• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.2158-2165
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• 2007

본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적 함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버십 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 백터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing(SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1534-1538
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• 2005

In this paper, we propose a method to detect contours of a face, eyes, and a mouth of a person in the color image in order to make an avatar automatically. First, we use the HSI color model to exclude the effect of various light conditions, and find skin regions in the input image by using the skin color defined on HS-plane. And then, we use deformable templates and genetic algorithm (GA) to detect contours of a face, eyes, and a mouth. Deformable templates consist of B-spline curves and control point vectors. Those represent various shapes of a face, eyes and a mouth. GA is a very useful search algorithm based on the principals of natural selection and genetics. Second, the avatar is automatically created by using GA-detected contours and Fuzzy C-Means clustering (FCM). FCM is used to reduce the number of face colors. In result, we could create avatars which look like handmade caricatures representing user's identity. Our approach differs from those generated by existing methods.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.146-153
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• 2010

무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 Fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은k개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/PFCM 알고리즘이 KNN과 KNN/FCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.125-133
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• 2011

WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/IFCM 알고리즘이 KNN, KNN/FCM, KNN/PFCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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• 제7권1호
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• pp.57-78
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• 2017

There are several statistical classification algorithms available for land use/land cover classification. However, each has a certain bias or compromise. Some methods like the parallel piped approach in supervised classification, cannot classify continuous regions within a feature. On the other hand, while unsupervised classification method takes maximum advantage of spectral variability in an image, the maximally separable clusters in spectral space may not do much for our perception of important classes in a given study area. In this research, the output of an ANN algorithm was compared with the Possibilistic c-Means an improvement of the fuzzy c-Means on both moderate resolutions Landsat8 and a high resolution Formosat 2 images. The Formosat 2 image comes with an 8m spectral resolution on the multispectral data. This multispectral image data was resampled to 10m in order to maintain a uniform ratio of 1:3 against Landsat 8 image. Six classes were chosen for analysis including: Dense forest, eucalyptus, water, grassland, wheat and riverine sand. Using a standard false color composite (FCC), the six features reflected differently in the infrared region with wheat producing the brightest pixel values. Signature collection per class was therefore easily obtained for all classifications. The output of both ANN and FCM, were analyzed separately for accuracy and an error matrix generated to assess the quality and accuracy of the classification algorithms. When you compare the results of the two methods on a per-class-basis, ANN had a crisper output compared to PCM which yielded clusters with pixels especially on the moderate resolution Landsat 8 imagery.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권2호
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• pp.121-128
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• 1995

Information about retinal blood vessels can be used in grading disease severity or as part of the process of automated diagnosis of diseases with ocular menifestations. In this paper, we address the problem of detecting retinal blood vessels and optic disk (papilla) in eye-fundus images. We introduce an algorithm for feature extraction based on Fuzzy Clustering algorithm (fuzzy c-means). A method of finding the optic disk (papilla) is proposed in the eye-fundus images. Additionally, the inrormations such as position and area of the optic disk are extracted. The results are compared to those obtained from other methods. The automatic detection of retinal blood vessels and optic disk in the eye-rundus images could help physicians in diagnosing ocular diseases.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권6호
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• pp.20-27
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• 2006

Multi-level thresholding은 영상 분할 방법 중 하나로 널리 이용되고 있지만 대부분의 기존 논문들은 응용 분야에 직접적으로 이용되기에는 적합하지 않거나 영상 분할 단계까지 확장되지 않고 있다. 본 논문에서는 영상 분할을 위한 multi-level thresholding 방안으로써 영역 단위의 multi-level thresholding을 제안한다. 먼저, 영상의 색상별 성분에 대해서 EWFCM(Entropy-based Weighted Fuzzy C-Means) 알고리즘을 적용하여 2개의 군집으로 분류한 후 코드 영상을 생성한다. EWFCM 알고리즘은 화소들에 대한 공간 정보를 추가한 개선된 FCM 알고리즘으로 영상 내 존재하는 잡음을 제거한다. 그리고 코드 영상에 존재하는 군집의 수를 감소함으로써 좀 더 나은 영상 분할 결과를 얻을 수 있으며 군집의 감소는 하나의 군집내에 존재하는 영역들과 나머지 군집들간의 유사도를 기반으로 영역을 재분류함으로써 처리된다. 그러나 영상에는 여전히 많은 영역들이 존재하기 때문에 이를 해결하기 위한 하나의 후처리 방안으로써 영역간의 Kullback-Leibler 거리값을 기반으로 Bayesian 알고리즘에 의한 영역 합병을 수행한다. 실험 결과 제안한 영역 기반의 multi-level thresholding은 기존 방법이나 화소나 군집 기반의 multi-level thresholding보다 좋은 분할 결과를 보였으며 Bayesian 알고리즘을 이용한 후처리 방안에 의해 좀 더 나은 결과를 보였다.

• 전기학회논문지
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• 제61권2호
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• pp.312-320
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• 2012

In this study, we introduce a new design methodology of a granular-oriented self-organizing polynomial neural networks (GoSOPNNs) that is based on multi-layer perceptron with Context-based Polynomial Neurons (CPNs) or Polynomial Neurons (PNs). In contrast to the typical architectures encountered in polynomial neural networks (PNN), our main objective is to develop a methodological design strategy of GoSOPNNs as follows : (a) The 1st layer of the proposed network consists of Context-based Polynomial Neuron (CPN). In here, CPN is fully reflective of the structure encountered in numeric data which are granulated with the aid of Context-based Fuzzy C-Means (C-FCM) clustering method. The context-based clustering supporting the design of information granules is completed in the space of the input data while the build of the clusters is guided by a collection of some predefined fuzzy sets (so-called contexts) defined in the output space. (b) The proposed design procedure being applied at each layer of GoSOPNN leads to the selection of preferred nodes of the network (CPNs or PNs) whose local characteristics (such as the number of contexts, the number of clusters, a collection of the specific subset of input variables, and the order of the polynomial) can be easily adjusted. These options contribute to the flexibility as well as simplicity and compactness of the resulting architecture of the network. For the evaluation of performance of the proposed GoSOPNN network, we describe a detailed characteristic of the proposed model using a well-known learning machine data(Automobile Miles Per Gallon Data, Boston Housing Data, Medical Image System Data).

• 센서학회지
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• 제21권1호
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• pp.59-67
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• 2012

It was reported that the latest sensor technology allow an 65536 conductive polymer sensor array to be made with broad but overlapping selectivity to different families of chemicals emulating the characteristics found in biological olfaction. However, the supernumerary redundancy always accompanies great error and risk as well as an inordinate amount of computation time and local minima in signal processing, e.g. neural networks. In this paper, we propose a new method to reduce the number of sensor for analysis by reducing redundancy between sensors and by removing unstable sensors using the cosine similarity method and to decide on representative sensor using FCM(Fuzzy C-Means) algorithm. The representative sensors can be just used in analyzing. And, we introduce DWT(Discrete Wavelet Transform) for data compression in the time domain as preprocessing. Throughout experimental trials, we have done a comparative analysis between gas sensor data with and without reduced redundancy. The possibility and superiority of the proposed methods are confirmed through experiments.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.225-231
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• 2013

본 연구에서는 PCA알고리즘을 이용한 최적 pRBFNNs 기반 나이트비전 얼굴인식 시스템을 설계 하고자 한다. 조명이 없는 주위 상태 하에서 조도가 낮기 때문에 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 낮은 조도에 의해 왜곡된 이미지의 품질을 나이트 비전 카메라와 히스토그램 평활화를 사용하여 향상시킨다. 그리고 얼굴과 비얼굴 이미지 영역 사이에서 얼굴 이미지를 검출하기 위하여 Ada-Boost 알고리즘을 사용한다. 추출된 고차원 특징 데이터를 저차원의 특징 데이터로 변환하기 위하여 데이터 차원축소 기법인 주성분 분석법(Principal Components Analysis; PCA)을 사용한다. 또한 인식 모듈로서 pRBFNNs(Polynomial- based Radial Basis Function Neural Networks) 패턴분류기를 소개한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있다. 조건부는 FCM (Fuzzy C-means) 클러스터링을 사용하여 입력공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 그리고 차분진화 (Differential Evolution; DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 파라미터를 최적화 한다.