• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.196-201
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• 2007

Fuzzy C-Means (FCM) 알고리즘은 probabilitic 멤버쉽을 사용하는 클러스터링 방법으로서 널리 쓰이고 있다. 하지만 이 방법은 노이즈에 대하여 민감한 성질을 가진다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 노이즈에 민감한 성질을 보완하기 위해서 데이터의 밀도추정을 이용하여 새로운 FCM 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 FCM과 비슷한 성능의 클러스터링 수행이 가능하며, 노이즈가 포함된 데이터에서는 FCM보다 더 나은 성능을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.11-18
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• 2010

Fuzzy c-means(FCM)는 퍼지 집합을 응용한 간단하지만 효율적인 클러스터링 방법 중 하나이다. FCM은 여러 응용 분야에서 성공적으로 활용되어 왔지만, 초기화와 잡음에 민감하고 볼록한 형태의 클러스터들만 다룰 수 있는 문제점이 있다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 문제점을 해결하기 위해 전역 클러스터링(global clustering) 기법과 커널 클러스터링(kernel clustering) 기법을 결합하여 새로운 비선형 클러스터링 기법인 커널 전역 FCM(kernel global fuzzy c-means, KG-FCM)을 제안한다. 전역 클러스터링은 클러스터링의 초기화를 위한 방법 중 하나로, 순차적으로 클러스터를 하나씩 추가함으로써 초기화에 민감한 FCM의 한계를 극복할 수 있도록 해준다. FCM의 잡음 민감성과 볼록한 클러스터들만 다룰 수 있는 한계를 극복하기 위한 방법은 여러 가지가 있으며 커널 클러스터링이 그 중 하나이다. 커널 클러스터링은 사용하는 커널을 바꿈으로써 쉽게 확장이 가능하므로 이 논문에서는 커널 클러스터링을 사용하였다. 두 방법을 결합함으로써 제안한 방법은 위에서 언급한 문제점들을 해결할 수 있으며, 이는 가상 및 실제 데이터를 이용한 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.211-214
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• 2006

Fuzzy C-Means(FCM) 알고리즘은 probabilitic 멤버쉽을 사용하는 클러스터링 방법으로서 널리 쓰이고 있다. 하지만 이 방법은 노이즈에 대하여 민감한 성질을 가진다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 노이즈에 민감한 성질을 보완하기 위해서 데이터의 밀도추정을 이용하여 새로운 FCM 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 FCM과 비슷한 성능의 클러스터링 수행이 가능하며, 노이즈가 포함된 데이터에서는 FCM보다 더 나은 성능을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5C호
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• pp.700-705
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• 2004

Autoencoder와 Fuzzy c-Means 알고리즘을 이용하여, 불완전한 데이터의 군집화를 위한 알고리즘이 본 논문에서 제안되었다. 본 논문에서 제안된 Optimal Completion Autoencoder Fuzzy c-Means (OCAEFCM)은 손상되어 불완전한 데이터의 최적 복원과 데이터의 군집화를 위해 Autoencoder Neural Network (AENN) 과 Gradient-based FCM (GBFCM)을 이용하였다. OCAEFCM 의 성능평가를 위해 IRIS 데이터와 금융기관에서 취득한 실제 데이터를 사용하였다 기존의 Optimal Completion Strategy FCM (OCSFCM)과 비교했을 때, 제안된 OCAEFCM 이 OCSFCM 보다 18％-20％의 성능 향상을 보여준다.

• 전기학회논문지
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• 제57권3호
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• pp.466-472
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• 2008

The paper concerns Fuzzy C-Means clustering based fuzzy neural networks (FCM-FNN) and the optimization of the network is carried out by means of hierarchal fair competition-based parallel genetic algorithm (HFCPGA). FCM-FNN is the extended architecture of Radial Basis Function Neural Network (RBFNN). FCM algorithm is used to determine centers and widths of RBFs. In the proposed network, the membership functions of the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms such as Gaussian, ellipsoidal, triangular, etc., so its resulting fitness values directly rely on the computation of the relevant distance between data points by means of FCM. Also, as the consequent part of fuzzy rules extracted by the FCM-FNN model, the order of four types of polynomials can be considered such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Since the performance of FCM-FNN is affected by some parameters of FCM-FNN such as a specific subset of input variables, fuzzification coefficient of FCM, the number of rules and the order of polynomials of consequent part of fuzzy rule, we need the structural as well as parametric optimization of the network. In this study, the HFCPGA which is a kind of multipopulation-based parallel genetic algorithms(PGA) is exploited to carry out the structural optimization of FCM-FNN. Moreover the HFCPGA is taken into consideration to avoid a premature convergence related to the optimization problems. The proposed model is demonstrated with the use of two representative numerical examples.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권1호
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• pp.89-93
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• 2010

In this paper a new fuzzy clustering approach to the color clustering problem has been proposed. To deal with the limitations of the traditional FCM algorithm, we propose a spatial homogeneity-based FCM algorithm. Moreover, the cluster validity index is employed to automatically determine the number of clusters for a given image. We refer to this method as VS-FCM algorithm. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through various clustering examples.

• 전기학회논문지
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• 제57권11호
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• pp.2108-2116
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• 2008

The paper concerns Fuzzy C-Means clustering based Radial Basis Function neural networks (FCM-RBFNN) and the optimization of the network is carried out by means of Particle Swarm Optimization(PSO). FCM-RBFNN is the extended architecture of Radial Basis Function Neural Network(RBFNN). In the proposed network, the membership functions of the premise part of fuzzy rules do not assume any explicit functional forms such as Gaussian, ellipsoidal, triangular, etc., so its resulting fitness values directly rely on the computation of the relevant distance between data points by means of FCM. Also, as the consequent part of fuzzy rules extracted by the FCM - RBFNN model, the order of four types of polynomials can be considered such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Weighted Least Square Estimator(WLSE) are used to estimates the coefficients of polynomial. Since the performance of FCM-RBFNN is affected by some parameters of FCM-RBFNN such as a specific subset of input variables, fuzzification coefficient of FCM, the number of rules and the order of polynomials of consequent part of fuzzy rule, we need the structural as well as parametric optimization of the network. In this study, the PSO is exploited to carry out the structural as well as parametric optimization of FCM-RBFNN. Moreover The proposed model is demonstrated with the use of numerical example and gas furnace data set.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권7C호
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• pp.931-936
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• 2004

GPDF(Gaussian Probability Density Function)을 효율적으로 군집화할 수 있는 GBFCM(DM)(Gradient Based Fuzzy c_means with Divergence Measure) 알고리즘이 본 논문에서 제안되었다. 제안된 GBFCM(DM)은 데이터 사이의 거리 척도로 발산거리(Divergence measure)를 적용한 새로운 형태의 FCM으로, 기존의 GBFCM에 기반을 두는 알고리즘이다. 본 논문에서는 MPEG VBR 비디오 데이터를 GPDF형태의 다차원 데이터로 변형시켜 모델링 하고, 모델링 한 MPEG VBR 비디오 데이터를 영화 또는 스포츠 형태로 분류하는데 응용되었다. 본 논문의 실험에서 기존의 FCM, GBFCM과 새롭게 제안된 GBFCM(DM)을 사용하여 모델링 및 분류결과를 상호 비교하였다. 비교결과 GBFCM(DM)이 오분류율의 기준에서 기존의 다른 알고리즘들에 비해 약 5∼l5%의 향상된 성능을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.419-424
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• 2019

FCM 알고리즘은 반복 최적화 기법을 통해 최적해를 찾는다. 특히, 클러스터링 초기 중심과 잡음의 위치, 몰려있는 밀도의 위치, 개수에 따라 실행시간 차이가 난다. 하지만 이 방법은 중심점을 점차 갱신해 나가는 방법으로 초기 클러스터 중심이 한 쪽으로 치우치게 되고 클러스터링 결과의 편차가 심해 클러스터링 대푯값의 신뢰도가 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 삼각부등식을 이용하여 클러스터 간 거리를 최대한 멀어지게 하여 클러스터 중심 밀도를 결정하는 TI-FCM(Triangular Inequality-Fuzzy C-Means:삼각부등식-FCM)클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 대용량의 빅데이터에서도 FCM에 비해 실제 클러스터에 수렴하는 효과적인 방법이고 실험을 통해 기존 FCM보다 실행시간이 감소됨을 보였다.