• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권3호
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• pp.114-122
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• 2000

본 논문에서는 기존의 Fuzzy C-Means, Nearest Neighborring Classification, FMMCNN, Fuzzy -ART등에서 사용하였던 정형에 근거한 분류에서 유기될 수 있던 판단 오류를 최소화하기 위해 단 한가지의 형태적 특징을 갖고 있는 정형에 의존하지 않고 분류를 수행하는 방법을 제안하고i파 한다. 이를 위해 본 논문에서는 주어진 학습 데이터로 학습하는 과정에서 볼록 다면체를 적응적으로 생성하고 다면체의 구조를 수정하는 퍼지 신경회로망을 설계하였다. 따라서, 본 방법은 순차적으로 입력되는 데이터를 분류하여 패턴 유형들을 생성하는 기능을 갖게된다. 본 방법의 유용성을 증명하기 위해, Hyperbox를 정형으로 하는 FMMCNN과의 다양한 시뮬레이션 비교를 수행하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권4호
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• pp.587-598
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• 2022

To increase building change recognition accuracy, we present a deep learning-based building change detection using remote sensing images. In the proposed approach, by merging pixel-level and object-level information of multitemporal remote sensing images, we create the difference image (DI), and the frequency-domain significance technique is used to generate the DI saliency map. The fuzzy C-means clustering technique pre-classifies the coarse change detection map by defining the DI saliency map threshold. We then extract the neighborhood features of the unchanged pixels and the changed (buildings) from pixel-level and object-level feature images, which are then used as valid deep neural network (DNN) training samples. The trained DNNs are then utilized to identify changes in DI. The suggested strategy was evaluated and compared to current detection methods using two datasets. The results suggest that our proposed technique can detect more building change information and improve change detection accuracy.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권6호
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• pp.789-799
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• 1999

In this paper, the optimization of fuzzy inference systems is proposed for fuzzy model of nonlinear systems. A fuzzy model needs to be identified and optimized by means of the definite and systematic methods, because a fuzzy model is primarily acquired by expert's experience. The proposed rule-based fuzzy model implements system structure and parameter identification using the HCM(Hard C-mean) clustering method, genetic algorithms and fuzzy inference method. Two types of inference methods of a fuzzy model are the simplified inference and linear inference. in this paper, nonlinear systems are expressed using the identification of structure such as input variables and the division of fuzzy input subspaces, and the identification of parameters of a fuzzy model. To identify premise parameters of fuzzy model, the genetic algorithms is used and the standard least square method with the gaussian elimination method is utilized for the identification of optimum consequence parameters of fuzzy model. Also, the performance index with weighting factor is proposed to achieve a balance between the performance results of fuzzy model produced for the training and testing data set, and it leads to enhance approximation and predictive performance of fuzzy system. Time series data for gas furnace and sewage treatment process are used to evaluate the performance of the proposed model.

• ETRI Journal
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• 제38권2호
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• pp.314-325
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• 2016

This paper examines the resource gain that can be obtained from the creation of clusters of nodes in densely populated areas. A single node within each such cluster is designated as a "hotspot"; all other nodes then communicate with a destination node, such as a base station, through such hotspots. We propose a semi-distributed algorithm, referred to as coordinated cognitive tethering (CCT), which clusters all nodes and coordinates hotspots to tether over locally available white spaces. CCT performs the following these steps: (a) groups nodes based on a modified k-means clustering algorithm; (b) assigns white-space spectrum to each cluster based on a distributed graph-coloring approach to maximize spectrum reuse, and (c) allocates physical-layer resources to individual users based on local channel information. Unlike small cells (for example, femtocells and WiFi), this approach does not require any additions to existing infrastructure. In addition to providing parallel service to more users than conventional direct communication in cellular networks, simulation results show that CCT can increase the average battery life of devices by 30%, on average.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.273-283
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• 2000

In this paper we suggest an optimal design method of Fuzzy-Neural Networks(FNN) model for complex and nonlinear systems. The FNNs use the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. And we use a HCM(Hard C-Means) Clustering Algorithm to find initial parameters of the membership function. The parameters such as parameters of membership functions learning rates and momentum weighted value is proposed to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity (distribution of I/O data we show that it is available and effective to design and optimal FNN model structure with a mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. This methodology sheds light on the role and impact of different parameters of the model on its performance (especially the mapping and predicting capabilities of the rule based computing). To evaluate the performance of the proposed model we use the time series data for gas furnace the data of sewage treatment process and traffic route choice process.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권6C호
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• pp.624-633
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• 2003

본 논문에서는 MPEG-4 동영상을 완전히 디코딩하지 않은 상태에서 근사화된 형상 정보를 추출하여 형상의 유사도에 의해 VOP를 클러스터링 하여 VO의 동작을 요약, 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 형상 추출방법은 Erol의 방법을 단순화한 것으로서, 키 VOP 형상의 정확도는 개선되면서도 실행시간은 감소한다. 제안하는 방법에서는 근사화된 형상 사이의 유사도를 Normalized Mean Hausdorff Distance로 구하며, 이를 2-means 클러스터링하여 VOP를 선정한다. VOP 검색은 질의 형상과 키 VOP의 형상 사이의 Mean Hausdorff Distance를 계산하여 가장 일치하는 키 VOP를 선택하는 방식으로 이루어진다. 제안하는 방법을 표준 MPEG-4 테스트 영상 열에 대해 시험한 결과, 기존의 방법에 비해 근사화된 형상 정보를 더 짧은 시간에 얻을 수 있고, 재귀적 클러스터링 방법을 사용하여 키 VOP들의 정확도도 개선되었다.

• KSBB Journal
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• 제20권2호
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• pp.71-75
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• 2005

2D-Gel 이미지간의 유사성을 기준으로 생물학적인 시료가 프로테옴 수준에서 유사성의 정도와 서로 다른 단백질 스팟을 파악해 낼 수 있다. 그러나 생물학적인 시료는 개체간 변화가 크고 2차원 전기영동장치의 재현성의 한계로 인하여 비교가 어려운 경우가 많고 의미 없는 차이점만 발견되는 경우 또한 비일비재하다. 이를 극복하기 위해서는 프로테옴 이미지간의 정렬을 통하여 정확한 비교가 가능하게 하여야한다. 본 연구에서는 이미지상의 단백질 스팟을 일일이 찾지 않고 여러 개의 원시 이미지를 동시에 정렬시키는 multiresolution-multilevel algorithm을 활용하여 소프트웨어를 개발하였다. 또 이렇게 정렬된 이미지들이 서로 얼마나 유사한지 보여주는 Phylogenetic tree를 자동으로 생성시키는 소프트웨어를 개발하였다. 이 방법을 이용하여 Fetal Alcohol Syndrome의 case와 control의 10개의 프로테옴 이미지에 대하여 클러스터링을 시도하였다. 이와 같이 2D-Gel 프로테옴 전체의 이미지를 비교하여 유사한 정도에 따라 모으는 클러스터링은 FAS 시료의 경우 case와 control 보다는 시료원의 외연적인 특징인 나이 혹은 성별에 더 의하여 의존하는 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.357-365
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• 2022

냉매 오충전은 에어컨에서 빈번하게 발생하는 고장 모드 중 하나로, 적정 충전량 대비 부족 및 과충전 모두 냉방 성능의 저하를 유발하므로 충전된 냉매량을 정확하게 판단하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 퍼지 군집화 기법을 통한 정상상태 식별을 통해 냉매 오충전량을 다중 분류하는 모델을 개발하였다. 정상상태 식별을 위해 에어컨 운전 데이터에 대해 이동 평균 간의 차이를 활용한 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하였으며, IFDR를 통해 기존 연구된 정상상태 판단 기법들과 식별 결과를 비교하였다. 이후, 시스템 내 상관성을 고려한 mRMR을 이용해 특징을 선택하였으며, 도출된 특징을 이용해 SVM 기반의 다중 분류 모델이 생성되었다. 제안된 방법은 시험 데이터를 통해 만족할 만한 분류 정확도와 강건성을 도출하였다.

• 센서학회지
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• 제21권1호
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• pp.59-67
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• 2012

It was reported that the latest sensor technology allow an 65536 conductive polymer sensor array to be made with broad but overlapping selectivity to different families of chemicals emulating the characteristics found in biological olfaction. However, the supernumerary redundancy always accompanies great error and risk as well as an inordinate amount of computation time and local minima in signal processing, e.g. neural networks. In this paper, we propose a new method to reduce the number of sensor for analysis by reducing redundancy between sensors and by removing unstable sensors using the cosine similarity method and to decide on representative sensor using FCM(Fuzzy C-Means) algorithm. The representative sensors can be just used in analyzing. And, we introduce DWT(Discrete Wavelet Transform) for data compression in the time domain as preprocessing. Throughout experimental trials, we have done a comparative analysis between gas sensor data with and without reduced redundancy. The possibility and superiority of the proposed methods are confirmed through experiments.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1731-1741
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• 1999

칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어져 왔다. 본 논문에서 제안된 클러스터 필터는 잡음에 오염된 환경 하에서 강건한 소속함수 값을 얻을 수 있는 가능적 c-mean 클러스터링 방법을 이용하였다. 또한, 본 논문에서는 혼합된 잡음에서 우수한 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터를 개선하여, 원도우내의 화소중 중심에 위치한 화소에는 더 가중치를 부여하여 가중화 된 평균 필터링을 수행하는 가중화 벡터$\alpha$-trimmed 평균 필터를 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 잡음이 발생한 영상에서 제안된 필터들의 성능을 평가하기 위해 칼라 잡음 발생기를 구현하였으며, 실험 결과는 NCD 척도 및 관측자의 시각에 의해 평가되었다. 실험 결과 제안된 퍼지 클러스터 필터는 NCD 관점에서 기존의 필터들에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였고, 제안된 가중화된 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 어떠한 잡음 하에서도 양호한 결과를 보였다.