• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2016

The fuzzy c-means (FCM) is a frequently utilized algorithm at present. Yet, the clustering quality and convergence rate of FCM are determined by the initial cluster centers, and so an improved FCM algorithm based on canopy cluster concept to quickly analyze the dataset has been proposed. Taking advantage of the canopy algorithm for its rapid acquisition of cluster centers, this algorithm regards the cluster results of canopy as the input. In this way, the convergence rate of the FCM algorithm is accelerated. Meanwhile, the MapReduce scheme of the proposed FCM algorithm is designed in a cloud environment. Experimental results demonstrate the hybrid canopy-FCM clustering algorithm processed by MapReduce be endowed with better clustering quality and higher operation speed.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1021-1024
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• 2009

현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -2
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• pp.1025-1028
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• 2000

In this paper, we apply to a genetic algorithm for fuzzy clustering. We propose initialization procedure and genetic operators such as selection, crossover and mutation, which are suitable for solving the problems. To illustrate the effectiveness of the proposed algorithm, we solve the manufacturing cell formation problem and present computational comparisons to generalized Fuzzy c-Means algorithm.

• 전기학회논문지
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• 제58권12호
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• pp.2520-2528
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• 2009

In this paper, we proposed tracking detection methodology using information granulation-based fuzzy radial basis function neural networks (IG-FRBFNN). According to IEC 60112, tracking device is manufactured and utilized for experiment. We consider 12 features that can be used to decide whether tracking phenomenon happened or not. These features are considered by signal processing methods such as filtering, Fast Fourier Transform(FFT) and Wavelet. Such some effective features are used as the inputs of the IG-FRBFNN, the tracking phenomenon is confirmed by using the IG-FRBFNN. The learning of the premise and the consequent part of rules in the IG-FRBFNN is carried out by Fuzzy C-Means (FCM) clustering algorithm and weighted least squares method (WLSE), respectively. Also, Hierarchical Fair Competition-based Parallel Genetic Algorithm (HFC-PGA) is exploited to optimize the IG-FRBFNN. Effective features to be selected and the number of fuzzy rules, the order of polynomial of fuzzy rules, the fuzzification coefficient used in FCM are optimized by the HFC-PGA. Tracking inference engine is implemented by using the LabVIEW and loaded into embedded system. We show the superb performance and feasibility of the tracking detection system through some experiments.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.225-232
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• 2004

Recently, there has been a rapid development in computer technology, which has in turn led to develop the automated welding system using Artificial Intelligence (AI). However, the automated welding system has not been achieved duo to difficulties of the control and sensor technologies. In this paper, the classification of the optimized bead geometry such as bead width, height penetration and bead area in the Gas Metal Arc (GMA) welding with fuzzy logic is presented. The fuzzy C-Means algorithm (FCM), which is best known an unsupervised fuzzy clustering algorithm is employed here to analysis the specimen of the bead geometry. Then the quality of the GMA welding can be classified by this fuzzy clustering technique and the choice for obtaining the optimal bead geometry can also be determined.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.48-55
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• 2011

본 논문은 비선형 공정의 퍼지 모델을 동정하기 위해 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하며, 퍼지 모델의 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 공정을 표현한다. 퍼지 규칙에서 전반부 파라미터의 동정에는 입출력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 공간을 분할한다. 또한 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력 공간을 형성한다. 후반부 동정에서 퍼지 추론 방법은 간략 추론 및 선형 추론에 의해 시스템을 표현한다. 또한, 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 후반부 다항식의 계수를 동정하기 위해 표준 최소자승법을 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 사용하며 이 공정에 대해 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.233-236
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• 2001

In this paper, we propose a TSK-type fuzzy classifier using PCA(Principal Component Analysis), FCM(Fuzzy C-Means) clustering and hybrid GA(genetic algorithm). First, input data is transformed to reduce correlation among the data components by PCA. FCM clustering is applied to obtain a initial TSK-type fuzzy classifier. Parameter identification is performed by AGA(Adaptive Genetic Algorithm) and RLSE(Recursive Least Square Estimate). we applied the proposed method to Iris data classification problems and obtained a better performance than previous works.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.423-426
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• 2007

클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 주어진 개수의 그룹으로 나누는 비지도 학습의 한 방법이다. 클러스터링의 방법 중 하나로 널리 알려진 퍼지 클러스터링은 하나의 포인트가 모든 클러스터에 서로 다른 정도로 소속될 수 있도록 함으로써 각 포인트가 하나의 클러스터에만 속할 수 있도록 하는 K-means와 같은 방법에 비해 자연스러운 클러스터 형태의 유추가 가능하고, 잡음에 강한 장점이 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 방법 중 소속도(membership)와 전형성(typicality)을 동시에 계산해 낼 수 있는 Possibilistic Fuzzy C-Means (PFCM) 방법에 Gath-Geva (GG)의 방법 을 적용하여 PFCM을 확장한다. 제안한 방법은 PFCM의 장점을 그대로 가지면서도, GG의 거리 척도에 의해 클러스터들 사이의 경계를 강조함으로써 분류 목적에 적합한 소속도를 계산할 수 있으며, 전형성은 가우스 형태의 분포에서 생성된 포인트들의 분포 함수를 정확하게 모사함으로써 확률 밀도 추정의 방법으로도 사용될 수 있다. 또한 GG 방법은 Gustafson-Kessel 방법과 달리 클러스터에 포함된 포인트의 개수가 확연히 차이 나는 경우에도 정확한 결과를 얻을 수 있다는 사실을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1999년도 추계공동학술대회 논문집:21세기지식경영과 정보기술
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• pp.315-323
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• 1999

자동차 부품의 측정 시스템은 현재 고가의 장비가 대부분이다. 본 논문에서는 저가의 장비를 구현하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수이기 때문에 이를 정확히 알아 내는데, FCM(Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성은 고려되지 않기 때문에 FCM은 "equal evidence"와 "ignorance"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 하고 이를 바탕으로 PCM(Possibilistic C-means)를 사용하였다. 길이를 측정하기 위해서는 표준이 되는 정확한 자가 필요하지만 실재로는 획득하기가 용이 하지 않기 때문에 이미 공장에서 수작업하여 얻은 합격 제품의 화소수들의 평균치를 표준값으로 하고 이를 표준 길이로 하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 분량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.754-759
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• 2001

본 논문은 주성분분석기법, 퍼지 클러스터링, ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)와 하이브리드 GA(Hybrid Genetic Algorithm)를 이용하여 GA 기반 TSK(Takagi-Sugeno-Kang) 퍼지 분류기를 제안한다. 먼저 구조동정은 주성분분석기법을 이용하여 데이터 성분간의 상관관계가 제거하도록 입력데이터를 변환하고, FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링과 ANFIS의 융합을 통해 초기 TSK 퍼지 분류기를 구축한다. 구축된 초기 분류기의 파라미터를 초기집단으로 발생시켜 AGA(Adaptive GA)와 RLSE(Recursive Least Square Estimate)에 의해 파라미터 동정을 수행한다. 이렇게 함으로서 퍼지 클러스터링의 효율적인 입력공간분할로 ANFIS의 문제점을 해결할 수 있고, AGA에 의해 집단의 다양성 유지와 전역적인 최적해의 수렴을 가속화할 수 있다. 마지막으로, 제안된 방법은 Iris 데이터 분류문제에 적용하여 이전의 다른 논문에 비해 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.