• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.262-264
• /
• 2004

퍼지 클러스터링 방법은 일반적인 클러스터링 방법과는 달리 하나의 샘플이 다수의 집단에 속할 수 있으며 그 속하는 정도를 표현하여 보다 유연한 클러스터 분할의 분석을 가능하게 한다. 유전자 발현 데이터는 노이즈가 많고 공통된 기능을 가진 유전자들의 집단이 존재하기 때문에 퍼지 클러스터링을 사용하면 더욱 효율적으로 분석할 수 있다. 이러한 퍼지 클러스터링 방법에 있어서 중요한 것은 얼마나 분할이 정확하게 이루어졌으며 실제 데이터가 가지고 있는 분할과 결과가 얼마나 유사한가이다. 본 논문에서는 효과적인 유전자 클러스터의 평가를 위하여 베이지안 검증 방법을 제시하고, 결정트리로 생성된 규칙에 의하여 각 데이터의 특성에 따라 유연하게 검증하는 방법을 제안한다. 다양한 유전자 발현 데이터를 퍼지 c-means 알고리즘을 이용하여 클러스터링하고 제안하는 방법으로 검증한 결과, 그 유용성을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권3호
• /
• pp.48-55
• /
• 2011

본 논문은 비선형 공정의 퍼지 모델을 동정하기 위해 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하며, 퍼지 모델의 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 공정을 표현한다. 퍼지 규칙에서 전반부 파라미터의 동정에는 입출력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 공간을 분할한다. 또한 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력 공간을 형성한다. 후반부 동정에서 퍼지 추론 방법은 간략 추론 및 선형 추론에 의해 시스템을 표현한다. 또한, 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 후반부 다항식의 계수를 동정하기 위해 표준 최소자승법을 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 사용하며 이 공정에 대해 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.842-848
• /
• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.529-535
• /
• 2014

본 논문에서는 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 클러스터링 방법에 multiple Gaussian kernels을 기반으로 한 possibilistic fuzzy C-means multiple kernels(PFCM-MK) 알고리즘을 결합하여 적응적인 하이브리드 클러스터링 방법인 multiple kernels interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM-MK) 방법을 제안 하였다. 일반적으로 possibilistic fuzzy C-means(PFCM) 알고리즘은 fuzzy C-means(FCM) 알고리즘의 단점인 노이즈 민감성 및 특이점 문제와 알고리즘 초기 클러스터의 Prototype에 따라 위치가 겹치는 문제를 해결하기 위해 제안 되었다. 하지만 이 방법 역시 퍼지화 파라미터 값에 따라 위와 같은 문제를 여전히 가지고 있기 때문에 이와 같은 문제를 보완하기 위해 interval type-2 퍼지 접근 방법을 이용 하는 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 알고리즘을 제안 하였다. 또한 multiple kernels 함수를 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 알고리즘에 적용하여 분류하기 복잡한 형태의 데이터와 노이즈가 있는 데이터에 대하여 보다 정확하고, 향상된 클러스터링을 수행할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.99-105
• /
• 2017

일반적으로 type-1 fuzzy set 에 존재하는 불확실성을 보다 효율적으로 다루고 제어하기 위하여 Type-2 fuzzy set (T2 FS)이 널리 사용되고 있다. T2 FS에서 퍼지화 상수 (fuzzifier value) m은 이러한 불확실성을 처리하기 위한 가장 중요한 요소이다. 따라서 적절한 퍼지화 상수 값을 결정하는 연구는 여전히 지속되고 있고, 많은 방법들이 연구 되어 왔다. 본 논문에서는 주어진 패턴을 분류하기 위하여 Interval type-2 possibilistic fuzzy C-means (IT2PFCM) 클러스터링 방법을 사용한다. 클러스터링을 위해 사용된 IT2 PFCM 방법에서 각 데이터에 대하여 적응적으로 적절한 퍼지화 상수의 값을 계산하는 방법을 제안한다. 히스토그램 접근법을 통하여 각각의 데이터 포인트로부터 정보를 추출해 내고 추출된 정보를 이용하여 두 개의 퍼지화 상수인 $m_1$, $m_2$. 값을 결정한다. 이렇게 얻어진 값은 interval type-2 fuzzy의 최저 및 최고 멤버쉽 값을 결정하게 된다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제19B권1호
• /
• pp.19-26
• /
• 2012

최근 멀티미디어 정보가 급증함에 따라 콘텐츠 관리에 대한 요구도 함께 증가되고 있다. 이에 오디오 분할 및 분류는 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 관리할 수 있는 대안이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 동영상에서 취득한 오디오 신호를 분할하고, 분할된 오디오 신호를 음악, 음성, 배경 음악이 포함된 음성, 잡음이 포함된 음성, 묵음(silence)으로 분류하는 정확도가 높은 오디오 분할 및 분류 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 오디오 분할을 위해 서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)을 이용하였다. 오디오 신호의 분류를 위해서는 분할된 오디오 신호의 특징을 추출하고 이를 퍼지 클러스터링 알고리즘(fuzzy c-means, FCM)의 입력으로 사용하여 각 계층으로 오디오 신호를 분류하였다. 제안하는 알고리즘의 평가는 분할과 분류에 대해 각각 그 성능을 평가하였으며, 분할 성능 평가는 정확도율(precesion rate)과 오차율(recall rate)을 이용하였으며, 분류 성능 평가는 정확성(classification accuracy)을 사용하였다. 또한 오디오 분할의 경우는 이진 분류기와 퍼지 클러스터링을 이용한 기존의 알고리즘과 그 성능을 비교하였다. 모의 실험 결과, 제안한 알고리즘의 분류 성능이 기존 알고리즘 보다 정확도율과 오차율 면에서 모두 우수하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.224-231
• /
• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
• /
• pp.1958-1959
• /
• 2011

RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 모델의 경우 Min-Max, HCM(Hard C-means)클러스터링 그리고 FCM(Fuzzy C-means)클러스터링 중 한가지를 통해 데이터 입자는 로드 규칙을 생성한 후 퍼지 공간을 분할 및 가우시안 함수의 정점을 정의한다. 본 논문은 기존의 방법과는 다르게 Min-Max와 FCM클러스터링을 혼합하여 로드의 규칙을 생성한 후 퍼지 공간을 분할 및 가우시안 함수의 정정을 정의하는 방법으로 사용하고자 한다. PSO최적화 알고리즘을 이용하여 같은조건에서 최적화한 기존의 방법으로 모델링된 RBFNNs와 Min-Max와 FCM 클러스터링을 혼합하여 사용한 방법의 비교를 통하여 어떤 모델의 성능이 더욱 좋은지 비교하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
• /
• pp.367-368
• /
• 2012

Possibilistic c-means (PCM) 알고리즘은 fuzzy c-means (FCM) 의 노이즈 민감성을 극복하기 위해 제안 되었다. 하지만, PCM 은 사용되는 시스템 파라미터들의 초기화와 coincident 클러스터링 문제로 인하여 그 성능이 민감하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하기 위해 개미군집 알고리즘(Ant colony algorithm)을 이용한 퍼지 클러스터링(fuzzy clustering) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 개미군집 알고리즘을 통해 PCM 의 클러스터 개수 및 중심 값 파라미터를 최적화 하고, 미리 분류된 화소 정보를 이용하여 PCM 의 coincident 클러스터링 문제를 해결하였다. 제안된 알고리즘의 효율성을 의료 영상 분할 문제에 적용하여 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권2호
• /
• pp.159-168
• /
• 2004

본 논문에서는 위성영상의 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA 클러스터링, 퍼지 C-Means 알고리즘, 베이시안 최대우도 분류기법을 통합한 하이브리드 분류기법을 제안하였다. 본 연구에서는 분석자에 의하여 분류항목별 학습 데이터를 선정한 후 이를 ISODATA 클러스터링을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 학습 데이터를 세분화하여 새로운 학습 데이터를 선정하였다. 새롭게 선정된 학습 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용하여 분류를 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기의 사전확률로 적용하여 분류를 수행하였다. 그 결과 분석자가 선정한 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있었으며 위성영상의 분류의 성능을 개선할 수 있었다. 제안된 기법은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.