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첨단기술정보

러프 집합 이론과 응용(The rough set theory and applications)

전문가 제언: □ 이 논문은 러프 집합 이론과 그의 응용에 대한 지금까지의 연구 문헌을 사례별로 개관한 것이다. 러프 집합 이론은 퍼지 집합 이론과 더불어 불확실성을 다루려는 것으로 여기에는 근사치, 속성의 의존성과 축소, 결정 테이블, 결정 규칙과 같은 개념이 기초가 되고 있다.

□ 러프 집합 이론은 패턴 인식, 정보 처리, 기업과 재정, 공업과 환경공학, 의료 진단과 의료데이터 분석, 시스템 결함 및 감시와 같은 여러 분야에 하이브리드 방법으로 응용된다.

□ 따라서 정확한 해를 요구하는 컴퓨테이션 환경에서 불확실한 문제를 다루는 데는 한계가 있다. 이 한계를 극복하는 대안으로 퍼지 집합 이론과 러프 집합 이론이 대두되고 있다.

□ 대부분의 실세계의 문제가 불확실성을 내포하고 있으므로 러프 집합 이론은 실세계의 여러 응용분야에 활용될 수 있다. 러프 집합 이론은 컴퓨터의 여러 분야와 통합된 방법으로 문제를 해결하고 있으므로 퍼지 이론, 신경회로망 이론 및 의사결정 이론의 발전과 더불어 많은 발전이 있을 것으로 기대된다.