• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.49-57
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• 2012

FCM(fuzzy c-means)은 일반적으로 영상 분할에서 좋은 성능을 보인다. 하지만 공간 정보를 사용하지 않는 일반적인 FCM 알고리즘은 낮은 대비의 영상, 경계선이 뚜렷하지 않은 영상, 잡음이 포함된 영상의 분할에는 좋지 않은 성능을 보인다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 3x3 크기의 윈도우를 이용하여 윈도우 내의 중심 픽셀과 주변 픽셀간의 거리 정보를 소속 함수에 추가한 개선된 공간적 퍼지 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 분할 계수, 분할 엔트로피, Xie-Bdni 함수와 같은 클러스터링 검증 함수를 이용하여 FCM 기반의 다양한 클러스터링 알고리즘과 제안한 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 성능 평가 결과 제안한 알고리즘이 기존의 FCM기반의 클러스터링 알고리즘보다 클러스터링 검증 함수에서 성능이 우수함을 확인 할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.357-362
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• 2008

본 논문에서는 그레이영상의 경계검출을 위해 가변길이에 의한 샤논함수를 이용하는 새로운 접근방법을 제시하였다. 제안된 방법은 영상에 존재하는 경계를 검출하기 위하여 변형된 샤논함수를 이용하여 경계위치와 관계하는 가능한 공간정보 측정하였다. 또한 퍼지 엔트로피을 이용하여 경계의 가능성을 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제시한 공간정보를 이용한 방법이 그레이영상의 경우에 영상의 세세한 정보의 검출과 경계 굵기에 대한 민감도의 관점에서 기존의 방법들보다 성능이 우수하다는 것을 여러 실험 결과를 통하여 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.225-227
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• 2006

The transmission network clustering using a fuzzy entropy function are proposed in this paper. We can define a similarity measure through a fuzzy entropy. All node in the transmission network system has its own values indicating the physical characteristics of that system and the similarity measure in this paper is defined through the system-wide characteristic values at each node. However, to tackle the geometric mis-clustering problem, that is, to avoid the clustering of geometrically distant locations with similar measures, the locational informations are properly considered and incorporated in the proposed similarity measure. In this paper, a new regional clustering measure for the transmission network system is proposed and proved. The proposed measure is verified through IEEE 39 bus system.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.349-352
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• 2004

In this literature, the selection of data set among the universe set is carried out with the fuzzy entropy function. By the definition of fuzzy entropy, we have proposed the fuzzy entropy function and the proposed fuzzy entropy function is proved through the definition. The proposed fuzzy entropy function calculate the certainty or uncertainty value of data set, hence we can choose the data set that satisfying certain bound or reference. Therefore the reliable data set can be obtained by the proposed fuzzy entropy function. With the simple example we verify that the proposed fuzzy entropy function select reliable data set.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.1390-1397
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• 1996

In this paper, in case of segmenting an image by a fuzzy entropy, an image segmentation algorithm is derived under an extended fuzzy entropy including the probabilistic including the probabilistic information in order to cover the toal uncertainty of information contained in fuzzy sets. By describing the image with fuzzysets, the total uncertainty of a fuzzy set consists of the uncertain information arising from its fuzziness and the uncertain information arising from the randomness in its ordinary set. To optimally segment all the boundary regions in the image, the total entropy function is computed by locally applving the fuzzy and Shannon entropies within the width of the fuzzy regions and the image is segmented withthe global maximum andlocal maximawhich correspond to the boundary regions. Comtional one by detecting theboundary regions more than 5 times.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.755-758
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• 2001

본 논문에서는 서로 다른 크기의 클러스터에 대해서 효과적으로 데이터를 분류할 수 있는 내부클러스터를 이용한 개선된 FCM 알고리즘을 제안하였다. 내부클러스터는 평균내부거리 안쪽에 속하는 데이터 집합으로 클러스터의 크기와 밀도에 비례한다. 그러므로 이를 이용한 개선된 FCM 알고리즘은 기존의 FCM 알고리즘이 클러스터 크기가 다를 경우 퍼지분할과 중심탐색을 제대로 하지 못하는 문제점을 개선한 수 있다. 실험을 통하여 개선된 FCM 알고리즘이 분류 엔트로피에 의해 기존의 FCM 알고리즘 보다 더 좋은 결과를 나타냄을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2876-2878
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• 1999

There have been several tipical methods being used to measure the fuzziness (entropy) of fuzzy sets. Pedrycz is the original motivation of this paper. This paper studies the entropy variation on the fuzzy numbers with arithmetic operations(addition, subtraction, multiplication). It is shown that through the arithmetic operations, the entropy of the resultant fuzzy number has the arithmetic relation with the entropy of each original fuzzy number. This paper generalize earlier results of Pedrycz [FSS 64(1994) 21-30] and Wang and Chiu [FSS 103(1999) 443-455].

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.183-188
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• 2013

객체를 분류하기 위하여 유사한 특징을 기반으로 하는 다양한 클러스터해석은 데이터 마이닝에서 필수적이다. 그러나 많은 데이터베이스에 포함되어 있는 범주형 데이터의 경우에 기존의 분할접근방법은 객체간의 불확실성을 처리하는데 한계가 있다. 범주형 데이터의 분할과정에서 식별불가능에 의한 동치류의 불확실성에 대한 접근논리가 러프집합의 대수학적인 논리에만 국한되어서 알고리즘의 안정성과 효율성이 떨어지는 요인으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 범주형 데이터에 존재하는 속성의 의존도를 고려하기 위하여 정보이론적인 척도를 기반으로 러프엔트로피를 정의하고 MMMR이라는 알고리즘을 제안하여 분할속성을 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하고 비교하기 위하여 K-means, 퍼지에 의한 방법과 표준편차를 이용한 기존의 방법과 비교우위를 ZOO데이터에 국한하여 알아본다. ZOO데이터를 이용하여 기존의 범주형 알고리즘과의 비교우위를 살펴보고 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.55-62
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• 2014

본 논문에서는 유도 전동기 결함 중 가장 많은 비중을 차지하는 베어링의 복합 결함을 검출하기 위해 음향 방출 신호와 이를 영상화하여 질감 분석을 이용한 결함 검출 방법을 제안한다. 영상화된 결함 신호가 갖는 엔트로피, 픽셀의 동질성 및 에너지 특징을 분석하고, 그레이-레벨 동시발생 행렬을 통해 영상의 에너지, 동질성 및 다양성의 세 가지 질감 특징을 추출한다. 추출된 세 가지 질감 특징을 퍼지-ARTMAP(Fuzzy-ARTMAP)의 입력으로 사용하여 베어링의 외륜-내륜, 내륜-롤러 및 외륜-롤러에 대한 복합 결함을 분류한다. 총 10회에 걸쳐 제안한 방법의 분류 성능을 평가한 결과, 100%의 분류 정확성을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.1-13
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• 2002

본 논문에서는 연속적으로 입력되는 칼라영상에서 물체의 이동에 의하여 형성된 동작영역을 확인하고, 영상의 시컨스(sequence)를 대상으로 움직이는 물체의 형태인 보행자 혹은 자동차들의 이동방향을 추적하는 시스템을 제안하였다. 카메라가 고정되어 있고 물체가 이동하는 상황에서 카메라시계에 진입하는 물체를 포착하여, 포착된 물체의 영역을 차 영상 분석을 통해 이진화하여 추출하고, 추출된 영역을 co-occurrence matrix의 RGB full 칼라의 특징 벡터를 추출하는 것을 제시하였다 추출되어지는 칼라 특징벡터를 분석하여 인접 프레임간의 이동물체 영역끼리의 대응관계를 조사함으로서, 이동물체를 추적한다. 군집화(clustering) 단계에서는 이전 단계에서 추출한 특징 벡터들 가운데 에너지, 엔트로피만을 가지고 인접 프레임간의 군집화를 조사하기 위하여 이동물체 영역들 간의 퍼지동적물체 정합 알고리즘을 적용시켰다. 인접 프레임간의 움직임 영역의 물체들에 대하여 멤버 쉽 함수를 근거로 중심 값을 계산하면, 동일 물체일 경우 중심 값 부근에서 군집이 형성되며, 이를 바탕으로 이동물체를 추출할 수 있는 방안을 제안하였다.