• 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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.61-68
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• 2012

최근 디지털 컨텐츠와 컨텐츠 사용자의 기하 급수적인 증가와 함께 recommender 시스템이 주목을 받으며 많은 응용 프로그램에 적용되고 있는 가운데, recommender 시스템의 확장성과 대체적으로 이와 반비례하는 정확성이 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 recommender 시스템 모델 중 하이브리드 모델의 매트릭스를 제거하고 아이템의 특성을 정하기 위해 클러스터링 기술을 사용한 Scalable Hybrid Recommender System을 제안한다. 제안된 모델은 recommender 시스템의 확장성과 정확성을 향상시키기 위해서 아이템에 대한 사용자의 평가 정보, demographic 정보와 구체적인 시간 정보를 사용한다. Reduction 기술 사용을 통해 Item-feature 매트릭스의 사이즈를 축소하고, 사용자 demographic 정보를 사용하여 temporal aware hybrid user model을 만든 후, 비슷한 정보를 가진 사용자간 클러스터링을 통해, 가장 유사한 정보를 가진 사용자들을 추출하여, 사용자간 정보를 비교함으로써 사용자가 원하는 아이템의 특성을 예상하고 사용자에게 N개의 아이템을 추천함으로써, 기존의 recommender 시스템보다 더욱 향상된 결과를 도출해 낼 수 있는 알고리즘을 제시하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제50권7호
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• pp.339-349
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• 2001

This paper suggests an optimal identification method for complex and nonlinear system modeling that is based on Fuzzy-Neural Networks(FNN). The proposed Hybrid Identification Algorithm is based on Yamakawa's FNN and uses the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. In this paper, the FNN modeling implements parameter identification using HCM algorithm and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. We use a HCM(Hard C-Means) clustering algorithm to find initial apexes of membership function. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using hybrid algorithm. The proposed hybrid identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Also, an aggregated objective function(performance index) with weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to the selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity(distribution of I/O data), we show that it is available and effective to design an optimal FNN model structure with mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace, the data of sewage treatment process and traffic route choice process.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2885-2887
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• 2005

We introduce a hybrid identification of information granulation(IG)-based fuzzy model to carry out the model identification of complex and nonlinear systems. To optimally design the IG-based fuzzy model we exploit a hybrid identification through genetic alrogithms(GAs) and Hard C-Means (HCM) clustering. An initial structure of fuzzy model is identified by determining the number of input, the seleced input variables, the number of membership function, and the conclusion inference type by means of GAs. Granulation of information data with the aid of HCM clustering help determine the initial paramters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polyminial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the inital parameters are tuned effectively with the aid of the GAs and the least square method. Numerical example is included to evaluate the performance of the proposed model.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.106-116
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• 2021

To increase the quality of the system in the subjective-type question grading and document classification, we need the paragraph detection. But it is not easy because it is accompanied by semantic analysis. Many researches on the paragraph detection solve the detection problem using the word based clustering method. However, the word based method can not use the order and dependency relation between words. This paper suggests the paragraph detection system using syntactic-semantic relation between words with the Korean syntactic-semantic analysis. This system is the hybrid system of word based, concept based, and syntactic-semantic tree based detection. The experiment result of the system shows it has the better result than the word based system. This system will be utilized in Korean subjective question grading and document classification.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제27권2호
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• pp.146-159
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• 2023

This paper proposes a hybrid algorithm combining K-means clustering and watershed algorithms for flower segmentation and counting. We use the K-means clustering algorithm to obtain the main colors in a complex background according to the cluster centers and then take a color space transformation to extract pixel values for the hue, saturation, and value of flower color. Next, we apply the threshold segmentation technique to segment flowers precisely and obtain the binary image of flowers. Based on this, we take the Euclidean distance transformation to obtain the distance map and apply it to find the local maxima of the connected components. Afterward, the proposed algorithm adaptively determines a minimum distance between each peak and apply it to label connected components using the watershed segmentation with eight-connectivity. On a dataset of 30 images, the test results reveal that the proposed method is more efficient and precise for the counting of overlapped flowers ignoring the degree of overlap, number of overlap, and relatively irregular shape.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권3호
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• pp.1363-1376
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• 2020

An improved clustering scheme based on user group is proposed. Every two users are grouped among N-users in the allowed system according to their link gain from large to small. Each user group is numbered sequentially. Two user clusters are obtained according to the principle of maximizing link gain difference for the users in the first and last user groups. The remaining user groups are added to the two existing user clusters according to the parity of the group number. The clustering should be clustered again among the users in either user cluster if the throughput summation of a user cluster in NOMA is less than that of these users in orthogonal multiple access. The simulation results show that the proposed clustering scheme can increase the system throughput by about 8% compared with the hybrid clustering scheme when the number of users requiring service is 12.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권4호
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• pp.422-429
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• 2013

Advances in wireless sensor network (WSN) technology have enabled small and low-cost sensors with the capability of sensing various types of physical and environmental conditions, data processing, and wireless communication. In the WSN, the sensor nodes have a limited transmission range and their processing and storage capabilities as well as their energy resources are limited. A triple umpiring system has already been proved for its better performance in WSNs. The clustering technique is effective in prolonging the lifetime of the WSN. In this study, we have modified the ad-hoc on demand distance vector routing by incorporating signal-to-noise ratio (SNR) based dynamic clustering. The proposed scheme, which is an efficient and secure routing protocol for wireless sensor networks through SNR-based dynamic clustering (ESRPSDC) mechanisms, can partition the nodes into clusters and select the cluster head (CH) among the nodes based on the energy, and non CH nodes join with a specific CH based on the SNR values. Error recovery has been implemented during the inter-cluster routing in order to avoid end-to-end error recovery. Security has been achieved by isolating the malicious nodes using sink-based routing pattern analysis. Extensive investigation studies using a global mobile simulator have shown that this hybrid ESRP significantly improves the energy efficiency and packet reception rate as compared with the SNR unaware routing algorithms such as the low energy aware adaptive clustering hierarchy and power efficient gathering in sensor information systems.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.159-168
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• 2004

본 논문에서는 위성영상의 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA 클러스터링, 퍼지 C-Means 알고리즘, 베이시안 최대우도 분류기법을 통합한 하이브리드 분류기법을 제안하였다. 본 연구에서는 분석자에 의하여 분류항목별 학습 데이터를 선정한 후 이를 ISODATA 클러스터링을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 학습 데이터를 세분화하여 새로운 학습 데이터를 선정하였다. 새롭게 선정된 학습 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용하여 분류를 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기의 사전확률로 적용하여 분류를 수행하였다. 그 결과 분석자가 선정한 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있었으며 위성영상의 분류의 성능을 개선할 수 있었다. 제안된 기법은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1-8
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• 2012

본 논문에서는 수치적 데이터를 이용하여 규칙을 생성하는 시스템에 대해 순차적인 클러스터링 방법을 제안한다. 단일 클러스터링 기법은 방대하고 복잡한 공간 내에서는 원하는 결과를 얻지 못할 수 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 제안된 방법은 서로 다른 클러스터링 기법을 순차적으로 수행하여 장점들은 활용하고 단점들은 보안하는 형태를 제안하였다. Mountain 클러스터링과 Chen 클러스터링을 이용하여 non-parametric 공간에서 자율적으로 클러스터를 구성하였고, global 공간과 local 공간으로 역할을 분담하여 클러스터를 추정한다. 추정된 클러스터들은 신경회로망이나 퍼지 시스템과 같은 지능 시스템의 구조와 초기 파라미터 결정에 활용될 수 있으며, 확장하여 헬스케어와 의료 분야에서의 결정 제공 시스템의 학습에 도움을 줄 수 있다. 제안된 방법을 유용성을 시뮬레이션을 통해 보이고자 한다.