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

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.83-93
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• 2012

본 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 기반 이미지 분할의 성능과 계산 효율을 개선하기 위해 퍼지 클러스터링의 목적 함수를 수정하는 이미지 분할 프레임워크를 제안한다. 제안하는 이미지 분할 프레임워크는 주변 픽셀들에 가중치를 부여함으로써 현재 센터 픽셀 연산을 위해 주변 픽셀들의 중요성을 고려하는 지역 가중치 적용 퍼지 클러스터링 기법을 포함한다. 이러한 가중치들은 각 멤버쉽들의 중요성을 표시하기 위해 현재 픽셀과 대응되는 각 주변 픽셀들 사이의 거리차에 의해 결정되어 지며, 이러한 프로세서는 향상된 클러스터링 성능을 보장한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 분할 계수, 분할 엔트로피, Xie-Bdni 함수, Fukuyzma-Sugeno 함수와 같은 네 가지 클러스터 유효성 함수를 이용하여 분석하였다. 모의실험 결과, 제안한 방법은 기존의 다른 퍼지 클러스터링 기법들보다 클러스터 유효성 함수들뿐만 아니라 분할과 조밀도 측면에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1591-1601
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• 2004

유전자를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 집단화시켜서 유전자 집단의 기능을 분석하는데 이용되고 있다. 유전자들은 다양한 functional family에 속할 수 있기 때문에 각 유전자의 클러스터를 하나로 결정짓는 기존의 클러스터링 방법보다 퍼지 클러스터링 방법이 유전자 클러스터링에 더 적합하다. 본 논문에서는 피지 클러스터 결과를 효과적으로 검증할 수 있는 베이지안 검증 방법을 제안한다. 베이지안 검증 방법은 확률기반의 방법으로 주어진 데이타에 대해 가장 큰 사후확률을 가진 클러스터 분할을 선택한다. 먼저 본 논문에서 제안하는 베이지안 검증 방법과 기존의 대표적인 4가지 퍼지 클러스터 검증 방법들을 4가지 데이타에 대해 퍼지 c-means알고리즘을 대상으로 비교 평가한다. 그리고 발아효모 세포주기 발현 데이타를 클러스터링한 후, 제안하는 방법으로 그 결과를 검증하여 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.497-503
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 RBF 네트워크를 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지 추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4방향 윤광선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 개별 식별자 인식을 위해 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용한 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 개별 식별자에 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출방법이 개선되었다. 그리고 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 우수함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.170-173
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• 2002

본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)에서의 효과적인 퍼지 규칙 생성방법을 제안한다. ANFIS의 성능 개선을 위해 구조동정을 수행함에 있어서 전제부 파라미터는 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 적용하였으며, 파라미터학습은 Jang에 의한 하이브리드 방법을 적용한다. 여기서 초기의 중심과 분산을 구하기 위해 FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링 기법을 사용하였다. 이렇게 함으로서 적은 규칙 수를 가지면서도 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있도록 하였다. 이들 방법의 유용함을 보이고자 Box-Jenkins의 가스로 데이터에 적용하여 제안된 방법이 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 보이고자 한다

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

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.767-778
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• 2003

이 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 최적의 퍼지 규칙을 만드는 방법을 제시한다. 퍼지 규칙은 첫 번째 단계에서 학습 데이터를 이용해 생성된다. 이 단계에서 퍼지 c-Means 군집화 알고리즘과 군집 유효성을 사용해 구조를 결정하고 퍼지 규칙 수가 되는 군집 수를 결정한다. 첫 번째 단계에서 구조가 결정되면 퍼지규칙의 매개변수들은 유전자 알고리즘을 이용해서 조율된다. 또한, 비대칭 가우시안 소속 함수를 위해 분산 매개변수는 좌ㆍ우값을 따로 관리하여 조율한다. 이 방법은 가중치와 분산 공간에서 유전자 알고리즘을 사용함으로서 전역 최소 쪽으로 수렴하도록 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권6호
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• pp.61-71
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• 2003

터보제트엔진 모델에 대한 제어에 있어서, 비교적 잘 설계된 PI 제어기 성능결과를 바탕으로 Takagi-Sugeno형 뉴로-퍼지 추론계를 통한 플랜트 모델의 제어 시스템을 규명함으로서, PI형 T-S 퍼지규칙들을 퍼지제어기를 설계하였다. 이렇게 설계된 제어기의 성능을 향상시키기 위하여, 각 퍼지규칙들을 퍼지 C-Means Algorithm으로부터 각각의 목적 함수군으로 분류한 후, 각 분류군에 대해 규칙간의 가중치가 각 목적함수의 만족도에 부합되도록 하는 기법을 제시하였고, 이를 잘 설계된 T-S형 퍼지제어기에 적용하여 성능을 향상시킴으로써 그 유용성을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.366-369
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• 2006

본 논문에서는 계층적 공정 경쟁 유전자 알고리즘을 통한 비선형시스템의 정보입자 기반 퍼지집합 퍼지집합 모델의 최적화 방법을 제안한다. 퍼지집합 모델은 주로 전문가의 경험에 기반을 두어 얻어지기 때문에 동정과 최적화 과정이 필요하며 GAs를 이용하여 퍼지모델을 최적화한 연구가 많이 있다. GAs는 전역 해를 찾을 수 있는 최적화 알고리즘으로 잘 알려져 있지만 조기 수렴 문제를 포함하고 있다. 병렬유전자 알고리즘(PGA)은 조기수렴를 더디게 하고 전역 해를 찾기 위한 진화알고리즘이다. 적응형 계층적 공정 경쟁기반 유전자 알고리즘(AHFCGA)을 이용하여 퍼지모델의 입력변수, 멤버쉽함수의 수, 멤버쉽함수의 정점 등의 전반부 구조와 파라미터를 동정하였고, LSE를 사용하여 후반부 파라미터를 동정하였으며 실험적 예제를 통하여 제안된 방법의 성능을 평가한다.