• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.543-548
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• 2002

퍼지 클러스트링은 전통적인 FCM을 이용하여 수행될 수 있다 그러나 FCM을 사용하는데 있어서 고려해야 할 문제점은 크게 두가지이다. 첫째는 FCM은 초기 멤버쉽 함수의 지정에 민감하고, 둘째는 FCM 알고리듬의 수행에는 클러스터의 개수를 미리 지정 해 주어야 한다는 것이다. 따라서 FCM과 동시에 수행하여야 할 과제는 클러스터의 개수를 찾기 위하여 타당성 척도를 이용한 시뮬레이션을 수행하여야 한다. 본 논문에서는 위의 두 가지 문제점을 동시에 해결 할 수 있는 FCM 알고리듬을 제시하고, 그 적용성을 시뮬레이션을 통하여 검증한다. 본 논문의 기여도는 MV-FCM 알고리듬의 제시와 이 알고리듬의 타당성 척도로써의 효율성이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.39-46
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• 2011

클러스터링은 주어진 데이터 집합을 균일한 특성을 가지는 몇 개의 그룹으로 묶는 대표적인 비교사 학습 방법 중 하나로 지금까지 다양한 형태의 알고리듬이 개발되어 다양한 응용 분야에서 사용되어 왔다. 이 중 fuzzy c-means (FCM)는 분할 기반의 클러스터링 기법에 속하는 알고리듬으로 1970년대에 정립된 이후 지금까지 사용되고 있는 대표적인 클러스터링 알고리듬 중의 하나이다. 하지만 FCM에는 여러 가지 문제점이 있으며 이를 해결하기 위해 지금까지도 다양한 FCM의 변형이 제안되고 있다. 이 논문에서는 먼저 FCM의 문제점을 살펴보고 이를 해결하기 위해 제안된 방법들을 통해 연구 방향을 제시하고자 한다. FCM의 문제점을 해결하고자 하는 대부분의 FCM 변형은 주어진 문제 영역의 지식을 활용하고 있다. 하지만 이 논문에서는 문제 영역을 한정하지 않고 모든 문제에 적용할 수 있는 일반적인 방안을 제시하는데 초점을 둔다. 제시하는 방안은 앞으로 더 많은 연구가 필요하지만 클러스터링을 연구하고자 하는 이들에게 최근의 연구 동향과 더불어 출발점을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.58-64
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• 2001

정밀을 요하는 자동차 부품의 측정 시스템은 온도에 따라 보상이 필수적이다. 부품의 측정값의 신뢰도를 유지하기 위해서 단순히 제품의 합격 영역을 상온에서 51.786~51.819mm로 했을 때, 온도가 상온에서 따러져 있는 경우 그 부품의 측정영역을 신뢰하기가 어려워진다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 2개의 카메라를 사용하여 한쪽은 표준 제품을 두고, 다른 쪽은 실제 제품을 둠으로서 온도에 따라 달라지는 표준 제품의 측정값의 Offset를 실제 제품에 반영함으로써 측정값을 보상하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러 가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다. 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수와 배경과 대상의 구별이다. 이를 정확히 알아내는데, FCM (Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성은 고려되지 않기 때문에 FCM은 \"equal evidence\"와 \"ignorance\"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 이를 바탕으로 PCM (Possibilistic C-means)를 사용하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로 프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.339-346
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• 2000

의료 영상은 환자에 대한 해부학적인 진단 정보를 얻기 위한 영상으로 정확한 병변 인식과 판단을 위해서는 조직별 분할이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 T1 강조 영상 그리고 T2 강조 영상, PD 영상의 특징을 상호보완적으로 이용한 자동적인 영상 분할 방법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 PD 영상으로부터 대뇌마스크를 획득하고, 대뇌마스크를 T1 과 T2, PD의 입력 영상에 씌워 각각의 대뇌 영상을 획득하여 T1과 T2, PD를 축으로 하는 3차원 공간상에서 스케일 스페이스 필터링과, 3차원 클러스터링을 이용하여 대뇌 내부조직에 해당하는 클러스터를 찾아서 분할에 이용한다. 대뇌 영상분할은 이들 클러스터의 중심 값을 FCM 알고리듬의 초기 중심 값으로 두고 FCM 알고리듬을 이용하여 분할한다. 제안한 분할 알고리듬은 정확한 클러스터의 중심 값을 계산함으로 초기 값의 영향을 많이 받는 FCM 알고리듬의 단점을 보완하였고 다중 스펙트럼 영상의 특성을 조합하여 분할에 이용함으로 단일 스펙트럼 영상만을 이용하는 방법보다 향상된 분할 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권12호
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• pp.102-107
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• 2009

기술의 발달로 의료장비의 현대화가 이루어지고 PACS와 같은 시스템이 보편화되면서 디지털 의료영상처리 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 영역분할 기술은 디지털의료영상처리에서 첫 번째 단계로 필요한 전처리기술이다. 영역분할을 통하여 특정 부위가 종양, 부종, 파손 및 괴사세포와 같은 이상 현상을 나타내는 것을 조기에 발견할 수 있도록 해주고, 의사들이 적절한 처방을 내려줄 수 있도록 도와줄 수 있다. 특히 두뇌영상에서 백질, 회백질 및 CSF(cerebral spinal fluid)의 영역분할은 두뇌연구의 핵심기술이다. 이들 의료영상에서 기존의 윤곽선이나 영역 확장법은 애매한 경계선과 장기내의 물리적 특성이 비균질하여 영역분할의 실패율을 높게 한다. 퍼지기반의 영역분할 알고리듬은 불분명한 경계를 이루는 장기의 영역분할에 강하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 자기공명영상이 강하게 나타내는 잡음에도 안정적인 퍼지기반의 영역분할 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 이웃화소들을 군집시킬 때에 평균과 분산의 정보를 이용하여 최소한의 계산을 추가함으로써, 기존의 퍼지기반 영역분할 방법에 비하여 실패율이 대략 30% 이하로 낮은 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.85-88
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• 2011

Fuzzy C-Means (FCM) 알고리듬은 가장 널리 사용되는 군집화 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 사용되고 있다. 하지만 FCM은 여러 가지 문제점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 클러스터링 결과가 달라진다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 개선하기 위하여 커널밀도 추정 (kernel density estimation) 기법을 활용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 먼저 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 설정할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험결과를 통해 확인할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제21권4호
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• pp.333-338
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• 2000

본 논문에서는 T1 강조영상, T2 강조 영상 그리고 PD의 영상의 특징을 상호 보완적으로 이용한 자동적인 영상 분할법을 제안한다. 제안한 분할 알고리듬은 3단계로 이루어지는데, 첫 단계에서는 PD 영상으로부터 대뇌 마스크를 획득한 후, T1과 T2, PD의 입력 영상에 대뇌 마스크를 씌워 각각의 대뇌 영상을 추출하고, 둘째 단계에서는 대뇌 내부 조직에 해당하는 두드러진 클러스터(outstanding cluster)를 3차원 클러스터들 중에서 선택한다. 3차원 클러스터는 최적스케일 영상(optimal scale image)으로 이루어지는 3차원 공간상에서 화소가 밀집된 봉우리들을 교집합해서 생성되는 클러스터로 결정한다. 최적스케일 영상은 각 2타원 히스토그램에 스케일 스페이스 필터링을 적용시키고 그래프(graph) 구조를 검색하여 2차원 히스토그램의 모양을 가장 잘 나타내는 봉우리(peak) 영상을 최적 스케일 영상으로 선택한다. 마지막 단계에서는 앞에서 찾은 두드러진 클러스터의 중심값을 FCM 알고리듬의 초기중심 값으로 두고, FCM 알고리듬을 이용하여 대뇌 영상을 분할한다. 제안한 분할 알고리듬은 정확한 클러스터의 중심값을 계산함으로 초기 값을 영향을 많이 받는 FCM 알고리듬의 단점을 보완하였고 다중 스펙트럼 영상의 특성을 조합하여 분할에 이용함으로 단일 스펙트럼 영상만을 이용하는 방법보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.323-332
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• 2000

정밀을 요하는 자동차 부품의 측정 시스템은 온도에 따른 보상이 필수적이다. 부품의 측정값의 신뢰도를 유지하기 위해서 단순히 제품의 합격 영역을 상온에서 51.786～51.819mm로 했을 때, 온도가 상온에서 떨어져 있는 경우 그 부품의 측정영역을 신뢰하기가 어려워진다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 2개의 카메라를 사용하여 한쪽은 표준 제품을 두고, 다른 쪽은 실제 제품을 두므로서 온도에 따라 달라지는 표준 제품의 측정값의 Offset를 실제 제품에 반영하므로 측정값을 보상하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러 가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고 있는 에어콘 스윗치인 마그네트 코일 하우징을 대상으로 하였다. 특히 측정 대상이 크고, 카메라의 화소수가 40만 이하일 경우, 측정의 중요한 포인트는 화소수이기 때문에 이를 정확히 알아 내는데, FCM(Fuzzy C-means) 알고리듬이 좋은 결과를 주지만 속성 공간에서 유사성만을 고려하고, 공간영역에서 유사성을 고려되지 않기 때문에 FCM은 \"equal evidence\"와 \"ignorance\"를 구분하지 못한다. 이를 개선하기 위해서 FCM를 수정하여 먼저 FCM로 처리하고 하고 이를 바탕으로 PCM(Possibilistic C-means)를 사용하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1659-1664
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• 2011

Fuzzy C-Means (FCM)는 군집화를 위해 널리 사용되는 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 성공적으로 사용되어 왔다. 하지만 FCM은 여러 가지 단점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 군집화의 결과가 달라진다. 따라서 초기 원형의 설정은 군집화 결과 향상을 위해 중요하다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 해결하는 방안으로 커널 밀도 추정을 활용하는 방법을 제안한다. 커널 밀도 추정은 비모수적 분포들에도 사용할 수 있어 국부적인 데이터 밀도 추정에 유용하다. 제안한 방법에서는 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 선택할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.680-687
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• 1988

When only global or local features of images are considered, the segmented results exhibit inevitable errors. To reduce these errors, first we divide the image into uniform and nonuniform regions by considering the local properties of the image. Next we obtain the segmented results by applying the Fuzzy C-means (FCM) algorithm to the picture and determining to which uniform reigons each pixel of the nonuniform regions belongs. To reduce the computational burden and memory required for the FCM algorithm, the equations used for FCM algorithm are modified. The performance of the proposed method is quantitatively compared to existing ones using only global or local features of the picture. Computer simualtion result shows that the segmented results obtained by applying the proposed method are superior to existing ones.