• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.101-105
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• 2005

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization)을 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습 법칙 3은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데, 기존의 LVQ와는 달리 비대칭인 학습률을 사용하였다. 기본의 LVQ에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 같은 학습률을 사용하고 부호만 달랐으나, 새로운 퍼지 학습 법칙에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 부호가 다를 뿐만 아니라 학습률도 다르다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙을 무감독 신경회로망인 improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하여 감독 신경회로망으로 변형하였다. Improved IAFC 신경회로망은 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 3의 성능과 오류 역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC 신경회로망 3가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.334-341
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• 1998

This paper proposes an algorithm to obtain the time-to-contact between an observer and a target and surface orientation of the target. These two physical elements are computed from the image deformation of a known shape, which is extracted by supervised classification of detected line segments based on MAP and Mahalanobis distance. The proposed algorithm was applied to the natural outdoor traffic scene and would contribute to the development for a collision avoidance system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.237-242
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• 2003

본 논문에서는 클러스터링을 기반으로 하는 새로운 침입탐지 알고리즘인 Kernel-ART를 제안한다. Kernel-ART는 개념벡터(concept vector)와 SVM(support vector machine)의 머서 커널(mercer-kernel)을 온라인 클러스터링 알고리즘인 ART(adaptive resonance theory)에 접목시킨 새로운 알고리즘으로서 교사학습 기반 침입탐지 시스템의 단점을 극복할 뿐만 아니라, 클러스터링 기반 침입탐지 시스템에서 요구되는 모든 평가 기준들을 만족한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 클러스터를 점증적으로 생성함으로써 여러 가지 다양한 침입 유형들을 실시간으로 탐지할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.26-30
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• 2008

Currently an automated methodology based on data mining techniques is presented for the prediction of customer load patterns in long duration load profiles. The proposed our approach consists of three stages: (i) data pre-processing: noise or outlier is removed and the continuous attribute-valued features are transformed to discrete values, (ii) cluster analysis: k-means clustering is used to create load pattern classes and the representative load profiles for each class and (iii) classification: we evaluated several supervised learning methods in order to select a suitable prediction method. According to the proposed methodology, power load measured from AMR (automatic meter reading) system, as well as customer indexes, were used as inputs for clustering. The output of clustering was the classification of representative load profiles (or classes). In order to evaluate the result of forecasting load patterns, the several classification methods were applied on a set of high voltage customers of the Korea power system and derived class labels from clustering and other features are used as input to produce classifiers. Lastly, the result of our experiments was presented.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.451-461
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• 2002

차분 진화는 다양한 형태의 목적함수를 최적화하는데 매우 효율적인 방법임이 입증되었다 차분 진화의 가장 큰 이점은 개념적 단순성과 사용의 용이성이다. 그러나 차분 진화의 수렴성이 제어 파라미터에 매우 민감한 단점이 있다. 본 논문은 새로운 교배용 벡터 생성법과 제어 파라미터의 적응 메커니즘을 결합한 적응성 있는 차분 진화를 제안한다. 이는 수렴성을 해치지 않으면서 차분 진화를 보다 강인하게 만들며 사용이 쉽도록 해준다. 12가지 최적화 문제에 대해 제안한 방법을 시험하였다. 적응성 있는 차분 진화의 응용 사례로써 이벤트 예측을 위한 교사 클러스터링 방법을 제안한다. 이 방법을 진화에 의한 이벤트 클러스터링이라 부르며 데이터 모델링 검증에 널리 사용되는 4 가지 사례에 대해 그 성능을 시험하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1-8
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• 2014

클러스터링은 대표적인 비교사 학습 방법의 하나로 균일한 특성을 가지는 데이터를 군집으로 묶기 위해 사용된다. 균일한 특성을 가지는 데이터 부분집합을 문맥으로 정의하고 문맥 내에서 국부적으로 분류를 행하는 융합 방법이 사용되고 있지만 클러스터링은 비교사 학습 방법이라는 한계로 인해 클러스터링 결과로 만들어지는 문맥이 분류에 있어 최선임을 보장하기 어렵다. 이 논문에서는 생성된 클러스터를 문맥으로 가정하고 각 문맥에서 분류를 시행하는 경우 최소의 오류를 보일 수 있는, 분류를 고려한 클러스터링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 선형 판별 분석에서와 유사하게 클러스터 내 동일한 클래스에 속하는 데이터 쌍은 작은 거리 값을, 서로 다른 클래스에 속하는 데이터 쌍은 큰 거리 값을 가지도록 하기 위한 제약 조건을 적용하여 분류 오류를 줄이도록 하였다. 제안한 방법의 실효성은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.15-21
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• 2018

낮은 계수 표현(Low-Rank Representation, LRR) 기반 방법은 얼굴 클러스터링, 객체 검출 등의 여러 실제 응용에 널리 사용되고 있다. 이 방법은 그래프 기반 준지도 학습에서 그래프 구축에 사용할 경우 높은 예측 정확도를 확보할 수 있어 많이 사용된다. 그러나 LRR 문제를 해결하기 위해서는 알고리즘의 매 반복마다 데이터 수 크기의 정방행렬에 대해 특이값 분해를 수행하여야 하므로 계산 비효율적이다. 이를 해결하기 위해 속도를 향상시킨 발전된 LRR 방법을 제안한다. 이는 최근 발표된 Fast LRR(FaLRR)을 기반으로 하며, FaLRR이 속도는 빠르지만 실제로 분류 문제에서 성능이 낮은 것을 해결하기 위해 기반 최적화 목표에 추가 제약 조건을 도입하고 이를 최적화하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안 방법은 LRR보다 더 좋은 해를 빠르게 찾아냄을 확인할 수 있다. 또한, 동일한 해를 도출하는 방법을 찾아내기는 어렵지만 최소화하는 목표가 추가될 경우 더 좋은 결과를 나타내는 Fast MLRR(FaMLRR)을 제안한다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제2권1호
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• pp.118-124
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• 2004

This paper proposes an approach to deriving a fuzzy classifier based on evolutionary supervised clustering, which identifies the optimal clusters necessary to classify classes. The clusters are formed by multi-dimensional weighted Euclidean distance, which allows clusters of varying shapes and sizes. A cluster induces a Gaussian fuzzy antecedent set with unique variance in each dimension, which reflects the tightness of the cluster. The fuzzy classifier is com-posed of as many classification rules as classes. The clusters identified for each class constitute fuzzy sets, which are joined by an "and" connective in the antecedent part of the corresponding rule. The approach is evaluated using six data sets. The comparative results with different classifiers are given.are given.

• Smart Structures and Systems
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• 제21권2호
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• pp.225-234
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• 2018

E-Health allows you to supersede the central patient wireless healthcare system. Wireless Body Sensor Network (WBSN) is the first phase of the e-Health system. In this paper, we aim to understand e-Health architecture and configuration, and attempt to minimize energy consumption and latency in transmission routing protocols during restrictive latency in data delivery of WBSN phase. The goal is to concentrate on polling protocol to improve and optimize the routing time interval and schedule communication to reduce energy utilization. In this research, two types of network models routing protocols are proposed - elemental and clustering. The elemental model improves efficiency by using a polling protocol, and the clustering model is the extension of the elemental model that Destruct Supervised Decision Tree (DSDT) algorithm has been proposed to solve the time interval conflict transmission. The simulation study verifies that the proposed models deliver better performance than the existing BSN protocol for WBSN.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권3호
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• pp.727-739
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• 2018

This study evaluates the viewpoints of user focus incidents using microblog sentiment analysis, which has been actively researched in academia. Most existing works have adopted traditional supervised machine learning methods to analyze emotions in microblogs; however, these approaches may not be suitable in Chinese due to linguistic differences. This paper proposes a new microblog sentiment analysis method that mines associated microblog emotions based on a popular microblog through user-building combined with spectral clustering to analyze microblog content. Experimental results for a public microblog benchmark corpus show that the proposed method can improve identification accuracy and save manually labeled time compared to existing methods.