메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제25권 제2호
발행연도
1998.2
수록면
312 - 323 (12page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문은 기존의 동치적 관계(equivalence relation)를 확장한 허용적 관계(tolerance relation)에 기반한 러프 집합을 정의하고 이에 근거한 새로운 데이타 분류 방법을 제시한다. 데이타 공간 내 두 데이타의 유사 척도는 각 속성간의 거리의 함수로 표현되어지며, 이러한 유사 척도가 어떤 임계치 보다 클 때, 두 데이타는 서로 허용적 관계에 있다고 정의한다. 나아가, 서로 허용적 관계에 있는 데이타들은 그들이 갖는 클래스 정보를 이용하여 하한 근사(lower approximation) 집합과 상한 근사(upper approximation) 집합으로 나뉘어진다. 본 연구에서는 새로운 입력 데이타를 먼저 하한 근사에 속하는 데이타를 이용하여 분류시키고, 이에 의해 분류되지 않는 경우는 상한 근사에서 얻은 러프 소속 함수를 이용하여 분류시키는 계층적 분류 방법을 사용한다. 이 경우, 두 데이타간의 유사도를 결정하는데 사용되는 각 속성 값의 임계치의 최적 값은 같은 클러스터에 속하면서 허용적 관계에 있는 데이타쌍 ( 좋은 연결; good connections)을 되도록 많게 하면서, 서로 다른 클러스터에 속하는 데이타쌍 ( 나쁜 연결; bad connections) 은 되도록 없애도록 하는 목적 함수를 정의하여 유전 알고리즘에 의한 진화에 의해서 결정한다. 제안한 데이타 분류 방법의 타당성을 확인하고자 IRIS 데이타를 사용하여 제안한 방법에 의한 분류 성능을 역전파 알고리즘, OFUNN, 및 FCM과 분류 성능과 학습 속도 면에서 비교한다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 허용적 러프 집합(Tolerant Rough Set)

3. 유전 알고리즘을 이용한 유사 척도의 최적 임계치 결정

4. 러프 집합에 근거한 계층적 데이타 분류 방법

5. 실험 결과 및 논의

6. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

러프 집합 분류기의 성능평가
류채홍 ,  임창균 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 1998 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017749330