• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.9-11
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• 2005

We propose a optimal identification of information granulation(IG)-based fuzzy model to carry out the model identification of complex and nonlinear systems. To optimally identity we use genetic algorithm (GAs) sand Hard C-Means (HCM) clustering. An initial structure of fuzzy model is identified by determining the number of input, the selected input variables, the number of membership function, and the conclusion inference type by means of GAs. Granulation of information data with the aid of Hard C-Means(HCM) clustering algorithm help determine the initial parameters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polynomial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the initial parameters are tuned effectively with the aid of the genetic algorithms(GAs) and the least square method. Numerical example is included to evaluate the performance of the proposed model.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.423-426
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• 2007

클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 주어진 개수의 그룹으로 나누는 비지도 학습의 한 방법이다. 클러스터링의 방법 중 하나로 널리 알려진 퍼지 클러스터링은 하나의 포인트가 모든 클러스터에 서로 다른 정도로 소속될 수 있도록 함으로써 각 포인트가 하나의 클러스터에만 속할 수 있도록 하는 K-means와 같은 방법에 비해 자연스러운 클러스터 형태의 유추가 가능하고, 잡음에 강한 장점이 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 방법 중 소속도(membership)와 전형성(typicality)을 동시에 계산해 낼 수 있는 Possibilistic Fuzzy C-Means (PFCM) 방법에 Gath-Geva (GG)의 방법 을 적용하여 PFCM을 확장한다. 제안한 방법은 PFCM의 장점을 그대로 가지면서도, GG의 거리 척도에 의해 클러스터들 사이의 경계를 강조함으로써 분류 목적에 적합한 소속도를 계산할 수 있으며, 전형성은 가우스 형태의 분포에서 생성된 포인트들의 분포 함수를 정확하게 모사함으로써 확률 밀도 추정의 방법으로도 사용될 수 있다. 또한 GG 방법은 Gustafson-Kessel 방법과 달리 클러스터에 포함된 포인트의 개수가 확연히 차이 나는 경우에도 정확한 결과를 얻을 수 있다는 사실을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제2권1호
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• pp.12-17
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• 2013

This paper introduces the fuzzy scatter partition-based fuzzy inference system to construct the model for nonlinear process to analyze nonlinear characteristics. The fuzzy rules of fuzzy inference systems are generated by partitioning the input space in the scatter form using Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm. The premise parameters of the rules are determined by membership matrix by means of FCM clustering algorithm. The consequence part of the rules is represented in the form of polynomial functions and the parameters of the consequence part are estimated by least square errors. The proposed model is evaluated with the performance using the data widely used in nonlinear process. Finally, this paper shows that the proposed model has the good result for high-dimension nonlinear process.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.447-450
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• 2004

This paper proposes remotely sensed image classification method by fuzzy c-means clustering algorithm using average intra-cluster distance. The average intra-cluster distance acquires an average of the vector set belong to each cluster and proportionates to its size and density. We perform classification according to pixel's membership grade by cluster center of fuzzy c-means clustering using the mean-values of training data about each class. Fuzzy c-means algorithm considered membership degree for inter-cluster of each class. And then, we validate degree of overlap between clusters. A pixel which has a high degree of overlap applies to the maximum likelihood classification method. Finally, we decide category by comparing with fuzzy membership degree and likelihood rate. The proposed method is applied to IKONOS remote sensing satellite image for the verifying test.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권2호
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• pp.87-90
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• 2019

Machine learning techniques have been applied in almost all the domains of human life to aid and enhance the problem solving capabilities of the system. The field of medical science has improved to a greater extent with the advent and application of these techniques. Efficient expert systems using various soft computing techniques like artificial neural network, Fuzzy Logic, Genetic algorithm, Hybrid system, etc. are being developed to equip medical practitioner with better and effective diagnosing capabilities. In this paper, a comparative study to evaluate the predictive performance of subtractive clustering based ANFIS hybrid system (SCANFIS) with Fuzzy C-Means (FCM) based ANFIS system (FCMANFIS) for Alzheimer disease (AD) has been taken. To evaluate the performance of these two systems, three parameters i.e. root mean square error (RMSE), prediction accuracy and precision are implemented. Experimental results demonstrated that the FCMANFIS model produce better results when compared to SCANFIS model in predictive analysis of Alzheimer disease (AD).

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.39-46
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• 2011

클러스터링은 주어진 데이터 집합을 균일한 특성을 가지는 몇 개의 그룹으로 묶는 대표적인 비교사 학습 방법 중 하나로 지금까지 다양한 형태의 알고리듬이 개발되어 다양한 응용 분야에서 사용되어 왔다. 이 중 fuzzy c-means (FCM)는 분할 기반의 클러스터링 기법에 속하는 알고리듬으로 1970년대에 정립된 이후 지금까지 사용되고 있는 대표적인 클러스터링 알고리듬 중의 하나이다. 하지만 FCM에는 여러 가지 문제점이 있으며 이를 해결하기 위해 지금까지도 다양한 FCM의 변형이 제안되고 있다. 이 논문에서는 먼저 FCM의 문제점을 살펴보고 이를 해결하기 위해 제안된 방법들을 통해 연구 방향을 제시하고자 한다. FCM의 문제점을 해결하고자 하는 대부분의 FCM 변형은 주어진 문제 영역의 지식을 활용하고 있다. 하지만 이 논문에서는 문제 영역을 한정하지 않고 모든 문제에 적용할 수 있는 일반적인 방안을 제시하는데 초점을 둔다. 제시하는 방안은 앞으로 더 많은 연구가 필요하지만 클러스터링을 연구하고자 하는 이들에게 최근의 연구 동향과 더불어 출발점을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2016

The fuzzy c-means (FCM) is a frequently utilized algorithm at present. Yet, the clustering quality and convergence rate of FCM are determined by the initial cluster centers, and so an improved FCM algorithm based on canopy cluster concept to quickly analyze the dataset has been proposed. Taking advantage of the canopy algorithm for its rapid acquisition of cluster centers, this algorithm regards the cluster results of canopy as the input. In this way, the convergence rate of the FCM algorithm is accelerated. Meanwhile, the MapReduce scheme of the proposed FCM algorithm is designed in a cloud environment. Experimental results demonstrate the hybrid canopy-FCM clustering algorithm processed by MapReduce be endowed with better clustering quality and higher operation speed.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1042-1044
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• 1996

The use of fuzzy theory in task of pattern recognition may be applicable gases and odours classification and recognition. This paper reports results obtained from fuzzy c-means algorithms to patterns generated by odour sensing system using an array of conducting polymer sensors, for volatile chemicals. For the volatile chemicals clustering problem, the three unsupervise fuzzy c-means algorithms were applied. From among the pattern clustering methods, the FCMAW algorithm, which updated the cluster centres more frequently, consistently outperformed. It has been confirmed as an outstanding clustering algorithm throughout experimental trials.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.158-161
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• 2004

Fuzzy Kernel C-Means(FKCM) 알고리즘은 커널 함수를 통하여 구형의 데이터뿐만 아니라 Fuzzy C-Means(FCM)에서는 분류하기 힘든 복잡한 형태의 분포를 갖는 데이터를 분류할 수 있다. 하지만 FCM과 같이 노이즈에 대해서는 민감한 성질을 가진다 이처럼 노이즈(noise)에 민감한 성질을 보완하기 위해서 본 논문에서는 Possibllistic C-Means 알고리즘에 커널 함수를 적용하였다. 본 논문에서 제안된 Kernel Possibilistic C-Means(KPCM) 알고리즘은 일반적인 데이터에 대해 FKCM과 같은 성능의 클러스터링 수행이 가능하며 노이즈가 있는 데이터에 대해서는 FKCM보다 더욱 정확한 클러스터링을 수행할 수 있다.

• 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.