• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2004

다량의 유전자 발현 정보를 담고 있는 DNA 마이크로어레이 기술의 발달로 인해 대량의 생물정보를 한번의 실험을 통해 분석할 수 있게 되었다. 유전자 발현 데이터를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 그룹별로 묶어서 그룹 레의 유전자들의 기능을 밝히거나 미지의 유전자를 분석하는데 이용되고 있다 본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 클러스터링 하여 그로부터 유전 정보를 찾아내기 위한 방법으로 GG (Gath-Geva) 알고리즘을 제시한다. 퍼지 클러스터링 알고리즘중 하나인 GG 알고리즘은 대표적인 퍼지 클러스터링 방법인 퍼지 c-means 와 GK (Gustafson-Kessel) 알고리즘을 개선한 것으로. 차원이 크고 분포가 애매하여 클러스터링이 어려운 유전자 발현 데이터의 클러스터링에 적합한 알고리즘이다. 혈청(Serum) 유전자 데이터와 효모(Yeast) 세포주기 데이터를 CG 알고리즘 이용해 클러스터링 해 보고, 그 결과를 퍼지 c-means 알고리즘, GK알고리즘과 비교해 본 결과, GG 알고리즘이 유전자 발현 데이터의 클러스터링에 더 적합함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.99-102
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• 1998

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.219-227
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• 2002

웹 검색 엔진의 검색 결과를 클러스터링하는 후처리 클러스터링 알고리즘은 그 특성상 일반적인 클러스터링 알고리즘과는 다른 요구조건을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 후처리 클러스터링 알고리즘의 요구조건들을 최대한 만족하는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 Fuzzy Concept ART는 무서 클러스터링에 있어 여러 가지 장점을 갖는 개념 벡터와 실시간 클러스터링 알고리즘으로 알려진 Fuzzy ART를 퍼지이론에 기반하여 결합한 형태로써, 후처리 클러스터링뿐 아니라 범용의 클러스터링 알고리즘으로도 응용이 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.378-384
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• 2013

본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지뉴럴네트워크를 제안한다. 일반적으로, 퍼지규칙을 생성할 때 차원이 증가하면 퍼지 규칙의 수가 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 제안된 네트워크의 퍼지 규칙은 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 퍼지뉴럴네트워크의 학습은 뉴런의 연결을 조절함으로써 실현되고, 오류 역전파 알고리즘에 의해 행해진다. 마지막으로, 제안된 네트워크는 비선형 공정으로의 적용을 통해 성능을 평가한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.810-819
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• 2013

FCM 클러스터링 알고리즘은 대표적인 분할기반 군집화 알고리즘이며 다양한 분야에서 성공적으로 적용되어 왔다. 그러나 FCM 클러스터링 알고리즘은 잡음 및 지역 데이터에 대한 높은 민감도, 직관적인 결과와 상이한 결과 도출 가능성이 높은 문제, 초기 원형과 클러스터 개수 설정 문제 등이 존재한다. 본 논문에서는 FCM 알고리즘의 결과를 해당 속성의 데이터 축에 사상하여 퍼지구간을 결정하고, 결정된 퍼지구간을 FDT에 적용함으로써 FCM 알고리즘이 가지는 문제 중 잡음 및 데이터에 대한 높은 민감도, 직관적인 결과와 상이한 결과 도출 가능성이 높은 문제를 개선하는 시스템을 제안한다. 또한 실제 교통데이터와 강수량 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 모델과 FCM 클러스터링 알고리즘을 비교한다. 실험 결과를 통해 제안 모델은 잡음 및 데이터에 대한 민감도를 완화시킴으로써 보다 안정적인 결과를 제공하며, FCM 클러스터링 알고리즘을 적용한 시스템보다 직관적인 결과와의 일치율을 높여줌을 알 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.410-415
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• 2003

인터넷의 발전으로 전 세계적으로 다양한 인터넷 서비스들이 점차 확대되고 있으며, 특히 수익을 내는 방법으로서의 인터넷 전자상거래는 큰 비중을 차지하고 있다. 이에 수많은 사이트, 쇼핑몰은 상품과 고객들의 수많은 데이터를 데이터베이스 모듈로 관리하고 있다. 이렇게 고객에게 맞는 상품을 추천하기 위해 효율적으로 클러스터링 하는 방법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 여러 클러스터링 방법 중에서 퍼지 이론을 기반으로 개선된 클러스터링 알고리즘을 이용하여 상품을 추천하고자 한다 이 방법은 클러스터의 개수가 한정되어 있는 기존의 방법에 클러스터의 유사도에 따른 유사성을 부여함으로써 더 세밀하고 정확한 클러스터링을 가능케 하여 이에 따른 개인의 성향에 맞게 개인화된 상품을 추천하는 시스템을 설계하고자 한다.

• 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.

• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1375-1376
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• 2015

본 논문은 퍼지 클러스터링을 이용한 규칙 성장 기반 퍼지 분류기의 설계에 대해서 소개한다. 본 논문의 목적은 퍼지 클러스터링을 통해 형성된 증가된 퍼지 규칙을 이용한 새로운 설계 방법론을 개발하는 것이다. 제안된 분류기는 네개의 기능적인 부분으로 구성된다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용해 구성된 멤버쉽 함수를 나타낸다. 후반부는 지역 모델을 구성한다. 지역 모델의 파라미터는 가중 최소 자승법에 의해 추정된다. 추론부에서는, 각 퍼지 규칙의 에러 측정후, 가장 높은 에러를 갖는 하나의 퍼지 규칙이 선택된다. 규칙성장 부분에서는, 네트워크의 강화를 위해 규칙의 성장 과정이 이루어지며, 선택된 규칙은 제안된 분류기에서 더 나은 성능을 위해 두 개 또는 세 개의 세분화된 퍼지 규칙으로 나누어진다. 이러한 새로운 규칙은 context 기반 Fuzzy C-Means 클러스터링에 의해서 형성된다. 제안된 규칙 기반 분류기의 효용성을 토론하며, 머신 러닝 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.158-161
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• 2004

RBF 네트워크의 중간층은 클러스터링하는 층이다. 즉, 이 충의 목적은 주어진 자료 집합을 유사한 클러스터들(homogenous cluster)로 분류하는 것이다. 여기서 유사하다는 것은 입력 데이터들에 대한 특징 벡터 공간사이에서 한 클러스터내의 벡터들 간에 거리를 측정하여 정해진 반경 내에 존재하면 같은 클러스터로 분류하고 정해진 반경 내에 존재하지 않으면 다른 클러스터로 분류한다. 그러나 정해진 반경 내에서 클러스터링하는 것은 잘못된 클러스터를 선택하는 단점을 가지게 된다. 그러므로 중간층을 결정하는 .것은 RBF 네트워크의 전반적인 효율성에 큰 영향을 준다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 중간층을 결정하기 위한 방법으로 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘을 적용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크의 학습은 크게 두 단계로 구분된다. 첫 번째 단계는 입력층과 중간층 사이에 퍼지 C-Means 알고리즘이 수행되고, 두 번째 단계는 중간층과 출력층 사이에 지도학습이 수행된다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 실제 주민등록증에서 추출한 숫자패턴에 적용한 결과, 기존의 RBF네트워크 보다 학습 성능이 개선된 것을 확인하였다.