• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.223-229
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• 2014

대용량의 지식베이스 시스템에서 유용한 정보를 추출하여 효율적인 의사결정을 수행하기 위해서는 정제된 특징추출이 필수적이고 중요한 부분이다. 러프집합이론에 있어서 최적의 리덕트의 추출과 효율적인 객체의 분류에 대한 문제점을 극복하고 자, 본 연구에서는 조건 및 결정속성의 효율적인 특징추출을 위한 러프엔트로피 기반 퀵리덕트 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬에 의해 유용한 특징을 추출하기 위한 조건부 정보엔트로피를 정의하여 중요한 특징들을 분류하는 과정을 기술한다. 또한 본 연구의 적용사례로써 실제로 UCI의 5개의 데이터에 적용하여 특징을 추출하는 시뮬레이션을 통하여 본 연구의 모델링이 기존의 방법과 비교결과, 제안된 방법이 효율성이 있음을 보인다.