디오 카메라는 전송된 장면의 광학 이미지를 일련의 전기 신호로 변환합니다. 이 신호는 이미지의 개별 섹션의 밝기와 색상에 대한 정보를 전달합니다. 추후 재생산을 위한 저장을 위해 아날로그 또는 디지털 형태로 자기 테이프에 기록할 수 있습니다.

아날로그 녹음에서 비디오테이프의 자기화 변화는 빛이나 음파의 형태와 유사하다. 아날로그 신호는 디지털 신호와 달리 시간적으로 연속적입니다.

디지털 신호는 전기 임펄스의 코드 조합 시퀀스입니다.

디지털 형식으로 제공되는 정보는 비트 단위로 측정됩니다. 연속 신호를 일련의 코드 단어로 변환하는 프로세스를 아날로그-디지털 변환이라고 합니다.

아날로그에서 디지털로의 신호 변환은 3단계로 이루어집니다. 샘플링 단계(그림 12)에서 연속 신호는 순시 값의 일련의 판독값으로 표시됩니다. 이러한 수치는 일정한 간격으로 측정됩니다.

쌀. 12. 이산화

다음 단계– 양자화(그림 13). 신호 값의 전체 범위는 레벨로 나뉩니다. 각 샘플의 값은 가장 가까운 양자화 레벨의 반올림된 값으로 대체됩니다.

쌀. 13. 레벨 양자화

코딩아날로그 신호(그림 14)를 디지털화하는 프로세스를 완료합니다. 이 신호는 이제 유한한 수의 값을 가집니다. 각 값은 양자화 레벨의 서수에 해당합니다. 이 숫자는 이진 단위로 표현됩니다. 하나의 샘플링 간격 내에서 하나의 코드 워드가 전송됩니다.

쌀. 14. 디지털 코딩

따라서 디지털 형식으로 제공되는 이미지에 대한 정보는 추가 변환 없이 추가 처리 및 편집을 위해 컴퓨터 하드 디스크로 전송될 수 있습니다.

컴퓨터 비디오는 다음 매개변수로 특징지어집니다.

초당 프레임 수(15, 24, 25...);

데이터 스트림(킬로바이트/초);

파일 형식(avi, mov...);

압축 방법(Windows용 Microsoft 비디오, MPEG, MPEG-I, MPEG-2, Moution JPEG).

비디오 정보 형식

AVI 형식은 이미지를 디지털화할 때 생성되는 비압축 비디오 형식입니다. 이것은 가장 리소스 집약적인 형식이지만 동시에 디지털화할 때 데이터 손실이 최소화됩니다. 따라서 편집, 효과 적용 및 기타 파일 처리를 위한 더 많은 옵션을 제공합니다. 그러나 평균적으로 디지털화된 이미지의 1초가 하드 디스크에서 1.5–2MB를 차지한다는 점을 고려해야 합니다.

MPEG 형식은 비디오 및 오디오 데이터를 인코딩하고 압축하기 위한 표준을 개발하는 ISO(Moving Picture Expert Group) 이름의 약어입니다. 현재까지 여러 종류의 MPEG 형식이 알려져 있습니다.

MPEG-1 - 약 1.5Mbps의 최대 읽기 속도를 고려하여 동기화된 비디오 및 오디오를 CD-ROM에 기록합니다. MPEG-1에 의해 처리되는 비디오 데이터의 품질 매개변수는 여러 면에서 기존 VHS 비디오와 유사하므로 이 형식은 주로 표준 아날로그 비디오 미디어를 사용하는 것이 불편하거나 비실용적인 경우에 사용됩니다.

MPEG-2 - 3 ~ 15Mbps 범위의 데이터 전송 시스템 대역폭으로 텔레비전과 비슷한 품질의 비디오 이미지를 처리합니다. 많은 TV 채널이 MPEG-2 기반 기술로 작동합니다. 이 표준에 따라 압축된 신호는 텔레비전 위성을 통해 방송되며 대량의 비디오 자료를 보관하는 데 사용됩니다.

MPEG-3 - 데이터 전송률이 20–40Mbps인 HDTV(고화질 텔레비전) 시스템에 사용됩니다. 그러나 나중에 MPEG-2 표준의 일부가 되었으며 더 이상 별도로 사용되지 않습니다.

MPEG-4 - 대화형 멀티미디어(광 디스크 및 웹을 통해 배포되는 제품 포함), 그래픽 응용 프로그램(합성 콘텐츠) 및 디지털 텔레비전의 세 가지 영역에 대한 미디어 데이터의 디지털 표현 작업

컴퓨터의 숫자 표현에 대한 참조 정보는 표(표 5)에 나와 있습니다.

1.2.11. 표 5. 컴퓨터의 숫자, 텍스트, 그래픽 정보 표현

결과

이 항목에서는 정보의 개념과 컴퓨터에서 정보를 인코딩하는 다양한 방법에 대해 설명합니다.

정보와 데이터의 차이점이 표시됩니다. 정보 적합성의 개념이 소개되고 그 주요 형태인 통사론, 의미론, 실용론이 제시됩니다. 이러한 양식의 경우 양적 및 질적 평가 측정이 제공됩니다. 정보의 주요 속성은 대표성, 의미성, 충분성, 관련성, 적시성, 정확성, 신뢰성, 안정성입니다. 정보 프로세스는 정보 변환의 주요 단계 세트로 표시됩니다.

컴퓨터에서 다양한 유형의 정보를 코딩하는 주제에 많은 관심을 기울입니다. 컴퓨터에서 숫자, 텍스트, 그래픽, 사운드 및 비디오 정보를 나타내는 주요 형식이 제공됩니다. 정보 유형에 따라 고려되는 형식의 기능이 표시됩니다.

자기 점검을 위한 질문

1. 정보와 데이터의 차이점은 무엇인가요?
2. 적합성이란 무엇이며 어떤 형태로 나타 납니까?
3. 어떤 정보 척도가 존재하며 언제 사용해야 합니까?
4. 정보의 통사적 척도에 대해 알려주십시오.
5. 정보의 의미론적 척도에 대해 알려주십시오.
6. 실용적인 정보 척도에 대해 알려주십시오.
7. 정보 품질 지표는 무엇입니까?
8. 정보 코딩 시스템이란 무엇입니까?
9. 정보 프로세스는 어떻게 표시될 수 있습니까?
10. 코딩 시스템이란 무엇이며 어떻게 특징지어지는가?
11. 알려진 숫자 체계는 무엇이며 어떻게 다릅니까?
12. 컴퓨터에서 사용되는 숫자 체계는 무엇입니까?
13. 위치 숫자 체계에서 어떤 비율이 숫자를 나타낼 수 있습니까?
14. 컴퓨터에서 어떤 형태의 숫자 표현이 사용되며 어떻게 다른가요?
15. 고정 및 부동 소수점 형식에 대한 숫자 표현 형식의 예를 제공하십시오.
16. 위치 번호 시스템에서 십진수 시스템으로의 변환은 어떻게 수행됩니까? 예를 들다.
17. 정수는 십진법에서 다른 위치 숫자 체계로 어떻게 변환됩니까? 예를 들다.
18. 텍스트 정보는 어떻게 인코딩됩니까? 예를 들다.
19. 그래픽 정보 인코딩의 본질은 무엇입니까?
20. 그래픽 정보를 위한 RGB 인코딩 모델에 대해 알려주세요.
21. 그래픽 정보에 대한 CMYK 코딩 모델은 언제 사용됩니까? RGB 모델과 어떻게 다른가요?
22. 컴퓨터에서 그래픽 정보를 나타내는 형식과 그 기능을 알고 있습니까?
워크숍 이름 주석

프레젠테이션

발표 제목	주석
프레젠테이션

정보는 무언가에 대한 정보입니다.

정보의 개념과 종류, 정보의 전송 및 처리, 검색 및 저장

정보란, 정의

정보는어느 지능, 수신 및 전송, 다양한 소스에 의해 저장됩니다. -이것은 살아있는 유기체, 전자 기계 및 기타 정보 시스템에서 인식 할 수있는 우리 주변 세계, 그 안에서 일어나는 모든 종류의 프로세스에 대한 전체 정보 세트입니다.

- 그것프레젠테이션의 형식이 정보이기도 한 경우, 즉 자체 특성에 따라 형식화 기능을 갖는 경우에 대한 중요한 정보입니다.

정보는우리의 지식과 가정으로 보완할 수 있는 모든 것.

정보는프레젠테이션 형식에 관계없이 무언가에 대한 정보.

정보는정보 수단이라고하는 어떤 수단을 사용할 때 생성되는 모든 정신 물리적 유기체의 심령.

정보는사람 및 / 또는 특별한 사람이 인식하는 정보. 물질적 또는 영적 세계의 사실을 반영하는 장치 프로세스연락.

정보는데이터를 다루는 사람이 이해할 수 있는 방식으로 구성된 데이터.

정보는데이터를 나타내는 데 사용되는 알려진 규칙에 따라 사람이 데이터에 입력하는 값입니다.

정보는정보, 설명, 프레젠테이션.

정보는누구나 관심을 가질 만한 모든 데이터나 정보.

정보는정보 시스템(살아 있는 유기체, 제어 기계 등)에 의해 인식되는 환경의 개체 및 현상, 매개 변수, 속성 및 상태에 대한 정보 프로세스삶과 일.

동일한 정보 메시지(신문 기사, 공지 사항, 편지, 전보, 참고 문헌, 이야기, 그림, 라디오 방송 등)는 이전 지식, 이에 대한 이해 수준에 따라 사람마다 다른 양의 정보를 포함할 수 있습니다. 그것에 대한 메시지와 관심.

자동화에 대해 말할 때 일하다일부 기술 장치를 통한 정보로 메시지 내용에 관심이 없지만 메시지에 포함된 문자 수에 관심이 있습니다.

정보(Information)는

컴퓨터 데이터 처리와 관련하여 정보는 의미론적 부하를 전달하고 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 표시되는 특정 기호 지정(문자, 숫자, 인코딩된 그래픽 이미지 및 사운드 등)의 특정 시퀀스로 이해됩니다. 이러한 일련의 문자에서 각각의 새로운 문자는 메시지의 정보량을 증가시킵니다.

현재 과학 용어로서의 정보에 대한 단일 정의는 없습니다. 다양한 지식 분야의 관점에서 이 개념은 특정 기능 집합으로 설명됩니다. 예를 들어, "정보"의 개념은 컴퓨터 과학 과정에서 기본이며 다른 "단순한" 개념을 통해 정의하는 것은 불가능합니다(예를 들어 기하학에서와 같이 내용을 표현하는 것은 불가능합니다. 보다 간단한 개념을 통해 "점", "선", "평면"의 기본 개념).

모든 과학의 기본, 기본 개념의 내용은 예를 들어 설명하거나 다른 개념의 내용과 비교하여 식별해야 합니다. "정보"라는 개념의 경우 일반적인 과학적 개념이기 때문에 그 정의의 문제는 훨씬 더 복잡합니다. 이 개념은 다양한 과학(컴퓨터 과학, 사이버네틱스, 생물학, 물리학 등)에서 사용되는 반면, 각 과학에서 "정보"의 개념은 서로 다른 개념 체계와 연관되어 있습니다.

정보의 개념

현대 과학에서는 두 가지 유형의 정보가 고려됩니다.

객관적(일차적) 정보는 상호 작용(기본적 상호 작용)을 통해 다른 개체로 전송되고 해당 구조에 각인되는 다양한 상태를 생성하는 물질 개체 및 현상(프로세스)의 속성입니다.

주관적(의미론적, 의미론적, 이차적) 정보는 의미론적 이미지(단어, 이미지 및 감각)의 도움으로 인간의 마음에 의해 형성되고 일부 물질적 매체에 고정된 물질 세계의 대상 및 프로세스에 대한 객관적 정보의 의미론적 내용입니다. .

일상적인 의미에서 정보는 사람이나 특수 장치가 인식하는 주변 세계와 그 안에서 일어나는 프로세스에 대한 정보입니다.

현재 과학 용어로서의 정보에 대한 단일 정의는 없습니다. 다양한 지식 분야의 관점에서 이 개념은 특정 기능 집합으로 설명됩니다. K. Shannon의 개념에 따르면 정보는 제거된 불확실성, 즉 취득자가 수령하기 전에 가지고 있는 불확실성을 어느 정도 제거해야 하는 정보는 유용한 정보로 대상에 대한 그의 이해를 확장합니다.

Gregory Beton의 관점에서 정보의 기본 단위는 "배려하는 차이" 또는 일부 더 큰 인식 시스템에 대한 효과적인 차이입니다. 인식되지 않는 차이점은 "잠재적"이라고 부르고 인식되는 것은 "활성"입니다. "정보는 무관심한 차이로 구성됩니다." (c) "정보에 대한 모든 인식은 필연적으로 차이에 대한 정보의 획득입니다." 컴퓨터 과학의 관점에서 정보는 참신함, 관련성, 신뢰성, 객관성, 완전성, 가치 등 여러 가지 기본 속성을 가지고 있습니다. 논리 과학은 주로 정보 분석에 관여합니다. "정보"라는 단어는 번역에서 정보, 설명, 친숙함을 의미하는 라틴어 정보 정보에서 유래했습니다. 정보의 개념은 고대 철학자들에 의해 고려되었습니다.

정보(Information)는

산업 혁명 이전에 정보의 본질을 정의하는 것은 주로 철학자들의 특권이었습니다. 또한 당시 새로운 사이버네틱스 과학은 정보 이론의 문제를 고려하기 시작했습니다.

때로는 개념의 본질을 이해하기 위해 이 개념을 나타내는 단어의 의미를 분석하는 것이 유용합니다. 단어의 내부 형태에 대한 해명과 사용 역사에 대한 연구는 이 단어의 일반적인 "기술적" 사용과 현대적 의미에 의해 가려진 의미에 대한 예상치 못한 빛을 비춰줄 수 있습니다.

정보라는 단어는 Petrine 시대에 러시아어로 입력되었습니다. 처음으로 1721년의 "영적 규정"에 "무언가의 표현, 개념"이라는 의미로 기록되어 있습니다. (유럽 언어에서는 14세기경에 더 일찍 수정되었습니다.)

정보(Information)는

이러한 어원을 바탕으로 정보는 형태의 중요한 변화, 즉 사물이나 힘의 상호 작용에 의해 형성되고 이해하기 쉬운 물질적으로 고정된 흔적으로 간주될 수 있습니다. 따라서 정보는 변환된 형태의 에너지입니다. 정보의 운반자는 기호이고 그 존재 방식은 해석입니다. 기호의 의미 또는 일련의 기호를 드러내는 것입니다.

그 의미는 그 발생을 야기한 기호로부터 재구성된 사건(흔적, 증거 등과 같은 "자연적" 및 비자발적 기호의 경우) 또는 메시지(구의 특징적인 관습적 기호의 경우)일 수 있다. 언어). 정의 중 하나에 따르면 "비 유전적으로 전달되는 정보의 집합"인 인간 문화의 몸을 구성하는 두 번째 종류의 기호입니다.

정보(Information)는

메시지에는 사실에 대한 정보 또는 사실의 해석(라틴어 해석, 해석, 번역)이 포함될 수 있습니다.

살아있는 존재는 반사나 직관뿐만 아니라 감각을 통해 정보를 받습니다. 주제 간의 정보 교환은 의사 소통 또는 의사 소통입니다 (lat. communicatio, 메시지, 전송, 차례로 lat. communico에서 파생, 공통화, 알리기, 대화, 연결).

실제적인 관점에서 정보는 항상 메시지로 표시됩니다. 정보 메시지는 메시지 소스, 메시지 수신자 및 통신 채널과 연결됩니다.

정보라는 단어의 라틴어 어원으로 돌아가서 여기에 주어진 형식이 정확히 무엇인지에 대한 질문에 답해 봅시다.

첫째, 처음에는 형태가 없고 표현되지 않은 어떤 감각이 잠재적으로만 존재하고 지각되고 전달되기 위해서는 "구성"되어야 한다는 것이 명백합니다.

둘째, 구조적이고 명확하게 생각하도록 길러진 인간의 마음입니다. 셋째, 구성원들이 이러한 의미를 공유하고 공유하기 때문에 통일성과 기능을 얻는 사회입니다.

정보(Information)는

합리적인 의미로 표현된 정보는 저장, 전송될 수 있고 다른 지식 생성의 기초가 될 수 있는 지식입니다. 지식 보존(역사적 기억)의 형태는 신화, 연대기 및 피라미드에서 도서관, 박물관 및 컴퓨터 데이터베이스에 이르기까지 다양합니다.

정보 - 살아있는 유기체가 인식하는 우리 주변의 세계, 그 안에서 일어나는 과정에 대한 정보, 관리자기계 및 기타 정보 시스템.

"정보"라는 단어는 라틴어입니다. 긴 수명 동안 그 의미는 진화를 거쳐 때로는 확장되고 때로는 한계까지 좁혀졌습니다. 처음에 "정보"라는 단어는 "표현", "개념", "정보", "메시지 전송"을 의미했습니다.

최근 몇 년 동안 과학자들은 "정보"라는 단어의 일반적인(일반적으로 받아들여지는) 의미가 너무 탄력적이고 모호하다고 판단하고 "메시지의 확실성 척도"라는 의미를 부여했습니다.

정보(Information)는

정보 이론은 실천의 필요성에 의해 생명을 얻었습니다. 그 발생은 다음과 관련이 있습니다. 일하다 1946년에 출판된 Claude Shannon "수학적 의사소통 이론". 정보 이론의 기초는 많은 과학자들이 얻은 결과에 기초합니다. 20세기 후반에 지구는 전화, 전신 케이블, 라디오 채널을 통해 전송된 정보로 윙윙거리고 있었습니다. 나중에 전자 컴퓨터가 등장했습니다-정보 ​​프로세서. 그리고 그 당시 정보 이론의 주요 임무는 무엇보다도 통신 시스템 기능의 효율성을 높이는 것이 었습니다. 수단, 시스템 및 통신 채널의 설계 및 운영의 어려움은 설계자와 엔지니어가 물리적 및 에너지 위치에서 문제를 해결하는 것만으로는 충분하지 않다는 것입니다. 이러한 관점에서 본 시스템은 가장 완벽하고 경제적일 수 있습니다. 그러나 전송 시스템을 만들 때 이 전송 시스템을 통해 얼마나 많은 정보가 전달되는지 주의를 기울이는 것도 중요합니다. 결국 정보는 정량화되고 계산될 수 있습니다. 그리고 그들은 가장 일반적인 방식으로 그러한 계산에서 행동합니다. 그들은 우리 모두에게 친숙한 산술 연산에서 구체성을 포기하기 때문에 메시지의 의미에서 추상화합니다 (사과 두 개와 사과 세 개를 더하는 것에서 더하기로 전달하는 것처럼) 일반적으로 숫자: 2 + 3).

과학자들은 "정보에 대한 인간의 평가를 완전히 무시했다"고 말했습니다. 예를 들어, 100개의 문자 시퀀스에 정보가 의미가 있는지 여부와 실제 적용이 의미가 있는지 여부에 관계없이 정보에 의미를 부여합니다. 정량적 접근법은 정보 이론의 가장 발전된 분야입니다. 이 정의에 따르면 100개의 문자 모음(신문, 셰익스피어의 연극 또는 아인슈타인의 정리에 나오는 100개의 문자 문구)은 정확히 동일한 양의 정보를 가지고 있습니다.

이러한 정보의 정량화는 매우 유용하고 실용적입니다. 이는 수취인에 대한 이 정보의 가치에 관계없이 제출된 전보에 포함된 모든 정보를 전달해야 하는 통신 엔지니어의 임무와 정확히 일치합니다. 커뮤니케이션 채널은 영혼이 없습니다. 전송 시스템에 중요한 한 가지는 특정 시간에 필요한 양의 정보를 전송하는 것입니다. 특정 메시지의 정보량을 계산하는 방법은 무엇입니까?

정보(Information)는

정보량의 평가는 확률이론의 법칙에 의거, 보다 정확하게는 다음을 통해 결정된다. 확률이벤트. 이것은 이해할 수 있습니다. 메시지는 가치가 있으며, 어느 정도 예상치 못한 경우 임의의 특성을 가진 이벤트의 결과에 대해 배울 때만 정보를 전달합니다. 결국 이미 알려진 것에 대한 메시지에는 정보가 포함되어 있지 않습니다. 저것들. 예를 들어 누군가 전화를 걸어 "낮에는 밝고 밤에는 어둡다"고 말하면 그러한 메시지는 명백하고 잘 알려진 진술의 부조리로만 당신을 놀라게 할 것입니다. 포함 된 뉴스가 아닙니다. 예를 들어, 또 다른 것은 경주에서 경주의 결과입니다. 누가 먼저 올 것인가? 여기에서 결과는 예측하기 어렵습니다.우리가 관심 있는 이벤트가 임의의 결과를 가질수록 결과에 대한 메시지가 더 가치 있고 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 똑같이 가능한 결과가 두 개뿐인 이벤트 메시지에는 비트라고 하는 한 가지 정보가 포함되어 있습니다. 정보 단위의 선택은 우연이 아닙니다. 전송 및 처리 중에 인코딩하는 가장 일반적인 이진 방식과 관련이 있습니다. 최소한 가장 단순화된 형태로 전체 정보 이론의 초석이 되는 정보의 정량적 평가의 일반 원칙을 상상해 봅시다.

우리는 이미 정보의 양이 의존한다는 것을 알고 있습니다. 확률이벤트의 특정 결과. 과학자들이 말했듯이 이벤트에 두 가지 가능성이 동일한 결과가 있는 경우 각 결과가 1/2과 같다는 것을 의미합니다. 이것은 동전을 던질 때 앞면이나 뒷면이 나올 확률입니다. 어떤 사건에 3개의 동일한 결과가 있는 경우 각각의 확률은 1/3입니다. 모든 결과의 확률의 합은 항상 1과 같습니다. 결국 모든 가능한 결과 중 하나는 반드시 올 것입니다. 아시다시피 사건은 불평등한 결과를 가져올 수 있습니다. 따라서 강팀과 약팀 간의 축구 경기에서 강팀이 이길 확률이 높습니다(예: 4/5). 드로우는 훨씬 작습니다(예: 3/20). 패배 확률은 매우 적습니다.

정보의 양은 어떤 상황의 불확실성을 줄이는 척도임이 밝혀졌습니다. 서로 다른 양의 정보가 통신 채널을 통해 전송되며 채널을 통과하는 정보의 양은 용량을 초과할 수 없습니다. 그리고 단위 시간당 얼마나 많은 정보가 여기에 전달되는지에 따라 결정됩니다. Jules Verne의 소설 The Mysterious Island의 등장 인물 중 한 명인 저널리스트 Gideon Spillet은 전화 세트그의 경쟁자들이 전화를 사용할 수 없도록 성경의 한 장. 이 경우 가입자가 자신에게 알려진 정보를 수신했기 때문에 채널이 완전히로드되었고 정보의 양이 0이었습니다. 이것은 채널이 아무것도 로드하지 않고 엄격하게 정의된 수의 펄스를 전달하면서 유휴 상태임을 의미합니다. 한편, 특정 수의 펄스 각각이 전달하는 정보가 많을수록 채널 대역폭이 더 많이 사용됩니다. 따라서 메시지를 전송하기 위해 경제적이고 인색한 언어를 찾기 위해 지능적으로 정보를 인코딩해야 합니다.

정보는 가장 철저한 방법으로 "체질"됩니다. 전신에서 자주 나타나는 문자, 문자 조합, 심지어 전체 문구도 짧은 0과 1 세트로 표시되고 덜 일반적인 문자는 더 긴 것으로 표시됩니다. 자주 등장하는 기호에 대해서는 부호어의 길이를 줄이고 드물게 나타나는 기호에 대해서는 부호어의 길이를 늘리는 것이 정보의 효율적인 부호화라고 할 수 있다. 그러나 실제로는 편리하고 경제적 인 코드 인 가장 철저한 "체질"로 인한 코드가 불행히도 항상 통신 채널에서 발생하는 간섭으로 인해 메시지를 왜곡 할 수 있습니다. 전화의 소리 왜곡, 대기 잡음 , 텔레비전의 이미지 왜곡 또는 어두움, 전송 오류 전신. 이러한 간섭 또는 전문가가 부르는 소음은 정보에 해당합니다. 그리고 이것에서 가장 놀랍고 물론 불쾌한 놀라움이 있습니다.

따라서 정보 전송 및 처리의 신뢰성을 높이려면 일종의 왜곡 방지 기능인 추가 문자를 도입해야합니다. 이러한 추가 문자는 메시지의 실제 내용을 전달하지 않으며 중복됩니다. 정보 이론의 관점에서 볼 때 언어를 다채롭고 유연하며 음영이 풍부하고 다각적이며 다중 값으로 만드는 모든 것은 중복입니다. Tatyana가 Onegin에게 보낸 편지는 그러한 위치에서 얼마나 중복됩니까! 짧고 이해하기 쉬운 "사랑해"라는 메시지에 얼마나 많은 정보 과잉이 있습니까! 그리고 발표의 단어와 문구 대신 "입구", "출구"를 나타내는 간결한 상징적 표시가있는 오늘날 지하철에 들어가는 모든 사람과 모든 사람이 이해할 수있는 손으로 그린 ​​표지판이 정보 적으로 얼마나 정확합니까?

이와 관련하여 미국의 유명한 과학자 벤자민 프랭클린(Benjamin Franklin)이 친구를 초대하여 간판 프로젝트에 대해 논의한 모자 장수에 대해 한 일화를 회상하는 것이 유용합니다. 모자 장수 톰슨은 현금으로 모자를 만들고 판매합니다.». 한 친구는 "for cash 돈» 중복 - 이러한 알림은 불쾌감을 줄 수 있습니다. 사는 사람. 또 다른 사람은 "판매"라는 단어가 불필요하다는 것을 발견했습니다. 모자 장수는 모자를 팔고 공짜로 주지 않는다는 것은 말할 필요도 없기 때문입니다. 세 번째는 "hatter"와 "makes hats"라는 단어가 불필요한 동어반복이라고 생각했고 마지막 단어는 버려졌습니다. 네 번째는 "해터"라는 단어를 버릴 것을 제안했습니다. 칠해진 모자는 John Thompson이 누구인지 명확하게 나타냅니다. 마지막으로 다섯 번째는 사는 사람모자 장수를 John Thompson이라고 부르든 다른 이름으로 부르든 전혀 상관없었고, 이 표시를 생략할 것을 제안했고 결국 간판에는 모자 외에는 아무것도 남지 않았습니다. 물론 사람들이 메시지의 중복없이 그러한 코드만을 사용했다면 책, 보고서, 기사와 같은 모든 "정보 형식"은 매우 짧을 것입니다. 그러나 그들은 명료성과 아름다움을 잃을 것입니다.

정보는 다양한 기준에 따라 유형으로 나눌 수 있습니다. 사실:진실과 거짓;

인식 방식에 따라:

시각적 - 시각 기관에 의해 인식됩니다.

청각 - 청력 기관에 의해 인식됩니다.

촉각 - 촉각 수용체에 의해 인식됩니다.

후각 - 후각 수용체에 의해 인지됨;

미각 - 미뢰에 의해 감지됩니다.

프레젠테이션 형식:

텍스트 - 언어의 어휘소를 지정하기 위한 기호의 형태로 전송됩니다.

숫자 - 수학적 연산을 나타내는 숫자 및 기호의 형태입니다.

그래픽 - 이미지, 개체, 그래프 형태

소리 - 구두 또는 녹음 형식으로 청각적 수단을 통해 언어 어휘소를 전달합니다.

약속에 의해:

질량 - 사소한 정보를 포함하고 대부분의 사회에서 이해할 수 있는 일련의 개념으로 작동합니다.

특수 - 특정 개념 집합을 포함하며, 사용 시 대부분의 사회에 명확하지 않을 수 있는 정보가 전송되지만 이 정보가 사용되는 좁은 사회 집단 내에서 필요하고 이해할 수 있습니다.

비밀 - 폐쇄된(보안) 채널을 통해 좁은 범위의 사람들에게 전송됩니다.

개인(개인) - 모집단 내의 사회적 지위와 사회적 상호 작용 유형을 결정하는 개인에 대한 일련의 정보입니다.

값으로:

관련성 - 정보는 주어진 시간에 가치가 있습니다.

신뢰할 수 있음 - 왜곡 없이 수신된 정보

이해 가능 - 의도된 사람이 이해할 수 있는 언어로 표현된 정보

완전한 - 올바른 결정을 내리거나 이해하기에 충분한 정보

유용성 - 정보의 유용성은 사용 가능성의 양에 따라 정보를 받은 주체에 의해 결정됩니다.

다양한 지식 분야의 정보 가치

정보 이론에서 오늘날 많은 시스템, 방법, 접근 방식, 아이디어가 개발되고 있습니다. 그러나 과학자들은 정보 이론의 현대 경향에 새로운 경향이 추가되고 새로운 아이디어가 나타날 것이라고 믿습니다. 가정의 정확성에 대한 증거로 그들은 과학의 발전하는 "살아있는"특성을 인용하고 정보 이론이 인간 지식의 가장 다양한 영역에 놀랍도록 빠르고 확고하게 도입된다는 점을 지적합니다. 정보 이론은 물리학, 화학, 생물학, 의학, 철학, 언어학, 교육학, 경제학, 논리학, 기술 과학 및 미학에 침투했습니다. 전문가들에 따르면 커뮤니케이션 이론과 사이버네틱스 이론의 필요성으로 인해 발생한 정보 교리는 한계를 넘어 섰습니다. 그리고 이제 아마도 우리는 생명과 무생물, 사회에 관한 많은 과학에 침투 할 수있는 이론적이고 정보적인 방법을 연구자의 손에 넣는 과학적 개념으로서 정보에 대해 이야기 할 권리가 있습니다. 새로운 관점에서 모든 문제를 볼 수 있을 뿐 아니라 보이지 않는 것도 볼 수 있습니다. 그렇기 때문에 "정보"라는 용어가 우리 시대에 널리 퍼져 정보 시스템, 정보 문화, 심지어 정보 윤리와 같은 개념의 일부가되었습니다.

많은 과학 분야는 오래된 과학의 새로운 방향을 강조하기 위해 정보 이론을 사용합니다. 예를 들어 정보 지리, 정보 경제 및 정보법이 발생한 방법입니다. 그러나 "정보"라는 용어는 최신 컴퓨터 기술의 발전, 정신 작업의 자동화, 새로운 의사 소통 및 정보 처리 수단의 개발, 특히 컴퓨터 과학의 출현과 관련하여 매우 중요해졌습니다. 정보 이론의 가장 중요한 작업 중 하나는 정보의 특성과 속성에 대한 연구, 처리 방법의 생성, 특히 다양한 현대 정보를 컴퓨터 프로그램으로 변환하는 것입니다. 정신 작업의 자동화가 발생합니다-일종의 지성 강화, 따라서 사회의 지적 자원 개발.

"정보"라는 단어는 정보, 설명, 친숙함을 의미하는 라틴어 정보 정보에서 유래했습니다. "정보"의 개념은 컴퓨터 과학 과정에서 기본이지만 다른 "간단한" 개념으로 정의하는 것은 불가능합니다. "정보"의 개념은 다양한 과학에서 사용되며 각 과학에서 "정보"는 서로 다른 개념 체계와 연관되어 있습니다. 생물학 정보: 생물학은 야생 생물을 연구하며 "정보"의 개념은 살아있는 유기체의 적절한 행동과 관련됩니다. 살아있는 유기체에서 정보는 생물학적 알파벳의 기호로 간주되는 다양한 물리적 성질(DNA 상태)의 객체를 사용하여 전송 및 저장됩니다. 유전 정보는 유전되어 살아있는 유기체의 모든 세포에 저장됩니다. 철학적 접근: 정보는 상호 작용, 성찰, 인지입니다. 사이버네틱 접근: 정보는 특성이다 관리자통신선을 통해 전송되는 신호.

철학에서 정보의 역할

주관적인 것의 전통주의는 물질 세계의 범주, 개념, 속성과 같은 정보의 초기 정의에서 항상 지배적이었습니다. 정보는 우리의 의식 외부에 존재하며 반사, 읽기, 신호 형태의 수신, 자극과 같은 상호 작용의 결과로만 우리의 인식에 반영될 수 있습니다. 정보는 물질의 모든 속성과 마찬가지로 중요하지 않습니다. 정보는 물질, 공간, 시간, 일관성, 기능 등의 순서로 되어 있으며, 이는 객관적 현실의 분포와 가변성, 다양성 및 발현에 대한 형식화된 반영의 기본 개념입니다. 정보는 물질의 속성이며 상호 작용을 통해 속성(상태 또는 상호 작용 능력)과 수량(측정)을 반영합니다.

물질적 관점에서 정보는 물질세계의 대상들의 질서이다. 예를 들어, 일정한 규칙에 따라 종이에 적힌 글자의 순서는 기록된 정보입니다. 특정 규칙에 따라 종이에 있는 여러 색상의 점의 순서는 그래픽 정보입니다. 음표의 순서는 음악 정보입니다. DNA의 유전자 순서는 유전 정보입니다. 컴퓨터의 비트 순서는 컴퓨터 정보 등입니다. 등. 정보 교환을 위해서는 필요 충분 조건이 필요합니다.

정보(Information)는

필요한 조건:

물질계 또는 비물질계의 적어도 두 개의 서로 다른 대상의 존재

객체를 정보 전달자로 식별할 수 있는 공통 속성의 객체 존재

개체에는 개체를 서로 구분할 수 있는 특정 속성이 있습니다.

개체의 순서를 결정할 수 있는 공간 속성이 있습니다. 예를 들어, 종이에 기록된 정보의 배열은 문자가 왼쪽에서 오른쪽으로, 위에서 아래로 배열되도록 하는 종이의 고유한 속성입니다.

충분조건은 단 하나, 즉 정보를 인식할 수 있는 주체의 존재입니다. 이것은 사람과 인간의 사회, 동물의 사회, 로봇 등이다. 정보 메시지는 기반에서 개체의 복사본을 선택하고 이러한 개체를 특정 순서로 공간에 배열하여 구성됩니다. 정보 메시지의 길이는 기본 개체의 복사본 수로 정의되며 항상 정수로 표시됩니다. 항상 정수로 측정되는 정보 메시지의 길이와 미지의 측정 단위로 측정되는 정보 메시지에 포함된 지식의 양을 구분할 필요가 있습니다. 수학적 관점에서 정보는 벡터에 기록된 일련의 정수입니다. 숫자는 정보 기반의 개체 번호입니다. 벡터는 기본 객체의 물리적 특성에 의존하지 않기 때문에 정보 불변량이라고 합니다. 하나의 동일한 정보 메시지를 문자, 단어, 문장, 파일, 사진, 메모, 노래, 비디오 클립, 이전에 명명된 모든 조합으로 표현할 수 있습니다.

정보(Information)는

물리학에서 정보의 역할

정보는 변형(저장, 전송 등 포함)의 대상이 되는 주변 세계(객체, 프로세스, 현상, 사건)에 대한 정보이며 행동 개발, 의사 결정, 관리 또는 학습에 사용됩니다.

정보의 특징은 다음과 같습니다.

이것은 현대 생산의 가장 중요한 자원입니다. 토지, 노동, 자본의 필요성을 줄이고 원자재 및 에너지 비용을 줄입니다. 예를 들어 파일을 보관할 수 있는 기능(즉, 그러한 정보가 있음)이 있으면 새 플로피 디스크를 구입하는 데 돈을 쓸 수 없습니다.

정보는 새로운 작품에 생명을 불어넣습니다. 예를 들어, 레이저 빔의 발명은 레이저(광학) 디스크 생산의 출현과 발전의 원인이었습니다.

정보는 상품이며 정보는 판매 후에도 잃어버리지 않습니다. 따라서 학생이 학기 중 수업 일정에 대해 친구에게 알리면 이 데이터가 손실되지 않습니다.

정보는 다른 자원, 특히 노동력에 추가적인 가치를 제공합니다. 실제로 고등 교육을 받은 근로자는 중등 교육을 받은 근로자보다 더 가치가 있습니다.

정의에서 다음과 같이 세 가지 개념이 항상 정보와 연결됩니다.

정보의 출처는 주변 세계의 요소(대상, 현상, 사건)이며, 정보는 변형의 대상입니다. 따라서 이 교과서의 독자가 현재 받고 있는 정보의 출처는 인간 활동의 영역으로서의 컴퓨터 과학입니다.

정보 획득자는 정보를 사용하는 주변 세계의 요소입니다(행동 개발, 의사 결정, 관리 또는 학습). 이 정보의 획득자는 독자 자신입니다.

신호는 소스에서 수신자로 전송하기 위해 정보를 캡처하는 물질 운반체입니다. 이 경우 신호는 본질적으로 전자적입니다. 학생이 도서관에서 이 매뉴얼을 가져가면 동일한 정보가 종이에 기록됩니다. 학생이 읽고 암기하는 정보는 학생의 기억에 "기록"될 때 생물학적인 또 다른 운반체를 얻습니다.

신호는 이 회로에서 가장 중요한 요소입니다. 정보 획득자에게 중요한 정보의 양적 및 질적 특성뿐만 아니라 프레젠테이션의 형식은 교과서의 뒷부분에서 설명합니다. 정보 소스를 신호(그림의 링크 1)로 매핑하고 신호를 정보 수신자(그림의 링크 2)로 "가져오는" 주요 도구로서의 컴퓨터의 주요 특성은 컴퓨터 섹션에 나와 있습니다. . 링크 1과 2를 구현하고 정보 프로세스를 구성하는 절차의 구조는 정보 프로세스 부분에서 고려 대상입니다.

물질 세계의 대상은 환경과 대상의 에너지 교환을 특징으로 하는 지속적인 변화 상태에 있습니다. 한 개체의 상태 변화는 항상 환경에 있는 다른 개체의 상태 변화로 이어집니다. 이 현상은 어떻게, 어떤 특정 상태, 어떤 특정 객체가 변경되었는지에 관계없이 한 객체에서 다른 객체로의 신호 전송으로 간주될 수 있습니다. 신호가 전송될 때 개체의 상태를 변경하는 것을 신호 등록이라고 합니다.

신호 또는 일련의 신호는 받는 사람이 어떤 형태로든, 어떤 볼륨으로든 인식할 수 있는 메시지를 형성합니다. 물리학에서 정보는 "신호"와 "메시지"의 개념을 질적으로 일반화한 용어입니다. 신호와 메시지를 정량화할 수 있다면 신호와 메시지는 정보량의 측정 단위라고 말할 수 있습니다. 메시지(신호)는 다른 시스템에서 다르게 해석됩니다. 예를 들어, 모스 부호 용어에서 긴 경고음과 두 번의 짧은 경고음 순서는 문자 de(또는 D)이며, BIOS 용어로는 수상, 비디오 카드 오작동입니다.

정보(Information)는

수학에서 정보의 역할

수학에서 정보 이론(수학적 통신 이론)은 정보의 개념과 속성을 정의하고 데이터 전송 시스템에 대한 제한 관계를 설정하는 응용 수학의 한 분야입니다. 정보 이론의 주요 분야는 소스 코딩(압축 코딩) 및 채널(노이즈 수정) 코딩입니다. 수학은 과학적 학문 그 이상입니다. 그것은 모든 과학을 위한 단일 언어를 만듭니다.

수학 연구의 주제는 숫자, 함수, 벡터, 집합 등의 추상 개체입니다. 또한 대부분은 공리적으로(공리) 도입됩니다. 다른 개념과 연결되지 않고 정의가 없습니다.

정보(Information)는

정보는 수학 연구 과목이 아닙니다. 그러나 "정보"라는 단어는 정보 이론의 추상적(수학적) 부분과 관련하여 수학적 용어로 사용됩니다. 즉, 자신의 정보 및 상호 정보입니다. 그러나 수학적 이론에서 "정보"의 개념은 독점적으로 추상적인 객체(무작위 변수)와 연관되는 반면, 현대 정보 이론에서는 이 개념이 훨씬 더 광범위하게 물질적 객체의 속성으로 간주됩니다. 이 두 개의 동일한 용어 사이의 연결은 부인할 수 없습니다. 정보 이론의 저자 Claude Shannon이 사용한 것은 난수의 수학적 장치였습니다. 그 자신은 "정보"라는 용어로 근본적(환원 불가능한) 어떤 것을 의미합니다. Shannon의 이론은 직관적으로 정보에 내용이 있다고 가정합니다. 정보는 전반적인 불확실성과 정보 엔트로피를 줄입니다. 측정할 수 있는 정보의 양입니다. 그러나 그는 자신의 이론에서 과학의 다른 영역으로 개념을 기계적으로 이전하는 것에 대해 연구자들에게 경고합니다.

"정보이론을 과학의 다른 분야에 적용하는 방법을 찾는 것은 한 과학 분야에서 다른 과학 분야로 용어를 옮기는 사소한 일로 축소되지 않습니다. 확인." K. 섀넌.

정보(Information)는

사이버네틱스에서 정보의 역할

사이버네틱스의 창시자인 Norbert Wiener는 정보에 대해 다음과 같이 말했습니다.

정보는 물질이나 에너지가 아닙니다. 정보는 정보입니다." 그러나 그가 여러 저서에서 제공한 정보의 주요 정의는 다음과 같습니다. 우리와 우리의 감정을 적응시킵니다.

경제 지능이 경제 사이버네틱스의 기본 개념인 것처럼 정보는 사이버네틱스의 기본 개념입니다.

이 용어에 대한 많은 정의가 있으며 복잡하고 모순적입니다. 그 이유는 분명히 다양한 과학이 사이버네틱스를 하나의 현상으로 다루고 있으며 사이버네틱스는 그 중 가장 최근에 불과하기 때문입니다. I.는 경영 과학, 수학, 유전학 및 매스 미디어 이론 I와 같은 과학 연구 주제입니다. (인쇄물, 라디오, 텔레비전), 컴퓨터 과학, 과학 및 기술 I.의 문제를 다루는 등 마지막으로 철학자들은 최근 I.의 문제에 큰 관심을 보였습니다. 그들은 I.를 물질의 주요 보편적 속성 중 하나로 간주하는 경향이 있습니다. , 반사의 개념과 관련이 있습니다. I.의 개념에 대한 모든 해석과 함께 I.의 소스와 I의 획득자(수신자)의 두 개체가 존재한다고 가정합니다. I.의 전송은 일반적으로 신호의 도움으로 발생합니다. 즉, 그 의미와 물리적 연결이 없을 수 있습니다. 이 관계는 합의에 의해 결정됩니다. 예를 들어, veche 종의 타격은 광장에 모일 필요가 있음을 의미했지만이 명령을 모르는 사람들에게는 나에게 알리지 않았습니다.

만과 종의 상황에서 신호의 의미에 대한 동의에 관련된 사람은 현재 두 가지 대안이 있을 수 있음을 알고 있습니다. 또는 I. 이론의 언어로 표현하자면 무기한 사건(veche)에는 두 가지 결과가 있습니다. 수신된 신호는 불확실성 감소로 이어집니다. 사람은 이제 이벤트(veche)에 단 하나의 결과만 있음을 알고 있습니다. 그러나 베체가 이러저러한 시간에 열릴 것이라고 미리 알았다면 종은 새로운 것을 알리지 않았습니다. 이로부터 메시지의 가능성이 낮을수록(예기치 않은) I.가 더 많이 포함되고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 대략 그러한 추론은 40 대를 이끌었습니다. 20 세기 사건의 성취에 대한 지식의 불확실성을 줄이는 척도를 통해 I. 의 개념을 정의하는 I. 의 통계적 또는 "고전적인" 이론의 출현(이러한 척도를 엔트로피라고 함). N. Wiener, K. Shannon 및 소련 과학자 A. N. Kolmogorov, V. A. Kotelnikov 등은 이 과학의 기원에 서 있었습니다. 사이버네틱스의 성과를 실용적으로 응용한 과학 및 전자 컴퓨팅 기술.

가치의 정의, I의 유용성에 관해서는 수신자에게 아직 해결되지 않은 불분명한 부분이 많이 있습니다. 우리가 경제 관리의 요구, 결과적으로 경제 사이버네틱스의 요구에서 진행한다면 정보는 특정 관리 문제를 해결하는 데 도움이 되는 모든 정보, 지식, 메시지로 정의할 수 있습니다(즉, 결과의 불확실성을 줄임). 그런 다음 I.를 평가할 수 있는 몇 가지 가능성이 열립니다. 소송 비용문제 해결로 이어집니다. I.의 개념은 데이터의 개념에 가깝습니다. 그러나 이들 사이에는 차이점이 있습니다: 데이터는 여전히 AND를 추출해야 하는 신호이며, 데이터 처리는 이를 적합한 형태로 줄이는 과정입니다.

출처에서 취득자로의 이전 과정과 I로 인식하는 과정은 세 가지 필터의 통과로 간주될 수 있습니다.

물리적 또는 통계적(데이터 내용, 즉 구문에 관계없이 채널 대역폭에 대한 순전히 정량적 제한)

의미론적(수신자가 이해할 수 있는 데이터의 선택, 즉 그의 지식 시소러스에 해당)

실용적(주어진 문제를 해결하는 데 유용한 정보 중에서 이해된 정보 중에서 선택).

이것은 경제 정보에 관한 E. G. Yasin의 책에서 가져온 다이어그램에 잘 나와 있습니다. 따라서 I. 문제 연구의 세 가지 측면, 즉 구문론, 의미론 및 실용론이 구분됩니다.

내용에 따라 I.는 사회 정치적, 사회 경제적 (경제적 I 포함), 과학 및 기술 등으로 세분됩니다. 일반적으로 I.에는 많은 분류가 있으며 다양한 근거에 따라 구축됩니다. 원칙적으로 개념의 근접성으로 인해 데이터 분류는 동일한 방식으로 작성됩니다. 예를 들어 정보는 정적(constant)과 동적(variable)으로 세분화되고 데이터는 상수와 변수로 세분화됩니다. 또 다른 구분은 기본, 파생, 출력 I입니다. (데이터는 동일한 방식으로 분류됩니다). 세 번째 부문은 I. 관리 및 정보 제공입니다. 네 번째는 중복되고 유용하며 거짓입니다. 다섯째 - 완전(연속) 및 선택적. Wiener에 대한 이러한 아이디어는 정보의 객관성을 직접적으로 나타냅니다. 자연에서의 그것의 존재는 인간의 의식(지각)과 무관합니다.

정보(Information)는

현대 사이버네틱스는 객관적인 정보를 물질의 근본적인 상호 작용을 통해 한 객체(과정)에서 다른 객체로 전달되고 그 구조에 각인되는 다양한 상태를 생성하는 물질 객체 및 현상의 객관적 속성으로 정의합니다. 사이버네틱스의 물질 시스템은 그 자체가 다른 상태에 있을 수 있는 객체 집합으로 간주되지만 각 객체의 상태는 시스템의 다른 객체의 상태에 의해 결정됩니다.

정보(Information)는

본질적으로 시스템 상태 집합은 정보이며 상태 자체는 기본 코드 또는 소스 코드입니다. 따라서 각 재료 시스템은 정보 소스입니다. 사이버네틱스는 주관적(의미론적) 정보를 메시지의 의미 또는 내용으로 정의합니다.

컴퓨터 과학에서 정보의 역할

과학의 주제는 정확히 데이터, 즉 생성, 저장, 처리 및 전송 방법입니다. 콘텐츠(또한: "채우기"(문맥 내에서), "사이트 콘텐츠")는 콘텐츠(방문자를 위해 시각화되고, 내용) 웹 사이트의. 페이지/사이트(코드)의 내부 구조를 구성하는 정보의 개념과 최종적으로 화면에 표시될 정보의 개념을 구분하기 위해 사용합니다.

"정보"라는 단어는 정보, 설명, 친숙함을 의미하는 라틴어 정보 정보에서 유래했습니다. "정보"의 개념은 컴퓨터 과학 과정에서 기본이지만 다른 "간단한" 개념을 통해 정의하는 것은 불가능합니다.

정보 정의에 대한 다음과 같은 접근 방식을 구분할 수 있습니다.

전통적 (보통) - 컴퓨터 과학에 사용됨 : 정보는 사람이 감각 (시각, 청각, 미각, 후각, 촉각)의 도움으로 외부 세계에서 인식하는 상황에 대한 정보, 지식, 메시지입니다.

확률 - 정보 이론에 사용됨: 정보는 환경의 대상 및 현상, 해당 매개 변수, 속성 및 상태에 대한 정보로, 이에 대한 지식의 불확실성과 불완전성을 줄입니다.

정보는 기호(기호) 형태로 저장, 전송 및 처리됩니다. 동일한 정보가 다른 형식으로 표시될 수 있습니다.

서명 된 글, 다양한 기호로 구성되며 그중 텍스트, 숫자, 스페셜 형태의 상징적 기호가 있습니다. 기호; 그래픽; 표 등;

몸짓이나 신호의 형태

구두 언어 형식(대화).

정보의 표시는 특정 알파벳을 기반으로 구축되고 기호에 대한 작업을 수행하기 위한 규칙이 있는 기호 시스템과 같은 언어의 도움으로 수행됩니다. 언어는 정보를 표현하기 위한 특정한 상징 체계입니다. 존재:

자연어는 말과 글의 형태로 구어체 언어입니다. 경우에 따라 구어는 얼굴 표정과 몸짓의 언어, 특수 기호의 언어(예: 도로 표지판)로 대체될 수 있습니다.

공식 언어는 엄격하게 고정된 알파벳, 더 엄격한 문법 및 구문 규칙을 특징으로 하는 인간 활동의 다양한 영역을 위한 특수 언어입니다. 음악의 언어(음표), 수학의 언어(숫자, 수학적 기호), 숫자 체계, 프로그래밍 언어 등입니다. 모든 언어의 중심에는 기호/기호 집합인 알파벳이 있습니다. 알파벳의 총 기호 수를 알파벳의 카디널리티라고 합니다.

정보 매체 - 정보의 전송, 저장 및 재생산을 위한 매체 또는 물리적 본체. (전기, 빛, 열, 소리, 라디오신호, 자기 및 레이저 디스크, 인쇄 출판물, 사진 등)

정보 프로세스는 정보의 수신, 저장, 처리 및 전송과 관련된 프로세스(즉, 정보로 수행되는 작업)입니다. 저것들. 정보의 내용이나 프레젠테이션 형식이 변경되는 과정입니다.

정보 처리를 보장하기 위해서는 정보 소스, 커뮤니케이션 채널 및 정보 획득자가 필요합니다. 소스는 정보를 전송(전송)하고 수신자는 정보를 수신(인식)합니다. 전송된 정보는 신호(코드)를 사용하여 소스에서 수신기로 전달됩니다. 신호를 변경하면 정보를 얻을 수 있습니다.

변형 및 사용의 대상인 정보는 다음과 같은 속성을 특징으로 합니다.

구문은 정보가 반송파(신호로)에 표시되는 방식을 결정하는 속성입니다. 따라서 이 정보는 특정 글꼴을 사용하여 전자 매체에 표시됩니다. 여기에서 글꼴의 스타일 및 색상, 크기, 줄 간격 등과 같은 정보 표시 매개 변수를 고려할 수도 있습니다. 구문 속성으로 필요한 매개변수의 선택은 제안된 변환 방법에 의해 분명히 결정됩니다. 예를 들어 시각 장애인의 경우 글꼴 크기와 색상이 필수적입니다. 스캐너를 통해 이 텍스트를 컴퓨터에 입력하려는 경우 용지 크기가 중요합니다.

의미론은 정보의 의미를 현실 세계에 대한 신호의 대응으로 정의하는 속성입니다. 따라서 신호 "컴퓨터 과학"의 의미는 이전에 제공된 정의에 있습니다. 의미론은 정보 획득자에게 알려진 각 신호의 의미(소위 해석 규칙)에 대한 일부 합의로 볼 수 있습니다. 예를 들어, 도로 규칙을 연구하고 도로 표지판을 배우는 초보 운전자가 연구하는 것은 신호의 의미입니다(이 경우 표지판 자체가 신호 역할을 함). 단어(신호)의 의미는 모든 외국어 학습자가 학습합니다. 컴퓨터 과학을 가르치는 의미는 다양한 신호의 의미를 연구하는 것이라고 말할 수 있습니다. 이 분야의 핵심 개념의 본질입니다.

화용론은 획득자의 행동에 대한 정보의 영향을 결정하는 속성입니다. 따라서 이 학습 가이드의 독자가 받는 정보의 실용성은 적어도 컴퓨터 공학 시험에 성공적으로 합격하는 것입니다. 나는 이 작업의 실용론이 이것에 국한되지 않고 독자의 추가 교육과 전문적인 활동에 도움이 될 것이라고 믿고 싶습니다.

정보(Information)는

다른 구문의 신호가 동일한 의미 체계를 가질 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 예를 들어, 신호 "컴퓨터" 및 "컴퓨터"는 정보를 변환하는 전자 장치를 의미한다. 이 경우 일반적으로 신호 동의어를 말합니다. 반면에 하나의 신호(즉, 하나의 구문 속성을 가진 정보)는 소비자와 다른 의미론에 대해 서로 다른 화용론을 가질 수 있습니다. 따라서 "벽돌"로 알려져 있고 의미가 잘 정의된 도로 표지판("진입 금지")은 운전자의 진입 금지를 의미하지만 보행자에게는 어떤 식으로든 영향을 미치지 않습니다. 동시에 "키" 신호는 고음 음자리표, 용수철 음자리표, 자물쇠를 여는 키, 무단 액세스로부터 신호를 보호하기 위해 신호를 인코딩하는 컴퓨터 과학에서 사용되는 키(in 이 경우 우리는 신호 동음이의어를 말합니다). 의미가 반대되는 신호-반의어가 있습니다. 예를 들어 "차가운"과 "뜨거운", "빠른"과 "느린" 등.

정보 과학 연구의 주제는 정확히 데이터입니다 : 생성, 저장, 처리 및 전송 방법. 그리고 데이터에 기록된 정보 자체, 그 의미 있는 의미는 다양한 과학 및 활동 분야의 전문가인 정보 시스템 사용자에게 관심이 있습니다. 의사는 의료 정보에 관심이 있고 지질학자는 지질 정보에 관심이 있으며 사업가는 상업 정보 등에 관심이 있습니다. (데이터 작업에 대한 정보에 관심이 있는 컴퓨터 과학자 포함).

기호학 - 정보 과학

정보는 정보 교환의 틀 밖에서 수신, 처리, 전송 등 없이는 상상할 수 없습니다. 정보 교환의 모든 행위는 하나의 시스템이 다른 시스템에 영향을 미치는 기호 또는 기호를 통해 수행됩니다. 따라서 정보를 연구하는 주요 과학은 기호학 - 자연과 사회의 기호 및 기호 시스템 과학 (기호 이론)입니다. 각 정보 교환 행위에서 세 가지 "참여자", 세 가지 요소, 즉 기호, 기호가 지정하는 개체 및 기호의 수신자(사용자)를 찾을 수 있습니다.

고려되는 요소 간의 관계에 따라 기호학은 구문론, 의미론 및 화용론의 세 부분으로 나뉩니다. 구문론은 기호와 기호 사이의 관계를 연구합니다. 동시에 기호의 내용과 수신자에 대한 실질적인 의미를 추상화합니다. 의미론은 기호의 수신자와 후자의 가치를 추상화하면서 기호와 기호가 지정하는 대상 사이의 관계를 연구합니다. 구문론에 의해 연구된 모든 기호 시스템의 일반적인 구성 패턴을 고려하고 사용하지 않고는 기호에서 객체의 의미론적 표현 패턴에 대한 연구가 불가능하다는 것이 분명합니다. Pragmatics는 기호와 사용자 간의 관계를 연구합니다. 화용론의 틀 내에서 한 정보 교환 행위를 다른 행위와 구별하는 모든 요소, 정보 사용의 실제 결과 및 수신자에 대한 가치에 대한 모든 질문이 연구됩니다.

동시에 기호와 기호가 지정하는 대상 사이의 관계에 대한 많은 측면이 불가피하게 영향을 받습니다. 따라서 기호학의 세 부분은 정보 교환의 특정 행위의 특성에서 추상화(분산)의 세 가지 수준에 해당합니다. 모든 다양성의 정보 연구는 실용적인 수준에 해당합니다. 정보 수신자로부터주의를 분산시키고 고려 대상에서 제외하고 의미 론적 수준에서 연구합니다. 기호의 내용을 산만하게 하면 정보 분석이 구문 수준으로 이전됩니다. 다양한 수준의 추상화와 관련된 기호학의 주요 섹션의 이러한 상호 침투는 "기호학의 세 섹션과 그 관계"라는 체계를 사용하여 나타낼 수 있습니다. 정보 측정은 통사론, 의미론, 실용론의 세 가지 측면에서 각각 수행됩니다. 아래와 같이 다른 차원의 정보에 대한 필요성은 설계 관행에 따라 결정되며 기업정보 시스템 작업. 일반적인 생산 상황을 고려하십시오.

교대가 끝나면 사이트 플래너는 생산 일정 구현에 대한 데이터를 준비합니다. 이 데이터는 처리되는 기업의 정보 및 컴퓨팅 센터(ICC)로 전송되며 현재 생산 상태에 대한 보고서 형식으로 관리자에게 발행됩니다. 받은 데이터를 기반으로 상점 관리자는 생산 계획을 다음 계획으로 변경하거나 다른 조직적 조치를 취하기로 결정합니다. 상점 책임자의 경우 요약에 포함된 정보의 양은 정보가 얼마나 유용했는지에 따라 의사 결정에 사용하여 받은 경제적 영향의 크기에 따라 달라집니다. 사이트 플래너의 경우 동일한 메시지에 포함된 정보의 양은 사이트의 실제 상황에 대한 해당 내용의 정확성과 보고된 사실의 놀라움 정도에 따라 결정됩니다. 예상치 못한 상황일수록 경영진에 더 빨리 보고해야 하며 이 메시지에 더 많은 정보가 포함되어 있습니다. ITC 직원의 경우 컴퓨터 장비 및 통신 채널의 로딩 시간을 결정하기 때문에 정보를 전달하는 메시지의 문자 수, 길이가 가장 중요합니다. 동시에 정보의 유용성이나 정보의 의미 론적 가치에 대한 정량적 측정은 실질적으로 관심이 없습니다.

당연히 생산 관리 시스템을 구성하고 솔루션 선택을 위한 모델을 구축할 때 정보의 유용성을 메시지의 정보 내용을 측정하는 척도로 사용할 것입니다. 시스템을 구축할 때 회계생산 공정의 진행 상황에 대한 지침을 제공하는 보고, 수신된 정보의 신규성은 정보량의 척도로 간주되어야 합니다. 회사정보의 기계적 처리를 위한 동일한 절차는 처리된 문자 수의 형태로 메시지의 양을 측정해야 합니다. 정보 측정에 대한 이 세 가지 근본적으로 다른 접근 방식은 서로 모순되거나 배제되지 않습니다. 반대로 다양한 규모의 정보를 측정함으로써 각 메시지의 정보 내용을 보다 완전하고 포괄적으로 평가하고 생산 관리 시스템을 보다 효율적으로 구성할 수 있습니다. 교수의 적절한 표현에 따르면 아니다. Kobrinsky는 합리적인 정보 흐름 회사에 관해서는 정보의 양, 참신함, 유용성이 생산 제품의 양, 품질 및 비용만큼 상호 연결되어 있음이 밝혀졌습니다.

물질 세계의 정보

정보는 물질과 관련된 일반적인 개념 중 하나입니다. 정보는 다양한 상태의 형태로 물질적 객체에 존재하며 상호 작용 과정에서 객체에서 객체로 전송됩니다. 물질의 객관적인 속성으로서의 정보의 존재는 물질의 구조, 지속적인 변화(이동) 및 상호 작용과 같은 물질의 잘 알려진 기본 속성에서 논리적으로 따릅니다.

물질의 구조는 완전성의 내적 분할, 전체 구성 요소의 규칙적인 연결 순서로 나타납니다. 즉, 전체적으로 메타 유니버스(빅뱅)의 아원자 입자에서 나온 모든 물질 개체는 상호 연결된 하위 시스템의 시스템입니다. 넓은 의미에서 공간의 움직임과 시간의 전개로 이해되는 연속적인 움직임의 결과, 물질적 대상은 상태를 변화시킵니다. 개체의 상태는 다른 개체와 상호 작용할 때도 변경됩니다. 재료 시스템 및 모든 하위 시스템의 상태 집합은 시스템에 대한 정보를 나타냅니다.

엄밀히 말하면 불확실성, 무한성, 구조적 속성으로 인해 모든 물질 객체의 객관적 정보의 양은 무한합니다. 이 정보를 완료라고 합니다. 그러나 유한한 상태 집합으로 구조적 수준을 구분하는 것이 가능합니다. 유한한 수의 상태로 구조적 수준에 존재하는 정보를 비공개라고 합니다. 개인 정보에 대해서는 정보량의 개념을 의미합니다.

위의 표현에서 정보량에 대한 측정 단위 선택은 논리적이고 간단합니다. 확률이 같은 두 가지 상태에만 있을 수 있는 시스템을 상상해 보십시오. 그들 중 하나에 코드 "1"을 할당하고 다른 하나에 "0"을 할당합시다. 이것은 시스템이 포함할 수 있는 최소한의 정보량입니다. 정보의 측정 단위이며 비트라고 합니다. 정의하기 더 어려운 다른 방법과 정보량 측정 단위가 있습니다.

캐리어의 재료 형태에 따라 정보는 아날로그와 이산의 두 가지 주요 유형이 될 수 있습니다. 아날로그 정보는 시간에 따라 지속적으로 변화하며 값의 연속체에서 값을 가져옵니다. 이산 정보는 특정 시점에서 변경되며 특정 값 세트에서 값을 가져옵니다. 모든 물질적 개체 또는 프로세스는 정보의 주요 소스입니다. 가능한 모든 상태는 정보 소스의 코드를 구성합니다. 상태의 순간 값은 이 코드의 기호("문자")로 표시됩니다. 한 물체에서 수신기로 다른 물체로 정보를 전송하려면 소스와 상호 작용하는 일종의 중간 물질 운반체가 있어야 합니다. 일반적으로 이러한 캐리어는 일반적으로 우주, 감마선 및 X 선 복사, 전자기 및 음파, 중력장의 전위 (아직 발견되지 않은 파동)와 같은 파동 구조의 프로세스를 빠르게 전파합니다. 전자기 복사가 물체와 상호 작용할 때 흡수 또는 반사의 결과로 스펙트럼이 변경됩니다. 일부 파장의 강도가 변경됩니다. 소리 진동의 고조파는 물체와의 상호 작용 중에도 변경됩니다. 기계적 상호 작용 중에도 정보가 전송되지만 일반적으로 기계적 상호 작용은 객체 구조의 큰 변화 (파괴까지)로 이어지고 정보가 크게 왜곡됩니다. 전송 중에 정보가 왜곡되는 것을 잘못된 정보라고 합니다.

소스 정보를 캐리어 구조로 전송하는 것을 인코딩이라고 합니다. 이 경우 소스 코드는 캐리어 코드로 변환됩니다. 캐리어 코드의 형태로 전송된 소스 코드가 있는 캐리어를 신호라고 합니다. 신호 수신기에는 수신기 코드라고 하는 자체 가능한 상태 세트가 있습니다. 수신 개체와 상호 작용하는 신호는 상태를 변경합니다. 신호 코드를 수신자 코드로 변환하는 과정을 디코딩이라고 하며 소스에서 수신자로 정보를 전달하는 것을 정보 상호 작용으로 간주할 수 있습니다. 정보 상호 작용은 다른 상호 작용과 근본적으로 다릅니다. 물질적 대상의 다른 모든 상호 작용에는 물질 및(또는) 에너지의 교환이 있습니다. 이 경우 물체 중 하나는 물질이나 에너지를 잃고 다른 하나는 물질이나 에너지를 받습니다. 이러한 상호작용의 속성을 대칭이라고 합니다. 정보 상호 작용 중에 수신자는 정보를 받고 소스는 정보를 잃지 않습니다. 정보 상호 작용은 대칭적이지 않으며, 객관적 정보 자체는 물질이 아니라 구조, 움직임과 같은 물질의 속성이며 코드의 형태로 물질 운반체에 존재합니다.

야생 동물 정보

야생동물은 복잡하고 다양합니다. 정보의 출처와 수신자는 살아있는 유기체와 그 세포입니다. 유기체는 무생물과 구별되는 많은 속성을 가지고 있습니다.

기본:

환경과 물질, 에너지 및 정보의 지속적인 교환;

과민성, 환경 및 신체 내부 환경의 변화에 ​​대한 정보를 인식하고 처리하는 신체의 능력;

흥분성, 자극의 작용에 반응하는 능력;

환경 조건에 적응하기 위한 신체의 변화로 나타나는 자기 조직화.

시스템으로 간주되는 유기체는 계층 구조를 가지고 있습니다. 유기체 자체와 관련된 이 구조는 분자, 세포, 기관 수준, 마지막으로 유기체 자체와 같은 내부 수준으로 세분됩니다. 그러나 유기체는 또한 개체군, 생태계 및 전체로서의 모든 살아있는 자연(생물권)인 유기체 생활 시스템과 상호 작용합니다. 물질과 에너지의 흐름뿐만 아니라 이 모든 수준 사이의 정보 흐름도 살아 있는 자연에서 정보 상호 작용은 무생물에서와 같은 방식으로 발생합니다. 동시에 진화 과정에 있는 야생 동물은 정보의 다양한 출처, 전달자 및 수신자를 생성했습니다.

외부 세계의 영향에 대한 반응은 과민성으로 인해 모든 유기체에서 나타납니다. 고등 유기체에서 환경에 대한 적응은 환경에 대한 충분히 완전하고 시의적절한 정보가 있어야만 효과적인 복잡한 활동입니다. 외부 환경으로부터 정보를 받아들이는 감각 기관은 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 및 전정 기관을 포함합니다. 유기체의 내부 구조에는 신경계와 관련된 수많은 내부 수용체가 있습니다. 신경계는 뉴런으로 구성되며 그 과정(축색돌기 및 수상돌기)은 정보 전송 채널과 유사합니다. 척추동물에서 정보를 저장하고 처리하는 주요 기관은 척수와 뇌입니다. 감각 기관의 특성에 따라 신체가 인지하는 정보는 시각, 청각, 미각, 후각 및 촉각으로 분류할 수 있습니다.

인간 눈의 망막에 도달하면 신호를 구성하는 세포가 특별한 방식으로 흥분됩니다. 축삭을 통해 세포의 신경 임펄스가 뇌로 전달됩니다. 뇌는 구성 뉴런의 특정 상태 조합의 형태로 이 감각을 기억합니다. (예의 계속 - "인간 사회의 정보" 섹션에서). 정보를 축적함으로써 뇌는 그 구조에 주변 세계의 연결된 정보 모델을 만듭니다. 야생 동물에서 정보를 받는 유기체의 경우 중요한 특성은 가용성입니다. 텍스트를 읽을 때 인간의 신경계가 뇌에 제출할 수 있는 정보의 양은 1/16초당 약 1비트입니다.

정보(Information)는

유기체에 대한 연구는 그들의 복잡성으로 인해 방해를 받습니다. 무생물에 허용되는 수학적 집합으로서 구조의 추상화는 살아있는 유기체에 대해 거의 허용되지 않습니다. 그것의 구조. 따라서 정보량의 척도를 도입하기 어렵다. 구조의 구성 요소 간의 관계를 결정하는 것은 매우 어렵습니다. 어떤 기관이 정보의 출처인지 알고 있다면 신호는 무엇이며 수신기는 무엇입니까?

컴퓨터가 출현하기 전에 생물체 연구를 다루는 생물학은 질적 인 것만 사용했습니다. 설명 모델. 질적 모델에서 구조의 구성 요소 간의 정보 링크를 고려하는 것은 사실상 불가능합니다. 전자 컴퓨팅 기술은 생물학적 연구에 새로운 방법을 적용하는 것을 가능하게 했으며, 특히 신체에서 발생하는 알려진 현상과 과정을 수학적으로 기술하고 여기에 알려지지 않은 일부 과정에 대한 가설을 추가하고 계산하는 기계 모델링 방법을 적용할 수 있게 되었습니다. 신체 행동의 가능한 변형. 결과 옵션은 유기체의 실제 행동과 비교되어 제시된 가설의 진실 또는 거짓을 결정할 수 있습니다. 이러한 모델에서는 정보 상호 작용도 고려할 수 있습니다. 생명 자체의 존재를 보장하는 정보 과정은 매우 복잡합니다. 그리고 이 속성이 신체 구조에 대한 완전한 정보의 형성, 저장 및 전송과 직접적으로 관련되어 있다는 것이 직관적으로 분명하지만, 이 현상에 대한 추상적 설명은 한동안 불가능해 보였습니다. 그러나 이 속성의 존재를 보장하는 정보 프로세스는 유전자 코드의 해독과 다양한 유기체의 게놈 읽기를 통해 부분적으로 밝혀졌습니다.

인간 사회의 정보

운동 과정에서 물질의 발달은 물질적 대상 구조의 복잡성을 지향합니다. 가장 복잡한 구조 중 하나는 인간의 뇌입니다. 지금까지 이것은 인간 자신이 의식이라고 부르는 속성을 가진 우리에게 알려진 유일한 구조입니다. 정보에 대해 말하면, 우리는 생각하는 존재로서 정보가 우리가 받는 신호 형태의 존재 외에도 어떤 의미가 있음을 선험적으로 의미합니다. 객체와 프로세스의 상호 연결된 모델 세트로 주변 세계의 모델을 마음 속에 형성하는 사람은 정보가 아닌 의미 론적 개념을 사용합니다. 의미는 자신과 일치하지 않고 더 넓은 현실의 맥락과 연결되는 모든 현상의 본질입니다. 단어 자체는 정보의 의미론적 내용이 정보의 수신자를 생각함으로써만 형성될 수 있음을 직접적으로 나타냅니다. 인간 사회에서 결정적인 중요성을 획득하는 것은 정보 자체가 아니라 그 의미론적 내용입니다.

예(계속). 그러한 감각을 경험한 사람은 대상에 "토마토"라는 개념을 부여하고 그 상태에 "붉은 색"이라는 개념을 부여합니다. 또한 그의 의식은 "토마토"- "빨간색"이라는 연결을 수정합니다. 이것은 수신된 신호의 의미입니다. (계속되는 예: 이 섹션의 뒷부분에서). 의미 론적 개념과 개념 사이의 연결을 생성하는 뇌의 능력은 의식의 기초입니다. 의식은 주변 세계의 자체 개발 의미론적 모델로 볼 수 있습니다. 의미는 정보가 아닙니다. 정보는 물리적 매체에만 존재합니다. 인간의 의식은 무형으로 간주됩니다. 의미는 단어, 이미지 및 감각의 형태로 인간의 마음에 존재합니다. 사람은 큰 소리로 말할 수 있을 뿐만 아니라 "자신에게"도 말할 수 있습니다. 그는 또한 "스스로" 이미지와 감각을 생성(또는 기억)할 수 있습니다. 그러나 그는 단어를 말하거나 쓰면서 이 의미에 해당하는 정보를 검색할 수 있습니다.

정보(Information)는

예(계속). "토마토"와 "빨간색"이라는 단어가 개념의 의미라면 정보는 어디에 있습니까? 정보는 뉴런의 특정 상태 형태로 뇌에 포함됩니다. 이 단어들로 구성된 인쇄된 텍스트에도 포함되어 있으며 문자를 세 자리 이진 코드로 인코딩할 때 그 수는 120비트입니다. 단어를 소리내어 말하면 훨씬 더 많은 정보가 있지만 의미는 동일하게 유지됩니다. 가장 많은 양의 정보는 시각적 이미지에 의해 전달됩니다. "백 번 듣는 것보다 한 번 보는 것이 낫다." 이런 식으로 복원된 정보는 일부 기본 정보(의미론)의 의미를 인코딩하기 때문에 의미론적 정보라고 합니다. 사람이 모르는 언어로 말한 (또는 쓴) 문구를 듣고 (또는 보는) 그는 정보를 받지만 그 의미를 결정할 수는 없습니다. 따라서 정보의 의미론적 내용을 전송하기 위해서는 소스와 수신자 사이에 신호의 의미론적 내용에 대한 일부 합의가 필요합니다. 단어. 그런 계약소통을 통해 얻을 수 있다. 의사소통은 인간 사회가 존재하기 위한 가장 중요한 조건 중 하나입니다.

현대 사회에서 정보는 가장 중요한 자원 중 하나인 동시에 인류 사회 발전의 원동력 중 하나입니다. 물질 세계, 야생 동물 및 인간 사회에서 발생하는 정보 프로세스는 철학에서 마케팅에 이르는 모든 과학 분야에서 연구(또는 적어도 고려)됩니다. 과학 연구 작업의 복잡성이 증가함에 따라 다양한 전문 분야의 대규모 과학자 팀이 솔루션에 참여해야 합니다. 따라서 아래에서 고려하는 거의 모든 이론은 학제적입니다. 역사적으로 사이버네틱스와 정보학이라는 두 가지 복잡한 과학 분야가 정보 연구에 직접 관여했습니다.

현대 사이버네틱스는 다학제적 학문이다. 산업다음과 같은 초복잡계를 연구하는 과학:

인간사회(사회적 사이버네틱스);

경제학(경제 사이버네틱스);

살아있는 유기체(생물학적 사이버네틱스);

인간의 뇌와 그 기능은 의식(인공지능)이다.

지난 세기 중반에 과학으로 형성된 정보학은 사이버네틱스와 분리되어 의미 정보를 획득, 저장, 전송 및 처리하는 방법 분야의 연구에 종사하고 있습니다. 둘 다 산업몇 가지 기본 과학 이론을 사용합니다. 여기에는 정보 이론이 포함되며 해당 섹션은 코딩 이론, 알고리즘 이론 및 오토마타 이론입니다. 정보의 의미 론적 내용에 대한 연구는 기호학이라는 일반적인 이름의 복잡한 과학 이론을 기반으로 합니다. 정보 캐리어를 추상(수학적) 세트의 요소로 간주하고 캐리어 간의 상호 작용을 이 세트의 요소를 배열하는 방법으로 간주합니다. 이 접근 방식을 통해 정보 코드를 공식적으로 설명할 수 있습니다. 즉, 추상 코드를 정의하고 수학적 방법으로 탐색할 수 있습니다. 이러한 연구를 위해 그는 확률 이론, 수학적 통계, 선형 대수, 게임 이론 및 기타 수학적 이론의 방법을 적용합니다.

이 이론의 기초는 1928년 미국 과학자 E. Hartley에 의해 마련되었으며, 그는 일부 의사소통 문제에 대한 정보량의 척도를 결정했습니다. 나중에이 이론은 미국 과학자 C. Shannon, 러시아 과학자 A.N. Kolmogorov, V.M. Glushkov 및 기타 현대 정보 이론에는 코딩 이론, 알고리즘 이론, 디지털 오토마타 이론(아래 참조) 및 기타 섹션이 모두 포함됩니다. 폴란드에서 제안한 "질적 정보 이론"과 같은 대체 정보 이론도 있습니다. 과학자 M. Mazur 모든 사람은 알고리즘의 개념을 알지도 못하는 사이에 친숙합니다. 다음은 비공식 알고리즘의 예입니다. “토마토를 원이나 조각으로 자릅니다. 다진 양파를 넣고 식물성 기름을 부은 다음 잘게 썬 고추를 뿌려 섞습니다. 사용하기 전에 소금을 뿌리고 샐러드 그릇에 담고 파슬리로 장식하십시오. (토마토 샐러드).

인류 역사상 산술 문제를 해결하기 위한 첫 번째 규칙은 서기 9세기에 유명한 고대 고대 과학자인 Al-Khwarizmi에 의해 개발되었습니다. 그를 기리기 위해 목표를 달성하기 위한 공식화된 규칙을 알고리즘이라고 합니다.알고리즘 이론의 주제는 정보 처리를 위한 효과적인(보편적 포함) 계산 및 제어 알고리즘을 구성하고 평가하는 방법을 찾는 것입니다. 이러한 방법을 입증하기 위해 알고리즘 이론은 정보 이론의 수학적 장치를 사용합니다.정보를 처리하는 방법으로 알고리즘의 현대 과학 개념은 20 세기 E. Post와 A. Turing의 작업에서 소개되었습니다 (Turing 기계). 러시아 과학자 A. Markov(Normal Markov Algorithm)와 A. Kolmogorov가 알고리즘 이론 개발에 크게 기여했습니다. Automata 이론은 실제로 존재하거나 근본적으로 가능한 장치의 수학적 모델을 연구하는 이론적 사이버네틱스의 한 부분입니다. 불연속 시간에 불연속 정보.

오토마톤의 개념은 알고리즘 이론에서 비롯되었습니다. 계산 문제를 해결하기 위한 일부 범용 알고리즘이 있는 경우 이러한 알고리즘을 구현하기 위한 장치(추상적이긴 하지만)가 있어야 합니다. 실제로 알고리즘 이론에서 고려되는 추상 튜링 기계는 동시에 비공식적으로 정의된 자동 장치입니다. 이러한 장치의 구성에 대한 이론적 정당성은 오토마타 이론의 주제이며, 오토마타 이론은 대수학, 수리 논리, 조합 분석, 그래프 이론, 확률 이론 등 수학 이론의 장치를 사용합니다. , 전자 컴퓨터 및 자동 제어 시스템을 만드는 주요 이론적 기초 기호학은 기호 시스템의 속성을 연구하는 복잡한 과학 이론입니다. 가장 중요한 결과는 기호학의 한 분야인 의미론에서 달성되었습니다. 의미론 연구의 주제는 정보의 의미론적 내용입니다.

기호 시스템은 각각 특정 값이 특정 방식으로 연결되는 구체적 또는 추상 개체(기호, 단어)의 시스템입니다. 이론적으로 그러한 두 가지 비교가 있을 수 있음이 입증되었습니다. 첫 번째 유형의 대응은 이 단어를 나타내는 물질적 대상을 직접 정의하며 외연(또는 일부 작업에서는 지명자)이라고 합니다. 두 번째 유형의 대응은 기호(단어)의 의미를 결정하며 개념이라고 합니다. 동시에 "의미", "진리", "정의 가능성", "추종", "해석" 등과 같은 비교의 속성을 연구합니다. 연구를 위해 수리 논리 및 수리 언어학 장치가 사용됩니다. F C. Pierce(1839-1914), C. Morris(1901년생), R. Carnap(1891-1970) 등이 공식화하고 개발한 19세기 드 소쉬르 이론의 주요 성과는 자연어로 된 텍스트의 의미를 일부 형식화된 의미론적(semantic) 언어의 레코드로 나타낼 수 있는 의미론적 분석 장치 의미론적 분석은 하나의 자연어에서 다른 자연어로 기계 번역을 위한 장치(프로그램)를 만드는 기초입니다.

정보는 일부 자재 운송업체로의 전송을 통해 저장됩니다. 물질적 저장매체에 기록된 의미 정보를 문서라고 합니다. 인류는 아주 오랫동안 정보를 저장하는 법을 배웠습니다. 가장 오래된 형태의 정보 저장에서는 모래 위의 껍질과 돌, 밧줄의 매듭과 같은 물체의 배열이 사용되었습니다. 이러한 방법의 중요한 발전은 돌, 점토, 파피루스, 종이에 기호를 그래픽으로 표현한 글쓰기였습니다. 이 방향의 개발에서 가장 중요한 것은 발명타이포그래피. 역사를 통틀어 인류는 도서관, 기록 보관소, 정기 간행물 및 기타 서면 문서에 엄청난 양의 정보를 축적해 왔습니다.

현재 이진 문자 시퀀스 형태의 정보 저장이 특히 중요해졌습니다. 이러한 방법을 구현하기 위해 다양한 저장 장치가 사용됩니다. 정보 저장 시스템의 중심 링크입니다. 그 외에도 이러한 시스템은 정보 검색 도구(검색 엔진), 획득 도구(정보 및 참조 시스템) 및 정보 표시 도구(출력 장치)를 사용합니다. 이러한 정보시스템은 정보의 목적에 따라 구성되어 데이터베이스, 데이터뱅크, 지식베이스 등을 형성한다.

시맨틱 정보의 전송은 소스에서 수신자(수신자)로의 공간 전송 프로세스입니다. 인간은 정보를 저장하는 것보다 훨씬 일찍 정보를 주고받는 법을 배웠습니다. 말은 우리의 먼 조상들이 직접적인 접촉(대화)에 사용했던 전달 방법입니다. 지금도 우리는 그것을 사용하고 있습니다. 정보를 장거리로 전송하기 위해서는 훨씬 더 복잡한 정보 처리가 필요하며, 이를 구현하기 위해서는 정보를 어떤 식으로든 정형화(표현)해야 한다. 정보를 표현하기 위해 사물, 그림, 자연어의 서면 또는 인쇄 된 단어와 같은 미리 결정된 의미 기호 집합과 같은 다양한 기호 시스템이 사용됩니다. 그들의 도움으로 제시된 어떤 대상, 현상 또는 과정에 대한 의미론적 정보를 메시지라고 합니다.

멀리서 메시지를 전송하기 위해서는 분명히 어떤 종류의 이동 통신사로 정보를 전송해야 합니다. 운송인은 우편으로 보낸 편지의 경우와 마찬가지로 차량의 도움으로 우주에서 이동할 수 있습니다. 이 방법은 수신자가 원본 메시지를 수신하지만 전송에 상당한 시간이 필요하기 때문에 정보 전송의 완전한 신뢰성을 보장합니다. 19 세기 중반부터 전자기 진동 (전기 진동, 전파, 빛)과 같은 자연스럽게 전파되는 정보 매체를 사용하여 정보를 전송하는 방법이 널리 퍼졌습니다. 이러한 방법을 구현하려면 다음이 필요합니다.

메시지에 포함된 정보를 캐리어로의 예비 전송 - 인코딩;

특수 통신 채널을 통해 수신자에게 이렇게 얻은 신호의 전송을 보장합니다.

신호 코드를 메시지 코드로 역변환 - 디코딩.

정보(Information)는

전자기 매체를 사용하면 거의 즉각적으로 수취인에게 메시지를 전달할 수 있지만 실제 통신 채널은 자연스럽고 인위적인 간섭을 받기 때문에 전송된 정보의 품질(신뢰성 및 정확성)을 보장하기 위한 추가 조치가 필요합니다. 통신 시스템에서 데이터 전송 프로세스를 구현하는 장치. 정보를 제공하는 방식에 따라 통신시스템은 기호(텔레팩스), 사운드(), 비디오, 복합시스템(텔레비전)으로 나눌 수 있다. 우리 시대에 가장 발전된 통신 시스템은 인터넷입니다.

데이터 처리

정보는 중요하지 않기 때문에 정보 처리는 다양한 변환으로 구성됩니다. 처리 프로세스에는 매체에서 다른 매체로의 정보 전송이 포함됩니다. 처리할 정보를 데이터라고 합니다. 다양한 장치에서 수신한 기본 정보를 처리하는 주요 유형은 인간의 감각으로 인식할 수 있는 형태로 변환하는 것입니다. 따라서 X선으로 얻은 우주사진은 특수한 스펙트럼 변환기와 사진재료를 이용하여 일반 컬러사진으로 변환한다. 나이트 비전 장치는 적외선(열) 광선에서 얻은 이미지를 가시 범위의 이미지로 변환합니다. 일부 통신 및 제어 작업의 경우 아날로그 정보를 변환해야 합니다. 이를 위해 아날로그-디지털 및 디지털-아날로그 신호 변환기가 사용됩니다.

의미 정보 처리의 가장 중요한 유형은 특정 메시지에 포함된 의미(내용)를 결정하는 것입니다. 기본 정보와 달리 의미 정보는 통계적특성, 즉 정량적 측정 - 의미가 있거나 그렇지 않습니다. 그리고 그것이 있다면 얼마나 많은 것을 확립하는 것이 불가능합니다. 메시지에 포함된 의미는 소스 텍스트의 단어 간의 의미 관계를 반영하는 인공 언어로 설명됩니다. 동의어 사전이라고 하는 이러한 언어의 사전은 메시지 수신자에 상주합니다. 메시지의 단어와 구의 의미는 이미 그 의미가 확립된 단어나 구의 특정 그룹을 참조하여 결정됩니다. 따라서 동의어 사전을 통해 메시지의 의미를 설정할 수 있으며 동시에 새로운 의미론적 개념이 보충됩니다. 설명된 유형의 정보 처리는 정보 검색 시스템 및 기계 번역 시스템에서 사용됩니다.

널리 퍼진 정보 처리 유형 중 하나는 컴퓨터의 도움을 받아 계산 문제와 자동 제어 문제를 해결하는 것입니다. 정보 처리는 항상 목적을 가지고 수행됩니다. 이를 달성하기 위해서는 주어진 목표로 이어지는 정보에 대한 조치 순서를 알아야 합니다. 이 절차를 알고리즘이라고 합니다. 알고리즘 자체 외에도 이 알고리즘을 구현하는 장치가 필요합니다. 과학이론에서는 이러한 장치를 오토마톤(automaton)이라고 하는데 정보의 가장 중요한 특징은 정보 상호작용의 비대칭성으로 인해 정보처리 과정에서 새로운 정보가 발생하고 원래의 정보가 손실되지 않는다는 점이다.

아날로그 및 디지털 정보

소리는 공기와 같은 매질의 파동 진동입니다. 사람이 말할 때 인후 인대의 진동이 공기의 파동 진동으로 변환됩니다. 소리를 파동이 아니라 한 지점의 진동으로 간주하면 이러한 진동은 시간에 따라 변화하는 기압으로 나타낼 수 있습니다. 마이크는 압력 변화를 감지하여 전압으로 변환할 수 있습니다. 기압이 전기 전압 변동으로 변환되었습니다.

이러한 변환은 다양한 법칙에 따라 발생할 수 있으며 대부분 선형 법칙에 따라 변환이 발생합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

U(t)=K(P(t)-P_0),

여기서 U(t)는 전기 전압, P(t)는 기압, P_0은 평균 기압, K는 변환 계수입니다.

전기 전압과 기압은 시간에 따라 연속적인 함수입니다. 함수 U(t) 및 P(t)는 인후 인대의 진동에 대한 정보입니다. 이러한 기능은 연속적이며 이러한 정보를 아날로그라고 합니다.음악은 소리의 특수한 경우이며 시간의 일부 기능으로 표현될 수도 있습니다. 그것은 음악의 아날로그 표현이 될 것입니다. 그러나 음악은 음표의 형태로도 기록됩니다. 각 음표에는 미리 정해진 길이의 배수인 길이와 피치(도, 레, 미, 파, 솔 등)가 있습니다. 이 데이터를 숫자로 변환하면 음악의 디지털 표현을 얻게 됩니다.

인간의 말 또한 소리의 특수한 경우입니다. 아날로그 형태로도 표현할 수 있습니다. 그러나 음악이 음표로 분해될 수 있는 것처럼 말은 문자로 분해될 수 있습니다. 각 문자에 고유한 숫자 집합이 주어지면 디지털 음성 표현을 얻게 됩니다.아날로그 정보와 디지털 정보의 차이점은 아날로그 정보는 연속적인 반면 디지털 정보는 불연속적이라는 점입니다.정보를 한 유형에서 다른 유형으로 변환 다른 하나는 변환 유형에 따라 다르게 호출됩니다. 디지털-아날로그 변환 또는 아날로그-디지털 변환과 같은 단순히 "변환"; 델타 코딩, 엔트로피 코딩과 같이 복잡한 변환을 "인코딩"이라고 합니다. 진폭, 주파수 또는 위상과 같은 특성 간의 변환을 "변조"라고 합니다(예: 진폭-주파수 변조, 펄스 폭 변조).

정보(Information)는

일반적으로 아날로그 변환은 매우 간단하며 사람이 발명한 다양한 장치로 쉽게 처리할 수 있습니다. 테이프 레코더는 필름의 자화를 소리로 변환하고, 음성 녹음기는 소리를 필름의 자화로 변환하고, 비디오 카메라는 빛을 필름의 자화로 변환하고, 오실로스코프는 전압이나 전류를 이미지로 변환합니다. 아날로그 정보를 디지털로 변환하는 것은 훨씬 더 어렵습니다. 일부 변환은 기계에서 수행할 수 없거나 매우 어렵게 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 음성을 텍스트로 변환하거나 콘서트 녹음을 악보로 변환하고 심지어 그 특성상 디지털 표현도 기계가 종이의 텍스트를 컴퓨터 메모리의 동일한 텍스트로 변환하는 것은 매우 어렵습니다.

정보(Information)는

그렇다면 정보의 디지털 표현이 그렇게 어렵다면 왜 사용할까요? 아날로그에 비해 디지털 정보의 주요 이점은 잡음 내성입니다. 즉, 정보를 복사하는 과정에서 디지털 정보는 그대로 복사되어 거의 무한대로 복사가 가능한 반면, 아날로그 정보는 복사 과정에서 노이즈가 발생하여 품질이 저하된다. 일반적으로 아날로그 정보는 3번 이상 복사할 수 없습니다. 2개의 카세트 오디오 테이프 레코더가 있는 경우 이러한 실험을 수행할 수 있습니다. 녹음 품질이 얼마나 저하되었는지 알 수 있습니다. 카세트의 정보는 아날로그 형식으로 저장됩니다. 원하는만큼 mp3 형식으로 음악을 다시 쓸 수 있으며 음악의 품질이 저하되지 않습니다. mp3 파일의 정보는 디지털 방식으로 저장됩니다.

정보량

정보의 일부를 받은 사람 또는 다른 정보 수신자는 일부 불확실성을 해결합니다. 나무를 예로 들어보겠습니다. 우리는 나무를 보았을 때 많은 불확실성을 해결했습니다. 나무의 높이, 나무의 종류, 잎의 밀도, 잎의 색깔 등을 알아보았고, 과수라면 그 위에 달린 열매, 익은 정도 등을 보았다. 우리가 나무를 보기 전에는 이 모든 것을 알지 못했지만, 나무를 본 후에 우리는 불확실성을 해결했습니다. 정보를 얻었습니다.

우리가 초원으로 나가서 그것을 보면 초원이 얼마나 큰지, 잔디의 높이가 얼마인지, 잔디가 어떤 색인지 등 다른 종류의 정보를 얻게 될 것입니다. 생물 학자가 같은 초원에 들어가면 그는 무엇보다도 초원에서 어떤 종류의 풀이 자라는 지, 이것이 어떤 종류의 초원인지, 어떤 꽃이 피었는지, 어떤 꽃이 피는지 볼 수 있습니다. , 초원이 소 방목 등에 적합한 지 여부 즉, 그는 우리보다 더 많은 정보를 받게 될 것입니다. 그가 초원을 보기 전에 더 많은 질문을 했기 때문에 생물학자는 더 많은 불확실성을 해결할 것입니다.

정보(Information)는

정보를 얻는 과정에서 불확실성이 해소될수록 더 많은 정보를 얻었다. 그러나 이것은 정보량에 대한 주관적인 척도이며 객관적인 척도가 있었으면 합니다. 정보량을 계산하는 공식이 있습니다. 우리는 약간의 불확실성이 있고, N번째 불확실성 해결 사례가 있고, 각 사례에는 어느 정도 해결 가능성이 있습니다. 수신된 정보의 양은 Shannon이 제안한 다음 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다.

I = -(p_1 log_(2)p_1 + p_2 log_(2)p_2 +... +p_N log_(2)p_N), 여기서

I - 정보의 양;

N은 결과의 수입니다.

p_1, p_2,..., p_N은 결과의 확률입니다.

정보(Information)는

정보의 양은 비트(Binary Digit)라는 영어 단어의 약자로 이진수를 의미하는 비트로 측정됩니다.

확률이 같은 사건의 경우 공식을 단순화할 수 있습니다.

I = log_(2)N, 여기서

I - 정보의 양;

N은 결과의 수입니다.

예를 들어, 동전을 가져다가 탁자 위에 던지십시오. 그것은 머리 또는 꼬리 중 하나를 착지합니다. 2개의 동일한 가능성이 있는 이벤트가 있습니다. 동전을 던진 후 log_(2)2=1 비트의 정보를 얻었습니다.

주사위를 굴린 후 얼마나 많은 정보를 얻었는지 알아봅시다. 큐브에는 6개의 면이 있습니다. 6개의 동일한 확률 이벤트입니다. log_(2)6 약 2.6을 얻습니다. 테이블에 주사위를 굴린 후 약 2.6비트의 정보를 얻었습니다.

집을 나설 때 화성 공룡을 볼 확률은 10억분의 1이다. 집을 떠난 후 화성 공룡에 대해 얼마나 많은 정보를 얻을 수 있습니까?

왼쪽(((1 나누기 (10^(10))) log_2(1 나누기 (10^(10))) + left(( 1 - (1 나누기 (10^(10)))) 오른쪽) log_2 left(( 1 - (1 over (10^(10))) ) ight)) ight) 약 3.4 cdot 10^(-9) 비트.

동전 8개를 던졌다고 하자. 2^8 코인 드롭 옵션이 있습니다. 따라서 동전을 던진 후 우리는 log_2(2^8)=8 비트의 정보를 얻습니다.

우리가 질문을 하고 예 또는 아니오로 대답할 가능성이 같을 때 질문에 답한 후 우리는 약간의 정보를 얻습니다.

놀랍게도 아날로그 정보에 Shannon 공식을 적용하면 무한한 양의 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 전기 회로의 한 지점에서의 전압은 0에서 1볼트까지 등가 가능한 값을 가질 수 있습니다. 우리가 가진 결과의 수는 무한대이며, 이 값을 확률이 같은 사건에 대한 공식에 대입하면 무한대, 즉 무한한 양의 정보를 얻게 됩니다.

이제 금속 막대에 단 하나의 노치로 "전쟁과 평화"를 인코딩하는 방법을 보여 드리겠습니다. "에 나오는 모든 문자와 기호를 인코딩합시다. 전쟁그리고 세계", 두 자리 숫자의 도움으로 우리에게 충분할 것입니다. 예를 들어 문자 "A"에 코드 "00", 문자 "B"-코드 "01" 등을 지정하고 문장 부호, 라틴 문자 및 숫자를 인코딩합니다. 다시 코딩 " 전쟁 and the world”라는 코드를 사용하여 긴 숫자를 얻습니다(예: 70123856383901874...). 이 숫자 앞에 쉼표와 0을 추가합니다(0.70123856383901874...). 결과는 0에서 1까지의 숫자입니다. 넣어 보자 위험막대의 왼쪽과이 막대의 길이의 비율이 우리 숫자와 정확히 같도록 금속 막대에. 따라서 갑자기 "전쟁과 평화"를 읽고 싶다면 단순히 막대의 왼쪽을 측정하여 위험그리고 막대 전체의 길이는 하나의 숫자를 다른 숫자로 나누고 숫자를 가져와 다시 문자로 다시 코딩합니다("00"을 "A"로, "01"을 "B"로 등).

정보(Information)는

실제로 무한한 정확도로 길이를 결정할 수 없기 때문에 이를 수행할 수 없습니다. 일부 공학적 문제로 인해 측정 정확도를 높일 수 없으며 양자 물리학은 특정 한계 이후 양자 법칙이 이미 우리를 방해할 것임을 보여줍니다. 직관적으로 우리는 측정 정확도가 낮을수록 수신하는 정보가 적고 측정 정확도가 높을수록 더 많은 정보를 수신한다는 것을 이해합니다. Shannon의 공식은 아날로그 정보의 양을 측정하는 데 적합하지 않지만 이에 대한 다른 방법이 있으며 정보 이론에서 논의됩니다. 컴퓨터 기술에서 비트는 정보 매체의 물리적 상태에 해당합니다. 자화-자화되지 않음, 구멍 있음-구멍 없음, 충전됨-충전되지 않음, 빛 반사-빛을 반사하지 않음, 높은 전위-낮은 전위. 이 경우 한 상태는 일반적으로 숫자 0으로 표시되고 다른 상태는 숫자 1로 표시됩니다. 모든 정보는 텍스트, 이미지, 사운드 등 일련의 비트로 인코딩할 수 있습니다.

비트와 함께 바이트라는 값이 자주 사용되는데, 보통 8비트와 같다. 그리고 비트가 가능한 두 옵션 중에서 동일한 옵션 하나를 선택할 수 있도록 허용하는 경우 바이트는 256 중 1(2 ^ 8)입니다. 정보의 양을 측정하기 위해 더 큰 단위를 사용하는 것도 일반적입니다.

1KB(1킬로바이트) 210바이트 = 1024바이트

1MB(1메가바이트) 210KB = 1024KB

1GB(1기가바이트) 210MB = 1024MB

실제로 10^3, 10^6 및 10^9의 인수에는 SI 접두어 킬로-, 메가-, 기가-를 사용해야 하지만 역사적으로 2의 거듭제곱 인수를 사용하는 관행이 발전했습니다.

컴퓨터 비트에서 발생하는 0 또는 1의 확률이 같으면 Shannon 비트와 컴퓨터 비트는 동일합니다. 확률이 같지 않으면 Shannon에 따른 정보의 양이 적어집니다. 화성 공룡의 예에서 이것을 보았습니다. 컴퓨터 정보량은 정보량의 상한 추정치를 제공합니다. 전원이 공급된 후 휘발성 메모리는 일반적으로 일부 값(예: 모두 1 또는 모두 0)으로 초기화됩니다. 메모리에 전원이 공급된 후에는 메모리 셀의 값이 엄격하게 정의되어 있으므로 불확실성이 없기 때문에 정보가 없다는 것이 분명합니다. 메모리는 일정량의 정보를 저장할 수 있지만 전원이 공급된 후에는 정보가 없습니다.

허위 정보는 적대 행위, 협력, 정보 유출 여부 및 유출 방향 확인, 잠재적 암시장 고객 식별을 위해 적 또는 비즈니스 파트너에게 고의적으로 허위 정보를 제공하는 것입니다. 또한 허위 정보(또한 잘못된 정보)는 정보를 조작하는 과정입니다. 불완전한 정보 또는 완전하지만 더 이상 필요하지 않은 정보를 제공하여 누군가를 오도하는 것, 맥락을 왜곡하는 것, 정보의 일부를 왜곡하는 것.

그러한 영향의 목적은 항상 동일합니다. 상대방은 조작자가 필요로 하는 대로 행동해야 합니다. 허위 정보가 지시되는 대상의 행위는 조작자에게 필요한 결정을 내리거나 조작자에게 불리한 결정을 내리기를 거부하는 것으로 구성될 수 있습니다. 그러나 어쨌든 궁극적인 목표는 상대방이 취할 조치입니다.

따라서 허위 정보는 제품인간 활동, 잘못된 인상을 주려는 시도 및 그에 따라 원하는 행동 및 / 또는 무 활동을 강요합니다.

정보(Information)는

허위 정보의 유형:

특정인 또는 집단(전국 포함)을 오도하는 행위

조작(한 사람 또는 여러 사람의 행동에 의한)

어떤 문제나 대상에 대한 여론을 형성합니다.

정보(Information)는

오도는 노골적인 기만, 잘못된 정보 제공에 지나지 않습니다. 조작은 사람들의 활동 방향을 직접적으로 바꾸는 것을 목표로 하는 영향력의 방법입니다. 다음과 같은 수준의 조작이 있습니다.

조작자에게 유익한 사람들의 마음에 존재하는 가치 (아이디어, 태도) 강화

특정 사건이나 상황에 대한 관점의 부분적인 변화

삶의 태도에 근본적인 변화.

여론의 형성은 선택한 문제에 대한 특정 태도의 사회 형성입니다.

출처 및 링크

en.wikipedia.org - 무료 백과사전 Wikipedia

youtube.com - YouTube 비디오 호스팅

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google.com.ua - Google 사진

en.wikibooks.org - 위키북

inf1.info - 정보학의 행성

old.russ.ru - 러시아 저널

shkolo.ru - 정보 가이드

5byte.ru - 정보학 웹사이트

ssti.ru - 정보 기술

klgtu.ru - 정보학

informatika.sch880.ru - 컴퓨터 과학 교사 O.V. 포드빈체바

문화 연구 백과사전

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