• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.133-136
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• 1996

클러스터의 타당성 정도를 계산하기 위한 측정자로서, 퍼지 분할된 데이터의 서로 다른 클래스 사이의 분리성과 한 클래스안에서의 밀접성의 비율, G를 정의하였다. 본 논문에서는 이렇게 정의된 G로부터, 각 클러스터가 가지는 데이터 수의 차이점을 고려하여 하나의 데이터 집합에 대하여 서로 다른 분할들을 비교할 수 있도록 하기 위하여, IG를 재정의하였다. 기존의 클러스터 타당성 전략은 클러스터 수의 함수로서, 주어진 척도의 값을 계산하여 기록한 후 그 값의 변화가 가장 큰 경우를 최적의 클러스터의 수로서 선택하였다. 이때 그 값의 변화를 고려하기 위한 주관적인 해석이 필요하게 된다. 본 논문에서는 주관적인 해석 없이 IG를 이용하여 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 널리 알려진 Iris data와 서로 다른 클러스터 인구수를 가지는 가상의 데이터 집합에 적용하여 그 타당성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.367-368
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• 2012

Possibilistic c-means (PCM) 알고리즘은 fuzzy c-means (FCM) 의 노이즈 민감성을 극복하기 위해 제안 되었다. 하지만, PCM 은 사용되는 시스템 파라미터들의 초기화와 coincident 클러스터링 문제로 인하여 그 성능이 민감하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하기 위해 개미군집 알고리즘(Ant colony algorithm)을 이용한 퍼지 클러스터링(fuzzy clustering) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 개미군집 알고리즘을 통해 PCM 의 클러스터 개수 및 중심 값 파라미터를 최적화 하고, 미리 분류된 화소 정보를 이용하여 PCM 의 coincident 클러스터링 문제를 해결하였다. 제안된 알고리즘의 효율성을 의료 영상 분할 문제에 적용하여 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.2785-2792
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• 2011

프록시 시스템에서 지연, 혼잡, 간섭 등의 문제는 QoS(Quality of Service)를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 또한 스트리밍 미디어 서비스의 응답성과 신뢰성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 새로운 퍼지적합도 기반의 트랜스코딩 프록시 FRTP(Fuzzy Relevance-based Transcoding Proxy) 메커니즘을 제안한다. 제안된 FRTP메커니즘은 미디어 객체의 분할된 세그먼트 버전에 대한 퍼지 적합도를 분석하며, 분석된 퍼지 적합도에 따라 퍼지 적합도 트랜스코딩 그래프 FRTG(Fuzzy Relevance-based Transcoding Graph)를 생성한다. FRTG는 분할된 미디어 객체 세그먼트 버전들에 대한 트랜스코딩을 결정하게 되며, 결정된 트랜스코딩은 세그먼트 버전들 사이의 지연절약율 DSR(Delay Saving Ratios), 캐시 히트 정확률 CHPR(Cache Hit Precision Ratio), 그리고 캐시 히트 재현율 CHRR(Cache Hit Recall Ratio)을 향상시키게 된다. 제안된 기법의 성능을 알아보기 위하여 DSR, CHPR, 그리고 CHRR의 성능을 평가하였으며, 그 결과 제안된 기법이 비교 기법들에 비해서 DSR, CHPR, 그리고 CHRR의 성능이 향상됨을 알게 되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.608-615
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• 2006

본 논문에서는 퍼지 클러스터 기법을 이용하여 구간 분할된 퍼지 모델트리의 제안과 이를 이용한 데이터 모델링 기법을 다룬다. 제안된 방법은 먼저 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 노드의 확장은 부모노드(parent node)에서 만들어진 모델에서 계산된 오차값과 자식노드(child node)에서 계산된 오차값을 비교하여 이루어진다. 출력값 예측 단계에서는 입력된 데이터와 잎노드에서 계산된 클러스터 중심값과 비교하여 소속도가 높은 선형모델을 선택하여 데이터에 대한 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 데이터를 대상으로 실험한 결과, 기존의 모델트리방식 및 뉴럴 네트워크 기반의 신경회로망 보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.44-57
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• 1995

본논문에서는 GFI(Generalized Fuzzy Isodata)와 FI(Fuzzy Isodata) 알고리즘에 관한 이론을 고찰하고 이를 타이어 접지면 패턴 분류에 적용해 보았다. GFI 알고리즘은 FI 알고리즘의 일반화된 형태로서 분할된 군집에 대해서도 퍼지 분할 행렬(fuzzy partition matrix)을 고려해 다시 군집화(clustering)를 가능하게 하는 알고리즘이다. GFI 알고리즘을 사용하여 이진 트리를 구성함에 있어서 각 노드에서의 분할 여부, 즉 군잡화의 타당성(clustering validity) 점검 및 최종적인 이진 트리의 완성은 FDH(Fuzzy Divisve Hierarchical) 군집화알고리즘을 통해 이루어진다. 타이어 접지면에 대한 표준 특징량을 선정하거나 패턴 분류를 수행함에 있어서 이들 알고리즘은모두 우수한 성능을 가짐을 알 수 있었다. 패턴의 특징량으로는 전처리된 타이어 접지면 영상에 나타나는 윤곽선(edge)의 각도 성분을 선정하였으며 이렇게 선정된 특징량은 패턴의 특징을 잘 표현해 주는 유용한 정보를 가진 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.175-177
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• 2004

최근, 이미지 검색기법에서는 객체추출 방법이나 관심영역 추출방법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나, 컬러 이미지의 경우 색상을 고려한 관심영역 특징추출 방법이나 인덱스 기법은 많이 연구되지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 컬러 이미지의 색상을 기반으로 하는 사분트리 분할 인덱스 기법을 제안한다. 사분트리 분할 인덱스 구조는 컬러 이미지의 공간 영역을 계층적인 영역으로 분할하여 각 공간 영역의 평균 색상 갓을 데이터베이스에 저장한다 저장되어진 각 영역의 평균 색상은 검색의 효율성을 높이기 위해 사분트리 인스턴스(Quad-tree distance)를 퍼지 값으로 계산하여 인덱스를 생성한다. 생성된 사분트리 분할 인덱스는 컬러 이미지의 관심영역(Region of Interest)의 색상을 검색할 때 유용하게 사용되며. 검색속도의 향상에 도움을 준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1925-1931
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• 2011

본 논문에서는 Canny 에지 검출 알고리즘의 핵심이라 할 수 있는 언어적인 애매한 개념인 "좋은 검출"과 "좋은 지역화" 문제를 퍼지 추론 방식을 통해 처리하는 접근방식을 제안하고, 그레이 스케일 이미지에 관해 퍼지 규칙 기반의 Canny 에지 검출기를 설계한다. 설계의 핵심은 화소들의 그레이 레벨들을 몇 가지의 언어적인 변수들로 분할한 다음에 퍼지 추론 규칙에 따라 편미분 계수들을 근사시키는데 있다. 이러한 접근방식은 기울기 및 기울기 변화에 따른 퍼지 제어 기법과 유사한 측면을 가진다. 이러한 작업을 바탕으로 퍼지 규칙 기반 Canny 에지 검출기를 구현하고, 결과들을 기존 방법과 비교한다. 특히, 제안된 접근 방식은 좁은 동적 범위의 그레이 레벨 이미지의 에지 검출 및 선명화에 있어서 장점을 가진다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.145-147
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• 2014

대부분 이진화 알고리즘은 임계치를 결정하기 위해 히스토그램을 사용하여 밝기 분포를 분석한다. 배경과 물체의 명암 차이가 큰 경우는 분할을 위해 양봉 히스토그램으로 표현하여 최적의 임계치를 찾기 위해 히스토그램 골짜기를 선택하는 것으로도 양호한 임계치를 찾을 수 있지만 배경과 물체의 밝기 차이가 크지 않거나 밝기 분포가 양봉 특성을 보이지 않을 때는 히스토그램 분석만으로 적절한 임계치를 얻기 어렵다. 이 문제점을 개선하기 위해 삼각형 타입의 소속 함수를 적용하여 임계치를 동적으로 설정하고 영상을 이진화 하는 퍼지 이진화 방법이 제안되었다. 퍼지 이진화 방법은 소속 함수에 적용된 소속도를 a-cut에 적용하여 영상을 이진화 한다. 그러나 기존의 퍼지 이진화 방법은 a-cut값을 경험적으로 설정하기 때문에 다양한 영상을 이진화하는 과정에서 정보 손실이 많이 발생하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 퍼지 이진화 방법의 a-cut값을 동적으로 설정하여 이진화하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 다양한 영상에 적용한 결과, 배경과 물체의 명암도 차이가 크게 나지 않는 영상의 경우에는 기존의 퍼지 이진화 방법보다 정보 손실이 적은 상태로 이진화되는 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권1호
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• pp.203-209
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• 2016

본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.191-197
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• 2011

직관적 퍼지 c-평균 군집화 모델을 이용하는 자기공명 영상의 분할 방법이 본 논문에서 제안되었다. 본 논문에서 채택하는 fuzzy c-means with intuition (FCM-I)은 잡음의 영향을 줄이기 위하여 직관이라는 척도를 사용한다. 실제적 자기 공명 영상에 대해 영상 분할의 실험을 수행하고 기존의 몇몇 군집화 알고리즘과 성능을 비교하였다. 기존의 모델들과 성능을 비교한 결과, FCM-I 기반의 분할 방법은 잡음과 필요한 계수의 선택에 대해 상대적으로 강인하여, 영상 분할에 유용한 모델이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.