• 전자공학회논문지S
• /
• 제34S권3호
• /
• pp.97-107
• /
• 1997

Image segmentation is teh important step in image infromation extraction for computer vison sytems. Fuzzy clustering methods have been used extensively in color image segmentation. Most analytic fuzzy clustering approaches are derived from the fuzzy c-means (FCM) algorithm. The FCM algorithm uses th eprobabilistic constraint that the memberships of a data point across classes sum to 1. However, the memberships resulting from the FCM do not always correspond to the intuitive concept of degree of belongingor compatibility. moreover, the FCM algorithm has considerable trouble above under noisy environments in the feature space. Recently, the possibilistic C-mean (PCM) for solving growing for color image segmentation. In the PCM, the membersip values may be interpreted as degrees of possibility of the data points belonging to the classes. So, the problems in the FCM can be solved by the PCM. The clustering results by just PCM are not smoothly bounded, and they often have holes. So, the region growing was used as a postprocessing. In our experiments, we illustrated that the proposed method is reasonable than the FCM in noisy enviironments.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제43권4호
• /
• pp.1-8
• /
• 2006

본 논문은 엔트로피 기반의 가중치와 클러스터 분포크기를 이용한 향상된 FCM(Fuzzy C-Mean)알고리즘을 제안한다. FCM 알고리즘은 영상분할에서 일반적으로 많이 사용되는 퍼지 클러스터링 방법이다. 그러나 공간정보를 포함하지 않기 때문에 잡음 등에 민감하고, 클러스터를 이루는 특정들의 분포에 따라 화소들을 정확하게 분류할 수 없다. 이러한 단점을 해결하기 위해서 FCM 알고리즘의 소속정도를 연산할 때 클러스터 분포크기와 이웃 화소의 공간정보를 이용한 엔트로피 기반의 가중치를 적용한다. 실험결과에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 잡음에 강건하며 분할결과를 보였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제13권3호
• /
• pp.178-185
• /
• 2013

As computer technology continues to develop, computer networks are now widely used. As a result, there are many new intrusion types appearing and information security is becoming increasingly important. Although there are many kinds of intrusion detection systems deployed to protect our modern networks, we are constantly hearing reports of hackers causing major disruptions. Since existing technologies all have some disadvantages, we utilize algorithms, such as the fuzzy C-means (FCM) and the support vector machine (SVM) algorithms to improve these technologies. Using these two algorithms alone has some disadvantages leading to a low classification accuracy rate. In the case of FCM, self-adaptability is weak, and the algorithm is sensitive to the initial value, vulnerable to the impact of noise and isolated points, and can easily converge to local extrema among other defects. These weaknesses may yield an unsatisfactory detection result with a low detection rate. We use a genetic algorithm (GA) to help resolve these problems. Our experimental results show that the combined GA and FCM algorithm's accuracy rate is approximately 30% higher than that of the standard FCM thereby demonstrating that our approach is substantially more effective.

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

• 한국측량학회지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.171-178
• /
• 2004

원격탐사의 장점 중 하나는 넓은 지역의 정량적이고 정성적인 정보를 신속하게 추출할 수 있는 것이다. 그것은 넓은 지역의 토지피복을 분류하여 자원 및 환경을 신속하고 정확하게 파악하는 효과적인 수단이다. 따라서 본 연구에서는 알고리즘 개발을 통하여 더 나은 토지피복분류 방법을 제시하고자 하였다. 연구내용으로는 정형화된 토지피복분류방법인 최대우도법을 수행하고, 새로운 FCM 알고리즘을 이용한 영상분류를 수행하여 두 방법의 분류정확도를 비교 평가하였다. 또한 이용된 영상들은 한국항공우주연구원에서 매일 실시간으로 수신하고 있기 때문에 시간과 비용면에서 경제적인 위성영상을 이용하였다. 해상력은 다소 떨어지는 다파장대(36개 bands)의 MODIS 위성영상과 단 밴드인 KOMPSAT-1 EOC 위성영상을 이용하여 중합영상을 생성하여 토지피복분류에 이용하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국산업정보학회 1999년도 추계공동학술대회 논문집:21세기지식경영과 정보기술
• /
• pp.315-323
• /
• 1999

자동차 부품의 측정 시스템은 현재 고가의 장비가 대부분이다. 본 논문에서는 저가의 장비를 구현하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러가지가 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 유사성은 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. 길이를 측정하기 위해서는 표준이 되는 정확한 자가 필요하지만 실재로는 획득하기가 용이 하지 않기 때문에 이미 공장에서 수작업하여 얻은 합격 제품의 화소수들의 평균치를 표준값으로 하고 이를 표준 길이로 하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 분량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.43-50
• /
• 2010

Fuzzy c-means(FCM)와 possibilistic c-means(PCM)는 퍼지 클러스터링 영역에서 대표적인 두 가지 방법으로 많은 패턴 인식 문제들에 성공적으로 활용되어져 왔다. 하지만 이들 방법 역시 잡음 민감성과 중첩 클러스터 문제를 가지고 있다. 이들 문제점을 극복하기 위해, 최근 두 방법을 결합하려는 시도가 있어왔고, possibilistic fuzzy c-means(PFCM)는 FCM과 PCM을 목적 함수 단계에서 통합함으로써 두 방법이 가지는 문제점을 완화시키는 성공적인 결과를 보여주었다. 이 논문에서는 PFCM에 regularization을 도입함으로써 PFCM의 잡음 민감성을 한층 더 줄여줄 수 있는 향상된 PFCM을 소개한다. Regularization은 해공간을 평탄화 함으로써 잡음의 영향을 줄이는 대표적인 방법 중 하나이다. 제안한 방법은 PFCM의 장점과 더불어 regularization에 의해 잡음의 영향을 더욱 줄일 수 있으며, 이는 실험을 통해 확인할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제4권4호
• /
• pp.7-14
• /
• 1999

자동차 부품의 측정 시스템은 현재 고가의 장비가 대부분이다. 본 논문에서는 저가의 장비를 구현하려고 하였다. 자동차의 부품은 여러가지가 있으나, 이 중에서 현재 공장에서 측정에 어려움을 겪고있는 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 유사성은 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. 길이를 측정하기 위해서는 표준이 되는 정확한 자가 필요하지만 실재로는 획득하기가 용이 하지 않기 때문에 이미 공장에서 수작업하여 얻은 합격 제품의 화소수들의 평균치를 표준값으로 하고 이를 표준 길이로 하였다. 결과를 모니터에 보여주고, RSC-232 포트를 통하여 신호를 마이크로프로세서에 전달하여 제품의 양호(good), 불량(bad)을 판별하는 신호를 발생하게 하였다.

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

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
• /
• 제54권1호
• /
• pp.48-55
• /
• 2005

Mobility of an indoor wheeled robot is affected by adhesion force that is related to various floor conditions. When the adhesion force between driving wheels and floor decreases suddenly, the robot begins slip. In order to overcome this slip problem, optimal slip velocity must be decided for stable movement of wheeled robot. First of all, this paper shows that conventional PI control can not be applied to a wheeled robot of the light weight. Secondly, proposed fuzzy logic is applied to the Takagi-Sugeno model for the configuration of fuzzy sets. For the design of Takagi-Sugeno model and fuzzy rule, proposed algorithm uses FCM(Fuzzy c-mean clustering method) algorithm. In additionally, this algorithm adjusts the driving torque for restraining re-slip. The proposed fuzzy logic controller(FLC) is pretty useful with prevention of the slip phenomena for the controller performance in the re-adhesion control strategy, These procedures are implemented using a Pioneer 2-DXE wheeled robot parameter.