• 제목/요약/키워드: fuzzy entropy

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러프 소속 함수를 이용한 수치 속성의 이산화와 근사 추론 (Discretization of Numerical Attributes and Approximate Reasoning by using Rough Membership Function))

  • 권은아;김홍기
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제28권4호
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    • pp.545-557
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    • 2001
  • 본 논문에서는 저장 데이타베이스의 정보 시스템을 정제하여 이해 가능한 정보로 전환하고 새로운 객체를 근사 추론할 수 있도록 하기 위해 러프 소속 함수 값의 개념을 도입한 계층적 근사 분류 알 고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 근사 추론의 한 방법인 퍼지 추론 방법의 언어적 불확실성을 속 성의 퍼지 소속 함수 값으로 나타내고 조건 속성의 소속 함수 값의 합성에 의해 근사 추론하는 방법을 이용하였으며 퍼지 소속 함수 값 대신에 러프 소속 함수 값을 이용하도록 제안하였다. 이는 퍼지 소속 함 수 값을 이용하여 괴지 규칙을 생성하는 과정을 생략할 수 있는 장점이 있다. 또한 정보 시스템 내의 속 성 중에서 수치 속성에 대한 이산화 방법을 연구하고 이것 또한 러프 소속 함수 값과 정보이론의 무질서 도의 개념을 이용한 수치 속성의 이산화를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 교 준적으로 사용되는 IRIS 데이타에 대한 실험결과96%~98% 분류율을 나타냈으며 다른 실험 데이타에서 도 기존 알고리즘과 비교하여 수치 이산화나 근사 추론 모두 우수함을 보였다.

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A New Fuzzy Key Generation Method Based on PHY-Layer Fingerprints in Mobile Cognitive Radio Networks

  • Gao, Ning;Jing, Xiaojun;Sun, Songlin;Mu, Junsheng;Lu, Xiang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제10권7호
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    • pp.3414-3434
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    • 2016
  • Classical key generation is complicated to update and key distribution generally requires fixed infrastructures. In order to eliminate these restrictions researchers have focused much attention on physical-layer (PHY-layer) based key generation methods. In this paper, we present a PHY-layer fingerprints based fuzzy key generation scheme, which works to prevent primary user emulation (PUE) attacks and spectrum sensing data falsification (SSDF) attacks, with multi-node collaborative defense strategies. We also propose two algorithms, the EA algorithm and the TA algorithm, to defend against eavesdropping attacks and tampering attacks in mobile cognitive radio networks (CRNs). We give security analyses of these algorithms in both the spatial and temporal domains, and prove the upper bound of the entropy loss in theory. We present a simulation result based on a MIMO-OFDM communication system which shows that the channel response characteristics received by legitimates tend to be consistent and phase characteristics are much more robust for key generation in mobile CRNs. In addition, NIST statistical tests show that the generated key in our proposed approach is secure and reliable.

빅데이터 추천시스템을 위한 과립기반 연관규칙 마이닝 (Granule-based Association Rule Mining for Big Data Recommendation System)

  • 박인규
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.67-72
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    • 2021
  • 연관규칙 마이닝은 여러 테이블에 숨겨진 패턴들의 관계를 나타내주는 방법이다. 요즈음에는 연관규칙 마이닝에 보다 세부적인 의미를 추가하기 위하여 과립화 논리를 이용하고 있다. 또한 기존의 데이터를 이용하여 추천하는 기존의 시스템과는 달리 과립화 연관규칙에서는 신규 가입자나 신규상품에 대한 추천의 경우도 가능하다. 따라서 연관규칙의 과립화의 정성적인 크기를 결정하는 것이 추천 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 관람자가 평가한 영화에 대한 관계를 파악하기 위하여 퍼지논리와 샤논 엔트로피 개념을 이용하여 관람자와 영화데이터에 대한 과립화 방법을 제안한다. 연구는 관람자와 영화간의 연관규칙의 함의에 결정적인 역할을 하는 데이터의 과립화의 크기를 결정하는 부분과 이러한 과립화를 이용하여 관람자와 영화간의 연관규칙을 추출하는 두 번째 부분으로 구성되어 있으며 넷플릭스의 MovieLens데이터를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 연관규칙의 의미와 추천의 정확도 및 고려해야하는 함의를 제시하였다.

퍼지 성능 측정자를 결합한 최적 클러스터 분석방법 (An Optimal Cluster Analysis Method with Fuzzy Performance Measures)

  • 이현숙;오경환
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제6권3호
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    • pp.81-88
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    • 1996
  • 클러스터링은 주어진 데이타 집합의 패턴을 비슷한 성질을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론이다. 이러한 클러스터링 기법을 위하여 많은 알고리즘이 개발되었고, 패턴인식과 영상처리 등의 여러 공학영역에 적용되어 왔다. 대부분의 실세계 데이타는 그 경계가 명확하지 않으므로 그 특성을 보다 정확히 반영하기 위하여 퍼지이론이 도입되었다.이와 같은 클러스터 분석 방법은 보다 적절히 으용하기 위하여 클러스터링의 적절성을 평가하기 위한 방법론과 함께 연구되어야 한다. 이를 위하여 각 데이타 패턴이 얼마나 잘 분류되었는지를 수학적으로 계산하기 위한 함수들이 제안되었다. 그러나 클로스터 타당성 문제는 주어지 클러스터링 방법론의 특성, 그 알고리즘에서 사용한 파라메터의 성질, 주어진 입력 데이타 집합의 특성 등 여러 복잡한 상황을 포함하고 있으므로 기존의 연구에서와 같이 하나의 함수를 이용하여 해결하기는 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 기존에 연구되어온 타당성 측정 함수를 조사하고 그의 단점을 고찰하여 이를 해결하기 위한 방법으로 4가지성능 측정자를 제안하고 이의 결합에 의하여 형성된 클러스터 타당성의 정도를 구하는 방법론을 제시하고자 한다. 또한 이러한 방법은 퍼지 클러스터링을 위한 학습 알고리즘과 결함하여 클러스터의 수나 데이타의 분포에 대한 정보없이 최적 클러스터를 찾아주는 방법에 응용될 수 있음을 보인다.

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영상 분할을 위한 개선된 공간적 퍼지 클러스터링 알고리즘 (An Enhanced Spatial Fuzzy C-Means Algorithm for Image Segmentation)

  • 퉁 투룽;김종면
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.49-57
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    • 2012
  • FCM(fuzzy c-means)은 일반적으로 영상 분할에서 좋은 성능을 보인다. 하지만 공간 정보를 사용하지 않는 일반적인 FCM 알고리즘은 낮은 대비의 영상, 경계선이 뚜렷하지 않은 영상, 잡음이 포함된 영상의 분할에는 좋지 않은 성능을 보인다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 3x3 크기의 윈도우를 이용하여 윈도우 내의 중심 픽셀과 주변 픽셀간의 거리 정보를 소속 함수에 추가한 개선된 공간적 퍼지 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 분할 계수, 분할 엔트로피, Xie-Bdni 함수와 같은 클러스터링 검증 함수를 이용하여 FCM 기반의 다양한 클러스터링 알고리즘과 제안한 알고리즘과의 성능을 비교하였다. 성능 평가 결과 제안한 알고리즘이 기존의 FCM기반의 클러스터링 알고리즘보다 클러스터링 검증 함수에서 성능이 우수함을 확인 할 수 있었다.

AN IMAGE THRESHOLDING METHOD BASED ON THE TARGET EXTRACTION

  • Zhang, Yunjie;Li, Yi;Gao, Zhijun;Wang, Weina
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제26권3_4호
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    • pp.661-672
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    • 2008
  • In this paper an algorithm, based on extracting a certain target of an image, is proposed that is capable of performing bilevel thresholding of image with multimodal distribution. Each pixel in the image has a membership value which is used to denote the characteristic relationship between the pixel and its belonging region (i.e. the object or background). Using the membership values of image set, a new measurement, which simultaneously measures the measure of fuzziness and the conditional entropy of the image, is calculated. Then, thresholds are found by optimally minimizing calculated measurement. In addition, a fuzzy range is defined to improve the threshold values. The experimental results demonstrate that the proposed approach can select the thresholds automatically and effectively extract the meaningful target from the input image. The resulting image can preserve the object region we target very well.

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러프 엔트로피를 이용한 범주형 데이터의 클러스터링 (lustering of Categorical Data using Rough Entropy)

  • 박인규
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.183-188
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    • 2013
  • 객체를 분류하기 위하여 유사한 특징을 기반으로 하는 다양한 클러스터해석은 데이터 마이닝에서 필수적이다. 그러나 많은 데이터베이스에 포함되어 있는 범주형 데이터의 경우에 기존의 분할접근방법은 객체간의 불확실성을 처리하는데 한계가 있다. 범주형 데이터의 분할과정에서 식별불가능에 의한 동치류의 불확실성에 대한 접근논리가 러프집합의 대수학적인 논리에만 국한되어서 알고리즘의 안정성과 효율성이 떨어지는 요인으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 범주형 데이터에 존재하는 속성의 의존도를 고려하기 위하여 정보이론적인 척도를 기반으로 러프엔트로피를 정의하고 MMMR이라는 알고리즘을 제안하여 분할속성을 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하고 비교하기 위하여 K-means, 퍼지에 의한 방법과 표준편차를 이용한 기존의 방법과 비교우위를 ZOO데이터에 국한하여 알아본다. ZOO데이터를 이용하여 기존의 범주형 알고리즘과의 비교우위를 살펴보고 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.

Evaluation of Antioxidative Effects of Lactobacillus plantarum with Fuzzy Synthetic Models

  • Zhao, Jichun;Tian, Fengwei;Yan, Shuang;Zhai, Qixiao;Zhang, Hao;Chen, Wei
    • Journal of Microbiology and Biotechnology
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    • 제28권7호
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    • pp.1052-1060
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    • 2018
  • Numerous studies suggest that the effects of lactic acid bacteria (LAB) on oxidative stress in vivo are correlated with their antioxidative activities in vitro; however, the relationship is still unclear and contradictory. The antioxidative activities of 27 Lactobacillus plantarum strains isolated from fermented foods were determined in terms of 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl, hydroxyl radical, and superoxide radical scavenging abilities, reducing activity, resistance to hydrogen peroxide, and ferrous chelating ability in vitro. Two fuzzy synthetic evaluation models, one with an analytic hierarchy process and one using entropy weight, were then used to evaluate the overall antioxidative abilities of these L. plantarum strains. Although there was some difference between the two models, the highest scoring strain (CCFM10), the middle scoring strain (CCFM242), and the lowest scoring strain (RS15-3) were obtained with both models. Examination of the antioxidative abilities of these three strains in $\text\tiny{D}$-galactose-induced oxidative stress mice demonstrated that their overall antioxidative abilities in vitro could reveal the abilities to alleviate oxidative stress in vivo. The current study suggests that assessment of overall antioxidative abilities with fuzzy synthetic models can guide the evaluation of probiotic antioxidants. It might be a more quick and effective method to evaluate the overall antioxidative abilities of LAB.

지역 가중치 적용 퍼지 클러스터링을 이용한 효과적인 이미지 분할 (Effective Image Segmentation using a Locally Weighted Fuzzy C-Means Clustering)

  • 나이마 알람저;김종면
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.83-93
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    • 2012
  • 본 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 기반 이미지 분할의 성능과 계산 효율을 개선하기 위해 퍼지 클러스터링의 목적 함수를 수정하는 이미지 분할 프레임워크를 제안한다. 제안하는 이미지 분할 프레임워크는 주변 픽셀들에 가중치를 부여함으로써 현재 센터 픽셀 연산을 위해 주변 픽셀들의 중요성을 고려하는 지역 가중치 적용 퍼지 클러스터링 기법을 포함한다. 이러한 가중치들은 각 멤버쉽들의 중요성을 표시하기 위해 현재 픽셀과 대응되는 각 주변 픽셀들 사이의 거리차에 의해 결정되어 지며, 이러한 프로세서는 향상된 클러스터링 성능을 보장한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 분할 계수, 분할 엔트로피, Xie-Bdni 함수, Fukuyzma-Sugeno 함수와 같은 네 가지 클러스터 유효성 함수를 이용하여 분석하였다. 모의실험 결과, 제안한 방법은 기존의 다른 퍼지 클러스터링 기법들보다 클러스터 유효성 함수들뿐만 아니라 분할과 조밀도 측면에서 우수한 성능을 보였다.

Developing a comprehensive model of the optimal exploitation of dam reservoir by combining a fuzzy-logic based decision-making approach and the young's bilateral bargaining model

  • M.J. Shirangi;H. Babazadeh;E. Shirangi;A. Saremi
    • Membrane and Water Treatment
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    • 제14권2호
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    • pp.65-76
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    • 2023
  • Given the limited water resources and the presence of multiple decision makers with different and usually conflicting objectives in the exploitation of water resources systems, especially dam's reservoirs; therefore, the decision to determine the optimal allocation of reservoir water among decision-makers and stakeholders is a difficult task. In this study, by combining a fuzzy VIKOR technique or fuzzy multi-criteria decision making (FMCDM) and the Young's bilateral bargaining model, a new method was developed to determine the optimal quantitative and qualitative water allocation of dam's reservoir water with the aim of increasing the utility of decision makers and stakeholders and reducing the conflicts among them. In this study, by identifying the stakeholders involved in the exploitation of the dam reservoir and determining their utility, the optimal points on trade-off curve with quantitative and qualitative objectives presented by Mojarabi et al. (2019) were ranked based on the quantitative and qualitative criteria, and economic, social and environmental factors using the fuzzy VIKOR technique. In the proposed method, the weights of the criteria were determined by each decision maker using the entropy method. The results of a fuzzy decision-making method demonstrated that the Young's bilateral bargaining model was developed to determine the point agreed between the decisions makers on the trade-off curve. In the proposed method, (a) the opinions of decision makers and stakeholders were considered according to different criteria in the exploitation of the dam reservoir, (b) because the decision makers considered the different factors in addition to quantitative and qualitative criteria, they were willing to participate in bargaining and reconsider their ideals, (c) due to the use of a fuzzy-logic based decision-making approach and considering different criteria, the utility of all decision makers was close to each other and the scope of bargaining became smaller, leading to an increase in the possibility of reaching an agreement in a shorter time period using game theory and (d) all qualitative judgments without considering explicitness of the decision makers were applied to the model using the fuzzy logic. The results of using the proposed method for the optimal exploitation of Iran's 15-Khordad dam reservoir over a 30-year period (1968-1997) showed the possibility of the agreement on the water allocation of the monthly total dissolved solids (TDS)=1,490 mg/L considering the different factors based on the opinions of decision makers and reducing conflicts among them.