특징 선정을 위한 다중 모집단 대행자 유전 알고리듬

전문가 제언

○ 다량의 자료를 처리해야 하는 분야에서는 특징의 차원이 문제가 되는데 계산량을 감당할 수 없을 뿐만 아니라 특징들이 서로 간섭하여 분류의 정확도가 낮아지는 문제가 추가로 발생한다. 따라서 특징 공학의 두 번째 단계인 특징 선정의 문제를 활용하여 특징의 차원을 줄이는 것이 중요한 과제다.

○ 진화나 유전 같은 과정에 수반되는 병행성 문제 때문에 유전 대행자(GA, Genetic Agent)는 특징 선정과 같이 복잡하고 비선형 탐색 공간을 가진 문제의 해결책으로 사용된다. 초기에 발생한 문제가 많아서 개선이 필요한데 개선책은 유전 연산자, 모집단의 크기, 모집단의 구조 그리고 선정 정책 등의 측면에서 이루어지며 이에 따라서 여러 가지 접근 방법이 파생된다.

○ 검색 알고리듬은 특징 선정의 중요한 부분이다. 본 논문에서는 이중 사슬과 같은 대행자 구조와 유전 연산자를 개선하여 다중 모집단 대행자 유전 알고리듬을 정의하여 특징 선정을 하였다. 이러한 대행자 구조는 실제 상황과 유사하여 모집단의 다양성을 유지하는 동시에 다중 모집단 유전 대행자를 구성하도록 한다.

○ 유전 대행자를 검색 엔진으로 사용하는 특징 선정 문제와 유전 대행자 검색 엔진을 개선하는 문제에 대해서는 이 논문에서도 2편의 한국 연구자 논문이 인용되었고, 전에 분석한 논문과 연계한 결과 특징 선정에서 다른 접근 방법을 사용하는 일반적인 특징 선정 문제는 국내 연구자들의 관심이 많은 분야라고 판단된다.

○ 이 논문에서 특징의 수와 분류의 정확도에 대한 실험 결과는 병행성이 없는 방법들과 주로 비교한 것인데, 현재 병행성에 대한 연구가 활발한 상태로 여러 가지 최적화 기법이 연구되고 있기 때문에 장래에 이들 최신 기법과 다시 비교하여 논문의 기법을 개량하고 새로운 접근 방법을 찾는 것이 숙제로 남아 있다.

저자

Yongming Li, Sujuan Zhang, Xiaoping Zeng

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2009

권(호)

36(9)

잡지명

Expert Systems with Applications

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

11570~11581

분석자

김*창

분석물

• 특징 선정을 위한 다중 모집단 대행자 유전 알고리듬4.pdf [361,612 byte]

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