• 제목/요약/키워드: 퍼지 클러스터링

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퍼지 시스템을 이용한 코호넨 클러스터링 네트웍 (Kohonen Clustring Network Using The Fuzzy System)

  • 강성호;손동설;임중규;박진성;엄기환
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2002년도 춘계종합학술대회
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    • pp.322-325
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    • 2002
  • 본 논문에서는 클러스터 해석으로 알려진 고전적인 패턴인식 알고리즘인 KCN(Kohonen Clustering Network)의 문제점을 개선하기 위한 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 퍼지시스템을 이용하여 학습하는 동안 자동적으로 이웃 반경의 크기와 학습율을 조절한다. 퍼지 시스템의 입력은 입력 데이터와 연결강도와의 거리와 거리의 변화율을 사용하였으며, 출력은 이웃 반경의 크기와 학습율을 사용하였다. 퍼지 시스템의 제어 규칙은 기존의 코호넨 클러스터링 네트워크를 이용한 시뮬레이션에 의하여 정하였다. 제안한 방식의 유용성을 입증하기 위해 Anderson의 IRIS 데이터를 이용하여, 기존의 코호넨 클러스터링 네트웍을 시뮬레이션한 결과 제안한 방식의 성능의 우수함을 확인하였다.

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퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론 (Nonlinear Inference Using Fuzzy Cluster)

  • 박건준;이동윤
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권1호
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    • pp.203-209
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    • 2016
  • 본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.

퍼지 클러스터링에 의한 사례기반 추론에 관한 연구 (A Study on Case-based Reasoning using Fuzzy Clustering)

  • 현우석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.70-72
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    • 2003
  • 주어진 현재의 문제를 해결하기 위해서 과거에 유사하게 수행된 사례를 유추하여 유추된 사례의 해를 이용하는 사례 기반 추론(case-base reasoning)은 털러 분야에 응용되고 있지만, 사례기반 추론 시 새로운 사례를 해결하기 위하여 사례베이스 내의 모든 사례를 검색해야 하기 때문에 수행시간이 증가되는 단정을 지니고 있다. 본 연구에서는 하드 클러스터링 방법으로 완전하게 분류하는 것이 불가능할 수도 있다는 문제점을 개선시키기 위하여 퍼지 클러스터링을 방법을 이용하여 사례베이스를 분류함에 의하여 시스템의 수행시간을 감소시키면서 정확성을 높이게 되었다.

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퍼지(평균지수변환)DEA모형과 교차효율성모형을 이용한 클러스터링측정에 대한 실증적 비교연구 (An Empirical Comparative Study on the Clustering Measurement Using Fuzzy(Average Index Transformation) DEA and Cross-efficiency Models)

  • 박노경
    • 한국항만경제학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.85-110
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    • 2015
  • 본 논문에서는 아시아 컨테이너항만들 간의 클러스터링 추세를 분석하기 위해서 퍼지(평균지수변환)DEA모형과 교차효율성모형에 대해서 이론적으로 설명하고, 아시아 38개 컨테이너항만들의 12년간 자료를 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수), 1개의 산출요소(컨테이너화물처리량)를 이용하여 국내항만(부산, 인천, 광양항)들이 어떤 항만들과 클러스터링 해야만 하는지에 대한 측정방법을 실증적으로 보여 주고 분석하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 퍼지(평균지수변환)DEA모형에 의한 클러스터링 추세분석에서 국내항만들은 클러스터링을 통해서 효율성을 증대[부산항(56.29%), 인천항(57.96%), 광양항(66.80%)]시 킬 수 있는 것으로 나타났다. 둘째, 원자료를 이용한 교차효율성 모형을 이용한 클러스터링분석에서는 부산항(홍콩, 코오베, 마닐라, 싱가포르, 카오슝, 림찬방, 방콕항), 인천항(아카바, 담만, 카라치, 모하메드 빈 오아심, 다바오), 광양항(담만, 요코하마, 나고야, 킬롱, 카오슝, 방콕항)과 각각 클러스터링을 해야만 하는 것으로 나타났다. 셋째, 퍼지(평균지수변환)DEA모형에 교차효율성 모형을 접목시킨 모형에서는 부산항은 71.38%, 인천항은 103.89%, 광양항은 168.55% 증가가 이루어 졌다. 넷째, 효율성 순위를 검정한 윌콕슨부호순위검정에서는, 세 가지 모형사이의 효율성 순위에 대해서는 약 66%-67% 수준에서 순위에 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 첫째, 항만정책입안자들이 본 연구에서 사용한 두 가지 모형과 접목시킨 모형을 항만의 클러스터링 정책에 도입하여 해당항만이 발전할 수 있는 전략을 수립하고 이행해 나가야만 한다는 점이다. 둘째, 본 논문의 실증분석결과 국내항만들의 참조항만, 클러스터링항만들로서 나타난 아시아항만들에 대하여, 그들 항만들의 항만개발, 운영에 대한 내용을 정밀하게 분석하고 도입하여 실시하는 것이 필요하다.

평균내부거리를 적용한 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의한 영상분할 (Image Segmentation Based on the Fuzzy Clustering Algorithm using Average Intracluster Distance)

  • 유현재;안강식;조석제
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제7권9호
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    • pp.3029-3036
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    • 2000
  • 영상분할은 컴퓨터비전 시스템에서 영상정보추출의 중요한 과정 중의 하나이다. 이중에서 퍼지 클러스터링 방법은 영상분할에 광범위하게 사용되고 있다. 대부분의 퍼지 클러스터링 방법으로는 FCM 알고리즘이 사용된다. 그러나 FCM 알고리즘은 클러스터의 중심과 데이터간의 거리에 의존하기 때문에 클러스터 크기가 다를 경우에는 데이터가 오분류될 수 있다. 본 논문에서는 클러스트 크기에 상관없이 데이터를 분류할 수 있는 평균내부거리를 이용한 퍼지 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 평균내부거리는 각 데이터로부터 해당 클러스터 중심까지의 거리를 평균한 값으로 클러스터의 크기와 밀도에 비례한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 분류 엔트로피와 적합도 함수에 의해서 좋은 결과를 보여주고 있음을 증명하였다.

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비선형 공정을 위한 FCM 클러스터링 알고리즘 기반 퍼지 추론 시스템 (Fuzzy Inference Systems Based on FCM Clustering Algorithm for Nonlinear Process)

  • 박건준;강형길;김용갑
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제5권4호
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    • pp.224-231
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    • 2012
  • 본 논문에서는 비선형 공정을 퍼지 모델링하기 위해 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 퍼지 모델의 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용한다.

레귤러라이제이션 기반 개선된 밀도 무관 퍼지 클러스터링 (Improved Density-Independent Fuzzy Clustering Using Regularization)

  • 한수환;허경용
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.1-7
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    • 2020
  • FCM(Fuzzy C-Means)으로 대표되는 퍼지 클러스터링은 간단하면서도 효율적인 클러스터링 방법이지만, FCM에서 사용하는 목적 함수에서는 밀도가 높은 클러스터가 클러스터링 결과에 많은 영향을 미치도록 함으로써 클러스터 사이의 밀도 차에 의해 클러스터링 결과에 왜곡이 발생할 수 있다. 이러한 밀도 문제를 완화하는 방법의 하나로 FCM의 목적 함수에 밀도 차이를 보정할 수 있는 항을 추가한 EDI-FCM(Extended Density-Independent FCM)이 있다. 이 논문에서는 레귤러라이제이션을 이용하여 EDI-FCM을 보완한 Regularized EDI-FCM을 제안한다. 레귤러라이제이션은 해공간을 평탄화하고 잡음 민감성을 줄이기 위해 흔히 사용되는 방법으로, 클러스터링에서는 특정 클러스터가 클러스터링 결과에 미치는 영향을 줄이는 역할을 한다. 제안하는 방법은 FCM이나 EDI-FCM과 비교했을 때 실제 클러스터 중심에 빠르고 정확하게 수렴한다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

퍼지 클러스터링 기반의 국소평가 유전자 알고리즘 (Partially Evaluated Genetic Algorithm based on Fuzzy Clustering)

  • 유시호;조성배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권9호
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    • pp.1246-1257
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    • 2004
  • 유전자 알고리즘은 원하는 최적해를 찾기 위해서 개체 집단의 크기를 가능한 크게 유지하여야 한다. 하지만 실제 문제에서 개체의 적합도를 평가하는 것이 어려운 경우가 많기 때문에 큰 집단의 모든 개체에 대하여 적합도를 평가하는 것은 많은 시간과 비용을 요구한다. 이에 본 논문에서는 집단의 크기를 크게 유지하되 클러스터링에 의해 대표 개체만을 평가함으로써 효율을 높이는 퍼지 글러스터링 기반의 국소 평가 유전자 알고리즘을 제안한다. 나머지 개체들은 대표 개체로부터 간접적으로 적합도를 분배받는다. 다수의 집단에 소속되는 개체들의 경우, 하드 클러스터링 방법으로는 정확한 적합도 분배를 하기 어렵기 때문에 퍼지 c-means 알고리즘을 사용하였고, 클러스터 결과인 퍼지 소속 행렬에 의해 적합도를 배분하였다. 9개의 벤치마크 적합도 함수에 대하여 6가지 하드 클러스터링 알고리즘을 적용한 유클리디안 거리와 피어슨 상관계수에 의한 적합도 배분 방법과 본 논문에서 제안하는 방법을 비교 실천한 결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

적응 퍼지제어

  • 공성곤;김민수
    • 제어로봇시스템학회지
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    • 제1권3호
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    • pp.101-108
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    • 1995
  • 이 글에서는 퍼지제어기의 기본 구성에 대해 간단히 다루고 모델에 근거해 다음 제어상태를 예견해 내는 제어기법인 모델참조 적응을 기반으로 한 적응 퍼지제어에 대해서, 그리고 신경회로망을 이용한 퍼지제어기의 파라미터의 조정과 클러스터링을 통해서 퍼지규칙을 예측하는 적응 퍼지제어기에 대해서 살펴보았다.

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진화연산과 적응적 ${\alpha}$-cut 기반 평가를 이용한 유전자 발현 데이타의 퍼지 클러스터 분석 (Fuzzy Cluster Analysis of Gene Expression Profiles Using Evolutionary Computation and Adaptive ${\alpha}$-cut based Evaluation)

  • 박한샘;조성배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권8호
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    • pp.681-691
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    • 2006
  • 유전자 데이타의 클러스터링은 방대한 유전자 정보를 발현 정도에 따라 비슷한 그룹으로 나누어 분석하는 방법으로 유전자의 기능을 분석하는데 사용되어 왔다. 클러스터링의 한 종류인 퍼지 클러스터링은 하나의 샘플이 소속정도에 따라 여러 그룹에 동시에 소속되도록 나누는 방법으로, 하나의 유전자 데이타는 여러가지 유전 정보를 가칠 수 있기 때문에 유전자 발현 데이타의 분석에 보다 적절한 방법이다. 그러나 보통 클러스터링 방법은 초기 값에 민감하고, 지역해에 빠질 수 있는 단점을 갖는다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 진화 연산을 이용한 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 이때, 적합도 평가를 위해서 모든 데이타에 대해 동일한 기준을 적용하는 베이지안 검증방법의 단점을 개선하여, 데이타의 특성 을 고려하여 결정된 적용적 ${\alpha}$-cut 기반 평가방법을 사용한다. SRBCT 데이타와 효모 세포주기 데이타를 이용해 실험을 하고 결과를 분석하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.