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On Developing of a tool for association rule extracting from fuzzy data

퍼지 데이터로부터 연관 규칙을 추출하기 위한 도구의 개발

  • Kang, Yu-Kyung (Dept of Computer Science & Engineering, SunMoon University) ;
  • Hwang, Suk-Hyung (Dept of Computer Science & Engineering, SunMoon University) ;
  • Kim, Eung-Hee (Biomedical Knowledge Engineering Laboratory, Seoul National University)
  • 강유경 (선문대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 황석형 (선문대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김응희 (서울대학교 의생명지식공학연구실)
  • Published : 2010.11.12

Abstract

오늘날, 대량의 데이터를 수집, 저장 및 관리하는 데이터베이스 기술의 진보를 기반으로, 의료, 과학, 교육, 비즈니스 등 다양한 분야에서 발생되는 대규모 데이터를 축적하게 되었다. 다양한 분야에서 축적된 대량의 데이터에 내재된 유용한 정보를 수월하게 추출하여 분석하기 위해 널리 사용되고 있는 형식개념분석기법은, 주어진 데이터로부터 정보의 최소단위로써 개념들을 추출하고, 개념들 사이의 관계를 토대로 개념계층구조를 구축하기 위한 정형화된 데이터마이닝 기법을 제공하고 있다. 본 논문에서는, 주어진 퍼지 데이터에 잠재된 유용한 정보를 추출하기 위해, 퍼지 집합 이론을 형식개념분석기법에 접목한 퍼지개념분석기법과 이를 지원하기 위해 본 연구에서 개발된 FFCA-Wizard를 소개한다. 또한, FFCA-Wizard를 사용하여 실세계 데이터를 대상으로 퍼지개념분석을 실시한 실험 결과를 보고한다.

Keywords