• 제목/요약/키워드: Rough approximation

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러프집합과 Granular Computing을 이용한 분류지식 발견 (Discovering classification knowledge using Rough Set and Granular Computing)

  • 최상철;이철희
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 D
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    • pp.672-674
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    • 2000
  • There are various ways in classification methodologies of data mining such as neural networks but the result should be explicit and understandable and the classification rules be short and clear. Rough set theory is a effective technique in extracting knowledge from incomplete and inconsistent information and makes an offer classification and approximation by various attributes with effect. This paper discusses granularity of knowledge for reasoning of uncertain concepts by using generalized rough set approximations based on hierarchical granulation structure and uses hierarchical classification methodology that is more effective technique for classification by applying core to upper level. The consistency rules with minimal attributes is discovered and applied to classifying real data.

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러프 집합에 기반한 불완전 정보의 정보 이론적 척도에 관한 연구 (The Study on Information-Theoretic Measures of Incomplete Information based on Rough Sets)

  • 김국보;정구범;박경옥
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제3권5호
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    • pp.550-556
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    • 2000
  • 러프집합에서는 식별불능관계와 근사공간 개념을 이용해서 불완전 정보로부터 최적화된 결정규칙을 유도하게 된다. 그러나, 처리 하고자 하는 정보에 정량적이거나 중복 또는 누락된 데이터가 포함된 경우에는 오류가 발생될 수 있으므로, 이러한 데이터들을 제거하거나 최소화시키는 방법이 필요하다. 정보처리 분야에서 불확실성이나 정보의 양을 측정하는데 사용되고 있는 엔트로피는 러프 관계 데이터베이스의 불완전 정보를 제거하는데 사용되었다. 그러나, 정보시스템에 포함될 수 있는 불완전 정보를 모두 다루지는 못하였다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 불완전 정보를 제거하기 위한 정보 이론적 척도로서 러프집합을 이용한 객체관계 엔트로피와 속성관계 엔트로피를 제시한다.

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조건부 정보엔트로피에 의한 불완전 정보시스템의 불확실성 측정 (Uncertainty Measurement of Incomplete Information System based on Conditional Information Entropy)

  • 박인규
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.107-113
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    • 2014
  • 러프집합에서 식별불능의 관계와 근사공간의 개념을 이용해서 의사결정표로부터 최적화된 정보를 유도하게 된다. 그러나 일반적으로 결정표에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 중요성은 지식의 감축에서 매우 중요한 개념이다. 속성의 중요성에 대한 대수학적인 정의는 도메인중의 완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향을 고려하는 것이고, 정보이론적인 정의는 도메인 중의 불완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향을 고려하는 것이다. 따라서 속성 중요성은 정보이론적인 관점의 정의와 대수학인 관점의 정의가 분명하게 차이가 있다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 정보를 최적화하기 위한 정보이론적인 척도로써 러프집합을 이용한 조건부 정보엔트로피를 제안하고 그 효용성을 보인다.

Feature Selection Based on Bi-objective Differential Evolution

  • Das, Sunanda;Chang, Chi-Chang;Das, Asit Kumar;Ghosh, Arka
    • Journal of Computing Science and Engineering
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    • 제11권4호
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    • pp.130-141
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    • 2017
  • Feature selection is one of the most challenging problems of pattern recognition and data mining. In this paper, a feature selection algorithm based on an improved version of binary differential evolution is proposed. The method simultaneously optimizes two feature selection criteria, namely, set approximation accuracy of rough set theory and relational algebra based derived score, in order to select the most relevant feature subset from an entire feature set. Superiority of the proposed method over other state-of-the-art methods is confirmed by experimental results, which is conducted over seven publicly available benchmark datasets of different characteristics such as a low number of objects with a high number of features, and a high number of objects with a low number of features.

러프 하한 근사를 갖는 로컬 커버링 기반 규칙 획득 기법을 이용한 섬망 환자의 분류 방법 (A Classification Method of Delirium Patients Using Local Covering-Based Rule Acquisition Approach with Rough Lower Approximation)

  • 손창식;강원석;이종하;문경자
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권4호
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    • pp.137-144
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    • 2020
  • 섬망은 의식 장애, 주의력 장애 및 언어력 장애와 같은 일시적인 인지 장애가 있는 환자, 특히 노인에서 나타나는 가장 흔한 정신 장애 중 하나이다. 섬망은 환자와 가족에게 고통을 주고, 통증과 같은 증상의 관리를 방해할 수 있으며 노인 사망률 증가와 관련이 있다. 본 논문의 목적은 장기 요양 시설에서 섬망 환자를 구별하는데 사용될 수 있는 유용한 임상적 지식을 생성하는데 있다. 이러한 목적을 위해, 러프 하한 근사 영역을 갖는 로컬 커버링 규칙 기법을 활용하여 섬망과 관련된 임상적 분류 지식을 추출하였다. 제안된 방법의 임상적 적용 가능성은 전향적 코호트 연구로부터 수집된 데이터를 활용하여 확인하였다. 연구 결과, 섬망 기간이 12일 이상 지속될 수 있는 6가지 유용한 임상적 증거를 발견하였고, 체질량 지수, 동반질환 지수, 입원경로, 영양결핍, 감염, 수면박탈, 욕창, 기저귀 사용과 같은 8가지 인자들이 섬망 결과를 구별하는 데 중요한 요인이라는 것을 확인하였다. 제안된 방법의 분류 성능은 통계적 5-겹 교차검정 방법을 사용하여 3가지 벤치마킹 모델, 즉 ANN, RBF 커널 함수를 활용한 SVM, 랜덤 포레스트와 비교하여 검증하였다. 제안된 방법은 3가지 모델 중 가장 높은 성능을 제공한 SVM 모델과 비교했을 때 정확도와 AUC 기준에서 평균 0.6%와 2.7% 개선된 성능을 보였다.

표면 거칠기를 고려한 볼베어링의 탄성유체윤활 (EHL Analysis of Ball Bearing Considering Surface Roughness)

  • 이향;조용주
    • Tribology and Lubricants
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    • 제29권4호
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    • pp.228-234
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    • 2013
  • This paper presents analysis of elastohydrodynamic lubrication (EHL) of ball bearings, in which surface roughness is considered. A lot of time is required to obtain a solution in the case of EHL analysis where surface roughness is considered, because the analysis requires a variety of analytic nodes. To save time, we use the full approximation scheme (FAS) among multilevel methods. We analyze the results of EHL and contact analyses in terms of pressure. We also compare the results for smooth and rough surfaces with respect to film thickness. We confirm that the film pressure decreases as compared to contact pressure because of the presence of lubricants between the ball and the raceway. Furthermore, in the case when surface roughness is considered, the film pressure increases because of contact asperities. Therefore, surface roughness should be considered when designing ball bearings.

A Study on the Generation of Capillary Waves on Steep Gravity Waves

  • Lee, Seung-Joon
    • Journal of Ship and Ocean Technology
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    • 제4권4호
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    • pp.45-55
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    • 2000
  • A formal solution method using the complex analysis is given for the problems derived by Longuet-Higgins(1963). The same method is applied to a new perturbation problem of higher approximation. Interpretation of its solution made it possible to confirm that the rough agree-ment of Longuet-Higgins\`s prediction with experimental data of Cox(1958) was mainly due to the fact that the gravity effect in the perturbation problem was neglected for the case when the basic gravity wave not sufficiently steep.

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러프 집합을 이용한 영상 검색 시스템에 관한 연구 (A Study on Image Retrieval System Using Rough Set)

  • 김영천;김동현;이성주
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.479-484
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    • 1998
  • 입력된 영상으로부터 추론된 정보 표를 지식베이스에 저장하여 결정해를 구하는데는 많은 탐색시간이 소비된다. 본 논문에서는 탐색 시간을 감소시키기 위해서 러프집합의 식별(classification)과 근사(approximation) 개념을 이용하여 추론된 정보를 동치 클래스(equivalence class)로 분류하여 간략화한다. 감소된 규칙, 즉 Core와 Reduct 리스트를 구하여 결정해를 검색하는데 탐색 시간을 감소시키는데 있다.

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러프집합과 계층적 분류구조를 이용한 데이터마이닝에서 분류지식발견

  • 이철희;서선화
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.202-209
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    • 2002
  • 본 논문은 제어 시스템에서 규칙기반과 데이터 마이닝에서의 분류규칙의 명료함에 대해 다룬다. 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 얻어내는 데이터 마이닝은 중요한 이슈가 되고 있다. 인공지능에 기반을 둔 데이터 마이닝 분류기법에는 신경망, 의사결정나무 등 여러가지가 있지만 그 결과는 명확하고 이해하기 쉽고 분류규칙이 간단명료해야 한다. 러프집합이론은 불충분하고 비일관적인 데이터로부터 의미있는 지식을 추출하는데 효과적인 기법이고, 다양한 속성들을 효과적으로 사용함으로써 분류와 근사화에 대한 좋은 해법을 제시한다. 본 논문에서는 러프집합이론의 근사화를 이용하여 알갱이 속에 숨겨져 있는 지식들을 찾아내는데 있어 효과적인 접근을 하였으며, 최상위 레벨에 코어를 적용하여 계층적 분류를 함으로써 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 제안된 분류방법은 정보시스템의 해석을 용이하게 하고 최소의 분류규칙을 만든다.

On Teaching Switched Mode Power Supplies - A Converter with Limited Duty Cycle

  • Himmelstoss, Felix A.
    • Journal of Power Electronics
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    • 제10권6호
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    • pp.667-672
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    • 2010
  • A way how to teach a general understanding of switched mode power supplies (SMPS) is shown. A fourth order PWM DC-to-DC converter with limited duty cycle range is treated as an example and a survey over important data (maximum voltage and current ratings for the elements, rms- values for the semiconductor devices and a rough approximation of the losses) of the circuit is given. Furthermore, a converter model based on duty ratio averaging is established. Continuous mode of operation is used. The results make it possible to estimate the applicability of the given converter structure and offer sufficient material for the calculation, design, and analysis and give a better insight into switched mode energy conversion.