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초록

영어

Based on the indiscernible relation of rough set, the inevitability of superposition and inconsistency of data makes the reduction of attributes very important in information system. Rough set has difficulty in the difference of attribute reduction between consistent and inconsistent information system. In this paper, we propose the new uncertainty measure and attribute reduction algorithm by Bayesian posterior probability for correlation analysis between condition and decision attributes. We compare the proposed method and the conditional information entropy to address the uncertainty of inconsistent information system. As the result, our method has more accuracy than conditional information entropy in dealing with uncertainty via mutual information of condition and decision attributes of information system.

한국어

러프집합을 구성하는 식별불가능 관계를 표현하는 정보시스템에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 감축은 매우 중요하다. 러프집합이론에 있어서 일관적인 정보시스템과 비일관적인 정보시스템의 속성감축의 차이를 극복하고 자, 본 연구에서는 조건 및 결정속성에 대한 상관분석에 베이지언 사후확률을 적용한 새로운 불확실성 척도와 속성감축 알고리즘을 제안한다. 정보시스템의 불확실성에 대하여 제안된 척도와 기존의 조건부 정보엔트로피 척도를 비교해 본 결과, 정보시스템의 조건속성과 결정속성의 상호정보를 이용하여 속성간의 불확실성을 측정하는데 있어 제안된 방법이 조건부 정보엔트로피에 의한 방법보다 정확성이 있음을 보여준다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련연구
  1. 러프집합
  2. 정보 엔트로피
  3. 베이지언 정보엔트로피
 Ⅲ. 불완전 정보시스템 모델링
  1. 결정속성의 베이지언 정보엔트로피
  2. 조건속성의 베이지언 정보엔트로피
 Ⅳ. 적용사례
  1. 결정속성의 베이지언 정보엔트로피
  2. 조건속성의 베이지언 정보엔트로피
 Ⅴ. 결론
 References

키워드

저자

• 최규석 [ Gyoo-Seok Choi | 종신회원, 청운대학교 컴퓨터학과 ]
• 박인규 [ In-Kyu Park | 정회원, 중부대학교 컴퓨터학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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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