• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.259-262
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• 2000

In this paper, an Adaptive neuro-fuzzy Inference system(ANFIS) using fuzzy min-max network(FMMN) is proposed. Fuzzy min-max network classifier that utilizes fuzzy sets as pattern classes is described. Each fuzzy set is an aggregation of fuzzy set hyperboxes. Here, the proposed method transforms the hyperboxes into gaussian menbership functions, where the transformed membership functions are inserted for generating fuzzy rules of ANFIS. Finally, we applied the proposed method to the classification problem of iris data and obtained a better performance than previous works.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.321-327
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• 2014

특징 선택은 중복 또는 서로간의 관련이 없는 특징을 제거하여 분류 성능을 향상시키는 기술이다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)에서 제공하는 가중 퍼지소속함수의 경계합 (Bounded Sum of Weighted Fuzzy Membership functions, BSWFM)의 무게중심간의 거리를 이용한 새로운 특징 선택을 제안하여 분류 성능을 향상시켰다. 이러한 거리 기반의 특징 선택을 이용하여 초기 24개의 특징으로부터 무게중심간의 거리가 짧은 특징을 하나씩 제거되면서 분류 성능이 가능 높은 22개의 최소 특징을 선택하였다. 이들 22개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.7%, 99.7%, 98.7%의 민감도, 특이도, 정확도를 각각 구하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.109-118
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• 2007

본 논문에서는 퍼지규칙 기반 시스템에서 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하여 보다 간략화 된 규칙으로도 분류할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하기 위해 러프집합을 이용하였고 보다 명확한 분류를 위해 출력부 소속함수의 적합도가 최대인 속성들을 추출하였다. 또한 모의실험에서는 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 rice taste data를 기반으로 규칙 감축 전 퍼지 max-product 결과와 규칙 감축 후 퍼지 max-product 결과를 비교하였다. 그 결과, 규칙 감축 전 max-product 결과와 규칙 감축 후 max-product 결과가 정확히 일치함을 볼 수 있었고, 보다 객관적인 검증을 위해 비퍼지화 된 실수 구간을 비교하였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제2권1호
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• pp.17-24
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• 1995

In this paper we shall prove a new fuzzy continuous selec-tion theorem in a compact convex set and next a fixed point theorem for fuzzy mappings is established.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제9권1호
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• pp.359-370
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• 2002

The purpose of this paper is to introduce and discuss the concept of $\beta$-compactness for L-fuzzy topological spaces.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권6호
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• pp.2098-2106
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• 2014

In the area of clustering, there are numerous approaches to construct clusters in the input space. For regression problem, when forming clusters being a part of the overall model, the relationships between the input space and the output space are essential and have to be taken into consideration. Conditional Fuzzy C-Means (c-FCM) clustering offers an opportunity to analyze the structure in the input space with the mechanism of supervision implied by the distribution of data present in the output space. However, like other clustering methods, c-FCM focuses on the distribution of the data. In this paper, we introduce a new method, which by making use of the ambiguity index focuses on the boundaries of the clusters whose determination is essential to the quality of the ensuing classification procedures. The introduced design is illustrated with the aid of numeric examples that provide a detailed insight into the performance of the fuzzy classifiers and quantify several essentials design aspects.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제3권1호
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• pp.76-84
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• 2000

As first step of any acoustic defence system, a attacking target warning system needs to be extremely reliable. This means the system must ensure a high probability of target classification together with a very low false alarm rate. In this paper, a algorithms for underwater target automatic classification is available for use in the passive sonar will be presented. In first, we will describe the precise automatic extraction of frequency lines for the detection of acoustic signatures. Also, a neural network and fuzzy based algorithms for target classification will be described. Thus the performances of these algorithms are very good with a high probability of classification.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1058-1061
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• 1993

Fuzzy set theory has been extensively researched in various fields of engineering. In nuclear science, a significant influence of fuzzy sets can be noticed. However, applications of fuzzy set theory to nuclear engineering is novel. In this paper, we start with a basic statement of the decision-making process based on fuzzy set theory, and then apply it to nuclear science with some practical applications (a fuzzy decision making in an accidental release to the atmosphere as well as in a problem of land suitability classification). We believe that the use of fuzzy set theory in nuclear science has potential advantages.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.44-57
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• 1995

본논문에서는 GFI(Generalized Fuzzy Isodata)와 FI(Fuzzy Isodata) 알고리즘에 관한 이론을 고찰하고 이를 타이어 접지면 패턴 분류에 적용해 보았다. GFI 알고리즘은 FI 알고리즘의 일반화된 형태로서 분할된 군집에 대해서도 퍼지 분할 행렬(fuzzy partition matrix)을 고려해 다시 군집화(clustering)를 가능하게 하는 알고리즘이다. GFI 알고리즘을 사용하여 이진 트리를 구성함에 있어서 각 노드에서의 분할 여부, 즉 군잡화의 타당성(clustering validity) 점검 및 최종적인 이진 트리의 완성은 FDH(Fuzzy Divisve Hierarchical) 군집화알고리즘을 통해 이루어진다. 타이어 접지면에 대한 표준 특징량을 선정하거나 패턴 분류를 수행함에 있어서 이들 알고리즘은모두 우수한 성능을 가짐을 알 수 있었다. 패턴의 특징량으로는 전처리된 타이어 접지면 영상에 나타나는 윤곽선(edge)의 각도 성분을 선정하였으며 이렇게 선정된 특징량은 패턴의 특징을 잘 표현해 주는 유용한 정보를 가진 것으로 생각된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2206-2212
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• 2013

본 논문은 Fuzzy Contrast Enhancement 기법과 FCM을 이용하여 대비를 개선한 후, Fuzzy Contrast Enhancement를 간과 신장의 초음파 영상에 적용하여 지방간 농도 수치를 분류하는 방법을 제시한다. 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에서 촬영 정보나 눈금자 등과 같이 필요 없는 부분을 잡음으로 간주하여, 제거한 ROI 영상을 추출하고, Fuzzy Contrast Enhancement 알고리즘을 이용하여 명암 대비를 강조한다. Fuzzy Contrast Enhancement 기법이 적용된 간, 신장 영역 영상에서 평균 이진화를 적용한 후, 평균 이진화를 적용한 영상에 Blob 알고리즘을 적용하여 간, 신장 실질 영역의 ROI 영상을 추출한다. 추출한 간 영역과 신장영역의 ROI 영상을 FCM을 이용하여, 10개의 명암도 Level로 각 각 분류한 후, 분류된 간, 신장 실질 영역의 명암도 Level 중 많이 분포된 명암도 Level을 기준으로 간, 신장 실질 영역의 대표 명암도를 추출한다. 제안된 방법을 간, 신장 영역을 촬영한 초음파 영상에 적용하여 간의 지방도를 분류한 결과, 영상의학과 전문의의 판독과 일치하여 향후 지방간의 진단에 효과적으로 적용할 수 있는 방법이 될 수 있을 것으로 사료된다.