• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제31권12호
• /
• pp.1591-1601
• /
• 2004

유전자를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 집단화시켜서 유전자 집단의 기능을 분석하는데 이용되고 있다. 유전자들은 다양한 functional family에 속할 수 있기 때문에 각 유전자의 클러스터를 하나로 결정짓는 기존의 클러스터링 방법보다 퍼지 클러스터링 방법이 유전자 클러스터링에 더 적합하다. 본 논문에서는 피지 클러스터 결과를 효과적으로 검증할 수 있는 베이지안 검증 방법을 제안한다. 베이지안 검증 방법은 확률기반의 방법으로 주어진 데이타에 대해 가장 큰 사후확률을 가진 클러스터 분할을 선택한다. 먼저 본 논문에서 제안하는 베이지안 검증 방법과 기존의 대표적인 4가지 퍼지 클러스터 검증 방법들을 4가지 데이타에 대해 퍼지 c-means알고리즘을 대상으로 비교 평가한다. 그리고 발아효모 세포주기 발현 데이타를 클러스터링한 후, 제안하는 방법으로 그 결과를 검증하여 분석한다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권4호
• /
• pp.485-490
• /
• 2004

자조의 표현에서 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 개체들끼리 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화의 유사도 결정 측도는 맡은 연구들에서 매우 다양한 것들이 사용되었다. 하지만 군집화 결과의 성능 측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고, 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 주관적인 군집화 문제에 있어서 객관성 있는 군집 결정 방안을 제시하여 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 차원 축소기법의 하나인 주성분 분석과 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 군집화 모형을 제안하여, 객관적인 퍼지 군집화를 수행하였다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위하여 UCI Machine Loaming Repository의 Iris와 Glass Identification 데이터를 이용한 실험 결과를 제시하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제11권1호
• /
• pp.197-211
• /
• 2004

According to the increase of internet application, the marketing process as well as the research and survey, the education process, and administration of government are very depended on web bases. All kinds of goods and sales which are traded on the internet shopping malls are extremely increased. So, the necessity of automatically intelligent information system is shown, this system manages web site connected users for effective marketing. For the recommendation system which can offer a fit information from numerous web contents to user, we propose an automatic recommendation system which furnish necessary information to connected web user using statistical learning theory and bayesian fuzzy clustering. This system is called collaborative CRM in this paper. The performance of proposed system is compared with the other methods using real data of the existent shopping mall site. This paper shows that the predictive accuracy of the proposed system is improved by comparison with others.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.542-546
• /
• 2007

In the vision of ubiquitous computing environment, smart objects would communicate each other and provide many kinds of information about user and their surroundings in the home. This information enables smart objects to recognize context and to provide active and convenient services to the customers. However in most cases, context-aware services are available only with expert systems. In this paper, we present generalized activity recognition application in the smart home based on a naive Bayesian network(BN) and fuzzy clustering. We quantize continuous sensor data with fuzzy c-means clustering to simplify and reduce BN's conditional probability table size. And we apply mutual information to learn the BN structure efficiently. We show that this system can recognize user activities about 80% accuracy in the web based virtual smart home.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권2호
• /
• pp.159-168
• /
• 2004

본 논문에서는 위성영상의 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA 클러스터링, 퍼지 C-Means 알고리즘, 베이시안 최대우도 분류기법을 통합한 하이브리드 분류기법을 제안하였다. 본 연구에서는 분석자에 의하여 분류항목별 학습 데이터를 선정한 후 이를 ISODATA 클러스터링을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 학습 데이터를 세분화하여 새로운 학습 데이터를 선정하였다. 새롭게 선정된 학습 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용하여 분류를 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기의 사전확률로 적용하여 분류를 수행하였다. 그 결과 분석자가 선정한 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있었으며 위성영상의 분류의 성능을 개선할 수 있었다. 제안된 기법은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권8호
• /
• pp.965-980
• /
• 2011

In this paper, the use of conditional Fuzzy C-Means (CFCM) aimed at estimation of desired states of an unknown digital communication channel is investigated for blind channel equalization. In the proposed CFCM, a collection of clustered centers is treated as a set of pre-defined desired channel states, and used to extract channel output states. By considering the combinations of the extracted channel output states, all possible sets of desired channel states are constructed. The set of desired states characterized by the maximal value of the Bayesian fitness function is subsequently selected for the next fuzzy clustering epoch. This modification of CFCM makes it possible to search for the optimal desired channel states of an unknown channel. Finally, given the desired channel states, the Bayesian equalizer is implemented to reconstruct transmitted symbols. In a series of simulations, binary signals are generated at random with Gaussian noise, and both linear and nonlinear channels are evaluated. The experimental studies demonstrate that the performance (being expressed in terms of accuracy and speed) of the proposed CFCM is superior to the performance of the existing method exploiting the "conventional" Fuzzy C-Means (FCM).

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
• /
• pp.340-343
• /
• 2006

본 논문은 스마트 홈에서 베이지안 네트워크에 기반을 둔 보편성을 가지는 상황인식 시스템의 구현방법을 제안한다. 상호정보를 사용하여 베이지안 네트워크의 구조 학습을 하고, 보다 효율적인 데이터 처리를 위해서 퍼지 클러스터링을 사용하는 방법을 도입한다. 마지막으로 시뮬레이터를 통하여 자료 취득 및 상황인식의 결과를 보인다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제35권6B호
• /
• pp.888-894
• /
• 2010

무선 네트워크 기반 실내 측위는 측위를 위한 특수 장비를 필요로 하지 않고, Fingerprinting 방식은 무선 네트워크 기반 측위를 위한 기술 중에서 가장 정확도가 높기 때문에 무선 네트워크 fingerprinting 방식이 가장 적당한 실내 측위 방법이다. Fingerprinting 방식은 준비 단계와 실시간 측위 단계로 구성되고 정확한 위치 측정을 위해 보다 효율적이고 정확해야 한다. 본 논문에서는 Fingerprinting 방식에 대한 베이지안 알고리즘으로 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 퍼지 군집화를 이용하여 실내 측위를 결정하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제33권8호
• /
• pp.681-691
• /
• 2006

유전자 데이타의 클러스터링은 방대한 유전자 정보를 발현 정도에 따라 비슷한 그룹으로 나누어 분석하는 방법으로 유전자의 기능을 분석하는데 사용되어 왔다. 클러스터링의 한 종류인 퍼지 클러스터링은 하나의 샘플이 소속정도에 따라 여러 그룹에 동시에 소속되도록 나누는 방법으로, 하나의 유전자 데이타는 여러가지 유전 정보를 가칠 수 있기 때문에 유전자 발현 데이타의 분석에 보다 적절한 방법이다. 그러나 보통 클러스터링 방법은 초기 값에 민감하고, 지역해에 빠질 수 있는 단점을 갖는다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 진화 연산을 이용한 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 이때, 적합도 평가를 위해서 모든 데이타에 대해 동일한 기준을 적용하는 베이지안 검증방법의 단점을 개선하여, 데이타의 특성 을 고려하여 결정된 적용적 ${\alpha}$-cut 기반 평가방법을 사용한다. SRBCT 데이타와 효모 세포주기 데이타를 이용해 실험을 하고 결과를 분석하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.303-309
• /
• 2004

영상의 밝기값과 텍스쳐 모두를 사용하여 대상물의 경계를 보다 정확하게 추출할 수 있는 적응적 베이즈 영상 분할기법을 C 프로그래밍 언어로 개발하였다. 사전확률밀도함수를 추정하기 위하여 깁스 분포 모델을 적용하였고, 조건확률밀도함수를 추정하기 위하여 퍼지 C-군집화 기법을 도입하였다. 추정된 두 확률밀도함수로부터 최대 사후주변확률이 산출되었고, 이를 시뮬레이션영상에 적용하여 99% 이상의 신뢰도를 획득하였다. 또한 개발된 알고리즘을 1963년 미 정찰위성사진을 이용하여 제작한 남극 정사영상에 적용하여 남극 전체 해안선에 대하여 최대 300미터 정확도를 갖는 벡터지도를 제작하였다.