Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
/
v.43
no.4
s.310
/
pp.1-8
/
2006
This paper proposes an improved FCM(Fuzzy C-means) algorithm using intercluster and entropy-based weight in gray image. The fuzzy clustering methods have been extensively used in the image segmentation since it extracts feature information of the region. Most of fuzzy clustering methods have used the FCM algorithm. But, FCM algorithm is still sensitive to noise, as it does not include spatial information. In addition, it can't correctly classify pixels according to the feature-based distributions of clusters. To solve these problems, we applied a weight and intercluster to the traditional FCM algorithm. A weight is obtained from the entropy information based on the cluster's number of neighboring pixels. And a membership for one pixel is given based on the information considering the feature-based intercluster. Experiments has confirmed that the proposed method was more tolerant to noise and superior to existing methods.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.15
no.8
/
pp.1659-1664
/
2011
Fuzzy C-Means (FCM) is one of the most widely used clustering algorithms and has been used in many applications successfully. However, FCM has some shortcomings and initial prototype selection is one of them. As FCM is only guaranteed to converge on a local optimum, different initial prototype results in different clustering. Therefore, much care should be given to the selection of initial prototype. In this paper, a new initialization method for FCM using kernel density estimation (KDE) is proposed to resolve the initialization problem. KDE can be used to estimate non-parametric data distribution and is useful in estimating local density. After KDE, in the proposed method, one initial point is placed at the most dense region and the density of that region is reduced. By iterating the process, initial prototype can be obtained. The initial prototype such obtained showed better result than the randomly selected one commonly used in FCM, which was demonstrated by experimental results.
Fuzzy co-clustering is sensitive to noise data. To overcome this noise sensitivity defect, possibilistic clustering relaxes the constraints in FCM-type fuzzy (co-)clustering. In this paper, we introduce a new possibilistic fuzzy co-clustering algorithm based on information bottleneck (ibPFCC). This algorithm combines fuzzy co-clustering and possibilistic clustering, and formulates an objective function which includes a distance function that employs information bottleneck theory to measure the distance between feature data point and feature cluster centroid. Many experiments were conducted on three datasets and one artificial dataset. Experimental results show that ibPFCC is better than such prominent fuzzy (co-)clustering algorithms as FCM, FCCM, RFCC and FCCI, in terms of accuracy and robustness.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2021.10a
/
pp.186-188
/
2021
본 논문에서는 초음파 영상에서 DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise)과 FCM 클러스터링 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 초음파 영상 촬영 시 좌우 상단의 지방층 영역과 하단 영역의 명암도가 어두운 영역을 잡음 영역으로 설정한다. 그리고 초음파 영상에 퍼지스트레칭 기법을 적용하여 잡음 영역을 최대한 제거 한 후에 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 밀도 분포를 분석하기 위하여 히스토그램을 분석한 후에 DBSCAN을 적용하여 초음파 영상에서 결절종 후보에 해당되는 명암도를 추출한다. 추출한 후보 명암도를 대상으로 FCM 클러스터링 기법을 적용한다. FCM을 적용하는 단계에서 결절종의 저에코 혹은 무에코의 특징을 이용하여 클러스터 중심 값이 가장 낮은 클러스터를 양자화 한 후에 라벨링 기법을 적용시켜 결절종의 후보 객체를 추출한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해 전문의가 결절종 영역을 표기한 초음파 영상과 표기되지 않은 초음파 영상 120쌍을 대상으로 DBSCAN, FCM, 그리고 제안된 방법 간의 성능을 비교 분석하였다. 제안된 방법에서는 120개의 초음파 영상에서 106개 결절종 영역이 추출되었고 FCM 기법에서는 80개가 추출되었고 DBSCAN에서는 36개가 추출되었다. 따라서 제안된 방법이 결절종 추출에 효율적인 것을 확인하였다.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
/
v.18
no.7
/
pp.638-643
/
2012
This paper presents an intelligent reduction method for external noise. The main idea comes from PSO-FCM (Particle Swam Optimization Fused fuzzy C-Means) clustering. The data of the target is transformed from the antenna coordinates to the vessel one and to the system coordinates. In the conversion, the overall noises hinder observer to get the exact position and velocity of the maneuvering target. While the filter is used for tracking system, unexpected acceleration becomes the main factor which makes the uncertainty. In this paper, the tracking efficiency is improved with the PSO-FCM and the compensation methodology. The acceleration is approximated from the external noise splitted by the proposed clustering method. After extracting the approximated acceleration, the rest in the noise is filtered by the filter and the compensation is added to after that. Proposed tracking method is applicable to the linear model and nonlinear one together. Also, it can do to the on-line system. Finally, some examples are provided to examine the reliability of the proposed method.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
v.60
no.12
/
pp.2346-2351
/
2011
This paper presents the intelligent external noise analysis method for nonlinear maneuvering target. After recognizing maneuvering pattern of the target by the proposed method, we track the state of the target. The external noise can be divided into mere noise and acceleration using only the measurement. divided noise passes through the filtering step and acceleration is punched into dynamic model to compensate expected states. The acceleration is the most deterministic factor to the maneuvering. By dividing, approximating, and compensating the acceleration, we can reduce the tracking error effectively. We use the fuzzy c-means (FCM) clustering as the method to divide external noise. FCM can separate the acceleration from the noise without criteria. It makes the criteria with the data made by measurement at every sampling time. So it can show the adaptive tracking result. The proposed method proceeds the tracking target simultaneously with the learning process. Thus it can apply to the online system. The proposed method shows the remarkable tracking result on the linear and nonlinear maneuvering. Finally, some examples are provided to show the feasibility of the proposed algorithm.
Park, Keon-jun;Jang, Tae-Su;Kim, Sung-Hun;Kim, Yong-kab
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2012.10a
/
pp.35-36
/
2012
The generation of fuzzy rules is inevitable in order to construct fuzzy modeling and in general, has the problem that the number of rules increases exponentially with increasing dimension. To solve this problem, we introduce the system that generate the fuzzy rules and make a inference based on FCM clustering algorithm that partition the input space in the scatter form. The parameters in the premise part of the fuzzy rules is determined as membership matrix by the FCM clustering algorithm and the consequence part of the fuzzy rules is are expressed as a polynomial function. Proposed model evaluated using the numerical data.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.13
no.9
/
pp.1905-1912
/
2009
Clustering results based on the FCM algorithm sometimes produces undesirable clustering result through data distribution in the clustered space because data is classified by comparison with membership degree which is calculated by the Euclidean distance between input vectors and clusters. Symmetrical measurement of clusters and fuzzy theory are applied to the classification to tackle this problem. The enhanced FCM algorithm has a low impact with the variation of changing distance about each cluster, middle of cluster and cluster formation. Improved hybrid network of applying FCM algorithm is proposed to classify patterns effectively. The proposed enhanced FCM algorithm is applied to the learning structure between input and middle layers, and normalized delta learning rule is applied in learning stage between middle and output layers in the hybrid network. The proposed algorithms compared with FCM-based RBF network using Max_Min neural network, FMC-based RBF network and HCM-based RBF network to evaluate learning and recognition performances in the two-dimensional coordinated data.
In this paper, we propose a fuzzy modeling algorithm which divides the input space more efficiently than convention methods by taking into consideration correlations between components of sample data. The proposed fuzzy modeling algorithm consists of two steps: coarse tuning, which determines consequent parameters approximately using FCRM clustering method, and fine tuning, which adjusts the premise and consequent parameters more precisely by gradient descent algorithm. To evaluate the performance of the proposed fuzzy mode, we use the numerical data of nonlinear function.
Kim, Hyun-Houng;Lee, Woo-Nam;Park, Jong-Bae;Shin, Joong-Rin;Kim, Jin-Ho
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
/
v.58
no.5
/
pp.911-917
/
2009
This paper introduces a sequential clustering technique as a tool for an effective grouping of transmission systems. The interconnected network system retains information about the location of each line. With this information, this paper aims to carry out initial clustering through the transmission usage rate, compare the similarity measures of regional information with the similarity measures of location price, and introduce the techniques of the clustering method. This transmission usage rate uses power flow based on congestion costs and similarity measurements using the FCM(Fuzzy C-Mean) algorithm. This paper also aims to prove the propriety of the proposed clustering method by comparing it with existing clustering methods that use the similarity measurement system. The proposed algorithm is demonstrated through the IEEE 39-bus RTS and Korea power system.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.