• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권3호
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• pp.337-340
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• 2004

The clustering problem can be formulated as the problem to find the number of clusters and a partition matrix from a given data set using the iterative or non-iterative algorithms. The author proposes a nearest neighbor and validity-based clustering algorithm where each data point in the data set is linked with the nearest neighbor data point to form initial clusters and then a cluster in the initial clusters is linked with the nearest neighbor cluster to form a new cluster. The linking between clusters is continued until no more linking is possible. An optimal set of clusters is identified by using the conventional cluster validity index. Experimental results on well-known data sets are provided to show the effectiveness of the proposed clustering algorithm.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.104-111
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• 2002

본 논문에서는 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 이용한 자동적인 퍼지 규칙생성과 적응 뉴로-퍼지 제어기(Adaptive Neuro-Fuzzy Controller)의 설계를 제안한다. EM 알고리즘은 가우시안 혼합모델(Gaussian Mixture Model)의 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimate)을 위해 사용되어지며 본 논문에서는 규칙생성을 위해 클러스터 중심을 추정한다. 추정된 클러스터는 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)의 퍼지 규칙과 소속함수를 구축하는데 사용되어진다. 시뮬레이션으로 제안된 적응 뉴로-퍼지 제어기의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도 제어 시스템에 대해 다루고 기존 퍼지 제어기에 비해 적은 규칙의 수와 작은 값의 SAE(Sum of Absolute Error)으로 성능개선을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.93-100
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• 1997

칼라 영상 분할의 한 방법으로 fuzzy C-means를 이용한 방법이 많이 연구되었으나, 이 방법은 클러스터의 개수가 정해져야 사용할 수 있는 방법이다. 분할해야 할 데이터가 많은 경우 예비 분할을 수행하여 예비 분할 되지 않는 데이터들에 대해서 상세 분할을 fuzzy C-means를 사용하여 분할 하나 예비 분할된 데이터의 클러스터 중심과 상세 분할로 만들어진 클러스터의 중심과는 연계성이 없어진다. 본 연구에서는 이것을 보완하기 위하여 차감 클러스터링을 사용하여 칼라 영상의 클러스터의 개수와 중심을 구한 후, 이것을 이용하여 영상을 예비 분할하고 중력을 가진 fuzzy C-means를 사용하여 분할되지 않은 나머지 부분과 클러스터의 중심을 최적화 시켜 분할하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법의 정성적인 평가를 수행하여 본 논문에서 제시된 방법이 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.9-16
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• 2016

In this paper, we present a performance evaluation agent based on fuzzy cluster analysis and validity measures. The proposed agent is consists of three modules, fuzzy cluster analyzer, performance evaluation measures, and feature ranking algorithm for feature selection step in CAD system. Feature selection is an important step commonly used to create more accurate system to help human experts. Through this agent, we get the feature ranking on the dataset of mass and calcification lesions extracted from the public real world mammogram database DDSM. Also we design a CAD system incorporating the agent and apply five different feature combinations to the system. Experimental results proposed approach has higher classification accuracy and shows the feasibility as a diagnosis supporting tool.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2008년도 정보통신설비 학술대회
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• pp.141-145
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• 2008

Wireless sensor network (WSN) is expected to be used in many applications. However, sensor nodes still have some secure problems to use them in the real applications. They are typically deployed on open, wide, and unattended environments. An adversary using these features can easily compromise the deployed sensor nodes and use compromised sensor nodes to inject fabricated data to the sensor network (false data injection attack). The injected fabricated data drains much energy of them and causes a false alarm. To detect and drop the injected fabricated data, a filtering-based security method and adaptive methods are proposed. The number of different partitions is important to make event report since they can make a correctness event report if the representative node does not receive message authentication codes made by the different partition keys. The proposed methods cannot guarantee the detection power since they do not consider the filtering scheme. We proposed clustering method for filtering-based secure methods. Our proposed method uses fuzzy system to enhance the detection power of a cluster.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.25-30
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• 2018

Pattern classification system is often an important component of intelligent systems. In this paper, we present a pattern classification system consisted of the feature selection module, knowledge base construction module and decision module. We introduce a feature impact evaluation selection method based on fuzzy cluster analysis considering computational approach and generalization capability of given data characteristics. A fuzzy neural network, OFUN-NET based on unsupervised learning data mining technique produces knowledge base for representative clusters. 240 blemish pattern images are prepared and applied to the proposed system. Experimental results show the feasibility of the proposed classification system as an automating defect inspection tool.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.583-586
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• 1999

In this paper, the wavelet transform is performed in the input 256$\times$256 color image and decomposes a image into low-pass and high-pass components. Since the high-pass band contains the components of three directions, edges are detected by combining three parts. After finding the position of face using the histogram of the edge component, a face region in low-pass band is cut off. Since RGB color image is sensitively affected by luminances, the image of low pass component is normalized, and a facial region is detected using face color informations. As the wavelet transform decomposes the detected face region into three layer, the dimension of input image is reduced. In this paper, we use the 3000 images of 10 persons, and KL transform is applied in order to classify face vectors effectively. FCM(Fuzzy C-Means) algorithm classifies face vectors with similar features into the same cluster. In this case, the number of cluster is equal to that of person, and the mean vector of each cluster is used as a codebook. We verify the system performance of the proposed algorithm by the experiments. The recognition rates of learning images and testing image is computed using correlation coefficient and Euclidean distance.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.204-210
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• 2005

본 논문에서는 TSK 퍼지 모델을 위한 온라인 식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 거리를 이용하여 TSK 퍼지 모델에 대한 전건부의 구조를 식별하고, 재귀적 최소자승법으로 후건부를 구성하는 부분 선형 함수들의 매개 변수를 구한다. 대부분의 다른 연구들에서는 전건부의 구조를 구하기 위해서 클러스터링을 수행할 때 입력 공간에서만 고려하였으나. 제안된 알고리즘에서는 입력 공간 및 출력 공간 모두에서 고려하여, 아웃라이어를 효과적으로 배제할 수 있다. 기존의 대부분의 다른 알고리즘에서 샘플 데이터자체를 클러스터의 중심으로 사용하여 잡음에 민감한 단점이 있었으나, 제안된 알고리즘에서는 데이터 자체를 클러스터의 중심으로 사용하지 않아 잡음에 대해 민감하지 않다. 제안된 알고리즘은 많은 데이터의 저장을 필요로 하지 않고, 한 번 통과함으로써 모델을 구할 수 있다.

• 정보저장시스템학회:학술대회논문집
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• 정보저장시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.129-133
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• 2005

Data storage related with writing and retrieving requires high storage capacity, fast transfer rate and less access time. Today any data storage system cannot satisfy these conditions, however holographic data storage system can perform faster data transfer rate because it is a page oriented memory system using volume hologram in writing and retrieving data. System can be constructed without mechanical actuating part therefore fast data transfer rate and high storage capacity about $1Tb/cm^3$ can be realized. In this paper, to reduce errors of binary data stored in holographic data storage system, a new method for bit error reduction is suggested. First, find cluster centers using subtractive clustering algorithm then reduce intensities of pixels around cluster centers and fuzzy rules. Therefore, By using this error reduction method following results are obtained ; the effect of Inter Pixel Interference noise is decreased and the intensity profile of data page becomes uniform therefore the better data storage system can be constructed.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.269-285
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• 2011

이동 애드-혹 망에서 자주 액세스되는 데이터의 캐싱은 데이터 액세스 성능 및 가용성을 향상시킬 수 있는 잠재적 기술이다. 다수의 클라이언트들 간의 캐시된 데이터의 공유와 협동을 허용하는 협력 캐싱은 캐싱 기술의 잠재력을 더 향상시킬 수 있다. 이 논문에서, 우리는 이동 애드-혹 망을 위한 클러스터 기반 퍼지 협력 캐싱 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법의 성능은 분석적 모델을 통해 평가하고, 그것의 성능을 다른 모바일 협력 캐싱 방법과 비교한다.