퍼지 영역 지식을 이용한 데이터베이스 요약 = A Database Summarization Method using Fuzzy Domain Knowledge
저자
손봉기 (충북대학교 전산학과 박사과정) ; 이우항 (충북대학교 전산학과 석사) ; 이건명 (충북대학교 컴퓨터과학과)
발행기관
학술지명
컴퓨터정보통신연구(Journal of the Research Institute for Computer and Information Communication)
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
주제어
KDC
566
자료형태
학술저널
수록면
75-85(11쪽)
제공처
소장기관
이 논문에서는 속성값의 일반화에 퍼지 영역 지식을 사용하는 새로운 요약 방법을 제안한다. 제안한 방법은 속성-기반 귀납 접근 방법을 따르고, 비수치 속성의 일반화에는 퍼지 개념 계층을 사용하고 수치 속성의 일반화에는 퍼지 언어항을 사용한다. 퍼지 개념 계층은 개념들 사이의 일반화 정도의 차이를 반영하며, 퍼지 언어항은 수치 속성값에 대한 언어적 요약에 사용된다. 퍼지 개념 계층과 퍼지 언어항을 사용함으로서 데이터베이스에 대한 보다 의미 있는 요약을 할 수 있다. 제안된 데이터베이스 요약방법의 응용성을 보이기 위해, 수치 및 비수치 데이터 뿐 아니라 처지 속성을 갖는 데이터에 대한 실험 과정과 결과를 보인다. 실험을 통해 제안된 방법이 퍼지 영역 지식을 이용해 데이터베이스로부터 보다 의미있는 요약을 추출한다는 것을 알 수 있다. 제안된 방법은 일반 데이터베이스뿐만 아니라 퍼지 수치 데이터를 가지는 데이터베이스 요약에도 적용될 수 있다.
This paper proposes a new summarization method that uses fuzzy domain knowledge for generalization of attribute values. The method follows the attribute-oriented induction approach, and uses fuzzy concept hierarchies for nominal attribute generalization and fuzzy linguistic terms for numeric attribute generalization. Fuzzy concept hierarchies are used to reflect the difference in generalization degrees among pairs of concepts. In addition, fuzzy linguistic terms are employed to get linguistic summary for numeric attribute values. The use of fuzzy concept hierarchies and fuzzy linguistic terms helps to produce comprehensive summary for databases. In addition, it presents some experiment results to show the applicability of the proposed summarization methods. From the experiments, we observe that the proposed method can extract meaningful summaries from databases having fuzzy domain knowledge. The proposed method can be applied to both conventional databases without fuzzy quantities and databases with fuzzy numeric quantities.
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