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본 연구에서는 사례기반 추론 기법을 대상으로 효율성과 효과성을 함께 증진시킬 수 있는 속성선정 방법을 개발하였다. 기본적으로, 본 연구에서 개발한 속성선정 방법은 기존에 개발된 단변량 분석 방법과 LVF 알고리즘을 통합하는 것이다. 먼저, 단변량 분석 방법 중 선택효과를 사용하여 전체 속성 중에서 예측력이 우수하다고 판단되는 일부분의 속성들을 추려낸다. 이 속성들로부터 생성해낼 수 있는 모든 가능한 부분집합을 생성해낸 후에, LVF 알고리즘을 이용하여 이 부분집합들이 가지는 불일치 비율을 평가함으로써 최종적으로 속성 부분집합을 선정한다. 본 연구에서 개발한 속성선정 방법을 UCI에서 제공하는 데이터 집합들에 적용하여 성능을 측정한 후, 기존 기법의 성능들과 비교한 결과, 본 연구에서 개발된 속성선정 방법이 선정된 속성의 개수도 만족할만하고 적중률도 향상되어서, 효율성과 효과성 모두의 측면에서 우수함을 보였다.
목차
1. 서론
2. 이론적 배경
3. UV 알고리즘의 설계 및 구현
4. UV 알고리즘의 성능
5. 결론 및 향후 연구 과제
참고문헌
Abstract
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참고문헌 (24)
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2. [학술지(정기간행물)] - Aamodt, A. / 1994 / Case-Based Reasoning ：Foundational Issues, Methodological Variations, and System Approaches / Artificial Intelligence Communications 7 (1) : 39 ~ 59
3. [학술지(정기간행물)] - Aha, D.W. / 1994 / Feature Selection for Case-Based Classification of Cloud Types：An Empirical Comparison / Proceedings of the AAAI Workshop on CBR : 106 ~ 112
4. [단행본] - Berry, M.J.A. / 2004 / Data Mining Techniques：For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management / 2nd ed., Wiley Pub. Inc.
5. [기타자료] - Blake, C. / 1998 / UCI Repository of Machine Learning Databases, [http:// www.ics.uci.edu/～mlearn/MLRepository.html], Dept. of Information and Computer Science, Univ. of California at Irvine
6. [학술지(정기간행물)] - Chanchien, S.W. / 2005 / Design and Implementation of a Case-based Reasoning System for Marketing Plans / Expert Systems with Applications 28 : 43 ~ 53
3. [학술지(정기간행물)] - Aha, D.W. / 1994 / Feature Selection for Case-Based Classification of Cloud Types：An Empirical Comparison / Proceedings of the AAAI Workshop on CBR : 106 ~ 112
4. [단행본] - Berry, M.J.A. / 2004 / Data Mining Techniques：For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management / 2nd ed., Wiley Pub. Inc.
5. [기타자료] - Blake, C. / 1998 / UCI Repository of Machine Learning Databases, [http:// www.ics.uci.edu/～mlearn/MLRepository.html], Dept. of Information and Computer Science, Univ. of California at Irvine
6. [학술지(정기간행물)] - Chanchien, S.W. / 2005 / Design and Implementation of a Case-based Reasoning System for Marketing Plans / Expert Systems with Applications 28 : 43 ~ 53
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