Data mining and game sounds classification prerequisite to find a compact but effective set of features in the overall problem-solving process. As a preprocessing step of data mining, feature selection has tuned to be very efficient in reducing its dimensionality and removing irrelevant data at hand. In this paper we cast a feature selection problem on rough set theory and a conditional entropy in information theory and present an empirical study on feature analysis for classical instrument classification. An new definition of a significance of each feature using rough set theory based on rough entropy is proposed. Our results suggest that further feature analysis research is necessary in order to optimize feature selection and achieve better results for the musical instrument sound classification problem through Weka’s classifiers. The results show that the performance of the best 17 selected features among 37 features has 3.601 compared to 2.332 in standard deviation and 94.667 compared to 96.935 in average with four classifiers.
목차
ABSTRACT 1. 서론 2. 엔트로피상의 특징추출 2.1 특징추출 2.2 엔트로피의 불확실성 2.3 러프집합 이론 3. 특징점 추출 알고리즘 4. 실험 및 결과고찰 5. 결론 참고문헌
1. 게임산업을 활성화 하고,
2. 게임기술과 기술 인력을 양산할 수 있도록 교육기관의 교과과정을 개발하고,
3. 관련기술에 대한 연구발표회, 강연회, 강습회 등을 개최하며,
4. 학회지, 논문지 및 관련 문헌을 발간하고,
5. 게임 기술 개발을 위한 국제화, 표준화 등을 지원하고,
6. 산.학.연.관이 협동할 수 있는 국제적 학술교류 및 협력을 지원하고,
7. 회원 상호간의 공동 이익과 친목을 증진시킨다.
간행물
간행물명
컴퓨터게임및콘텐츠논문지(구 한국컴퓨터게임학회논문지) [Journal of Computer Games and Contents]
간기
월간
pISSN
3091-7409
eISSN
3092-3638
수록기간
2002~2026
등재여부
KCI 등재
십진분류
KDC 691DDC 793
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