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초록

한국어

러프집합에서는 동치류와 근사공간의 개념을 이용하여 데이터 마이닝 분야에서 중복되는 정보로부터 특징점 을 효율적으로 추출하여 최적화된 제어규칙을 유도할 수 있다. 이러한 추출과정에서 가장 중요하게 고려되어져야 할 부분은 많은 속성에 대한 감축이다. 본 논문에서는 속성간의 관계에서 러프엔트로피를 이용하여 가장 신뢰도가 우수 한 속성을 구할 수 있는 정보이론적인 척도를 제시한다. 제안된 방법은 러프엔트로피를 기반으로 불필요한 속성을 제 거함으로써 유용한 리덕트를 생성하고 이들에 대한 코어를 형성한다. 결과적으로 원시정보의 내용은 변하지 않으면서 지식감축을 통하여 간소화된 제어규칙을 구축할 수 있음을 보인다.

영어

Rough set theory comes to derive optimal rules through the effective selection of features from the redundancy of lots of information in data mining using the concept of equivalence relation and approximation space in rough set. The reduction of attributes is one of the most important parts in its applications of rough set. This paper purports to define a information-theoretic measure for determining the most important attribute within the association of attributes using rough entropy. The proposed method generates the effective reduct set and formulates the core of the attribute set through the elimination of the redundant attributes. Subsequently, the control rules are generated with a subset of feature which retain the accuracy of the original features through the reduction.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 러프집합 이론
  2.1 러프집합
  2.2 리덕트와 코어
 3. 러프 엔트로피
 4. 적용사례
  4.1 문제의 설정
  4.2 제어규칙의 발생
 5. 결론
 참고문헌

저자

• 박인규 [ In-Kyoo Park | 중부대학교 컴퓨터학과 ] Corresponding Author

참고문헌