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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이종찬 (청운대학교)
저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제17권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
1,145 - 1,153 (9page)

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본 논문은 불완전한 데이터에서 손실된 정보를 대체하는 추정값을 구하는 방안에 대해 알아본다. 다시 말해 제안 논문의 핵심 주제는 손실값과 가장 유사한 추정치를 구해내는 것이다. 이를 구현하기 위해 SVM 알고리즘으로 학습 데이터를 분류하고, 이 분류 과정에서 생성되는 결정 트리로부터 손실값의 추정치 정보를 얻는다. 여러 가지의 분류기 중에서, SVM은 분류면의 방향이 자유롭고, 결정 트리의 단말 노드에 상호 유사한 거리를 가지는 속성들끼리 모여지는 특징을 가지고 있어 학습을 위한 분류기로 선택한다. 종합적인 관점에서 살펴보면 학습 데이터를 손실 데이터와 비손실 데이터로 분리하고, 비손실 데이터를 SVM에 입력하여 결정 트리를 완성한다. 다음으로 손실 데이터를 이 결정 트리에 입력한 후, 가장 유사한 특성을 찾기 위한 조건에 따라 순회를 단말 노드에 도달할 때까지 반복한다. 그리고 단말 노드에서 손실된 변수에 대해 3가지 방법으로 평균값을 구해 손실 변수의 추정치로 사용하고, 각각의 방법에 대해 성능을 평가한다. 이 모든 과정은 불완전한 데이터에 남아있는 일부 정보에서도 손실값의 추정치를 이끌어낼 수 있는지를 알아보는 것이다.
#Missing value #Mean value #SVM #Incomplete data #Decision tree #Classifier

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