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초록

영어

The derivation of optimal information from decision table is based on the concept of indiscernibility relation and approximation space in rough set. Because decision table is more likely to be susceptible to the superposition or inconsistency in decision table, the reduction of attributes is a important concept in knowledge representation. While complete subsets of the attribute’s domain is considered in algebraic definition, incomplete subsets of the attribute’s domain is considered in information-theoretic definition. Therefore there is a marked difference between algebraic and information-theoretic definition. This paper proposes a conditional entropy using rough set as information theoretical measures in order to deduct the optimal information which may contain condition attributes and decision attribute of information system and shows its effectiveness.

한국어

러프집합에서 식별불능의 관계와 근사공간의 개념을 이용해서 의사결정표로부터 최적화된 정보를 유도하게 된 다. 그러나 일반적으로 결정표에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 중요성은 지식의 감축 에서 매우 중요한 개념이다. 속성의 중요성에 대한 대수학적인 정의는 도메인중의 완전한 부분집합에 대한 해당 속성 이 주는 영향을 고려하는 것이고, 정보이론적인 정의는 도메인 중의 불완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향 을 고려하는 것이다. 따라서 속성 중요성은 정보이론적인 관점의 정의와 대수학인 관점의 정의가 분명하게 차이가 있 다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 정보를 최적화하기 위한 정보이론적인 척도로 써 러프집합을 이용한 조건부 정보엔트로피를 제안하고 그 효용성을 보인다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 러프집합과 정보 엔트로피
  1. 러프집합
  2. 정보 엔트로피
 Ⅲ. 불완전 정보시스템 모델링
  1. 불완전정보시스템
  2. 결정속성의 조건부 엔트로피
  3. 조건속성의 조건부 엔트로피
 Ⅳ. 적용사례
  1. 결정속성의 조건부엔트로피
  2. 조건속성의 조건부엔트로피
 Ⅴ. 결론
 References

키워드

저자

• 박인규 [ Inkyoo Park | 정회원, 중부대학교 컴퓨터학과 ] Corresponding Author

참고문헌

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380