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NTIS 바로가기지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, v.16 no.3, 2010년, pp.77 - 97
허진영 ((주)네오아이즈) , 김경재 (동국대학교_서울 경영정보학과) , 한인구 (한국과학기술원 경영대학)
Market timing is an investment strategy which is used for obtaining excessive return from financial market. In general, detection of market timing means determining when to buy and sell to get excess return from trading. In many market timing systems, trading rules have been used as an engine to gen...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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러프집합은 어떤 가정 하에서 시작되는가? | 이 이론은 불확실한 자료를 용이하게 처리할 수 있다는 점에서 확률이론, 증거이론, 그리고 퍼지이론과 유사성을 가진다. 기본적으로 러프집합은 세상의 모든 개체들이 그들이 가진 특정한 정보로써 집합을 만들 수 있다는 가정 하에서 시작된다. 동일한 정보의 외연을 가진 개체들은 동일한 것으로 취급되며, 이러한 동질성관계(indiscernibility relationship)가 러프집합이론의 기초가 된다. | |
하위근사란 어떤 경우를 말하는가? | 일반적으로 러프집합은 하위근사(lower approximation)와 상위근사(upper approximation)로 불리는 일반집합들로 표현될 수 있다. 전자는 어떤 개체가 소속하고자 하는 집합에 확실성을 가지고 소속되는 경우이고, 후자는 소속하고자 하는 집합에 속할 수도 있고 속하지 않을 수도 있는 경우라고 할 수 있다. | |
러프집합의 가장 큰 장점은 무엇인가? | 데이터마이닝 기술의 한 부류인 러프집합은 Pawlak(1982)에 의해 제안된 이래 많은 연구자들에 의해 이론적 발전을 이루어 왔다. 러프집합은 데이터로부터 일정한 패턴을 보이는 규칙을 비교적 용이하게 추출할 수 있다는 것이 가장 큰 장점이라고 할 수 있다. 이러한 장점을 이용하여 경영학 분야에서도 많은 선행연구들이 러프집합을 이용하였다. |
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