• 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.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
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• pp.159-164
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• 2004

SAM(Spectral Angle Mapper) is the method using the similarly of the angle between pairs of signatures instead of the spectral distance(MDC, MLC etc.) for classification or clustering. In this paper, we applied unsupervised techniques(Unsupervised SAM and ISODATA) to the Hyperspectral Image(Hyperion) which has innumerable, narrow and contiguous spectral bands and Multispectral Image(ETM$\^$+/) for the clustering of signatures. The overall measured accuracies of the USAM and ISODATA of multispectral image were 76.52%, 53.91% and the USAM and ISODATA of hyperspectral image were 63.04%, 53.91%. From the results of our test, we report that the Unsupervised SAM is better classfication technique than ISODATA. Also we believe that the "Spectral Angle" can potentially be one of the most accurate classifier not only multispectral images but hyperspectral images.

• 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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제25권6호
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• pp.36-41
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• 2002

We consider the Fuzzy clustering which is devised for partitioning a set of objects into a certain number of groups by assigning the membership probabilities to each object. The researches carried out in this field before show that the Fuzzy clustering concept is involved so much that for a certain set of data, the main purpose of the clustering cannot be attained as desired. Thus we propose a new objective function, named as Fuzzy-Entroppy Function in order to satisfy the main motivation of the clustering which is classifying the data clearly. Also we suggest Mean Field Annealing Algorithm as an optimization algorithm rather than the ISODATA used traditionally in this field since the objective function is changed. we show the Mean Field Annealing Algorithm works pretty well not only for the new objective function but also for the classical Fuzzy objective function by indicating that the local minimum problem resulted from the ISODATA can be improved.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.319-326
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• 2002

본 논문에서는 위성영상을 처리하기 위한 무감독분류 기법인 군집분류 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현된 시스템은 새로운 위성영상 포맷과 군집분류 기법의 지원이 용이하고, 확장성 있는 시스템의 설계를 위하여 팩토리 패턴과 전략적 패턴 등 다양한 디자인 패턴을 적용하였다. 군집분류 시스템은 순차군집분류 기법, K-Means 군집분류 기법, ISODATA 기법, Fuzzy C-Means군집분류 기법을 설계, 구현하였으며 Landsat TM 위성영상을 분류기의 입력영상으로 실험하였다. 그 결과 군집분류 기법은 사전지식이 없는 위성영상의 분류를 위한 표본영역의 추출작업과 위성영상의 실시간 분류에 효과적인 사용이 가능함을 보였으며, 재사용성 및 확장성이 우수한 시스템을 개발하였다.

• 경영과정보연구
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• 제9권
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• pp.25-39
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• 2002

We consider the Fuzzy clustering which is devised for partitioning a set of objects into a certain number of groups by assigning the membership probabilities to each object. The researches carried out in this field before show that the Fuzzy clustering concept is involved so much that for a certain set of data, the main purpose of the clustering cannot be attained as desired. Thus we propose a new objective function, named as Fuzzy-Entroppy Function in order to satisfy the main motivation of the clustering which is classifying the data clearly. Also we suggest Mean Field Annealing Algorithm as an optimization algorithm rather than the. ISODATA used traditionally in this field since the objective function is changed. We show the Mean Field Annealing Algorithm works pretty well not only for the new objective function but also for the classical Fuzzy objective function by indicating that the local minimum problem resulted from the ISODATA can be improved.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제26권2호
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• pp.8-27
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• 2000

This paper evaluates the performance of clustering algorithms in the determination of combat fatigues. Among clustering algorithms, GLVQ in neural clustering methods. and ISODATA algorithm are evaluated in this paper. In order to evaluate, this study used the data sets which showed the body measurement of Korean military personnel. For the comparison of the three methods, the coverage rate and fitness for combat fatigues are evaluated and the convergence of final standard sizes are considered. As a result, the mean of the coverage rate and fitness for combat fatigues obtained with the GLVQ are higher than those obtained with -Means and ISODATA algorithms.

• 경영과정보연구
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• 제14권
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• pp.51-65
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• 2004

We consider the Fuzzy clustering which is devised for partitioning a set of objects into a certain number of groups by assigning the membership probabilities to each object. The researches carried out in this field before show that the Fuzzy clustering concept is involved so much that for a certain set of data, the main purpose of the clustering cannot be attained as desired. Thus we Propose a new objective function, named as Fuzzy-Entroppy Function in order to satisfy the main motivation of the clustering which is classifying the data clearly. Also we suggest Mean Field Annealing Algorithm as an optimization algorithm rather than the ISODATA used traditionally in this field since the objective function is changed. We show the Mean Field Annealing Algorithm works pretty well not only for the new objective function but also for the classical Fuzzy objective function by indicating that the local minimum problem resulted from the ISODATA can be improved.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1000-1007
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• 2003

이 논문은 입술의 모양을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 입술은 Point Distribution Model에 근거하여 점들의 집합으로 표현하였다. Isodata군집 알고리듬을 이용하여 전체 학습 영상을 입술 형태별로 군집화 하고 주성분 분석법을 사용하여 각 군집에 대한 입술의 형태 모델을 구하였다 추출 결과가 입력 영상의 실제 입술 위치를 올바르게 찾았는지 판정하기 위하여 입술 경계선 주변의 화소값들을 이용한 입술의 경계선 모델을 구하고 이를 반영하는 평가함수를 구성하였다. 형태 차이를 반영하여 얻은 입술 형태 모델을 사용하여 입술을 추출하기 때문에 전체 학습 영상의 평균 모양과 많은 차이를 보이는 입술을 정확하게 추출할 수 있었다. 여러 영상을 대상으로 실험하여 약 92%의 성공률을 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제6권4호
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• pp.31-43
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• 1987

본 논문은 불특정화자의 한국어 단독음인식에 관한 연구로써, 새로운 집단화 방법인 Modified-ISODATA 집단화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 종래의 ISODATA 알고리즘에서 외부 고립점 처리 및 분리과정을 단순화 하여, 정확하고도 자동화된 집단의 중심점을 찾는 것을 목적으로 한다. 본 알고리즘을 적용한 결과, 10명의 남성 화자와 4명의 여성 화자가 발음한 11개의 숫자음에 대하여, 최근에 발표된 Modified K-means 방법보다 좋은 인식율을 나타내어, 보다 정확한 집단의 중심점을 찾아내었음을 입증해 보였다.