특징 선정에서 언어적 울타리의 효과

전문가 제언

○ 이 논문에서는 실제적인 문제에서 발생하는 자료의 차원 축소의 기법으로 특징 선정을 거론하지만 형태 분류에서 거론하는 특징 공학은 세 가지 과정이 있다. 이들은 특징 생성 단계, 특징 정제 단계, 그리고 특징 활용 단계이다. 특징 정제 단계에서는 원래의 특징을 특징 선정, 그리고 특징 추출에 의해서 효율성과 정확도를 높이는 단계이다. 특징 선정을 구현하려면 관련 척도(relevance measure)가 중요한데 이에 의해서 관련 있는 특징과 없는 특징을 구별하기 때문이다.

○ 다양한 공인 실험 자료에서 본 바와 같이 특징의 종류, 특징의 수, 그리고 관련 척도는 응용 분야에 따라서 다르다. 자료 차원의 축소 또는 특징 정제 단계에는 특징 추출과 특징 선정의 문제를 다루는데 이 논문에서는 특징 선정 문제를 다루고 이를 다시 세분하면 필터와 래퍼(wrapper) 문제가 되는데 이 논문에서는 후자를 택하고 LH를 이용한 neuro-fuzzy 기법을 제안한 것이다.

○ 관련 연구의 추세와 국내 동향을 파악하기 위해서 자료 검색을 한 결과 fuzzy는 4,200편, neuro와 neuro-fuzzy는 각각 400여 편으로 neuro와 fuzzy의 관련성이 현저하다. LH 또한 역사는 깊으나 검색 결과 11편의 논문만 볼 수 있었고 소속 불명의 국내 논문 1편을 보았다. LH와 fuzzy-neuro는 7편의 논문만 추출되었고, 본 논문이나 이 검색 결과에 한국인의 논문은 볼 수 없었다.

○ 그러나 분야를 조금 확장하여 래퍼를 보면 100여 편이 넘으나 fuzzy 와 neuro를 포함하면 11편, LH를 포함하면 저자의 논문만 검색된다. filter를 검색하면 1000여 편이 넘는 논문이 있는 것으로 보아서 특징 선정은 아직도 래퍼에 비해서 필터(filter)에 대한 연구가 많이 진행되었다고 판단된다.

저자

Bayram Cetisli

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2010

권(호)

37(8)

잡지명

Expert Systems with Applications

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

6102~6108

분석자

김*창

분석물

• 특징 선정에서 언어적 울타리의 효과.pdf [326,774 byte]

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