한국지능시스템학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference)

한국지능시스템학회 (Korean Institute of Intelligent Systems)
권호 표지

Rough 집합을 이용한 사례베이스에 관한 연구

A Study on Reducsion of CBR Using Rough set

  • 최성혜 (경주전문대학 전자계산과) ;
  • 정환묵 (대구효성가톨릭대학교 전자정보공학부)
  • 발행 : 1996.10.01
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초록

실세계에서 존재하는 대부분의 지식은 다양한 패턴들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 사례베이스 추론(Case-Based Reasoning : CBR)에서 다중의 의미를 갖는 불확실한 지식을 쉽게 표현할 수 있는 러프 집합을 이용하여 지식의 함축의 의미를 갖는 지식을 간략화하는 방법을 제안한다. 전문가의 지식 구조를 명확화 하는데는 많은 노력이 필요하고 지식획득의 병목현상이 일어난다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 많은 사례의 수를 러프 집합의 성질을 이용하여 사례를 동치 클래스로 분류하여 사례의 수를 감소하므로써 CBR의 기능을 향상시킨다.

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