• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.43-50
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• 2010

Fuzzy c-means(FCM)와 possibilistic c-means(PCM)는 퍼지 클러스터링 영역에서 대표적인 두 가지 방법으로 많은 패턴 인식 문제들에 성공적으로 활용되어져 왔다. 하지만 이들 방법 역시 잡음 민감성과 중첩 클러스터 문제를 가지고 있다. 이들 문제점을 극복하기 위해, 최근 두 방법을 결합하려는 시도가 있어왔고, possibilistic fuzzy c-means(PFCM)는 FCM과 PCM을 목적 함수 단계에서 통합함으로써 두 방법이 가지는 문제점을 완화시키는 성공적인 결과를 보여주었다. 이 논문에서는 PFCM에 regularization을 도입함으로써 PFCM의 잡음 민감성을 한층 더 줄여줄 수 있는 향상된 PFCM을 소개한다. Regularization은 해공간을 평탄화 함으로써 잡음의 영향을 줄이는 대표적인 방법 중 하나이다. 제안한 방법은 PFCM의 장점과 더불어 regularization에 의해 잡음의 영향을 더욱 줄일 수 있으며, 이는 실험을 통해 확인할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권6호
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• pp.151-156
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• 2015

본 논문에서는 스마트폰 환경의 얼굴 검출, 인식 및 화자 인증 기반 다중생체인식 개인인증 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Modified Census Transform과 gabor filter 및 k-means 클러스터 분석 알고리즘을 통해 얼굴의 주요 특징을 추출하여 얼굴인식을 위한 데이터 전처리를 수행한다. 이후 Linear Discriminant Analysis기반 본인 인증을 수행하고(얼굴인식), Mel Frequency Cepstral Coefficient기반 실시간성 검증(화자인증)을 수행한다. 화자인증에 사용하는 음성 정보는 실시간으로 변화하므로 본 논문에서는 Dynamic Time Warping을 통해 이를 해결한다. 제안된 다중생체인식 시스템은 얼굴 및 음성 특징 정보를 융합 및 스마트폰 환경에 최적화하여 실시간 얼굴검출, 인식과 화자인증 과정을 수행하며 단일 생체인식에 비해 약간 낮은 95.1%의 인식률을 보이지만 1.8%의 False Acceptance Ratio를 통해 객관적인 실시간 생체인식 성능을 입증하여 보다 신뢰할 수 있는 시스템을 완성한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.115-119
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• 2005

본 논문에서는 single array antenna 링크 상에서 각 스테이션 간의 안테나 빔의 스위트 스폿을 변형된 유전자 알고리즘(Modified Genetic Algorithm)을 이용하여 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 각 스테이션에서 전송하는 데이터에 안테나의 정보를 같이 전송하며 빔의 강도를 거리함수로 나타내고 그 거리함수의 곱을 적합도 함수로 이용하여 최대값이 되는 각도를 찾는 방식이다. MGA방식은 전처리 과정을 통하여 우수한 초기세대를 선택하는 방식으로 일반적인 GA방식에서 랜덤하게 초기세대를 갖는 것과는 차별화가 된다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 잡음이 없는 경우와 백색 가우시안 잡음을 첨가한 경우에 일반적인 GA 방식과 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방식은 잡음이 없는 경우와 잡음을 첨가한 경우에 수렴율이 각각 99%, 82%로 일반적인 GA 방식보다 우수함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권7호
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• pp.23-27
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• 2000

기존의 방법보다 우수한 성능의 코드북을 설계할 수 있는 방법을 제시한다. 기존 방법에서는 학습 반복에 의하여 얻어지는 새로운 벡터가 분할된 영역의 중심벡터가 되지만, 제안된 방법에서는 학습 반복의 초기에는 새로운 벡터와 전 벡터간의 거리에 의하여 조절되는 벡터이다. 실험 결과는 제안된 방법에 의하여 얻어지는 코드벡터가 국부적으로 기존의 방법보다 더 최적인 코드북을 구성할 수 있음을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.721-727
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• 2016

본 논문에서는 기존 알고리즘에서의 특정 D2D 사용자 분포에 대한 광고확산 효율 저하 문제를 해결하기 위해, D2D 통신 네트워크에서 광고확산 효율을 개선하는 광고확산 알고리즘 기반의 Modified Single Linkage, K-means, 그리고 Gaussian mixture model을 적용한 Expectation Maximization 클러스터링 알고리즘의 적용이 제안되었다. 제안된 클러스터링 알고리즘들을 통해 광고 확산을 위한 목표지역들이 목표그룹으로 클러스터링되고 이를 통해 D2D 전송 단말과 수신 단말 사이의 거리를 기반으로 광고 확산 경로 설정 알고리즘과 릴레이 단말 설정 알고리즘이 적용되어 광고가 연속적으로 전파된다. 본 논문에서는 MATLAB 시뮬레이션을 통해 각 알고리즘의 최대 D2D 릴레이 제한 수와 목표지역과 비목표지역의 사용자 밀집도의 비에 따른 성능을 비교 분석한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.47-54
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• 2005

본 연구에서는 점대점(point-to-point) 링크 상에서 각 스테이션 간의 안테나 빔의 스위트 스폿을 찾고 유지하는 방법을 제안 한다. 제안한 방식은 송수신 데이터에 안테나의 정보를 같이 실어 보내고 그 정보를 이용하여 변형된 유전자 알고리즘으로 스위트 스폿을 찾고 유지 한다. 변형된 유전자 알고리즘은 지역해(local solution)에 수렴하는 문제를 해결하여 전처리 과정으로 우수한 초기집단을 선택한 후 진화하는 방법이다. 제안한 방식의 유용성을 점대점 링크 상에서 잡음이 없는 경우와 잡음이 첨가된 경우에 대하여 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.289-292
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• 2001

This paper investigates a RBF equalizer (RBFE) reducing a center Estimating Speed. One of method for RBF center estimation is using k-means clustering. The performance of RBFE is depends on the estimation ability of the RBF center. We Propose a RBF Equalizer using modified k-means clustering algorithm (MKMC) to speed up channel estimation and to reduce complexity of calculation. Computer simulations are included to illustrate the analytical results. It is shown that a discussed method improves about 1 dB via less training data.

• 한국음향학회지
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• 제17권7호
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• pp.57-60
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• 1998

본 논문에서는 MKM(Modified K-Means) 알고리듬의 성능을 개선하기 위해 새로운 학습알고리듬을 제안한다. MKM 알고리듬에서 새로운 코드워드는 이전 코드워드와 새로 얻 은 중심점을 이은 직선 상의 임의적으로 선택된다. 따라서 MKM 알고리듬은 통계적 이완 방법의 코드북 교란 알고리듬으로 이해될 수 있다. MKM 알고리듬을 통계적 이완 알고리듬 과 비교해보면 도입되는 교란의 양이 상대적으로 적고 그 교란 자체도 임의적이지 않다는 걸 알 수 있다. 따라서 MKM 알고리듬에 도입되는 교란의 양을 보다 크고 임의적이게 하면 MKM 알고리듬이 국소 최적화에 빠질 가능성이 줄어들 것이다. 따라서 본 논문에서는 MKM 알고리듬의 코드북 갱신과정을 변화시킨 새로운 알고리듬을 제안하였으며, 화상 데이 터와 음성 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 알고리듬이 MKM 알고리듬보다 우수한 성능을 보인다는 걸 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.276-283
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• 1994

백터양자와를 위한 신경망을 사용은 그것의 적응적 설계 특성으로 더 좋은 코드북을 설계할 수 있을 것으로 기대되며, 또한 설계된 코드북의 코드워드는 자동정렬되어 실시간 탐색을 가능케 한다. 신경망의 이러한 장점을 살리기 위하여 본 논문에서는 KSFM(Kohonen`s Self-organizing Feature Map)을 수정하고, K-means 알고리즘을 결함한 새로운 코드북 설계 할고리즘을 제안한다. 실험결과로 부터 제안된 알고리즘의 성능향상과 실시간 처리를 위한 코드북의 부분탐색 가능성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.3112-3127
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• 2018

Since time series clustering is performed without prior information, it is used for exploratory data analysis. In particular, clusters of time series with similar shapes can be used in various fields, such as business, medicine, finance, and communications. However, existing time series clustering algorithms have a problem in that time series with different shapes are included in the clusters. The reason for such a problem is that the existing algorithms do not consider the limitations on the size of the generated clusters, and use a dimension reduction method in which the information loss is large. In this paper, we propose a method to alleviate the disadvantages of existing methods and to find a better quality of cluster containing similarly shaped time series. In the data preprocessing step, we normalize the time series using z-transformation. Then, we use piecewise aggregate approximation (PAA) to reduce the dimension of the time series. In the clustering step, we use density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) to create a precluster. We then use a modified K-means algorithm to refine the preclusters containing differently shaped time series into subclusters containing only similarly shaped time series. In our experiments, our method showed better results than the existing method.