• 전자공학회논문지CI
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• 제45권4호
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• pp.27-33
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• 2008

유전자 발현 데이터의 분석 기법 중 무감독 학습 기반의 클러스터링 기법은 생물학적 변화와 진의 발현 정도를 이해하는데 자주 사용되는 방법이다. 생명공학 연구에 있어서 그래프 기반의 MCL 알고리즘은 그래프 내의 노드들을 클러스터링 하는 알고리즘으로 빠르고 효과적이다. 우리는 기존의 MCL 알고리즘을 개선하여 마이크로어레이 데이터에 적용시켰다. MCL 알고리즘 수행 시 inflation과 대각선 항의 두 요인을 조정하는 시뮬레이션을 실행하였으며, 마코브 행렬을 이용하여 변환하였다. 또한 개선된 MCL 알고리즘에서는 더 명확한 클래스를 구분하기 위하여 각 열의 평균을 구한 후 그 값을 임계치로 사용하였다. 따라서 수정된 알고리즘은 기존의 알고리즘들보다 정확도를 높일 수 있었다. 즉, 실제 실험 결과 기존에 알려진 클래스와 비교했을 때 평균 70%의 정확도를 보였다. 또한, 다른 클러스터링 기법, K-means 알고리즘, 계층적 클러스터링 그리고 SOM 알고리즘을 비교 분석하였으며, 그 결과 MCL 알고리즘이 다른 클러스터링 기법보다 더 좋은 결과를 보임을 알 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.148-152
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• 1998

Gustafson and Kessel proposed a modified fuzzy c-Means algorithm based of the Mahalanobis distance. Though the algorithm appears more natural through the use of a fuzzy covariance matrix, it needs to calculate determinants and inverses of the c-fuzzy scatter matrices. This paper proposes a fuzzy clustering algorithm using pseudo mahalanobis distance, which is more easy to use and flexible than the Gustafson and Kessel's fuzzy c-Means.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제57호
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• pp.113-122
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• 2006

Recently, many studies have been done for speech recognition in noisy environments. Particularly, the Aurora DB has been built as the common database for comparing the various feature extraction schemes. However, in general, the recognition models as well as the features have to be modified for effective noisy speech recognition. As the structure of the HTK is very complex, it is not easy to modify, the recognition engine. In this paper, we implemented a baseline recognizer based on the segmental K-means algorithm whose performance is comparable to the HTK in spite of the simplicity in its implementation.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.9-14
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• 2015

Outlier detection and removal is a crucial step needed for various image processing applications such as image registration. Random Sample Consensus (RANSAC) is known to be the best algorithm so far for the outlier detection and removal. However RANSAC requires a cosiderable computation time. To drastically reduce the computation time while preserving the comparable quality, a outlier detection and removal method based on modified K-means is proposed. The original K-means was conducted first for matching point pairs and then cluster merging and member exclusion step are performed in the modification step. We applied the methods to various images with highly repetitive patterns under several geometric distortions and obtained successful results. We compared the proposed method with RANSAC and showed that the proposed method runs 3~10 times faster than RANSAC.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.772-780
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• 2008

K-means는 알고리즘의 단순함과 효율적인 구현이 가능함으로 인해 군집화를 위해 현재까지 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 하지만 K-means는 집단의 개수가 사전에 결정되어야 하는 근본적인 문제점이 있다. 이 논문에서는 BIC(Bayesian information criterion) 점수를 이용하여 효율적으로 집단의 개수를 추정할 수 있는 X-means 알고리즘을 확장한 두 가지 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 기본적으로 X-means 방법을 따르면서 집단이 임의의 분산 행렬을 가질 수 있도록 함으로써 X-means 알고리즘이 원형 집단만을 허용함에 따른 over-fitting을 개선한다. 제안한 방법은 하나의 집단에서 시작하여 계속해서 집단을 나누어가는 하향식 방법으로, BIC score를 최대로 증가시키는 집단을 분할해 나간다. 제안한 알고리즘은 Modified X-means(MX-means)와 Generalized X-means(GX-means)의 두 가지로, 전자는 K-means 알고리즘을, 후자는 EM 알고리즘을 사용하여 현재 주어진 집단들에서 최적의 분할을 찾아낸다. MX-means는 GX-means보다 그 속도에서 앞서지만 집단들이 중첩 된 경우에는 올바른 집단을 찾아낼 수 없는 단점이 있다. GX-means는 실행 속도가 느린 단점이 있지만 집단들이 중첩된 경우에도 안정적으로 집단들을 찾아낼 수 있다. 이러한 점들은 일련의 실험을 통해서 확인할 수 있으며, 제안한 방법들이 기존의 방법들에 비해 나은 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 대한전기학회논문지
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• 제45권4호
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• pp.602-611
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• 1996

In this paper, radial basis function networks with two hidden layers, which employ the K-means clustering method and the hierarchical training, are proposed for improving the short-term predictability of chaotic time series. Furthermore the recursive training method of radial basis function network using the recursive modified Gram-Schmidt algorithm is proposed for the purpose. In addition, the radial basis function networks trained by the proposed training methods are compared with the X.D. He A Lapedes's model and the radial basis function network by nonrecursive training method. Through this comparison, an improved radial basis function network for predicting chaotic time series is presented. (author). 17 refs., 8 figs., 3 tabs.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권3호
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• pp.383-391
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• 2009

In this paper, blind equalization using a modified Fuzzy C-Means algorithm with Gaussian Weights (MFCM_GW) is attempted to the heavy noise-corrupted channels. The proposed algorithm can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal channel output states of a channel instead of estimating the channel parameters in a direct manner. In contrast to the common Euclidean distance in Fuzzy C-Means (FCM), the use of the Bayesian likelihood fitness function and the Gaussian weighted partition matrix is exploited in its search procedure. The selected channel states by MFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted in it. Simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to existing genetic algorithm (GA) and conventional FCM based methods in terms of accuracy and speed.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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• pp.343-352
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• 1993

In this study, a modified algorithm for the exchange heuristic is developed and applied to a resource-constrained scheduling problem. The problem involves multiple projects and multiple resource categories and allows flexible resource allocation to each activity. The objective is to minimize the maximum completion time. The exchange heuristkc is a multiple pass algorithm which makes improvements upon a given initial feasible schedule. Four different modified algorithms are proposed. The original algorithm and the new algorithms were compared through an experimental investigation. All the proposed algorithms reduce the maximum completion time much more effectively than the original algorithm. Especially, one of four proposed algorithms obviously outperforms the other three algorithms. The algorithm of the best performance produces significantly shorter schedules than the original algorithm, though it requires up to three times more computation time. However, in most situations, a reduction in schedule length means a significant reduction in the total cost.

• Journal of Magnetics
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• 제21권4호
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• pp.660-665
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• 2016

The electromagnetic apparatus plays an important role in high power electrical systems. It is of great importance to provide an effective approach for the optimization of the high power electromagnetic apparatus. However, premature convergence and few Pareto solution set of the optimization for electromagnetic apparatus always happen. This paper proposed a modified multi-objective particle swarm optimization algorithm based on the niche sorting strategy. Applying to the modified algorithm, this paper guarantee the better Pareto optimal front with an enhanced distribution. Aiming at shortcomings in the closing bounce and slow breaking velocity of electromagnetic apparatus, the multi-objective optimization model was established on the basis of the traditional optimization. Besides, by means of the improved multi-objective particle swarm optimization algorithm, this paper processed the model and obtained a series of optimized parameters (decision variables). Compared with other different classical algorithms, the modified algorithm has a satisfactory performance in the multi-objective optimization problems in the electromagnetic apparatus.

• 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.