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문제 정의
- 본 연구는 이형 데이터 집합을 이용해 하나의 예측 모델을 만드는 과정에서 데이터의 속성을 정제하기 위한 실천적 방법론을 제안한다. 제안 방법은 다음의 다섯 단계로 구성된다.
- 상황을 인식함에 있어서 불완전함을 인정하는 것은, 그 상황을 기반으로 내리는 선택 역시 오류의 가능성을 포함하고 있는 것이며, 이 오류의 가능성을 낮추기 위해서는 상황을 인식하기 위한 원시 데이터(Raw Data)를 가능한 정확하게 획득하고 해석할 수 있어야 한다. 본 연구는 지능형 시스템, 즉 예측 모델을 생성하기 위해, 원시 데이터를 정제하는 방법론을 제안한다.
- 깨진 구슬이거나, 구슬에 돌이 섞여 있다면, 아무리 숙련된 전문가가 꿴다고 해도, 보배를 만들어낼 수 없다. 본 연구에서는 구슬을 수집하기 위한 과정, 즉 데이터 정제 과정에서 적용할 수 있는 다선 단계로 구성된 실천 방법론을 제안하였고, 이후 데이터를 이용한 예측 결과를 토대로 정제 결과를 평가하고, 데이터를 재사용하기 위한 방법을 제안하였다.
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