• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.735-740
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• 2012

본 연구에서는 주성분 분석법 및 선형 판별 분석법을 이용한 다항식 방사형 기저 함수 신경회로망 분류기의 설계 방법론을 소개한다. 주성분 분석법과 선형판별 분석법을 사용하여 주어진 데이터의 정보 손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고 이를 다항식 방사형 기저함수 신경회로망의 입력데이터로 사용한다. 방사형 기저 함수 신경회로망의 은닉층은 FCM 클러스터링 알고리즘으로 구성되며 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 최적의 분류기 설계를 위해서 최근에 제안된 Artificial Bee Colony(ABC) 최적화 알고리즘을 사용하여 구조 및 파라미터를 동조하였다. ABC 알고리즘을 통해 주성분 분석법과 선형판별 분석법의 고유벡터의 수 및 FCM 클러스터링 알고리즘의 퍼지화 계수등의 파라미터를 동조한다. 제안된 분류기는 대표적인 Machine Learning(ML) 데이터를 사용하여 성능을 평가하며 기존 분류기와 성능을 비교한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1869_1870
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• 2009

본 논문에서는 다항식 기반 Type-2 Fuzzy Neural Networks(T2FNN)를 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. T2FNN은 Fuzzy C-Means(FCM)을 Type-2 Fuzzy C-Means로 확장시킨 것이라 할 수 있으며, Input layer, Fuzzyification layer, Inference layer, Deffuzification layer의 4층 네트워크로 구성된다. interval Type-1 퍼지 집합인 후반부의 연결가중치는 Gradient Descent Method를 이용하여 학습한다. 제안된 RBF 신경회로망은 모의데이터와 패턴인식 성능 평가에 많이 사용되는 machine learning 데이터에 적용하여 패턴 분류기로서의 성능을 평가받는다.

• 센서학회지
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• 제13권3호
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• pp.199-206
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• 2004

Epileptic seizures result from a temporary electrical disturbance of the brain. In this paper, a method of discriminating EEG for diagnoses of temporal lobe epilepsy is proposed. The proposed method for classification of epilepsy and sleep EEG is based on the wavelet transform and the fuzzy c-means. The magnitude and mean of wavelet coefficients for each EEG band are applied to the cluster of the FCM classifier. The proposed system show a little more accurate diagnosis for EEG by analysis of frequency for Wavelet and the success rate of 95% classification using FCM. From the simulation results by the implemented system, we demonstrated this research can be reduce doctor's labors and realize quantitative diagnosis of EEG.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권1호
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• pp.48-55
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• 2005

Mobility of an indoor wheeled robot is affected by adhesion force that is related to various floor conditions. When the adhesion force between driving wheels and floor decreases suddenly, the robot begins slip. In order to overcome this slip problem, optimal slip velocity must be decided for stable movement of wheeled robot. First of all, this paper shows that conventional PI control can not be applied to a wheeled robot of the light weight. Secondly, proposed fuzzy logic is applied to the Takagi-Sugeno model for the configuration of fuzzy sets. For the design of Takagi-Sugeno model and fuzzy rule, proposed algorithm uses FCM(Fuzzy c-mean clustering method) algorithm. In additionally, this algorithm adjusts the driving torque for restraining re-slip. The proposed fuzzy logic controller(FLC) is pretty useful with prevention of the slip phenomena for the controller performance in the re-adhesion control strategy, These procedures are implemented using a Pioneer 2-DXE wheeled robot parameter.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.30-32
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• 2005

Mobility of an indoor wheeled robot is affected by adhesion force that is related to various floor conditions. When the adhesion force between driving wheels and floor decreases suddenly, the robot begins slip. In order to overcome this slip problem, optimal slip velocity must be decided for stable movement of wheeled robot. First of all, this paper shows that conventional PI control can not be applied to a wheeled robot of the light weight. Secondly, proposed fuzzy logic is applied to the Takagi-Sugeno model for the configuration of fuzzy sets. For the design of Takagi-Sugeno model and fuzzy rule, proposed algorithm uses FCM(Fuzzy c-mean clustering method) algorithm. The proposed fuzzy logic controller(FLC) is pretty useful with prevention of the slip phenomena for the controller performance in the re-adhesion control strategy.

• 한국정밀공학회지
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• 제20권11호
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• pp.47-54
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• 2003

Research during the past several years has established the effectiveness of acoustic emission (AE)-based sensing methodologies for machine condition analysis and process. AE has been proposed and evaluated for a variety of sensing tasks as well as for use as a technique for quantitative studies of manufacturing process. STD11 has been known as difficult-to-cut materials. The micro-grooving machine was developed for this study and the experiments were performed using CBN blade for machining STD11. Evaluating the machining conditions, frequency spectrum analysis of acoustic emission (AE) signals according to each conditions were applied. Fuzzy clustering method for associating the preprocessor outputs with the appropriate decisions was followed by frequency spectrum analysis. FFT is used to decompose AE signal into different frequency bands in time domain, the root mean square (RMS) values extracted from the decomposed signal of each frequency band were used as features.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.374-379
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• 2007

본 논문은 전력계통의 배전계통시스템에서 FRTU(Feeder remote terminal unit)의 고장검출 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. FRTU는 상과 지락에 관한 고장검출을 할 수 있다. 특히 고장픽업 기능과 돌입억제기능은 일반적인 부하전류로부터 고장전류를 구별할 수 있다. FRTU는 돌입전류 또는 설정값을 초과한 고장전류가 발생하면 고장표시기(FI)로 고장을 발생한다. 짧은 시간 푸리에 변환(STFT) 분석은 주파수와 시간에 관한 정보론 제공하고, 퍼지 중심 평균 클러스터링(FCM) 알고리즘은 고조파의 특성을 추출한다. 고장 검출기의 신경회로망 시스템은 최급강하법을 이용하여 고장상태로부터 돌입전류를 구별하도록 학습된다. 본 논문에서는 FCM과 신경회로망을 이용하여 고장검출기법을 개선하였다. 검증에 사용된 데이터는 22.9KV 배전계통 시스템에서 실제 측정된 데이터이다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.267-273
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• 2004

The advantage of the remote sensing is extraction the information of wide area rapidly. Such advantage is the resource and environment are quick and efficient method to grasps accurately method through the land cover classification of wide area. Accordingly this study is used to the high-resolution (6.6m) Electro-Optical Camera (EOC) panchromatic image of the first Korea Multi-Purpose Satellite 1 (KOMPSAT-1) and the multi-spectral Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) image data(36 bands).We accomplished FCM classification technique with MLC technique to be general land cover classification method in the content of research. And evaluated the accuracy assessment of two classification method.

• 전기학회논문지
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• 제64권1호
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• pp.99-106
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• 2015

In this study, we propose Radial basis function Neural Network(RBFNN) using Recursive Weighted Least Square Estimation(RWLSE) to effectively deal with big data class meteorological radar data. In the condition part of the RBFNN, Fuzzy C-Means(FCM) clustering is used to obtain fitness values taking into account characteristics of input data, and connection weights are defined as linear polynomial function in the conclusion part. The coefficients of the polynomial function are estimated by using RWLSE in order to cope with big data. As recursive learning technique, RWLSE which is based on WLSE is carried out to efficiently process big data. This study is experimented with both widely used some Machine Learning (ML) dataset and big data obtained from meteorological radar to evaluate the performance of the proposed classifier. The meteorological radar data as big data consists of precipitation echo and non-precipitation echo, and the proposed classifier is used to efficiently classify these echoes.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.87-98
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• 2011

동영상에서의 움직이는 객체 검출과 추적은 객체 식별, 상황인식, 지능형 영상 감시 시스템 등 많은 시각 기반 응용 시스템에서 기본적이고 필수적인 전처리 작업이다. 본 논문에서는 배경과 조명이 실시간으로 변화하는 상황에서 움직이는 객체를 빠르고 정확하게 추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 고유 배경을 구성한다. 다음으로 이전단계에서 구성된 고유 벡터와 입력 영상을 결합한 연산 결과를 FCM의 입력 값으로 사용해서 객체를 검출한다. 최종적으로 검출된 객체의 좌표를 CONDENSATION의 입력으로 사용해서 객체를 추적한다. 고정된 카메라에서 조명변화와 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 고정된 카메라에서 움직이는 다양한 객체가 포함된 영상을 수집하여 학습데이터로 구성하여 사용하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 조명변화와 배경변화 그리고 객체의 부분적 움직임에 모두 강인하게 객체를 검출하고 다른 물체나 배경에 의해 객체가 일부 가려지더라도 객체를 추적함을 보여준다.