• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.354-359
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• 2008

클러스터링은 주어진 임의의 데이터 중에서 유사한 성질을 지닌 데이터를 복수개의 그룹으로 조직화하는 기법이다. 이를 위해 K-Means, Fuzzy C-Means(FCM), Mountain Method(MM) 등과 같은 많은 기법들이 제안되었고 또한 널리 사용되어지고 있다. 그러나 이러한 기법들은 초기값에 따라 클러스터링 결과가 크게 달라지는 단점이 있다. 특히 가장 널리 사용되는 FCM 기법은 잡음 데이터에 취약하며, 주어진 입력 데이터의 클러스터 내부분산을 최소화 하는 방법을 사용하기 때문에 클러스터링 중심의 왜곡 현상이 발생한다. 본 논문에서는 데이터 가중치에 근거한 비례적 근접데이터 병합을 통하여 클러스터 중심 왜곡을 저감하며 초기값에 영향을 받지 않는 클러스터링 기법을 제안한다. 그리고 FCM으로 얻어진 클러스터 중심과 제안기법을 적용하여 얻어진 클러스터 중심에 대한 비교 검토를 통하여 제안기법의 효용성을 확인한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.729-733
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• 2003

The presence of local features within clusters incurred by multi-modal nature of data prohibits many conventional clustering techniques from working properly. Especially, the clustering of datasets with non-Gaussian distributions within a cluster can be problematic when the technique with implicit assumption of Gaussian distribution is used. Current study proposes a simple tandem clustering method composed of k-means type algorithm and hierarchical method to solve such problems. The multi-modal dataset is first divided into many small pre-clusters by k-means or fuzzy k-means algorithm. The pre-clusters found from the first step are to be clustered again using agglomerative hierarchical clustering method with Kullback- Leibler divergence as the measure of dissimilarity. This method is not only effective at extracting the multi-modal clusters but also fast and easy in terms of computation complexity and relatively robust at the presence of outliers. The performance of the proposed method was evaluated on three generated datasets and six sets of publicly known real world data.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.312-323
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• 2014

음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간을 찾는 과정으로 잡음제거나 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경에서 문장형태의 음성신호에 대해서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 신호의 엔트로피를 이용한 초기 VAD과정을 거친 후, 퍼지 소속도 천이 c-means 클러스터링 방법을 이용해 주 VAD과정을 거치는 새로운 VAD알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교 평가하기 위하여 백색잡음의 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.161-165
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• 2014

본 논문에서는 입력 공간의 부분 영역의 특성을 기술하기 위하여 각 부분 영역을 대표하는 prototype을 정의하고 정의된 Prototype 에 가중치를 적용하여 각 부분 영역이 각 클래스의 경계면에 미치는 영향을 차등화 하는 Fuzzy Prototype 분류기를 제안 한다. 제안된 패턴 분류기의 Prototype은 퍼지 클러스터링 알고리즘인 Fuzzy C-Means Clustering 알고리즘을 사용하여 결정한다. 또한, 각 부분 영역의 가중치를 결정하기 위하여 유전자 알고리즘에서 파생된 차분 진화 알고리즘을 적용하여 각각의 퍼지 규칙의 가중치를 최적화 한다. 또한 퍼지 규칙 기반 시스템 기반 패턴 분류기의 경우 각각의 퍼지 규칙의 후반부 구조인 다항식의 계수를 추정하기 위하여 Linear Discriminant Analysis를 사용한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 패턴 분류기의 패턴 분류 특성 및 성능을 평가하기위하여 기계 학습 데이터를 사용한다.

• 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.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.153-159
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• 2022

Plain radiographic analysis is the initial imaging modality for suspected small bowel obstruction. Among the many features that affect the diagnosis of small bowel obstruction (SBO), the presence of gas-filled or fluid-filled small bowel loops is the most salient feature that can be automatized by computer vision algorithms. In this study, we compare three frequently applied pixel-clustering algorithms for extracting gas-filled areas without human intervention. In a comparison involving 40 suspected SBO cases, the Possibilistic C-Means and Fuzzy C-Means algorithms exhibited initialization-sensitivity problems and difficulties coping with low intensity contrast, achieving low 72.5% and 85% success rates in extraction. The Adaptive Resonance Theory 2 algorithm is the most suitable algorithm for gas-filled region detection, achieving a 100% success rate on 40 tested images, largely owing to its dynamic control of the number of clusters.

• Geomechanics and Engineering
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• 제31권4호
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• pp.353-364
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• 2022

This study presents a hybrid algorithm for classifying the rock joints, where the improved artificial bee colony (IABC) and the fuzzy C-means (FCM) clustering algorithms are incorporated to take advantage of the artificial bee colony (ABC) algorithm by tuning the FCM clustering algorithm to obtain the more reasonable and stable result. A coefficient is proposed to reduce the amount of blind random searches and speed up convergence, thus achieving the goals of optimizing and improving the ABC algorithm. The results from the IABC algorithm are used as initial parameters in FCM to avoid falling to the local optimum in the local search, thus obtaining stable classifying results. Two validity indices are adopted to verify the rationality and practicability of the IABC-FCM algorithm in classifying the rock joints, and the optimal amount of joint sets is obtained based on the two validity indices. Two illustrative examples, i.e., the simulated rock joints data and the field-survey rock joints data, are used in the verification to check the feasibility and practicability in rock engineering for the proposed algorithm. The results show that the IABC-FCM algorithm could be applicable in classifying the rock joint sets.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.146-148
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• 2005

In this paper, we propose a genetically optimized identification of information granulation(IG)-based fuzzy model. To optimally design the IG-based fuzzy model we exploit a hybrid identification through genetic alrogithms(GAs) and Hard C-Means (HCM) clustering. An initial structure of fuzzy model is identified by determining the number of input, the seleced 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 paramters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polyminial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the inital parameters are tuned effectively with the aid of the genetic algorithms and the least square method. And also, we exploite consecutive identification of fuzzy model in case of identification of structure and parameters. Numerical example is included to evaluate the performance of the proposed model.

• 전기학회논문지
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• 제60권11호
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• pp.2157-2164
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• 2011

In this paper, we introduce a new category of fuzzy inference system based on Type-2 fuzzy c-means clustering algorithm (T2FCM-based FIS). The premise part of the rules of the proposed model is realized with the aid of the scatter partition of input space generated by Type-2 FCM clustering algorithm. The number of the partition of input space is composed of the number of clusters and the individual partitioned spaces describe the fuzzy rules. Due to these characteristics, we can alleviate the problem of the curse of dimensionality. The consequence part of the rule is represented by polynomial functions with interval sets. To determine the structure and estimate the values of the parameters of Type-2 FCM-based FIS we consider the successive tuning method with generation-based evolution by means of real-coded genetic algorithms. The proposed model is evaluated with the use of numerical experimentation.