• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2399-2413
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• 2021

A recommendation system is an information filter tool, which uses the ratings and reviews of users to generate a personalized recommendation service for users. However, the cold-start problem of users and items is still a major research hotspot on service recommendations. To address this challenge, this paper proposes a high-efficient hybrid recommendation system based on Fuzzy C-Means (FCM) clustering and supervised learning models. The proposed recommendation method includes two aspects: on the one hand, FCM clustering technique has been applied to the item-based collaborative filtering framework to solve the cold start problem; on the other hand, the content information is integrated into the collaborative filtering. The algorithm constructs the user and item membership degree feature vector, and adopts the data representation form of the scoring matrix to the supervised learning algorithm, as well as by combining the subjective membership degree feature vector and the objective membership degree feature vector in a linear combination, the prediction accuracy is significantly improved on the public datasets with different sparsity. The efficiency of the proposed system is illustrated by conducting several experiments on MovieLens dataset.

• 대한교통학회지
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• 제21권5호
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• pp.7-18
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• 2003

해운 및 항만물류 환경의 변화로 말미암아, 현재 아시아 항만들은 치열한 경쟁상황에 놓여 있으며, 권역내 거대중심항이 되기 위한 집중적인 투자와 체계적인 전략수립을 추진하고 있다. 따라서, 현시점에서 아시아 항만의 경쟁력을 분석/분류하고 평가하는 것은 부산항이 속해 있는 우리나라의 입장에서 매우 중요한 연구임에 틀림없다. 그러나, 이와 관련하여 다수의 기존연구가 수행되어 왔지만, 연구의 대상을 아시아 항만을 뛰어넘어 세계 주요항만으로 하거나, 게다가 어떤 객관적인 기준이 없이 단순히 해당시점에 널리 회자되고 있는 항만들을 대상으로 하여, 부산항의 입장에서 실질적이고 명확한 분석지표로 활용되기 곤란한 연구가 대부분이었다. 또한 연구의 방법론적 측면에서 기존연구들은 크게 AHP(Analytical Hierarchy Process)법과 같은 계층평가알고리즘과 군집분석법(Clustering analysis)을 이용하여 항만의 순위를 정하거나 항만을 동일군으로 군집화하여 분석을 행하였으나, 이 두 가지 방법은 알고리즘상 고유의 문제점을 가지고 있어, 분석법에 따른 해석의 편중이 빈번히 발생하였다. 본 연구의 목적은 항만인프라와 관련한 경쟁력요소를 중심으로 아시아 주요항만을 경쟁수준별로 체계적으로 분류하는 것이다. 특히, 기존연구의 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 객관적인 지표에 의거하여 아시아 주요 대상 항만을 선정했다. 게다가 연구 방법론의 측면에서 기존의 군집분석법의 문제점을 보완하기 위해서 FCM(Fuzzy C-means)기법을 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 아시아 16개 주요 항만들 중 10개 항만이 독자적인 위상을 가지고 4가지 항만군을 형성하고 있었으며, 나머지 6개항만은 다른 10개 항만들과 같은 독자적인 특성을 보이지 않아, 현시점에서 하나의 군집으로 명확히 분류될 수 없는 것으로 분석되었다. 게다가, 독자적 위상을 가지고 있지 않은 항만들 중, 몇 개의 항만은 향후 변화의 가능성이 매우 높고 그리고 아시아 항만전체의 판도변화의 주역으로 발전할 가능성도 높은 항만으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 아시아 항만의 판도의 고찰과 더불어 다각도로 고찰되었으며, 그러한 고찰결과에 기초하여 끝으로 부산항의 현재위상과 대략적인 앞으로의 방향이 제시되었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.185-191
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• 2007

윈격탐사 영상은 파장대에 따라 나누어진 여러 개의 밴드로부터 수집된 다중분광 이미지 데이터이다. 위성영상 분류는 원격탐사 처리 과정에 있어서 가장 중요한 분석 기법으로써 영상을 구성하는 각각의 화소들 중 비슷한 분광 특성을 갖는 것끼리 집단화시켜주는 방법이다. 본 논문에서는 PFCM 알고리즘을 응용한 원격탐사 영상의 패턴분류 방법에 관하여 연구하였다. PFCM 알고리즘은 각 데이터와 특정 클러스터 중심과의 거리에 대한 소속정도를 고려한 FCM 클러스터링 알고리즘과 데이터와 해당 클러스터 중심과의 거리에 의존하여 패턴의 전형성(typicality)을 고려한 PCM 클러스터링 알고리즘을 결합한 방법이다. 본 연구에서는 분류 항목별 학습데이터를 선정한 후 이를 PFCM 알고리즘에 적용하여 감독분류를 수행하였다. Landsat TM과 IKONOS 원격탐사 위성영상을 이용하여 PFCM 알고리즘의 적용성을 검증하였다. PFCM 알고리즘을 이용한 감독분류는 PCM, FCM 분류방법보다 좋은 결과를 보여주었으며, 또한 전통적인 분류방법인 최대우도분류보다도 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권1호
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• pp.18-23
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• 2008

A FCM with locational price and regional information between locations are proposed in this paper. Any point in a networked system has its own values indicating the physical characteristics of that networked system and regional information at the same time. The similarity measure used for FCM in this paper is defined through the system-wide characteristic values at each point. To avoid the grouping of geometrically distant locations with similar measures, the locational information are properly considered and incorporated in the proposed similarity measure. We have verified that the proposed measure has produced proper classification of a networked system, followed by an example of a networked electricity system.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.441-449
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• 2007

영상 분할을 위한 클러스터링에서는 방대한 계산량과 전형적인 분할 오류가 중요한 문제점으로 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 최소화하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 마커-제어 유역변환(marker- controlled watershed transform)에서 마커는 영역 확장의 시작점이므로, 분할된 각 영역을 대표하는 성질을 가진다. 따라서 마커 화소로 제한하는 클러스터링으로 계산 복잡도를 줄일 수 있다. 제안한 기법에서는 가보 필터(gabor filter)의 질감 에너지에서 마커를 선택하고, FCM(fuzzy c-means) 클러스터링으로 마커의 군집을 형성하며, 유역변환에서 생성된 영역들을 마커의 군집정보를 이용하여 병합한다. Brodatz 영상 조합에 대한 성능 실험에서 클러스터링 특유의 얼룩(blob) 분할 오류를 현저하게 개선하였으며, 영상 분할 소요 시간 비교에서 기존의 FCM 클러스터링 알고리즘보다 소요 시간이 적었다. 또한, 전체적으로 일정한 분할 소요시간을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.37-38
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• 2011

본 논문은 상대적으로 대비도 차이가 크게 나타나는 역광 이미지에 대해서 Retinex 알고리즘을 적용하여 보정 했을 경우 발생하는 밝은 영역에서의 컬러 성분의 손실을 개선하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 역광 이미지의 경우 밝은 영역과 어두운 영역에 대한 밝기 차이가 매우 크게 발생하기 때문에 Retinex 알고리즘을 이용하여 영상의 대비도를 향상시킬 경우 밝은 영역에서의 컬러 성분이 손실되는 현상이 발생한다. 이러한 손실을 보완하기 위해서 원본 영상의 밝은 영역에 해당하는 컬러 성분을 Retinex 알고리즘으로 보정된 영상에 추가해준다. Fuzzy c-means 군집화 알고리즘을 이용하여 원본 영상에서의 밝은 영역과 어두운 영역에 대하여 모든 화소의 소속 정도를 나타내는 퍼지 소속 함수를 구한다. 밝은 영역에 대해서의 컬러 성분은 원본 영상 값에 밝은 영역 퍼지 소속 함수를 적용하고, 어두운 영역에 대해서의 컬러 성분은 Retinex 복원 영상 값에 어두운 영역 퍼지 소속 함수를 이용한다. 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 역광 현상이 강하게 나타나는 자연영상들을 대상으로 적용하여 기존의 Retinex 알고리즘(MSRCR) 보다 우수한 성능을 가지고 있음을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.159-162
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• 2000

In this paper, we propose an efficient method to detect shot changes in compressed MPEG video data by using reference features among video frames. The reference features among video frames imply the similarities among adjacent frames by prediction coded type of each frame. A shot change is detected if the similarity degrees of a frame and its adjacent frames are low. And the shot change detection algorithm is improved by using Fuzzy c-means (FCM) clustering algorithm. The FCM clustering algorithm uses the shot change probabilities evaluated in the mask matching of reference ratios and difference measure values based on frame reference ratios.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.529-535
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• 2014

본 논문에서는 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 클러스터링 방법에 multiple Gaussian kernels을 기반으로 한 possibilistic fuzzy C-means multiple kernels(PFCM-MK) 알고리즘을 결합하여 적응적인 하이브리드 클러스터링 방법인 multiple kernels interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM-MK) 방법을 제안 하였다. 일반적으로 possibilistic fuzzy C-means(PFCM) 알고리즘은 fuzzy C-means(FCM) 알고리즘의 단점인 노이즈 민감성 및 특이점 문제와 알고리즘 초기 클러스터의 Prototype에 따라 위치가 겹치는 문제를 해결하기 위해 제안 되었다. 하지만 이 방법 역시 퍼지화 파라미터 값에 따라 위와 같은 문제를 여전히 가지고 있기 때문에 이와 같은 문제를 보완하기 위해 interval type-2 퍼지 접근 방법을 이용 하는 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 알고리즘을 제안 하였다. 또한 multiple kernels 함수를 interval type-2 possibilistic fuzzy C-means(IT2PFCM) 알고리즘에 적용하여 분류하기 복잡한 형태의 데이터와 노이즈가 있는 데이터에 대하여 보다 정확하고, 향상된 클러스터링을 수행할 수 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제44권2호
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• pp.179-196
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• 2012

An eigenspace projection clustering method is proposed for structural damage detection by combining projection algorithm and fuzzy clustering technique. The integrated procedure includes data selection, data normalization, projection, damage feature extraction, and clustering algorithm to structural damage assessment. The frequency response functions (FRFs) of the healthy and the damaged structure are used as initial data, median values of the projections are considered as damage features, and the fuzzy c-means (FCM) algorithm are used to categorize these features. The performance of the proposed method has been validated using a three-story frame structure built and tested by Los Alamos National Laboratory, USA. Two projection algorithms, namely principal component analysis (PCA) and kernel principal component analysis (KPCA), are compared for better extraction of damage features, further six kinds of distances adopted in FCM process are studied and discussed. The illustrated results reveal that the distance selection depends on the distribution of features. For the optimal choice of projections, it is recommended that the Cosine distance is used for the PCA while the Seuclidean distance and the Cityblock distance suitably used for the KPCA. The PCA method is recommended when a large amount of data need to be processed due to its higher correct decisions and less computational costs.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.751-754
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• 2000

In this paper, we propose an efficient method to detect abrupt shot changes in compressed MPEG video data by using reference ratios among video frames. The reference ratios among video frames imply the degree of similarities among adjacent frames by prediction coded type of each frames. A shot change is detected if the similarity degrees of a frame and its adjacent frames are low. This paper proposes an efficient shot change detection algorithm by using Fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm. The FCM clustering uses the shot change probabilities evaluated in the mask matching of reference ratios and difference measure values based on frame reference ratios.